דירוג משתמשים: 5 / 5

Star activeStar activeStar activeStar activeStar active
 
מאת: שרון בלוך, יועץ בכיר Synergy
הערוצים הישירים ובראשם אתר האינטרנט, הולכים ותופסים נפח משמעותי יותר ויותר במערך המכירות והשירות של החברות. מגמה זו מביאה יחד איתה נפח הולך וגדל של מידע על הגולש בין אם הוא מבקר או לקוח החברה.

במסגרת מאמר זה נסקור את היכולות והמתודולוגיה להתמודדות עם המידע העשיר שמספק לנו ערוץ האינטרנט, באילו כלים ניתן להשתמש על מנת לנתח את הפעילות בערוץ זה, וחשוב מכול, כיצד אנו רותמים את התובנות והמידע החדש לטובת פעילות השיווק הממוקדת שלנו.

 

 

  •  Web Analytics 1.0

השימוש המרכזי והנפוץ ביותר שנעשה בכליWeb Analytics  (WA) הוא איסוף וניתוח נתונים ומדדים על הפעילות של כלל המבקרים באתר כגון:

  • כמות מבקרים
  • כמות מבקרים ייחודית (Unique Visitor)
  • ממוצע של כמות דפים נצפית בביקור (Page Views)
  • זמן ביקור ממוצע
  • תדירות הביקור באתר
  • אפקטיביות של עיצוב האתר (מאפשר גם ניהול של ניסויים בעיצובים שונים)
  • גישות לאיסוף המידע

קיימות שלוש שיטות מרכזיות לאופן איסוף וניתוח המידע על הגולש:

  • Log File Analysis - הגישה הראשונית לניתוח גלישה. המידע נאסף על ידי שרת ה- Web על פי ניתוח הדרישות של הגולש מהשרת (דפים, תמונות, וידאו, טפסים וכד') ונשמר בטבלה פשוטה (לרוב כקובץ טקסט).
  • Page Tags - המידע נאסף מה -   Browserשל הגולש על בסיס קוד ותגיות ששולבו באתר. המידע יכול להיות מנותח בזמן אמת וקל לתחזקו או לשנותו על ידי הוספת קודים ותיוג נוסף באתר.
  • Hybrid - טכניקה המשלבת את שתי הגישות ומאפשרת ניתוח של נתוני האתר הן על בסיס קבצי Log והן על בסיס Tags (רוב הכלים המובילים בשוק זה מאפשרים גישה זו).


 

  •  Web Analytics 2.0

השימוש במערכת WA במערך השיווק הממוקד דורש מעבר מניתוח והבנה של ביצועי האתר, לניתוח נתונים ברמת הלקוח. יותר ויותר גופים שיווקים הופכים את כלי ה- WA לכלי המאפשר ניתוח נתונים ברמת הלקוח, זאת לצורך שיפור ביצועי השיווק הממוקד.

שיפור בביצועי השיווק ממוקד לקוח מתאפשר באמצעות שילוב הנתונים הנאספים מתוך התנהגות הלקוחות באתר עם נתוני התנהגות הלקוח מערוצים נוספים. את השילוב ניתן לבצע על ידי העברת הנתונים ברמת הלקוח למחסן המידע המרכזי (DWH), או לחלופין על ידי העברת הנתונים מערוצים אחרים אל כלי ה- WA.

תשתיות לאיסוף נתונים

פאנל התנהגות הגולשים / לקוחות באתר

על מנת לאפשר ניתוח מתקדם מסוג זה יש ליצור פאנל ייעודי ברמת הלקוח / גולש  אשר עוקב אחר הביקורים והשימושים של הלקוח באתר וכולל את קבוצות המידע הבא:

  • ביקורים באתר - מידע על כמות ביקורים ממוצעת, כמות ביקורים באזורים ספציפיים באתר, זמן ביקור ממוצע וכדומה.
  • Path Analysis - מידע על ניתוח אופן הגלישה של הלקוח כגון אורך ממוצע של נתיב הגלישה של הלקוח.
  • Frequency & Recency data - מידע על תדירות ביקורים ממוצעת ביום / חודש / שנה, זמן שעבר מביקור אחרון וכדומה.
  • פילוח לקוחות - כגון משתמש קל ומשתמש כבד, משתמש מידע או שירות בלבד, משתמש בשירותים מסוימים וכדומה....

תיוג האתר

תיוג האתר בהתאם לתחומי התוכן או השירותים והמוצרים הקיימים בו על מנת לאפשר הבנה טובה יותר של השימושים השונים שעושים הפרופילים השונים באתר החברה.

 שימושים אפשריים

קמפיינים ממוקדים

רצ"ב מספר דוגמאות לקמפיינים המבוססים על המידע שנאסף בכלי ה WA:

  • פנייה טלפונית ללקוחות בעלי פרופיל שימוש גבוה אשר ניכר שינוי משמעותי בתדירות הכניסות שלהם לאתר - ייתכן שמבטא הקטנת פעילות ומהווה אירוע שימור.
  • פנייה באתר (ע"י באנר) המפנה את הלקוח למידע התואם את פרופיל השימוש שלו (על פי ניתוח הגלישה שלו בהיסטוריה).
  • קמפיין Email המפנה למידע חדש באתר על פי ניתוח אזורי העניין של הלקוח מניתוח היסטורי.
  • קמפיין Email ללקוחות חדשים באתר אשר נרשמו לאתר ולא נכנסו במהלך השבועיים הראשונים לאחר הרישום.

Multi Channel Analysis

את המידע הנאסף יש להעביר למחסן המידע הארגוני (DWH) עבור ניתוח משולב של התנהגות הלקוחות בתוך ומחוץ לאתר. להלן דוגמאות לניתוחים רב ערוציים:

  • תהליך הרכישה / מימוש מתחיל באתר ומסתיים בחנות / מוקד טלפוני או להיפך - לימוד נתיב הרכישה או קבלת שירות של הלקוח, יכול לשמש גם כמקור ללידים (לקוח התעניין במוצר מסוים באתר ולא יצר קשר / הגיע לחנות).
  • שינוי בהתנהגות הלקוח באתר תואמת את השינויים בערוצים אחרים, לדוגמא שינוי בכמות הביקורים באתר תואמת ירידה בכמות שימושים / רכישות אחרונות  - יכול להיות מדד מחזק להקטנת פעילות או אירוע שימור.
  • זיהוי ערוץ הפעילות ושעות הפעילות העדיפות על הלקוח - היכן הלקוח מעדיף לקבל מידע? לבצע פעולות? באילו שעות פעיל הלקוח באילו ערוצים?

מידע זה משמש אותנו בשיפור הרלבנטיות והאפקטיביות של הפנייה השיווקית ללקוח ומאפשר לנו לנהל נכון יותר את המשאבים המופנים ליצירת קשר עם הלקוח.

 

  • סיכום

לסיכום ניתן לומר כי קיימות שתי סיבות עיקריות לביצוע איסוף וניתוח המידע מהערוצים הישירים, וביניהם אתר האינטרנט, כפי שהודגם במאמר זה:

  • עלייה בנתח הפעילות והמכירות בערוצים הישירים
  • שילובים בין פעילות Online ל Offline - עירוב בין ערוצים מסורתיים וערוצים חדשים (ישירים).

איסוף חכם של המידע העשיר מהערוצים הישירים ושילובו במערך הנתונים הכולל הקיים בחברה עשוי לשפר משמעותית את מידת הבנתנו את הלקוח, צרכיו ולא פחות חשוב את אופן וערוץ הפעילות המועדף עליו.

הדף שלנו בפייסבוק

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

Microsoft

Oracle

IBM

Informatica

Sap

SAS

Qlikview

Cloudera

Machine Learning