Kushandiswa kweStatistics muKushambadzira: Kuronga Kubudirira
Munyaya yebhizinesi, kushambadzira kunoita basa rinokosha mukusimudzira kukura, kukurudzira kuvimbika kwebhizinesi, uye kusimudzira kubatanidzwa kwevatengi. Zvisinei, kushambadzira pasina data rakakwana kunogona kuita sekupfura miseve murima. Apa ndipo panoshandiswa nhamba, zvichiita kuti vashambadziri vakwanise kuita sarudzo dzakarongeka, kuyera mhedzisiro, uye kugadzirisa mazano. Chinyorwa chino chichaongorora nzira dzakasiyana-siyana dzinoshandiswa nhamba mukushambadzira, zvichitungamira kubudirira mumusika uri kuramba uchichinja.
Kunzwisisa Customer Behaviour
Imwe yenzira huru dzekushandisa nhamba mukushambadzira ndeyekunzwisisa maitiro evatengi. Nekuongorora data rekutenga, kudzvanya mawebhusaiti, kutaurirana pasocial media, nezvimwewo, vatengesi vanogona kuwana ruzivo rwakakosha nezvezvinoita kuti vatengi vaite zvinhu. Semuenzaniso, nzira dzekuverenga dzakadai sekuongorora kudzokorora dzinogona kubatsira kuona zvinhu zvinonyanya kukanganisa sarudzo dzekutenga. Izvi, zvinobvumira mabhizinesi kugadzirisa nzira dzavo dzekushambadzira kuti dzisangane zviri nani nezvinodiwa nevateereri vavo.
Chikamu Chemusika
Kupatsanura musika kunosanganisira kupatsanura musika waunoda kuita mapoka akasiyana evatengi vane zvinodiwa, hunhu, kana maitiro akasiyana. Matekiniki ekuverenga akadai sekuongorora ma cluster uye kuongorora zvinhu anowanzo shandiswa kuona zvikamu izvi. Nekupatsanura musika, makambani anogona kugadzira mishandirapamwe yekushambadzira yakagadzirwa nemunhu uye inoshanda. Semuenzaniso, mutengesi wezvipfeko anogona kushandisa kupatsanura kuti aone mapoka akasiyana evatengi zvichienderana nezera, nzvimbo, uye tsika dzekutenga, uye obva agadzirisa mameseji ekushambadzira uye kukwidziridzwa kuboka rega rega zvinoenderana.
Kufanotaura Ongororo
Kufungidzira kunoshandisa ruzivo rwekare kuti vafembere zviitiko zveramangwana zvine ruzivo. Mukushambadzira, kuongorora kufembera kunogona kushandiswa kufanotaura mafambiro ekutengesa, kukosha kwehupenyu hwevatengi, uye kunyange kubudirira kwemakambani ari kuuya. Matekiniki akadai sekuongorora nguva uye maalgorithms ekudzidza kwemuchina anowanzo shandiswa pachinangwa ichi. Semuenzaniso, kambani ye e-commerce inogona kushandisa kuongorora kufembera kufungidzira kuwedzera kunogona kuitika mukutengesa panguva yezororo zvichibva padata remakore apfuura, zvichivagonesa kuronga zvinhu zviri muchitoro uye kuedza kushambadzira zvinobudirira.
Kuongorora A / B
Kuyedza A/B, kana kuti kuyedza kupatsanura, inzira yekuverenga inoshandiswa kuenzanisa shanduro mbiri dzechinhu chekushambadzira kuti uone kuti ndechipi chinoita zviri nani. Izvi zvinosanganisira kupa mhando dzakasiyana dzechinhu (senge email, peji rewebhu, kana kushambadzira) kune zvikamu zvakasiyana zvevateereri uye kuongorora mhedzisiro yacho kuti vaone kuti ndechipi chinopa mhedzisiro iri nani. Semuenzaniso, kambani inogona kushandisa kuyedza A/B kuenzanisa mitsara miviri yakasiyana yenyaya yemushandirapamwe weemail kuti ione kuti ndechipi chinoburitsa mukana wepamusoro wekuvhura. Kuongorora kwenhamba kunobatsira vatengesi kuita sarudzo dzinotungamirirwa nedata kuti ndezvipi zvinhu zvekushandisa mumakampeni avo.
Mutengi Kugutsikana uye Feedback
Mhinduro dzevatengi chinhu chakakosha pane chero nzira yekushambadzira inobudirira. Kuongororwa kwenhamba dzeongororo dzekugutsikana kwevatengi, ongororo, uye mhinduro kunogona kupa ruzivo rwakakosha munzvimbo dzekuvandudza nemikana yekukura. Matekiniki akadai sekuongorora manzwiro uye Net Promoter Score (NPS) anowanzo shandiswa kuyera mwero wekugutsikana kwevatengi. Nekuongorora data iri, makambani anogona kuona mafambiro, kuona nzvimbo dzinonetsa, uye kugadzira nzira dzekuvandudza ruzivo rwevatengi.
Ongororo yeKushambadzira kweDhijitari
Munguva yedhijitari, kushambadzira kwava kunyanya kushandiswa nedata, nematanho akawanda ekuongorora aripo ekutevera nekuongorora zviitiko zvepamhepo. Nhamba dzinoita basa rakakosha mukuongorora kushambadzira kwedhijitari, zvichibatsira mabhizinesi kuyera traffic yewebhusaiti, mitengo yekushandura, mitengo yekudzvanya (CTR), mazinga ekubatanidzwa, nezvimwe. Zvishandiso zvakaita seGoogle Analytics zvinopa huwandu hwakawanda hwedata renhamba dzinogona kushandiswa kugadzirisa kuedza kwekushambadzira kwedhijitari. Semuenzaniso, nekuongorora data retraffic yewebhusaiti, vatengesi vanogona kuona kuti ndeapi mapeji ane huwandu hwakanyanya hwe bounce rates uye kutora matanho ekuvandudza zvirimo uye ruzivo rwevashandisi pamapeji iwayo.
ROI kuyerwa
Chimwe chezvinhu zvakakosha pakushambadzira ndechekuyera purofiti pakudyara (ROI) yemakampeni akasiyana-siyana uye zvirongwa. Pasina ongororo yenhamba, zvinonetsa kuona kushanda kwekuedza kushambadzira uye kuita sarudzo dzinoenderana nedata nezvekudyara mune ramangwana. Matekiniki akadai sekuongorora mari-purofiti uye kuongorora mashandiro azvo anowanzo shandiswa kuverenga ROI. Nekuongorora mitengo nemabhenefiti ane chekuita nemabasa akasiyana ekushambadzira, makambani anogona kugovera zviwanikwa zvinobudirira uye kutarisa pamazano anopa purofiti yepamusoro.
Yemagariro Media Ongororo
Mapuratifomu enhau dzemagariro evanhu ave maturusi ane simba ekushambadzira, uye kuongorora nhamba kwakakosha pakushandisa kugona kwavo. Kuongorora nhau dzemagariro evanhu kunosanganisira kuunganidza nekuongorora data kubva kumapuratifomu akaita seFacebook, Twitter, Instagram, neLinkedIn kuti vanzwisise maitiro evateereri, kutevedzera mashandiro emushandirapamwe, uye kuyera kubatanidzwa. Matekiniki akadai sekuongorora manzwiro uye kuongorora nhau dzemagariro evanhu anogona kupa ruzivo rwakadzama pamusoro pemhedzisiro yekuedza kwenhau dzemagariro evanhu. Semuenzaniso, nekuongorora zviyero zvekubatanidzwa zvakaita sema "likes", "shares", uye "comments", mabhizinesi anogona kuyera kushanda kwezviri mukati mawo uye kuona maitiro anoenderana nevateereri vavo.
Personalization uye Recommendation Systems
Kugadzirisa zvinhu zvako kwave chinhu chikuru chinoita kuti kushambadzira kubudirire, uye nhamba dzinoita basa rakakosha mukugadzira ruzivo rwakagadzirirwa vatengi. Masisitimu ekukurudzira, anotsigirwa nemaalgorithms ekudzidza kwemuchina, anoshandisa matekiniki ekuverenga nhamba kuti aongorore data revatengi uye ape mazano ezvigadzirwa zvemunhu. Semuenzaniso, mapuratifomu e-commerce akadai seAmazon anoshandisa kusefa pamwe chete uye kusefa kwakavakirwa pazviri mukati kuti ape mazano ezvigadzirwa zvichibva pane maitiro ekare evatengi uye zvaunofarira. Nekushandisa ongororo yenhamba, makambani anogona kupa mameseji ekushambadzira akakodzera uye akagadzirirwa munhu, zvichiwedzera ruzivo rwevatengi uye zvichikwidza mwero wekuchinja.
Campaign Optimization
Nhamba dzakakosha pakuvandudza mashandiro ekushambadzira kuti pave nemhedzisiro yakakura. Kuburikidza nekutarisa nguva dzose uye kuongorora mashandiro emushandirapamwe, vashambadziri vanogona kuona zviri kushanda nezvisiri kushanda, zvichivabvumira kugadzirisa panguva chaiyo. Matekiniki akadai sekuyedza kwakawanda uye kutevedzera mhinduro anogona kubatsira kugadzirisa zvinhu zvakasiyana-siyana zvemushandirapamwe, kusanganisira kugadzira kushambadzira, maparamita ekunanga, uye nguva. Semuenzaniso, nekuongorora mashandiro evashambadziri vakasiyana mukushambadzira kwedhijitari, vashambadziri vanogona kuona zvinhu zvinoshanda zvakanyanya uye kugovera zviwanikwa zvinoenderana.
mhedziso
Munyika yanhasi inotungamirwa nedata, kushandiswa kwenhamba mukushambadzira hakuchina sarudzo; chinhu chakakosha kune mabhizinesi ari kutsvaga kuwana mukana wekukwikwidza. Kubva pakunzwisisa maitiro evatengi uye kupatsanurwa kwemusika kusvika pakuongorora kwekufanotaura, kuyedzwa kweA/B, uye kuyerwa kweROI, ongororo yenhamba inopa ruzivo runodiwa kuti uite sarudzo dzakarongeka uye kukurudzira kubudirira kwekushambadzira. Nekushandisa simba renhamba, vatengesi vanogona kuvandudza maitiro avo, kuvandudza ruzivo rwevatengi, uye pakupedzisira kuwana mhedzisiro iri nani yebhizinesi. Sezvo tekinoroji ichiramba ichichinja, basa renhamba mukushambadzira richawedzera kukosha, zvichiita kuti mabhizinesi akwanise kufamba nematambudziko emusika uye kuramba ari pamberi pechirongwa.
