تخلص من النقاط العمياء في التسويق الرقمي الخاص بك

الإدارة هي كل شيء عن صنع القرار. تتمحور الإدارة في فريق التسويق الرقمي حول اتخاذ القرار المستند إلى البيانات. في الوقت الحاضر ، تجعل قيود ملفات تعريف الارتباط والخصوصية و MarTech القياس أكثر صعوبة وتزيد البقع العمياء. بمجرد تجاهلها ، فإنها تزيد من تكاليف الشراء وتجعل من الصعب إثبات القيمة التسويقية.

في هذه المقالة ، نكشف عن أهم النقاط العمياء التي يجب أن تكون على دراية بها في التسويق الرقمي في عام 2023. كما نشارك طرقًا لتقدير تأثير أعمالهم وأفضل الممارسات للتعامل معها.

أهم النقاط العمياء في عام 2023:

• بيانات CRM غير مرتبطة بتقارير التحليلات الرقمية
• تأتي نسبة كبيرة من حركة المرور من مصادر غير معروفة
• لا تحتوي بيانات عدم الموافقة على مصادر زيارات الجلسات حتى بالنسبة للزوار المحولين

تُقاس حملات التسويق الرقمي بالتحويلات عبر الإنترنت ، لكن المستويات C تبحث عن الطلبات المكتملة أو العملاء المحتملين المؤهلين لإثبات القيمة التسويقية. إذا كانت بيانات CRM الخاصة بك غير مرتبطة بتقارير التحليلات الرقمية الخاصة بك ، فلن تعرف حملات الاستحواذ التي تم التقليل من شأنها أو المبالغة في تقديرها من منظور القيمة الحقيقية للأعمال.

لإنشاء التقارير ، يجب تجميع البيانات من مصادر مختلفة بشكل صحيح. على سبيل المثال ، يجب تجميع إجراءات المستخدم في جلسات لربط التحويلات بالحملات الإعلانية. يجب تحويل المصروفات من مصادر مختلفة إلى هيكل واحد لمقارنة فعالية تلك المصادر. يجب دمج البيانات من موقع الويب ومصادر الإعلانات مع بيانات من نظام CRM الخاص بك من أجل تقييم الفعالية الحقيقية للتسويق من وجهة نظر العمل.

يقوم المحللون بجمع البيانات من الخدمات والأنظمة المتباينة. وبطبيعة الحال ، يختلف هيكل البيانات وتنسيقها عبر المصادر. بالإضافة إلى ذلك ، قد تحتوي هذه البيانات على أخطاء وتكرارات وتناقضات. تحتاج البيانات القذرة والمجزأة إلى التنظيف والتطبيع.

يستغرق تنظيف وتطبيع ودراسة توافق البيانات من مصادر مختلفة وقتًا طويلاً. بالإضافة إلى ذلك ، يلزم دمج البيانات بانتظام حيث يتم تحديث بيانات المصدر من أجل إدارة منطق الأعمال بمرونة وفقًا لمتطلبات العمل.

لإعداد نظام إعداد التقارير ، يحتاج المحلل إلى إنشاء وصيانة سلسلة كاملة من تحويلات بيانات SQL المترابطة. في أي مشروع ، يتحول هذا بمرور الوقت إلى مجموعة متشابكة من استعلامات ونصوص SQL ، والتي يستغرق تصحيحها الكثير من الوقت ولا يضيف قيمة جديدة.

مع OWOX BI ، لم تعد بحاجة إلى البحث عن تناقضات KPI والتبديل بين الأدوات. يمكنك التوفيق بين جميع بيانات إجراءات المستخدم مع بيانات الحملة وبيانات إدارة علاقات العملاء لإثبات القيمة التسويقية. مهما كانت البيانات التي تحتاجها ، يمكنك رؤيتها على الفور على لوحة القيادة الخاصة بك.

الخطوة الأولى: تقوم OWOX BI تلقائيًا بجمع البيانات بتنسيق مناسب لتحليلها من جميع مصادرك التسويقية:

• Google Analytics 4 و Firebase و AppsFlyer
• موقع الويب (بيانات أولية مع الامتثال الكامل للائحة العامة لحماية البيانات)
• منصات إعلانية
• أنظمة إدارة علاقات العملاء
• مصادر التسويق الأخرى

الخطوة الثانية. باستخدام OWOX BI ، لا تحتاج إلى تنظيف البيانات وتنظيمها ومعالجتها يدويًا.تقوم الخدمة تلقائيًا بتطبيع البيانات الأولية إلى تنسيق جاهز للتحليلات. تحصل على معلومات منظمة دقيقة: تنسيقات علامات موحدة ، وعملة واحدة ، وبيانات بدون أزواج وحالات شاذة ، واكتشاف الروبوت.

الخطوة 3. يطبق OWOX BI Transformation تلقائيًا التحولات الأساسية التي يحتاجها الجميع ، مثل الجلسة ، ومزج بيانات التكلفة ، واكتشاف نوع المستخدم (جديد أو عائد) ، ونمذجة التحويل ، وتجميع القنوات المخصصة ، وغيرها الكثير.بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك بسهولة إجراء وتطبيق التحولات (المخصصة) الخاصة بك.

باستخدام هذا النهج ، يمكنك:

• زيادة قيمة وكفاءة عمل التحليلات من خلال:
• تسريع التغييرات في هياكل التقارير ومنطق حساب المقاييس
• تقليل تكلفة دعم التقارير ولوحات المعلومات
• تبسيط مناقشات التقرير والموافقات
• زيادة جودة البيانات في التقارير من خلال:
• تجنب الازدواجية عند تنفيذ منطق حساب المعلمة والقياس
• وجود طبقة بيانات واحدة تمثل مصدر بيانات دقيقة

يوفر لك OWOX BI بيانات جاهزة للتحليل ، مما يوفر ساعات من إعداد البيانات.

سيعتمد الهيكل المطلوب لجداول المصدر والمنطق لتشكيلها على تفاصيل عملك. مع تحويل OWOX BI ، يمكنك الحصول على أي هياكل بيانات مع أي منطق تشكيل.

على سبيل المثال ، في GA4 الأصلي ← تصدير Google BigQuery ، لا يوجد سوى منطق إحالة مصدر حركة واحد - مصدر المستخدم الأول. بمعنى ، يتم أخذ المصدر الأول فقط لمستخدم معين في الاعتبار ، ويتم تجاهل جميع المصادر الأخرى التي أدت إلى الجلسة. لذلك ، لن تظهر بعض مصادر الحركة في تقاريرك. قد يكون هذا مشكلة للمحللين ، حيث يتم إنشاء العديد من التقارير على رأس الجلسات. لذلك ، من الأهمية بمكان تحديد مصدر كل جلسة.

في OWOX BI ، يمكنك إعداد أي منطق إحالة مصدر حركة المرور ، بما في ذلك مصدر الجلسة ، وهو أمر مهم للتقارير المتعلقة بأداء التسويق.

لنفترض أنك بحاجة إلى تقرير أداء يحتوي على بيانات حول الحملات الإعلانية والتحويلات عبر الإنترنت. ومع ذلك ، فإن العديد من إجراءات مواقع الويب ، بما في ذلك التحويلات ، تتبع النقرات على الإعلانات بواسطة المستخدمين الفرديين. لهذا السبب تحتاج إلى تجميع نشاط المستخدم عبر الإنترنت حسب مصدر حركة المرور قبل أن تتمكن من دراسة العلاقة بين الحملات والتحويلات عبر الإنترنت.

تجمع خوارزمية OWOX BI تلقائيًا النتائج / الأحداث في الجلسات دون اللجوء إلى منطق Google Analytics لتكوين الجلسة. ستحصل على جداول الجلسات المحدثة تلقائيًا جاهزة للاستخدام في بنية ملائمة دون الحاجة إلى كتابة تحويلات بيانات معقدة.

بالإضافة إلى ذلك ، باستخدام OWOX BI ، يمكن للمحلل تجميع الجلسات باستخدام قوالب التحويل المجانية لبرنامج Google Analytics Universal و Google Analytics 4. ونتيجة لذلك ، سيحصل المحلل على بيانات الجلسة في بنية واحدة يمكن استخدامها للتقارير أو إحالة النفقات.

جميع القوالب سهلة التعديل - يمكن للمحلل تغيير أي جزء من القالب ليكون له طريقة فريدة لبناء الجلسات. علاوة على ذلك ، يمكن للمحللين إنشاء خوارزمياتهم الفريدة باستخدام لغة SQL القياسية فقط.

من المهم أن يفهم المسوق الاختلافات بين الجماهير. على سبيل المثال ، لتحقيق أهداف النمو ، تحتاج إلى تتبع أداء الحملة الإعلانية بشكل منفصل للمستخدمين الجدد ومكرري الزيارة. هذا مهم لأن القنوات التي تحتوي على نسبة عالية من المستخدمين العائدين لديها أفضل مؤشرات الأداء الرئيسية ، ولكن يكاد يكون من المستحيل توسيع نطاقها.

يوفر OWOX BI القدرة على تحديد نوع المستخدم (جديد أو عائد) بحيث يمكنك إنشاء تقارير عن مجموعات مستخدمين مختلفة. لهذا ، يمكن استخدام أنواع مختلفة من البيانات ، وجمعها بواسطة OWOX أو أنظمة أخرى من موقع الويب ، ونظام CRM ، وما إلى ذلك:

• ملفات تعريف الارتباط ومدتها على مواقع الويب (مثل GA ، ولكن بمزيد من الدقة والمرونة)
• معاملات المستخدم على الموقع
• معلومات حول تسجيل المستخدمين في الموقع
• معلومات حول تسجيل المستخدمين في نظام CRM
• معلومات حول المبيعات من نظام CRM
• أي معلومات أخرى لدى الشركة عن مستخدميها

لدى OWOX BI خوارزميات وأدوات خارج الصندوق لدمج كل هذه البيانات وتحديد ما إذا كان المستخدم جديدًا أو عائدًا بأكثر الطرق دقة ممكنة دون فقدان أي معلومات عن المستخدم.

يمكن للمحللين تطبيق هذه الخوارزميات من قوالب جاهزة مكتوبة بلغة SQL قياسية. يمكنك أيضًا تعديل قالب سريعًا أو كتابة خوارزمية الكشف عن نوع المستخدم الخاص بك.

باستخدام OWOX BI ، يمكنك إنشاء تحليلات حول المستخدم ، وليس المتصفحات والأجهزة والحملات. سيتم دمج جميع البيانات المتعلقة بسلوك المستخدم من موقعك بالإضافة إلى العديد من الأجهزة والتطبيقات في ملف تعريف واحد. ستحصل على صورة كاملة لسلوك كل مستخدم لتحليل جودة الحملات الإعلانية.

يجمع OWOX BI العشرات من معرفات المستخدمين على منصات الويب والتطبيقات في ملف تعريف مستخدم واحد (ProfileID):

يتيح لك ProfileID الجمع بين سلسلة من المصادر في طريقك إلى التحويل. يؤدي ذلك إلى زيادة دقة الإسناد ويسمح لك بالإجابة على الأسئلة المتعلقة بفعالية الحملات الإعلانية عبر الأجهزة.

يحتوي Google Analytics والأدوات التحليلية الأخرى على خوارزميات محددة مسبقًا لتحويل البيانات للجلسة والإحالة ومزج تكلفة الإعلان وما إلى ذلك. إنها تتيح لك القيام بكل ما هو ضروري لتحولات تحليل التسويق بطريقة عامة. لديهم بعض الفرص للتخصيص ، لكن هذا لا يكفي إذا كنت ترغب في تطبيق الخوارزميات الخاصة بك باستخدام مناهج خاصة بالعمل.

يوفر OWOX مجموعة متطورة وفعالة من التحولات لتحويل البيانات الخاصة بالتسويق. تم تصميم كل منها لإعداد البيانات وتحويلها بطريقة تعمل بشكل أفضل مع غالبية مواقع الويب. نقدمها كمجموعة من قوالب التحولات.

إذا كنت بحاجة إلى تحويل بيانات فريد وفقًا لمتطلباتك المحددة ، فيمكن لـ OWOX توفير تحويلات مخصصة. يمكن تطويرها بثلاث طرق:

• من الصفر من قبل المحللين
• من البداية بواسطة محترفي OWOX وفقًا لمتطلباتك
• عن طريق تعديل تحويل البيانات الحالي من قالب OWOX (أسرع طريقة)

تستخدم التحويلات المخصصة استعلامات SQL ولها عدد غير محدود من الاستعلامات في سلسلة. يمكنك إنشاء قواعد تحويل البيانات دون أي حدود. يمكن استخدام عمليات التحويل المخصصة مع عمليات التحويل من القوالب لإنشاء تدفق سلس للبيانات. يمكنك حفظ تحويل مخصص كقالب مشروع وإعادة استخدامه في تدفق بيانات آخر داخل نفس المشروع.

من أجل اتخاذ القرارات الصحيحة بشأن أشياء مثل توزيع الميزانية الإعلانية ، يجب أن تتأكد من تحديث البيانات الواردة في التقارير في الوقت المناسب.

يوفر OWOX BI طريقة سهلة لجدولة تحديثات البيانات بدون أي ترميز أو أدوات خارجية. المجدول هو جزء من أي عملية يمكن إنشاؤها داخل منصة OWOX BI.

هناك نوعان من أدوات الجدولة لضبط أفضل لتحديثات البيانات: حسب الوقت وحسب الحدث. النوع الأول من برنامج الجدولة يوفر التوقيت الدقيق عندما تكون البيانات جاهزة ؛ النوع الثاني يجعل هذا الإعداد سهلاً مع تدفق التبعية (عندما تعمل العمليات واحدة تلو الأخرى). يتيح الجمع بين هذين النوعين من المبرمجين للعملاء إمكانية تحديث البيانات لتقارير الأداء بسرعة وسهولة ومرونة.

قد تجد أن نسبة كبيرة من الجلسات والتحويلات تأتي من مباشرة / لا شيء. وبالتالي ، يكاد يكون من المستحيل فهم المصادر التي تأتي منها هذه الجلسات والتحويلات حقًا. السبب الأكثر شيوعًا هو العمر الافتراضي المحدود لملفات تعريف الارتباط ، مما يؤدي إلى الموقف الذي يتم فيه تعريف كل جلسة لاحقة بواسطة زائر معين على أنها جلسة جديدة ، ويتم فقد الاتصال بالجلسة الأولى.

ملفات تعريف الارتباط الخاصة بالطرف الأول في متصفح Safari لها عمر محدود لمدة سبعة أيام. خلاصة القول هي أن معرّفclientIdيستخدم لتحديد مستخدم معين في Google Analytics. وبالتالي ، يتم استخدامه بواسطة أدوات التحليل كمفتاح يمكنك من خلاله فهم إجراءات المستخدم على مدار فترة طويلة ، ومن أين أتى المستخدم في الأصل ، وما الصفحات التي زارها ، وما إلى ذلك.

تتم كتابة معرف clientId على ملف تعريف الارتباط ga_ وتخزينه على جهاز المستخدم. يعتبر هذاملف تعريف ارتباط تابع للطرف الأول ، ولكن نظرًا لأنه مكتوب بلغة جافا سكريبت ، فإنه يخضع لقيود ITP.لذلكلا تعيش أكثر من سبعة أيام .

هذا يعني أنه إذا قام أحد المستخدمين بزيارة موقع الويب الخاص بك اليوم من إعلان Facebook وقدم طلبًا بعد ثمانية أيام ، فسيكون هذا مستخدمًا جديدًا لأداة التحليلات الخاصة بك ولن يُنسب الطلب إلى إعلانات Facebook بأي شكل من الأشكال. يصبح المسوق أعمى عن هذا الجزء من حركة المرور ، وعدم فهم المصدر الحقيقي للطلب ، قد يعطل الإعلان غير الفعال على Facebook. قد يؤدي هذا إلى انخفاض في الطلبات وأرباح الأعمال. وبالتالي ، تؤدي زيادة نسبة المستخدمين الجدد في التحليلات إلى فقدان الدخل.

قد تكون أداة حساب تأثير ITP لبرنامج Google Analytics مفيدة لفهم كيف ستؤثر تغييرات ملفات تعريف الارتباط عليك.

مع OWOX BI ، يمكنك زيادة دقة تقديرات حملتك الإعلانية بنسبة 70٪ وتحديد المصادر / الوسائط / الحملات الحقيقية التي تدر الدخل. يراقب التتبع من جانب الخادم OWOX BI أي نشاط للمستخدم على موقع الويب الخاص بك ، ويطيل عمر ملفات تعريف الارتباط ، ولا يتأثر بمانع الإعلانات ، مما يسمح لك برؤية المسار الكامل للتحويل.

باستخدام OWOX BI ، يمكنك إعداد مجموعة بيانات الطرف الأول لحل مشكلات ITP. للقيام بذلك ، في مرحلة التكامل ، نقوم بإنشاء مجال فرعي منفصل على موقع الويب الخاص بك حيث سيتم التجميع.

مع كل نتيجة / حدث ، ينشئ OWOX BI ملف تعريف ارتباط ouid ويجدده لمدة 364 يومًا. سيكون لملف تعريف الارتباط هذا معرف مستخدم طويل العمر ، owox.user_id. بناءً على ذلك ، قد نقوم بإنشاء تقارير تحليلية بدون حصة كبيرة من المستخدمين الجدد المزيفين وبناء مسار مستخدم لفترة أطول. هذا يجعل من الممكن إجراء تقييم صحيح لفعالية الحملات الإعلانية وتتبع رحلة المستخدم بأكملها.

توفر خدمات الإعلانات بيانات التكلفة بتنسيقات وهياكل بيانات مختلفة. ولكن لا توجد خدمات إعلانية توفر بيانات التكلفة بتنسيق UTM. لتوفير مثل هذه البيانات ، سيتعين عليهم تخزين سجلات URL مع معلمات UTM لكل نقرة ، وسيكون هذا مكلفًا للغاية.

يؤدي استيراد بيانات التكلفة إلى أي مستودع بيانات إلى الحاجة إلى مفاتيح لدمج بيانات تكلفة الإعلان مع البيانات الأخرى. للحصول على صورة كاملة لفعالية الإعلان ، فإن دمج هذه البيانات أمر لا بد منه. معلمات UTM هي تلك المفاتيح.

عند استيراد تكاليف الإعلان إلى Google BigQuery ، يتعرف OWOX BI تلقائيًا على معلمات UTM. نحن نعلم مكان البحث عن عنوان URL وكيفية جلبه. تتوفر مجموعة من المعلمات الديناميكية لبعض مصادر البيانات الأكثر شيوعًا: Facebook Ads ، Bing Ads ، إلخ.

يتيح لك الحصول على بيانات التكلفة جنبًا إلى جنب مع معلمات UTM دمج البيانات من خدمات إعلانية مختلفة مع بيانات سلوك المستخدم وبالتالي الحصول على صورة حقيقية لكيفية ارتباط حملة معينة بمصدر الزيارات وحساب عائد النفقات الإعلانية بدقة. يعطي دمج البيانات بما يصل إلى خمس معلمات UTM صورة أكثر تفصيلاً مقارنةً بالدمج حسب اسم الحملة فقط.

تستخدم بعض الشركات روابط قصيرة إلى مواقعها على الويب في إعلاناتها. تُستخدم أدوات تقصير عناوين URL لتحسين المظهر المرئي لعنوان URL وللتتبع الإضافي. ومع ذلك ، يصبح إنشاء تقارير كفاءة الإعلان (ROAS) بناءً على الإنفاق الإعلاني الذي يحتوي على عناوين URL قصيرة أمرًا صعبًا. لماذا؟ نظرًا لأنه من المستحيل استرداد رابط عنوان URL النهائي باستخدام معلمات UTM ، في حين أنه من الأهمية بمكان أن يكون لديك رابط عنوان URL نهائي لضم البيانات في التقرير. معلمات UTM هي المفتاح لضم البيانات لإعداد التقارير.

يتبع OWOX BI الروابط القصيرة تلقائيًا للحصول على معلمات UTM من الرابط الكامل (الأصلي). يسمح هذا بدمج بيانات تكلفة الإعلان مع بيانات المستخدمين من أجل الحصول على صورة كاملة لفعالية الإعلان.

في OWOX BI ، يمكنك ربط أي نموذج إحالة قياسي بتقاريرك ، أو إعداد نموذج مستند إلى البيانات استنادًا إلى توقعات تحويل OWOX ، أو إنشاء نموذج مخصص بناءً على القواعد الخاصة بك ومسار تحويل المبيعات الخاص بك. كل هذا يمكن القيام به بسهولة في واجهة المنتج دون مساعدة مهندسي البيانات.

هناك بعض النماذج المعروفة بما في ذلك النقرة الأخيرة والنقرة الأولى والمستندة إلى القاعدة. بالإضافة إلى ذلك ، هناك خوارزميات محددة ومتقدمة لبناء النماذج لتلبية المتطلبات الفريدة. كل منهم يستخدم استعلامات SQL القياسية لتحويل البيانات. يجب مراجعة هذه الاستفسارات وتعديلها وتطبيقها باستمرار.

يوفر OWOX BI تجربة مستخدم بسيطة لإدارة تنفيذ هذه التحولات ومراقبتها. يمنح الجمع بين النماذج الجاهزة والأدوات سهلة الإدارة الفرصة للمحلل لإدارة البيانات بثقة وتحمل المسؤولية عن النتيجة. علاوة على ذلك ، توفر وظيفة OWOX BI إمكانية الحصول على أكثر من نموذج إحالة في وقت واحد واختبار النماذج للعثور على الأنسب لجهة التسويق.

يتطلب القانون العام لحماية البيانات وقانون حماية خصوصية المستهلك (CCPA) موافقة المستخدمين قبل جمع بيانات التحليلات. وبالتالي ، حتى بالنسبة للمستخدمين الذين أجروا تحويلاً خلال جلسة واحدة (بيانات عدم الموافقة) ، قد تكون مصادر الزيارات غير معروفة. يؤدي هذا أيضًا إلى تناقض بين بيانات CRM وبيانات التحليلات الرقمية.

يجب على الشركات التي تعمل مع المقيمين في الاتحاد الأوروبي الامتثال لمتطلبات القانون العام لحماية البيانات (GDPR) فيما يتعلق بخصوصية المستخدم. قد يتم فرض غرامات كبيرة على عدم الامتثال.

إذا كان لديك زيارات لموقع الويب من أوروبا وكنت تستخدم Google Analytics ، فمن المؤكد أنه يتم انتهاك متطلبات اللائحة العامة لحماية البيانات ، نظرًا لأن ملف تعريف الارتباط _ga مع معرف العميل يحتوي على معلومات تعريف شخصية ، ويتم إرسال هذه البيانات إلى Google Analytics ومعالجتها على الخوادم على النحو الذي يحدده Google Analytics نفسه .لا يمكنك أن تثق في أن بيانات المستخدمين ستبقى في الاتحاد الأوروبي وستتم معالجتها فقط داخل الاتحاد الأوروبي. في الوقت نفسه ، يحتاج فريق التسويق الخاص بك إلى قياس كفاءة الحملات الإعلانية ويكون لها تأثير على رحلة المستخدمين دون نقاط عمياء.

يوفر Google Analytics 4 خيارات واضحة ومفصلة لإدارة البيانات المستوردة. ومع ذلك ، لا توجد طريقة لتخزين البيانات فقط في الموقع الذي تختاره. يمكنك طلب معالجة معلومات التعريف الشخصية في الاتحاد الأوروبي أو تصدير البيانات ، ولكن لا يمكنك تخزين جميع البيانات التي تم جمعها في الموقع المحدد فقط.

مع OWOX BI ، لديك سيطرة كاملة على بيانات الموافقة وعدم الموافقة. يمكنك جمع واستخدام معلومات التعريف الشخصية (PII) بما يتماشى مع متطلبات الخصوصية والأمان الأكثر صرامة. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح لك OWOX BI باختيار موقع البيانات (في الاتحاد الأوروبي أو الولايات المتحدة أو عالميًا) ، وإزالة معلومات تحديد الهوية الشخصية للمستخدمين غير الحاصلين على موافقة ، وتشفير جميع بيانات المستخدم باستخدام مفاتيح مخصصة.

تجمع OWOX BI البيانات في الموقع الذي تختاره ، بما في ذلك 10 مواقع في الاتحاد الأوروبي. بالإضافة إلى ذلك ، يقوم OWOX BI بتخزين البيانات المجمعة في الموقع الذي تختاره. علاوة على ذلك ، يوفر OWOX جميع التفاصيل المتعلقة بتدفق البيانات لفرقك القانونية والأمنية.

• بخلاف GA4 ، يتمتع OWOX BI بتدفق بيانات شفاف.
• يمكن تخزين البيانات في أي مكان يدعمه Google BigQuery.
• لديك سيطرة كاملة على جميع بياناتك المخزنة ويمكنك تحديد من تريد مشاركتها معه.
• يقوم OWOX BI تلقائيًا بقطع بيانات PII إذا لم يوافق المستخدم على التتبع. وبالتالي ، لا يمكنك إطلاق النار على قدمك عن طريق الخطأ بانتهاك اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).
• هناك خيار لتشفير جميع بيانات المستخدم في Google BigQuery باستخدام مفاتيحك الخاصة.

للامتثال لمتطلبات القانون العام لحماية البيانات (GDPR) ، يجب على مالك الموقع رفض تحديد هوية المستخدمين الذين لا يرغبون في مشاركة ملفات تعريف الارتباط الخاصة بهم وعدم النقر فوق الزر السحري "قبول ملفات تعريف الارتباط". نتيجة لذلك ، يقلل وضع الموافقة من عدد التحويلات التي يمكن تحديد مصدر حركة المرور لها بنسبة 30٪.

تساعد نمذجة التحويل في حل هذه المشكلة. أولاً ، تعالج أنظمة التعلم الآلي البيانات المتاحة والإحصاءات التاريخية. بعد ذلك ، ومعرفة النسبة المئوية للمستخدمين الذين سمحوا بتعيين ملفات تعريف الارتباط وكيفية تحويل هؤلاء المستخدمين ، يحدد نظام ML مسار الإحالة الأكثر احتمالاً لأولئك الذين لم يوافقوا. يتيح لك ذلك مطابقة نتائج الحملة بشكل أكثر دقة مع تكاليف الحملة - وفي نفس الوقت الامتثال لقرارات المستخدم المتعلقة بملفات تعريف الارتباط.

لدى OWOX BI حلاً فريدًا يعالج فجوة عدم الموافقة في تقرير الأداء. يسمح هذا الحل للمحللين بدراسة وضبط وحتى تغيير الخوارزمية لتوزيع بيانات عدم الموافقة بين الحملات الحالية. يتيح ذلك للمحللين إدارة البيانات بثقة وتحمل المسؤولية عن النتيجة.

تم تطوير خوارزمية التحويل النموذجية على SQL قياسية ، لذا فهي شفافة ويمكن فهمها من قبل أي محلل يعرف SQL. يمكن لمتخصصي OWOX BI مساعدة المحللين في إعداد الخوارزمية أو إجراء تغييرات عليها إذا لزم الأمر.

توفر وظيفة OWOX BI إمكانية العمل مع أكثر من نموذج تحويل واحد في وقت واحد ، لاختبار نماذج تحويل مختلفة للعثور على الأنسب لمسوق. يمكن تشغيل هذه الخوارزميات يدويًا أو تلقائيًا ، مع إمكانية مراقبتها والتأكد من أنها توفر البيانات الصحيحة في الوقت المناسب.

في الآونة الأخيرة ، أدت القيود المفروضة على ملفات تعريف الارتباط وخصوصية البيانات وتقنيات التسويق إلى تعقيد عمل المحللين والمسوقين. في التسويق الرقمي ، هناك المزيد والمزيد من النقاط العمياء التي تمنع اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

الخبر السار هو أنه بمساعدة OWOX BI ، يمكنك التخلص من هذه النقاط العمياء:

• أغلق الحلقة بين التسويق والإيرادات
• التعامل مع حركة المرور المباشرة / لا شيء في تقاريرك
• جمع واستخدام معلومات التعريف الشخصية (PII) بما يتماشى مع متطلبات الخصوصية والأمان الأكثر صرامة

قم بالتسجيل للحصول على عرض توضيحي للحصول على التفاصيل