Наскрізна аналітика

Часті запитання та відповіді по наскрізній аналітиці

• Чи можу я спробувати сервіс наскрізної аналітики безкоштовно?

  

  Так, ви можете активувати пробний період та почати користуватися нашим сервісом абсолютно безкоштовно.

• Чи можу я підключити сервіс наскрізної аналітики самостійно?

  

  Інтеграція нашої системи потрбує певних технічних знань та навичок, тому самостійне підключеня наразі не є доступним. Але ми або команда наших партнерів радо допоможемо вам вирішити це питання.

• Що робити, якщо моєї CRM системи немає в списку підключених сервісів?

  

  Команда розробки активно працює над поповненням списку доступних CRM-систем. Трішки терпіння- кожен місяць список буде зростати на кілька позицій.

• Чи треба платити за кожного користувача, який буде використовувати цей сервіс?

  

  Ні, кількість користувачів не обмежена. Над даними однієї компанії можуть працювати одразу кілька юзерів.

• Які важливі задачі для бізнесу вирішує наскрізна аналітика?

  

  1. Підвищення ефективності операцій: наскрізна аналітика допомагає виявити "вузькі місця" та неефективні процеси у вашій компанії. Використовуючи детальний аналіз, ви можете оптимізувати робочі процеси, знижуючи витрати та підвищуючи продуктивність. 2. Краще розуміння клієнтів: наскрізна аналітика даних надає розуміння потреб та поведінки вашої цільової аудиторії. Це дозволяє налаштувати маркетингові та продажні стратегії, щоб краще задовольняти потреби клієнтів та підвищувати лояльність. 3. Швидкі та обґрунтовані рішення: у світі, де кожна секунда на рахунку, наскрізна аналітика забезпечує швидкий доступ до важливих даних, що допомагає приймати рішення на основі актуальної інформації. 4. Прогнозування та планування: наскрізна аналітика допомагає передбачати майбутні тренди та зміни на ринку, дозволяючи компаніям прогнозувати зміни та адаптуватися до них ефективніше. 5. Забезпечення безпеки даних: наскрізна аналітика від Profit.Store розроблена згідно з усіма правилами обробки та збереженню даних, що забезпечує гарантію збереження та конфіденційності інформації.

• Як забезпечується безпека моїх даних?

  

  Дані, що передаються між компонентами наскрізної аналітики Profit.Store, зашифровані, використовуючи стандарти шифрування, TLS (Transport Layer Security), щоб запобігти перехопленню даних. Дані, що зберігаються на будь-якому етапі ETL (Extract, Transform, Load), зашифровані за допомогою AES (Advanced Encryption Standard). Повна відповідність загальному регламенту захисту даних GDPR. Що забезпечує конфеденційність даних в системі наскрізної аналітики від Profit.Store. Повна відповідність вимогам систем з якими інтегрована система наскрізної аналітики від Profit.Store. Всі застосунки верифіковані та розміщені на офіційних маркетплейсах відповідних систем.

• Як замовити наскрізну аналітику від Profit.Store?

  

  На першому екрані цієї сторінки натисніть на кнопку "Підключити" та заповніть форму своїми контактними даними. Після чого наш менеджер з вами зв'яжеться та розпочнеться процес підключення, описаний у розділі "Як це працює".

• По якій моделі атрибуції працює наскрізна аналітика Profit.Store?

  

  Компанія Profit.Store розробила власний алгоритм моделі атрибуції на базі Data-driven методом машиного навчання (Machine Learning), який згідно з особливостями вашого бізнесу зараховує конверсії певному каналу чи розприділяє кредити по каналам. Існує 6 основних моделей атрибуції на основі яких працює наш алгоритм: 1. Останній клік (Last Click): кредит за конверсію зараховує останьому каналу з яким взаємодіяв клієнт перед покупкою. 2. Перший клік (First Click): у цій моделі весь кредит за конверсію зараховується першому каналу, з яким клієнт взаємодіяв. 3. Лінійна (Linear): у цій моделі кожен канал маркетингу отримує рівний кредит за конверсію, розподіляючи заслугу порівну між всіма взаємодіями. 4. Згладжування на основі часу (Time Decay): ця модель зараховує більше кредиту за конверсію останнім каналам, які клієнт взаємодіяв ближче до моменту покупки або конверсії. 5. Послідовність (Position-Based): також відома як модель "U-подібної кривої". Ця модель надає більший кредит першим і останнім каналам, з якими клієнт взаємодіяв, а також значну кількість кредиту для інших проміжних каналів. 6. Data-driven атрибуція використовує алгоритми та аналітичні методи для автоматичного призначення кредиту за конверсію на основі фактичних даних про взаємодію клієнтів з різними маркетинговими каналами. Цей підхід може враховувати різноманітні фактори, такі як порядок взаємодії, типи контенту, часові інтервали між взаємодіями та інші параметри. Популярні алгоритми data-driven атрибуції включають: 6.1. Марківський ланцюг (Markov Chain): цей метод моделює ймовірність переходу клієнта від одного маркетингового каналу до іншого на основі історичних даних. 6.2. Shapley Value: цей метод використовує ігрову теорію для визначення внеску кожного маркетингового каналу в конверсію, враховуючи всі можливі комбінації взаємодій. 6.3. Машинне навчання (Machine Learning): моделі машинного навчання, такі як лінійна регресія або нейронні мережі, можуть бути використані для прогнозування внеску кожного маркетингового каналу на основі різних факторів.

• Кому допоможе наскрізна аналітика Profit.Store?

  

  На скрізну аналітику можна покластися будь-якому бізнесу, який прагне зрозуміти своїх клієнтів глибше, оптимізувати маркетингові зусилля та підвищити ефективність своїх стратегій залучення клієнтів. Від маленьких стартапів до великих корпорацій, наскрізна аналітика стає невід'ємною складовою успішної маркетингової стратегії. Вона допомагає ідентифікувати найефективніші канали залучення клієнтів, розкривати поведінку споживачів та прогнозувати їхні дії, а також встановлювати зв'язок між різними точками контакту з клієнтом. Для бізнесу, який прагне збільшити свій обіг та максимізувати прибуток, наскрізна аналітика стає ключовим інструментом у досягненні цих цілей.

• Мета та завдання наскрізної аналітики Profit.Store?

  

  Цілі та завдання наскрізної аналітики полягають у вдосконаленні розуміння поведінки та потреб клієнтів через всі точки контакту з брендом. Головна мета полягає в отриманні повного, повноцінного зображення процесу взаємодії клієнтів з продуктом або послугою, що дозволяє оптимізувати маркетингові стратегії та підвищити ефективність комунікації. Наскрізна аналітика допомагає виявити ключові моменти у взаємодії клієнтів з брендом, ідентифікувати найбільш вдалий маркетинговий мікс, а також прогнозувати та впливати на поведінку споживачів. Вона дозволяє оптимізувати розподіл бюджету, підвищити конверсію та збільшити загальний обсяг продажів, забезпечуючи при цьому максимальний рівень задоволеності клієнтів та виділення конкурентної переваги. У підсумку, наскрізна аналітика служить ключовим інструментом для досягнення стратегічних цілей бренду та забезпечення стійкого зростання бізнесу.