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Adda247 的转型:利用 MoEngage Analytics 自动执行 90% 的客户数据分析

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技术
  • 网络安全和隐私 - 入侵检测
  • 平台即服务 (PaaS) - 应用开发平台
适用行业
  • 城市与自治市
  • 教育
适用功能
  • 采购
  • 销售与市场营销
用例
  • 行为与情绪追踪
  • 牲畜监测
服务
  • 测试与认证
  • 培训
关于客户
Adda247前身为Career Power,是一家知名的教育科技公司,专门提供政府备考培训和材料。该公司的应用程序是一个综合平台,提供视频、文章、测验、电子书、论坛、职位提醒等内容的汇编。除了Adda247移动应用程序外,该公司还运营其他平台,例如Adda247 YouTube频道、sscadda.com、Career Power、bankersadda.com和ctetadda.com。该公司的目标是提供一个简化学习和提高技能的教育平台,为政府各部门和部委提供就业保障。
挑战
Adda247 是一家领先的教育科技公司,尽管定期开展活动,但在保持一致的客户参与度方面面临着重大挑战。该公司拥有超过 2000 万的用户群,但由于沟通中缺乏个性化的客户偏好,该公司注意到参与度下降。该公司意识到参与率下降是由于他们无法有效分析客户行为的结果。他们没有分析他们的活动来了解客户对该平台的使用情况和兴趣。此外,他们知道客户正在放弃测试,但缺乏数据来确定这种情况发生在哪个阶段。该公司需要一种自动化分析工具,可以自动分析客户行为并减少人工干预的需要。
解决方案
Adda247 借助 MoEngage Analytics 来了解客户行为并开展数据驱动的客户参与活动。借助 MoEngage,该公司能够分析客户行为,包括他们的应用程序使用情况、应用程序内活动、搜索、课程/考试兴趣以及特定的退出点。为了更好地了解客户偏好,他们为各种活动创建了一个自定义仪表板,例如使用情况、产品转换、考试类别表现、销售分析、分数分析、营销转换、保留、优惠券分析、视频和电子书参与度。该品牌每天分析客户行为并确定多个下客点。利用行为分析,他们创建了客户参与活动,在正确的时间接触到正确的客户,鼓励他们执行所需的操作。 Adda247 还使用 MoEngage 的电子邮件功能与其用户建立联系并重新吸引他们。
运营影响
  • The implementation of MoEngage Analytics transformed Adda247's operations. Before using MoEngage, Adda247’s marketing team had to rely heavily on human intervention to analyze and use consumer behavioral data. With MoEngage, the team was able to build higher efficiency in their analytics and execute faster. They created multiple custom dashboards for marketing, test, purchase, and free content activities, which helped them understand the performance of the campaigns on a daily basis. Regular campaign analysis enabled Adda247 to send personalized communication based on customers’ interests and intent, increasing engagement. Having the email and analytics on one platform greatly benefited the team. Using MoEngage Analytics, they could identify relevant segments and initiate campaigns from the same screen, reducing human intervention. As a result, 90% of their data analysis is now automated, allowing the team to focus more on strategy and the creative aspects of marketing.
数量效益
  • 90% of data analysis was automated through custom dashboards, reducing the need for human intervention.
  • 72% of time was saved on manual intervention, increasing efficiency and speed.
  • Daily analysis of customer behavior led to the identification of multiple dropoff points, enabling targeted customer engagement campaigns.

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