मार्केटिंगमध्ये गट विश्लेषण

आधुनिक व्यवसाय इंटरनेट वापर न करता अशक्य आहे आपण काहीतरी विक्री करीत असाल किंवा ती निर्मिती केली तर काही फरक पडत नाही. ग्राहकांना माहितीची आवश्यकता आहे आणि नेटवर्कचा शोध घेण्याचा सर्वात सोपा मार्ग म्हणजे नेटवर्क शोधा. याव्यतिरिक्त, संवादाच्या विविध चॅनेल वापरण्याची प्रभावीता नेहमी शिकणे सोपे नसते, परंतु इंटरनेटसाठी हे करणे सोपे आहे. एक लोकप्रिय आणि व्हिज्युअल पद्धतींपैकी एक समजणे पिहला विश्लेषण आहे. ग्राहकाच्या वागणूकीतील कारण-प्रभाव संबंध तपासण्याच्या इतर पध्दतींप्रमाणे , त्यास संख्याशास्त्रीय माहिती गोळा करणे आवश्यक आहे. इंटरनेट आपल्याला कलाकारांसाठी हे "अनकनेटेड" करण्याची परवानगी देतो. अखेर, साइटच्या अभ्यागतच्या जवळजवळ प्रत्येक क्रियेसाठी येथे नोंदणी केली जाते - पहिल्या भेटच्या तारखेपासून प्रत्येक पृष्ठावर घालवलेल्या वेळेपर्यंत.

विक्रेत्यांच्या सेवेतील आकडेवारी

आज असं नाही की आज ज्या विशेषज्ञ "विपणन" शब्दाचा अर्थ "जाहिराती" आणि "विक्री" करतात. अर्थात, हे विपणन कार्यांच्या दोन महत्वाचे घटक आहेत . परंतु आधार ही ग्राहक मागणी आणि वर्तनाचा अभ्यास आहे. आणि मग सर्व गोष्टी या गरजा भागविण्यासाठी संधी शोधते.

आणि एकदा आम्ही अभ्यास आणि विश्लेषणाबद्दल बोललो, तेव्हा - आकडेवारी आम्हाला मदत करतात ग्राहकांच्या वैशिष्ट्यांवरील माहितीचे अचूक संचय आम्हाला मागणीचा चांगल्या प्रकारे अभ्यास करण्यास आणि शक्य तितक्या फायदेशीर म्हणून विश्लेषणांचे परिणाम वापरण्यास परवानगी देते.

बर्याचदा, व्यापारी परस्परसंबंध आणि प्रतिगमन विश्लेषण वापरतात; ते ग्राहकांचे अभ्यास करण्यासाठी वर्णनात्मक आणि पूर्वानुमानित पद्धतींमध्ये स्वारस्यपूर्ण असतात. हे सर्व काही निर्देशांद्वारे क्लायंटचे सर्वात जास्त प्रतिनिधी (किंवा व्यापारासाठी मनोरंजक) गटांचे वाटप आवश्यक आहे. हे एक संयोजन आहे जे आम्हाला पिल्लट विश्लेषण देते.

सांख्यिकी विश्लेषण आणि वाणिज्य

विक्रीमध्ये ग्राहकांच्या कृती मध्ये कारणे-प्रभाव संबंध स्पष्टपणे समजून घेणे आवश्यक आहे. कोहरोर्ट विश्लेषणामुळे आपण ग्राहकांना काही कारणास्तव गटबद्ध करून हे करण्याची अनुमती दिली आहे. सर्वात सामान्य विभाग हा एक सामान्य वैशिष्ट्यपूर्ण (शॉपिंग, खरेदी, इत्यादी) आहे जो इव्हेंटच्या तारखेस एकत्रित होतो. आकडेवारीमध्ये, अशीच वागणूक आणि चिन्हे यांचे प्रदर्शन करणार्या लोकांच्या (वस्तू) गटाबद्दल बोलणे नेहमीचा आहे एक सहकारी एक सोपे उदाहरण नवीन वर्ष आधी एक आठवडा स्टोअर भेट कोण अभ्यागतांना आहे. त्यांच्या वर्तणुकीचा अभ्यास केल्यामुळे, जाहिरात आणि व्यावसायिक प्रयत्नांच्या प्रभावीपणाबद्दल निष्कर्ष काढणे शक्य आहे.

Analytics

विपणकांनी Google च्या विकासकांपर्यंत पोहोचण्यास मदत करण्यासाठी ई-कॉमर्स आकडेवारीचा अभ्यास करण्यासाठी ते विविध सेवा देतात. आता आपण Google Analytics मध्ये एक गट विश्लेषण आयोजित करू शकता. पूर्वी, प्रेक्षकांच्या अनिवार्य विभाजन माध्यमातून ते करावे लागते. तो जोरदार laborious आणि गैरसोयीचे होते. तथापि, आता काउहोट विश्लेषण स्वयंचलितपणे केले जाते. विश्लेषक फक्त त्याच्या गरजेनुसार अहवाल मापदंड समायोजित करू शकता

अहवाल डेटा टाइमलाइन आणि टेबलच्या रुपात प्रदर्शित केला जातो सेटिंग्जमध्ये, आपण चार पॅरामीटर गट बदलू शकता जे समुह विश्लेषण वापरतात.

काउहर्ट प्रकार सामान्य वैशिष्ट्यपूर्ण आहे जो साइट अभ्यागतांच्या विशिष्ट गटाला जोडते. आकार वेळेनुसार समूहबद्ध केला जाऊ शकतो: अचूक दिवस, आठवडा, महिना. जर आपण "आठवड्याचा" पर्याय निवडला असेल, उदाहरणार्थ, अहवाल पहिल्या आठवड्यात साइटवर अभ्यागतांना एका पलटणीमध्ये एका आठवड्यासाठी साइटला दर्शवतो.

नंतर आपण "निर्देशक" बदलू शकता. येथे वेरियॅबिलिटी पाहण्याची पृष्ठे पहाणे, सत्रांचा कालावधी, वापरकर्त्यांची संख्या इ. आणि शेवटचा पॅरामीटर "तारीख श्रेणी" आहे. या फंक्शनच्या धन्यवाद, विश्लेषकला सुरुवातीच्या बिंदूपासून चालू तारखेपर्यंतच्या काळादरम्यान संगोपनच्या क्रियांवर देखरेख करण्याची संधी आहे. दिवसांनंतर गटबद्धता निवडताना, हे लक्षात ठेवायला पाहिजे की, पंक्तींमध्ये गट तयार केले जातील आणि अभ्यागतांच्या वागणुकीची गतिशीलता - स्तंभांमध्ये

विश्लेषण परिणाम कसे वापरायचे

अहवालांचा अभ्यास केल्यामुळे, आपण साइटवर ग्राहक परताव्याची वारंवारता तपासू शकता. साइटच्या पृष्ठांवर सामग्रीचे लेआऊटसह परिमाणवाचक सूचकांची तुलना ही ग्राहकांना नक्की रुची आणि ग्राहकांना कसे आकर्षित करते हे समजून घेण्याची संधी प्रदान करेल.

उदाहरणार्थ, विश्लेषणानुसार पाहुण्यांचे एक गट वाटप केले जाते, जे "ईर्ष्याय स्थिरता" या साइटवर परत करते. काही शेअर धारण करण्याबद्दल किंवा आपल्या पृष्ठांवर या ग्राहकांनी भेट दिली तेव्हाच्या वेळी नवीन आयटम सादर करण्याबद्दल जाहिरात सामुग्री ठेवण्याचे योजना वाढविण्यामुळे, संभाव्य ग्राहकांचे लक्ष आकर्षित करण्याबद्दल काय निष्कर्ष काढले जाऊ शकतात ही माहिती कंपनीची कार्यक्षमता वाढविण्यास परवानगी देते. मार्फ़नासाठी कोहर्ट विश्लेषण वापरले जाते. हे आणखी अर्थपूर्ण आणि गुणात्मक जाहिरात बजेट वितरित आणि संवादाचे प्रभावी चॅनेल तयार करण्याची संधी देते .

काय पहावे

कोणत्याही सांख्यिकीय उपकरणाचा प्रभावी उपयोग करण्यासाठी, तयारी करण्यासाठी आवश्यक काम आवश्यक आहे. अखेर, समस्येतील योग्यतेने विचारलेला प्रश्न त्याच्या जलद समाधानांची हमी देतो.

जनगणना विश्लेषण वापरण्यापूर्वी आपल्याला काय करण्याची आवश्यकता आहे? स्वतःला काही प्रश्न विचारा:

• ही विक्री विक्री प्रेरक शक्ती का आहे?
• कालावधी काय आहे ( जाहिरात मोहिमेसाठी, उदाहरणार्थ)?
• मी मोठ्या प्रतिसाद प्राप्त करण्यासाठी मेलिंगची वेळ कशी निश्चित करू?

प्रगत गृहितकांमुळे सहअहवाल विश्लेषणाचा मापदंड अधिक स्पष्टपणे स्पष्ट करण्यात मदत होईल.

निष्कर्ष

Google एनालिटिक्समध्ये मूलभूत सह-विश्लेषणांच्या संभाव्यतेशी परिचित होऊन त्याच्या कार्यात्मक वैशिष्ट्यांबद्दल कल्पना प्राप्त करून, मार्केटर केवळ साइटच्या रहदारीत वाढ करू शकत नाही, परंतु एका ग्राहकमध्ये संभाव्य ग्राहक (कॅज्युअल अभ्यागत) देखील चालू करतो.

वैयक्तिक अहवाल तयार करण्यामुळे लक्ष्य प्रेक्षकांची वैशिष्ट्ये स्पष्टपणे दिसून येतील, आपण साइटवर माहिती लेख किंवा प्रचारात्मक प्रस्ताव ठेवल्याबद्दल आपल्या क्रियाकलापप्रती त्याची प्रतिक्रिया समजून घेण्यास मदत करेल . कोणतीही विपणन प्रयत्न आर्थिकदृष्ट्या व्यवहार्य असावा. गट विश्लेषण, सीएलटीव्ही, युनिट इकॉनॉमिक्स - ग्राहक वर्तन अभ्यास करण्यासाठी कोणतीही पद्धत खर्च-लाभ प्रमाण ओळखणे आणि त्याचे अनुकूल करणे हे आहे.

पण खूप लांब जाऊ नका. दैनिक मॉनिटरिंगमुळे कंपनीच्या वेबसाईटला भेट देण्याच्या कारणाबाबत गैरसमज निर्माण होईल. हे एका समुहाच्या प्रतिनिधींचे एक दीर्घकालीन निरीक्षण आहे जे क्लायंटच्या वर्तनामध्ये बदल आणि योग्यरित्या बदल करण्याची परवानगी देईल.