আপনি কীভাবে শক্তিশালী বিপণন অন্তর্দৃষ্টি জন্য অ্যাট্রিবিউশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করেন

সমাধান হিসাবে ডেটা গুদাম

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে আপনি ক্রেতাদের সাথে যোগাযোগ করেছেন - এবং যেভাবে তারা আপনার ব্র্যান্ডের মুখোমুখি হচ্ছে - সেই স্পর্শ পয়েন্টগুলির সংখ্যা। অতীতে, পছন্দগুলি সহজ ছিল: আপনি একটি মুদ্রণ বিজ্ঞাপন, একটি সম্প্রচার বাণিজ্যিক, সম্ভবত সরাসরি মেল বা কিছু সংমিশ্রণ চালিয়েছিলেন। আজ অনুসন্ধান, অনলাইন ডিসপ্লে, সোশ্যাল মিডিয়া, মোবাইল, ব্লগস, অ্যাগ্রিগেটর সাইট রয়েছে এবং তালিকাটি চলছে।

গ্রাহক স্পর্শ পয়েন্টগুলির প্রসারণের সাথে কার্যকারিতা সম্পর্কেও তদন্ত বৃদ্ধি পেয়েছে। কোনও প্রদত্ত মাধ্যমের জন্য ব্যয় করা ডলারের আসল মূল্য কত? কোন মাধ্যম আপনাকে আপনার বকুলের জন্য সবচেয়ে বেশি ধাক্কা দেয়? আপনি কীভাবে প্রভাবকে এগিয়ে নিয়ে যেতে পারেন?

অতীতেও, পরিমাপটি সহজ ছিল: আপনি একটি বিজ্ঞাপন চালিয়েছেন, এবং সচেতনতা, ট্র্যাফিক এবং বিক্রয়ের ক্ষেত্রে পার্থক্যটি মূল্যায়ন করেছেন। আজ, বিজ্ঞাপন এক্সচেঞ্জগুলি আপনার বিজ্ঞাপনে কতজন ক্লিক করেছে এবং আপনার পছন্দসই গন্তব্যে এসেছিল তার অন্তর্দৃষ্টি দেয়।

কিন্তু তখন কি হয়?

অ্যাট্রিবিউশন বিশ্লেষণ সেই প্রশ্নের উত্তর সরবরাহ করতে পারে। এটি আপনার ব্যবসায়ের অভ্যন্তরীণ এবং বহিরাগত উভয় গ্রাহকের প্রচারের দিক থেকে প্রচুর স্বতন্ত্র উত্স থেকে একসাথে ডেটা আনতে পারে। কোন চ্যানেলগুলি প্রতিক্রিয়াগুলির একটি পরিমাণ তৈরি করতে সবচেয়ে ব্যয়বহুল তা নির্ধারণ করতে আপনাকে সহায়তা করতে পারে। সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ, এটি আপনাকে সেই গোষ্ঠীর মধ্যে আপনার সেরা গ্রাহকদের সনাক্ত করতে এবং সেই অনুসারে আপনার বিপণনের কৌশলটি টুইট করে সেই তথ্যটিতে কাজ করতে সহায়তা করে।

আপনি কিভাবে ব্যবহার করতে পারেন বিশ্লেষণ বিশ্লেষণ কার্যকরভাবে এবং এই সুবিধার ফসল? কীভাবে একটি সংস্থা এটি করেছে সে সম্পর্কে এখানে একটি দ্রুত কেস স্টাডি রয়েছে:

অ্যাট্রিবিউট বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহারের কেস

একটি মোবাইল উত্পাদনশীলতা সংস্থা একটি অ্যাপ্লিকেশন বাজারজাত করে যা ব্যবহারকারীদের যে কোনও ডিভাইস থেকে দস্তাবেজগুলি তৈরি করতে, পর্যালোচনা করতে এবং ভাগ করতে দেয়। প্রথমদিকে, সংস্থাটি তৃতীয় পক্ষ প্রয়োগ করেছে implemented বৈশ্লেষিক ন্যায় ডাউনলোড, দৈনিক / মাসিক ব্যবহারকারীর সংখ্যা, অ্যাপ্লিকেশনটির সাথে কাটানো সময়, তৈরি নথির সংখ্যা ইত্যাদির মতো বেসিক মেট্রিকগুলি ট্র্যাক করতে প্রিল বিল্ট ড্যাশবোর্ড সহ সরঞ্জামগুলি

ওয়ান সাইজ অ্যানালিটিক্স সমস্ত মানায় না

সংস্থার বৃদ্ধি বিস্ফোরিত হওয়ার সাথে সাথে এবং তাদের ব্যবহারকারীর সংখ্যা কয়েক মিলিয়নতে বেড়ে যাওয়ার সাথে সাথে এই এক-আকারের ফিট - সমস্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলির পদ্ধতির স্কেল হয়নি। তাদের তৃতীয় পক্ষ বৈশ্লেষিক ন্যায় সার্ভার প্ল্যাটফর্ম লগ, ওয়েবসাইট ট্র্যাফিক এবং বিজ্ঞাপন প্রচারের মতো একাধিক উত্স থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা একীকরণ পরিচালনা করতে পারে না।

আরও কী, নতুন গ্রাহক অধিগ্রহণের জন্য পরবর্তী ইনক্রিমেন্টাল বিপণন ডলারটি কোথায় ব্যয় করা উচিত তা সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করার জন্য সংস্থাকে একাধিক স্ক্রিন এবং চ্যানেল জুড়ে বিশ্লেষণ বিশ্লেষণ করা প্রয়োজন। একটি সাধারণ দৃশ্যটি ছিল: একজন ব্যবহারকারী তাদের ফোনে কোম্পানির ফেসবুক বিজ্ঞাপনটি দেখেছিলেন, তারপরে তাদের ল্যাপটপে সংস্থার সম্পর্কে পর্যালোচনা অনুসন্ধান করেছিলেন এবং শেষ পর্যন্ত তাদের ট্যাবলেটের একটি প্রদর্শন বিজ্ঞাপন থেকে অ্যাপটি ইনস্টল করতে ক্লিক করেছিলেন। এই ক্ষেত্রে অ্যাট্রিবিউশনের জন্য মোবাইলের সোশ্যাল মিডিয়া জুড়ে সেই নতুন গ্রাহককে অর্জন করার জন্য ক্রেডিট বিভক্ত করা দরকার, পিসিতে প্রদত্ত অনুসন্ধান / পর্যালোচনা এবং ট্যাবলেটে অ্যাপ্লিকেশন প্রদর্শনের বিজ্ঞাপনগুলি।

সংস্থাকে জিনিসগুলি আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যাওয়া এবং কোন অনলাইন বিপণন উত্স তাদের সর্বাধিক মূল্যবান ব্যবহারকারীদের অর্জন করতে সহায়তা করেছিল তা আবিষ্কার করার দরকার পড়েছিল। তাদের ব্যবহারকারীর আচরণগুলি সনাক্ত করতে হবে - জেনেরিক ক্লিক-ইন-ইনস্টল অ্যাকশনের বাইরে - যা অ্যাপ্লিকেশানের পক্ষে অনন্য ছিল এবং ব্যবহারকারীকে কোম্পানির কাছে মূল্যবান করে তুলেছিল। তার প্রথম দিনগুলিতে, ফেসবুক এটি করার একটি সহজ কিন্তু শক্তিশালী উপায়টি আবিষ্কার করেছিল: তারা আবিষ্কার করেছে যে সাইন-আপের নির্দিষ্ট দিনগুলির মধ্যে একজন ব্যবহারকারী "বন্ধুবান্ধব" লোকের সংখ্যা একজন ব্যবহারকারী কতটা নিযুক্ত বা মূল্যবান হবে তার দুর্দান্ত ভবিষ্যদ্বাণীকারী দীর্ঘ সময় হতে হবে। অনলাইন মিডিয়া এবং তৃতীয় পক্ষ বৈশ্লেষিক ন্যায় সিস্টেমগুলি এই ধরণের সময়-বাস্তুচ্যুত, কোনও অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে ঘটে যাওয়া জটিল ক্রিয়াগুলির প্রতি অন্ধ blind

তাদের রীতিনীতি দরকার বিশ্লেষণ বিশ্লেষণ কাজ করতে।

অ্যাট্রিবিউশন বিশ্লেষণ সমাধান

সহজভাবে শুরু করে, সংস্থাটি অভ্যন্তরীণভাবে একটি প্রাথমিক উদ্দেশ্যটি বিকাশ করেছিল: কোনও প্রদত্ত ব্যবহারকারীর একক সেশনের মধ্যে কীভাবে তাদের পণ্যগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে থাকে তা সুনির্দিষ্টভাবে আবিষ্কার করতে discover এটি নির্ধারিত হয়ে গেলে, তারা অর্থ প্রদানের ব্যবহারকারী এবং প্রতি মাসে ব্যয় করা পরিমাণ হিসাবে তাদের স্ট্যাটাসের ভিত্তিতে গ্রাহকদের প্রোফাইল বিভাগ তৈরি করার জন্য সেই তথ্যটিতে আরও ড্রিল করতে পারে। এই দুটি ক্ষেত্রের ডেটা মার্জ করে, সংস্থাটি প্রদত্ত গ্রাহকদের নির্ধারণ করতে সক্ষম হয়েছিল ' জীবনকাল মান - এমন একটি মেট্রিক যা সংজ্ঞায়িত করে যে কোন ধরণের গ্রাহকরা সবচেয়ে বেশি আয়ের সম্ভাবনা রাখে। সেই তথ্যটি, পরিবর্তে, তাদেরকে আরও নির্দিষ্টভাবে অন্যান্য ব্যবহারকারীদের - খুব নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট অফার সহ, খুব নির্দিষ্ট মিডিয়া পছন্দগুলির মাধ্যমে - একই "আজীবন মান" প্রোফাইল ধারণকারীদের আরও নির্দিষ্টভাবে লক্ষ্য করার অনুমতি দেয়।

ফলাফল? স্মার্ট, বিপণন ডলারের আরও জ্ঞাত ব্যবহার। অব্যাহত বৃদ্ধি। এবং সংস্থাটিতে এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে কাস্টম অ্যাট্রিবিউশন বিশ্লেষণ সিস্টেমটি বৃদ্ধি পেতে এবং খাপ খাইয়ে নিতে পারে।

একটি সফল গুণাবলী বিশ্লেষণ

আপনি যখন ব্যস্ততা শুরু করেন বিশ্লেষণ বিশ্লেষণ, প্রথমে আপনার নিজের পদগুলিতে সাফল্যের সংজ্ঞা দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ - এবং এটিকে সহজ রাখুন। নিজেকে জিজ্ঞাসা করুন, আমি কাকে ভাল গ্রাহক মনে করি? তারপরে জিজ্ঞাসা করুন, সেই গ্রাহকের সাথে আমার উদ্দেশ্য কী? আপনি আপনার সর্বোচ্চ-মূল্যবান গ্রাহকদের সাথে ব্যয় বাড়াতে এবং আনুগত্য দৃ to় করতে বেছে নিতে পারেন। অথবা, আপনি তাদের মতো আরও উচ্চ-মানের গ্রাহক কোথায় পাবেন তা নির্ধারণ করতে পারেন। এটি সত্যিই আপনার উপর নির্ভর করে এবং আপনার প্রতিষ্ঠানের পক্ষে ঠিক right

সংক্ষেপে, অ্যাট্রিবিউশন বিশ্লেষণ অনেকগুলি অভ্যন্তরীণ এবং তৃতীয় পক্ষের উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করার খুব দ্রুত এবং সহজ উপায় হতে পারে এবং সেই ডেটাটি আপনি যেভাবে নির্দিষ্ট করে তা নির্ধারণ করেন। আপনার বিপণনের উদ্দেশ্যগুলি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করতে এবং পূরণ করার জন্য আপনার প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টিগুলি অর্জন করবেন, তারপরে প্রতিটি বিপণন ডলারে ব্যয় করা সম্ভব সর্বোচ্চ সর্বাধিক আরওআই অর্জনের জন্য আপনার কৌশলকে সম্মান দিন h

পরিষেবা হিসাবে ডেটা গুদাম কী

আমরা সম্প্রতি লিখেছি কিভাবে তথ্য প্রযুক্তি বৃদ্ধি পাচ্ছে বিপণনকারীদের জন্য ডেটা গুদামগুলি এমন একটি কেন্দ্রীয় সংগ্রহশালা সরবরাহ করে যা আপনার বিপণনের প্রচেষ্টার জন্য স্কেল করে এবং দুর্দান্ত অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে - গ্রাহক, লেনদেন, আর্থিক এবং বিপণনের ডেটা বিপুল পরিমাণে আনার ক্ষমতা সক্ষম করে। একটি কেন্দ্রীয় রিপোর্টিং ডাটাবেসে অনলাইন, অফলাইন এবং মোবাইল ডেটা ক্যাপচারের মাধ্যমে, বিপণনকারীরা যখন প্রয়োজন হয় তখন তাদের প্রয়োজনীয় উত্তরগুলি বিশ্লেষণ করতে ও পেতে সক্ষম হয়। ডেটা গুদাম নির্মাণ গড় কোম্পানির পক্ষে বেশ উদ্যোগী - তবে ডেটা ওয়্যারহাউস সার্ভিস (ডিডাব্লুএএস) হিসাবে সংস্থাগুলির জন্য সমস্যাটি সমাধান করে।

পরিষেবা হিসাবে বিটয়োটা ডেটা গুদাম সম্পর্কে

এই পোস্টের সহায়তায় লেখা হয়েছিল বিটায়োটা। পরিষেবা সমাধান হিসাবে বিটয়োটার ডেটা ওয়্যারহাউস অন্য একটি ডেটা প্ল্যাটফর্ম সেট আপ এবং পরিচালনা না করায় মাথা ব্যথা দূর হয়। বিটয়োটা বিপণনকারীদের দ্রুত তাদের ডেটা গুদাম দ্রুত ও চালিয়ে যায়, সহজেই একটি মেঘ সরবরাহকারীর সাথে সংযোগ করে এবং আপনার গুদাম কনফিগার করে। প্রযুক্তিটি আপনার গুদামকে সহজেই জিজ্ঞাসা করতে JSON প্রযুক্তির উপর এসকিউএল ব্যবহার করে এবং দ্রুত বিশ্লেষণের জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা ফিড সহ আসে।

আত্মবিশ্লেষণ বিশ্লেষণ - বিটয়োটা

রোজার জন্য অন্যতম প্রধান প্রতিবন্ধক বৈশ্লেষিক ন্যায় এটি আপনার মধ্যে সংরক্ষণের আগে ডেটা রূপান্তর করার প্রয়োজন need বৈশ্লেষিক ন্যায় পদ্ধতি. এমন এক বিশ্বে যেখানে অ্যাপ্লিকেশনগুলি নিয়মিত পরিবর্তিত হয়, একাধিক উত্স থেকে প্রাপ্ত ডেটা এবং বিভিন্ন ফর্ম্যাটে, এর অর্থ হ'ল সংস্থাগুলি প্রায়শই নিজেকে ডেটা ট্রান্সফর্মেশন প্রকল্পগুলিতে বা মুখের জন্য খুব বেশি সময় ব্যয় করে দেখায় find ভাঙা বৈশ্লেষিক ন্যায় সিস্টেম। বিটয়োটা এইভাবে শ্রমসাধ্য, সময়সাপেক্ষী ডেটা রূপান্তর প্রক্রিয়াগুলির প্রয়োজনীয়তা দূর করে তার মূল ফর্ম্যাটে ডেটা সঞ্চয় করে এবং বিশ্লেষণ করে। ডেটা ট্রান্সফর্মেশনের সাথে দূরে থাকা আমাদের গ্রাহকদের দ্রুত সরবরাহ করে বৈশ্লেষিক ন্যায়, সর্বাধিক নমনীয়তা এবং সম্পূর্ণ ডেটা বিশ্বস্ততা। বিটায়োটা

আপনার প্রয়োজনীয়তা পরিবর্তন হওয়ার সাথে সাথে আপনি নিজের ক্লাস্টার থেকে নোড যুক্ত করতে বা মুছে ফেলতে পারবেন বা মেশিনের কনফিগারেশনগুলি পরিবর্তন করতে পারবেন। সম্পূর্ণ পরিচালিত সমাধান হিসাবে, বিটায়োটা আপনার ডেটা প্ল্যাটফর্মের উপর নজর রাখে, পরিচালনা করে, বিধানগুলি এবং স্কেল করে, যাতে আপনি কী গুরুত্বপূর্ণ - আপনার ডেটা বিশ্লেষণ করে ফোকাস করতে পারেন।

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.