数据管理与分析:Pushwoosh + CRM 软件

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确保您的数据在多个系统之间保持一致性、准确性和透明性。了解如何通过 Pushwoosh 与 CRM 软件解决方案的集成,把握数据仓库、分析和报告的机会。

如果您正在使用客户关系管理 (CRM) 解决方案,您很可能需要同步来自多个来源的数据。为了进行分析并获得准确的报告,保持客户数据的一致性和透明性至关重要。

数据为王

分析在制定营销策略中扮演着至关重要的角色。无论您身处哪个行业,业务规模如何,都应该让数据来告诉您应该坚持什么样的策略。

这包括根据点击率和参与率等具体指标微调您的营销活动,分析客户的购买周期和总体行为,以改进您的产品和服务。数据和分析还有助于确定在产生 ROI 方面最有效的渠道。根据 Hubspot 的数据,39% 的营销人员认为证明其营销活动的 ROI 是他们面临的最大挑战,因此理解数据是他们的首要任务。

对于拥有庞大用户群的公司来说,跨多个平台管理和分析数据可能具有挑战性,因此 Pushwoosh 创造了简化这一流程的机会。

数据迁移:Pushwoosh ↔ CRM

您可以通过多种方式在 Pushwoosh 和您的分析型 CRM 之间同步、导出和导入客户数据,反之亦然。以下是一些最佳实践,可让您在 Pushwoosh 和 CRM 之间同步和迁移数据,同时保持其一致性和透明性:

1. 坚持以用户为中心的方法:使用您 CRM / 分析系统中现有的用户 ID 来创建一个兼容的数据库。

以用户为中心的方法 的好处:

  • 跨所有系统(CRM、Acquisition、Backend 等)的透明集成;
  • 透明的统计数据绑定和数据流
  • 稳健而直接的细分流程
  • 易于故障排除
  • 能够使用 Customer Journey 并与其他系统(如 Adjust、Solitics 等)集成

2. 从您的后端向 Pushwoosh 批量推送标签,以支持更多的细分选项。

这使您可以使用来自 CRM / 计费 / AI 系统的最新数据来构建新的细分市场并发送定制化的营销活动,而无需用户更新您的应用程序。

API 调用 /bulkSetTags 允许一次为 1000 个设备设置标签值以进行批量更新操作,与常规的 /setTags 调用不同,它能显著加快处理速度。在此处阅读有关批量标签 API 调用的更多信息这里

此外,您可以使用以下 Python 脚本来执行类似的批量更新操作:

#!/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. 将数据同步回您的数据仓库
提示:使用“User ID”将数据关联起来。

基于用户 ID 进行同步的好处:

  • 改进报告,并能够与面向业务的系统进行数据交叉引用
  • 能够以您需要的方式存储数据,并根据需要存储任意长的时间

控制面板和 /exportSegment API 调用导出的数据都包含 User ID 列,您可以通过多种方式使用它:
• 使用 User-Specific tags 在多个设备间映射用户属性
• 使用 User-Centric APIs 操作用户 ID 而不是设备 ID
• 将 Pushwoosh 中每个设备的统计数据映射到您的数据仓库、CRM 或任何其他系统中的以用户为中心的数据上。

在此处阅读有关导出细分功能的更多信息这里

数据迁移的总体好处:

  • 准确的报告(所有数据的一致性,无损失);
  • 简化了运行实验和测试营销假设的过程;
  • 更易于调试和故障排除: 您可以使用诸如 message ID、user ID、HWID 等 ID 来检查信息。

申请免费演示,了解如何将数据从您的 CRM 解决方案迁移到 Pushwoosh 以及如何返回数据,并获得准确的报告:

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