Kako bolje izkoristiti svoje podatke?
•
0 recomendaciones•116 vistas
Andraž Štalec (Red Orbit) je na mesečnem srečanju predstavil nekaj konkretnih primerov, pri katerih so z uporabo podatkov o digitalnem potrošniku izboljšali prodajne aktivnosti podjetij.
Recomendados
Recomendados
Más contenido relacionado
Similar a Kako bolje izkoristiti svoje podatke?
Similar a Kako bolje izkoristiti svoje podatke? (16)
Más de Društvo za marketing Slovenije
Más de Društvo za marketing Slovenije (20)
Kako bolje izkoristiti svoje podatke?
- 1. KAKO BOLJE IZKORISTITI SVOJE PODATKE? Andraž Štalec
- 2. 400 MILIJONOV LETOV VSAK DAN
- 3. 98 % UPORABNIKOV ZAPUSTI SPLETNO STRAN BREZ NAKUPA VOZOVNICE
- 4. ALI OBSTAJA VZOREC, KI GARANTIRA BOLJŠE REZULTATE?
- 5. SPREMLJALI SMO UPORABNIKE IZ 21 DRŽAV + 90 ON-PAGE DOGODKOV.
- 8. 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 0 10 20 30 40 50 60 Sessioncount Days since last session 30 40 50 60 70 80 Flight Search Completion Rates
- 9. 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 0 10 20 30 40 50 60 Sessioncount Days since last session 70 80 Flight Search Completion Rates
- 10. UPORABI PRETEKLOST ZA NAPOVED PRIHODNOSTI
- 12. 565 NIŠNIH REMARKETING LISTS
- 13. AVTOMATSKO POSODBOLJENE SKOZI API-JE
- 14. … IN PERSONALIZIRANI OGLASI ZA VSAK SEGMENT.
- 15. 1 2 3 143,18 % višja stopnja konverzije 28,85 % nižji stroški zakupa 84,85 % višji prihodki ADRIA AIRWAYS AdWords Remarketing 4 96,25 % več transakcij
- 16. AMPAK…ALI JE TO RES VREDNO NAPORA?
- 17. POSEBEJ V DRŽAVI KOT JE SLOVENIJA?!
- 18. PRIMER 2: UVOZ PODATKOV V GOOGLE ANALYTICS
- 19. ZAKAJ: KER SAMO PODATKI IZ SPLETNE STRANI NISO DOVOLJ. Zgodovina nakupov, kategorije kupljenih izdelkov, offline nakupi, kontakti s klicnim centrom in drugi podatki iz vaših CRM-jev so lahko ključni.
- 20. UPORABNOST: POVSEM NOVE DIMENZIJE OGLAŠEVALSKIH MOŽNOSTI IN CILJANJ. Vključevanje in izključevanje obstoječih kupcev v različne oglaševalske kampanje, iskanje njim podobnih uporabnikov,…
- 21. IZZIV: VZPOSTAVITEV EFEKTIVNEGA SPLETNEGA OGLAŠEVANJA ZA T2
- 25. OBSTOJEČI UPORABNIKI, KI IŠČEJO NOVE STORITVE: UPORABNIKI KONKURENČNIH STORITEV (VEZANI): UPORABNIKI KONKURENČNIH STORITEV, KI RAZMIŠLJAJO O MENJAVI PONUDNIKA STABILNI OBSTOJEČI UPORABNIKI: OBSTOJEČI UPORABNIKI TIK PRED ODHODOM:
- 28. SPLETNA STRAN NAČRTOVANA, DA IDENTIFICIRA UPORABNIKA.
- 29. PODATKI IZ CRM-JA OBOGATIJO GOOGLE ANALYTICS UPORABNIŠKE PROFILE. Seveda anonimno.
- 30. KAJ VEMO O OBSTOJEČIH NAROČNIKIH?
- 31. Data Enrichment & Remarketing Seznami za remarketing, ki vključujejo uporabnike z naročeno optiko. Seznami za remarketing, ki vključujejo uporabnike brez mobilne telefonije.
- 32. KJA PA NOVI NAROČNIKI?
- 33. DOGODKI NA SPLETNI STRANI, KI NAM POMAGAJO PRI SEGMENTACIJI UPORABNIKOV.
- 35. CONTENT HUB VZDRŽUJE RAVNOVESJE VSEBINE
- 39. HOW IS THIS DATA ACTIONABLE?
- 40. Primer kampanjskih spremenljivk Kampanja za časovni zamik Kampanja za optični internet Customer retention kampanja Uporabnik NI klient. Uporabnik JE klient ampak NIMA časovnega zam. Uporabnik NI klient. Uporabnik JE klient ampak NIMA optičnega interneta. Uporabnik je klient in IMA optični internet. Uporabnik je izrazil zanimanje za optični int. Uporabnik je izrazil interes za časovni zamik. Uporabnik je moški. Uporabnik je ženska. Uporabnik je starš.Uporabnik je starš. Uporabnik je športni navdušenec. Uporabnik je klient. Uporabnik NIMA vezave. Katere storitve uporabnik koristi. Uporabniku bo vezava kmalu POTEKLA. Optični internet je na voljo na uporabnikovi lokaciji. Uporabnik je član kluba lojalnosti.
- 41. SE TOREJ SPLAČA?
- 42. VSI UPORABNIKI NISO ENAKI
- 43. PRIMER 3: UVOZ P&L PODATKOV V GOOGLE ANALYTICS
- 44. ZAKAJ: NAKUPNA VREDNOST PRODUKTA NE KAŽE PRAVE SLIKE. Pri analizi uspešnosti oglaševanja lahko pride do velikih napak.
- 45. UPORABNOST: TOČEN IZRAČUN ROAS, PRAVILNA OCENA USPEŠNOSTI DIGITALNEGA OGLAŠEVANJA Brez podatka o marži oz. dejanskem profitu na nivoju izdelka se lahko oglaševalski proračun usmerja v napačne kategorije in izdelke.
- 46. Uvoz P&L podatkov v Google Analytics
- 47. Uvoz P&L podatkov v Google Analytics
- 48. Uvoz P&L podatkov v Google Analytics Uporaba custom metrik COGS & GMOAS
- 49. Uvoz P&L podatkov v Google Analytics Uporaba custom metrik COGS & GMOAS
- 50. 87% 7% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Brez COGS Uvoz COGS Primerjava deleža profitabilnih kampanj
- 51. PRIMER 4: RFV (RECENCY, FREQUENCY, VALUE) ANALIZA
- 52. ZAKAJ: KER MORATE RAZUMETI NAKUPNO OBNAŠANJE VAŠIH KUPCEV Kako pogosto kupujejo, kako vredni so njihovi nakupi, kako zvesti so?
- 53. UPORABNOST: IZRAČUN CLV, BOLJŠA OCENA OGLAŠEVALSKEGA VLOŽKA, SEGMENTACIJA UPORABNIKOV Uporabnike lahko ločite na „boljše“ in „slabše“, hkrati pa veste koliko denarja se splača investirati v iskanje novih.
- 60. Ecommerce segmentation K-means clustering based on RFV Create distribution for new features like ALT Add them to clusters to create more acurate segments Clustering: 2 3 1 High value High Frequency Grey zone Home run Grey zoneDead zone
- 62. RFV analiza PODATKI O TRANSAKCIJAH RFV (RFM) analiza C3 C4 C1 C2 Frekvenca Vrednost CLUSTERING
- 63. RFV analiza PODATKI O TRANSAKCIJAH TRENUTNE STRANKE - Razvrščanje v segmente - Spremljanje obnašanja - Prehajanje med segmenti - Različne aktivnosti za različne segmente (kanali, targetiranje, €€€)RFV (RFM) analiza C3 C4 C1 C2 Frekvenca Vrednost CLUSTERING
- 64. RFV analiza PODATKI O TRANSAKCIJAH TRENUTNE STRANKE - Razvrščanje v segmente - Spremljanje obnašanja - Prehajanje med segmenti - Različne aktivnosti za različne segmente (kanali, targetiranje, €€€) OBOGATENI PODATKI O TRENUTNIH STRANKAH RFV (RFM) analiza NOVE STRANKE - Razvrščanje v segmente na podlagi algoritma, ki upošteva tudi obogatene podatke - Optimalnejše kampanje, nižji CAC, obvezno predvidevanje LTV C3 C4 C1 C2 Frekvenca Vrednost CLUSTERING
- 65. 12 types of search users https://www.red-orbit.com/blog/12-types-of-google-search-users
- 66. Making an ASS out of U and ME ASSUME
- 67. Get to know the business. It will help you make better decisions. ECOMMERCE CUSTOMER LIFETIME VALUE 1.600 € TRANSACTION S PER MONT 0.33 CUSTOMER LIFETIME 24 MONTHS AVERAGE ORDER VALUE 400 € AVERAGE GROSS MARGIN 50 % CUSTOMERS CUSTOMER ACQUISITION NEW USERS CONVERSION RATE CUSTOMER ACTIVIATON REPEAT RATE CUSTOMER RETENTION CHURN CES CAC MRC
- 68. Establish top level business KPIs and connect your activities to them 2 31 4 5 6 7 CLV CAC Customer profitability score Repeat rate Retention rate AOV CES
- 69. Create dashboards for day-to-day monitoring
- 70. Odločanje na podlagi poslovnega učinka. Insights Lessons learned Actions Business impact
- 71. LET‘S GO AND DELIVER SUCCESS
- 72. Thank you 01 02 03 04 Email andraz@red-orbit.com Twitter @andrazstalec LinkedIn Andraz Stalec Web www.red-orbit.com