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.
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,…
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:
31. Data Enrichment & Remarketing
Seznami za remarketing, ki vključujejo
uporabnike z naročeno optiko.
Seznami za remarketing, ki vključujejo
uporabnike brez mobilne telefonije.
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.
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.
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.
54.
55.
56.
57.
58.
59.
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
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
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