W obecnych czasach, w których dużo mówi się o analizie danych, granica między tym, co w Internecie, a poza nim zaczyna się zacierać. Teraz z każdym dniem jesteśmy bliżej integracji danych „online” z danymi „offline”. Z tego tekstu dowiecie się o przykładach wykorzystania dodatkowych danych w połączeniu z Google Analytics do analizy zachowań użytkowników oraz skuteczności kampanii.
Coraz więcej osób dostrzega korzyści płynące z analizy danych w swojej firmie, starając się przy tym wykorzystywać wnioski w podejmowaniu strategicznych decyzji. Analizując systemy ERP, firmy optymalizują produkcję, stany magazynowe, zużycie opon czy nawet wyjazdy służbowe.
W branży internetowej z pomocą przychodzi Google Analytics. Dostarcza on danych na temat tego, w jaki sposób zachowują się użytkownicy na stronie www. Nie odpowiada jednak na pytanie dlaczego. Oczywiście nie mam tu na myśli prostych do zinterpretowania zależności, takich jak spadek ilości wyszukiwanych haseł związanych z ogrodem, przy równoczesnym spadku temperatury. Analizując raporty Google Analytics, nie zawsze jesteśmy w stanie odpowiedzieć na pytanie, dlaczego doszło do spadku lub wzrostu ruchu na naszej stronie. Pomocne okazują się różnego rodzaju API, dzięki którym możemy dowiedzieć się, przy jakiej pogodzie nasi klienci są bardziej skłonni do konwersji, czy też jak duży wpływ na sprzedaż urządzeń mobilnych i ruch w e-sklepie mają tweety technologiczne lub premiera nowego tabletu. Takie podejście pomaga w podejmowaniu bardziej trafnych decyzji biznesowych np. w tworzeniu lepszych kampanii. Google Analytics dostarcza coraz więcej zarówno darmowych, jak i płatnych aplikacji, które pomagają w podejmowaniu takich decyzji. Jednak żadna aplikacja nie zastąpi analityków, którzy odpowiednio zinterpretują uzyskane informacje i wybiorą najlepszy sposób do przedstawienia wyników swoich analiz.
Poszerzenie zakresu danych o informacje np. z CRM-ów, szczególnie dla tych branż, które nie prowadzą sprzedaży internetowej, daje możliwość uzyskania bardzo ciekawych efektów. Dzięki temu połączeniu możemy zbadać zależność między skutecznością kampanii a segmentami użytkowników. Takie działanie pokazuje, którzy klienci zareagowali najlepiej na daną kampanię, czyli np. która kreacja skutkowała największą sprzedażą. Poprzez wykorzystanie metod statystycznych możemy dowiedzieć się, jaka była stopa zwrotu z wybranej kampanii lub które kampanie uległy efektowi synergii i wzajemnie wzmocniły swoje działanie. Daje to możliwość spieniężenia siły naszych działań i w efekcie lepszego dopasowywania kampanii do poszczególnych segmentów użytkowników/klientów. Otwiera również możliwości optymalizacji targetu kampanii. To oznacza, że kampanie kierowane są konkretnym użytkownikom, którzy są faktycznie zainteresowani danym produktem. Dzięki temu budżet jest efektywniej wydawany, co przekłada się na to wzrost potencjalnych konwersji lub sprzedaży przy zmniejszeniu lub utrzymaniu kosztów kampanii.
