ניהול וניתוח נתונים: Pushwoosh + תוכנת CRM

הבטיחו עקביות, דיוק ושקיפות של הנתונים שלכם במערכות מרובות. למדו על הזדמנויות לאחסון נתונים, ניתוח ודיווח עם אינטגרציות בין Pushwoosh לפתרונות תוכנת CRM.

אם אתם משתמשים בפתרון ניהול קשרי לקוחות (CRM), סביר להניח שאתם חשים את הצורך לסנכרן נתונים המגיעיםממקורות מרובים. כדי לבצע ניתוחים ולקבל דוחות מדויקים, חיוני לשמור על עקביות ושקיפות של נתוני הלקוחות שלכם.

הנתונים הם המלך

אנליטיקה ממלאת תפקיד מכריע בעיצוב אסטרטגיה שיווקית. לא משנה באיזה תעשייה אתם פועלים או מה גודל העסק שלכם, הנתונים צריכים להכתיב לכם באיזו אסטרטגיה להתמיד.

זה כולל כוונון קמפיינים בהתבסס על מדדים ספציפיים, כגון שיעורי קליקה ומעורבות, ניתוח מחזור הרכישה של לקוחותיכם והתנהגותם הכללית כדי לשפר את המוצר והשירות שלכם. נתונים ואנליטיקה גם עוזרים לקבוע אילו ערוצים הם היעילים ביותר ביצירת ROI. על פי Hubspot, 39% מהמשווקים רואים בהוכחת ה-ROI של פעילויות השיווק שלהם את האתגר המרכזי, כך שהבנת הנתונים היא העדיפות שלהם.

יכול להיות מאתגר לחברות עם בסיסי משתמשים גדולים לנהל ולנתח נתונים על פני פלטפורמות מרובות, ולכן Pushwoosh יוצרת הזדמנויות להקל על התהליך.

העברת נתונים: Pushwoosh ↔ CRMs

ישנן מספר דרכים לסנכרן, לייצא וליבא נתוני לקוחות מ-Pushwoosh ל-CRM האנליטי שלכם ולהפך. הנה כמה מהפרקטיקות הטובות ביותר שיאפשרו לכם לסנכרן ולהעביר נתונים בין Pushwoosh ל-CRM, תוך שמירה על עקביותם ושקיפותם:

1. היצמדו לגישה ממוקדת-משתמש: השתמשו במזהי משתמש קיימים מה-CRM או מהמערכת האנליטית שלכם כדי ליצור מסד נתונים תואם.

היתרונות של הגישה ממוקדת-המשתמש:

• אינטגרציה שקופה בכל המערכות (CRM, רכישה, Backend וכו’);
• קישור סטטיסטיקות שקוף וזרימת נתונים
• נוהל חלק וברור לסגמנטציה
• פתרון בעיות קל
• יכולת להשתמש ב-Customer Journey ולהתממשק עם מערכות אחרות (כגון Adjust, Solitics וכו’)

2. דחיפת תגים בכמות גדולה מה-back-end שלכם ל-Pushwoosh כדי לאפשר אפשרויות סגמנטציה נוספות.

הדבר מאפשר בניית סגמנטים חדשים ושליחת קמפיינים מותאמים אישית תוך שימוש בנתונים עדכניים מה-CRM, ממערכת החיוב או מ-AI שלכם, ללא צורך שהמשתמשים יעדכנו את האפליקציה שלכם.

קריאת ה-API /bulkSetTags מאפשרת הגדרת ערכי תגים עבור 1000 בבת אחת לפעולות עדכון המוני, ובניגוד לקריאת /setTags הרגילה, היא מאיצה את התהליך באופן משמעותי. קראו עוד על קריאת ה-API לתגים המוניים כאן.

בנוסף, תוכלו להשתמש בסקריפט Python הבא לביצוע פעולות עדכון המוני דומות:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse
import requests
import json
import csv

ENDPOINT = "https://cp.pushwoosh.com/json/1.3"
API_KEY = ""  # Put your API Key here
APP_CODE = ""  # Put the application code here


def bulkSetTags(hwids=None, name=None, value=None):
    """
                    Function to set tags in bulk via polling /bulkSetTags API:
                    https://docs.pushwoosh.com/platform-docs/api-reference/tags#bulksettags
                    :param hwids – array of hardware IDs
                    :param name – name of the tag
                    :param value - value of the tag
                    returns JSON with the response
    """
    if hwids is not None and name is not None and value is not None:
        request = {"request": {"auth": API_KEY, "application": APP_CODE, "devices": []}}
        for hwid in hwids:
            request["request"]["devices"].append({"hwid": hwid, "tags": {name: value}})

        url = "{}/bulkSetTags".format(ENDPOINT)
        print("Url: {}\nDATA:{}".format(url, json.dumps(request)))
        response = requests.post(url, data=json.dumps(request))
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            return response


parser = argparse.ArgumentParser(
    description="Bulk set tags via CSV. Usage: bulksettags.py file.csv tag_name tag_value"
)
parser.add_argument(
    "csv_location",
    help="CSV file name in current directory with the list of HWIDs, assuming hwid in first column",
)
parser.add_argument("tag_name", help="name of the tag to update")
parser.add_argument("tag_value", help="value of the tag to set")

args = parser.parse_args()

if (
    args.csv_location is not None
    and args.tag_name is not None
    and args.tag_value is not None
):
    with open(args.csv_location) as f:
        # read list of HWIDs from input CSV and split it into batches of 1000 devices
        rows = csv.reader(f, delimiter=",", quotechar='"')
        counter = 0
        hwids = []
        n = 1
        for row in rows:
            hwids.append(row[0])
            counter += 1
            # if we have already 1000 hwids, let's send the request
            if counter == 100:
                r = bulkSetTags(hwids=hwids, name=args.tag_name, value=args.tag_value)
                print(r)
                counter = 0
                n += 1
                hwids = []

3. סנכרנו נתונים בחזרה למחסן הנתונים שלכם רמז: השתמשו ב-”User ID” כדי לקשר את הנתונים יחד.

היתרונות של סנכרון מבוסס מזהה משתמש:

• שיפור הדיווח והיכולת לצלב נתונים עם מערכות עסקיות
• יכולת לאחסן את הנתונים בדרך שאתם צריכים ולמשך כל הזמן שאתם צריכים

גם לוח הבקרה וגם קריאת ה-API /exportSegment כוללים עמודת User ID שניתן להשתמש בה במספר דרכים:

• השתמשו בתגים ספציפיים למשתמש כדי למפות תכונות משתמש על פני מכשירים מרובים
• השתמשו בAPI ממוקד-משתמש כדי לפעול עם מזהי משתמש במקום מזהי מכשיר
• מפו סטטיסטיקות לפי מכשיר מ-Pushwoosh על נתונים ממוקדי-משתמש ממחסן הנתונים, ה-CRM או כל מערכת אחרת שלכם.

קראו עוד על תכונת ייצוא הסגמנט כאן.

היתרונות הכוללים של העברת נתונים:

• דוחות מדויקים (עקביות כל הנתונים, ללא אובדן);
• הרצת ניסויים ובדיקת השערות שיווקיות מפושטת;
• ניפוי באגים ופתרון בעיות קל יותר: תוכלו לבדוק מידע באמצעות מזהים כגון message ID, user ID, HWID וכו’.

בקשו הדגמה חינמית כדי ללמוד כיצד תוכלו להעביר נתונים מפתרון ה-CRM שלכם ל-Pushwoosh ובחזרה ולקבל דוחות מדויקים:

בקשת הדגמה