Case: Data Analytics för iGaming-operatör

Marknadsavdelningen på en iGaming-operatör hade behov av ökade insikter och analysarbete runt köpt digital marknadsföring. 

Vi hjälpte kunden att samla ihop, bearbeta och använda utspridd marknadsdata för att få en enhetlig bild av sin marknadsföring och nå nya höjder i sitt arbete att öka sina marknadsandelar.

Kundens mål för den kommande två-årsperioden var högt satta, med ökad effektivitet och ökad marknadsandel som viktigaste punkter. Önskemålen för att kunna nå dessa mål bestod bland annat av förbättrad rapportering och uppföljning med möjligheter till trender och prognoser i olika marknadsföringskanaler. Klassificeringen av information sträcker sig från  typ av kampanj, målgrupp och budskap till ett stort antal interna nyckeltal. Utöver detta fanns behov av att kunna samköra och visualisera data med andra avdelningar.

Vi fick i uppdrag att skapa en en process och pipeline för hantering, bearbetning och analys av data från köpt digital marknadsföring och interna datakällor. Vårt uppdrag hade två huvudspår:

  • Upprätta tydliga nyckeltal för att förtydliga kopplingen av marknadsdata mot affärsvärde och för användningen av data som ett verktyg i arbetet
  • Utveckla en enhetlig plattform för lagring, bearbetning och analys av marknadsdata för utvärdering och beslutsunderlag

Planeringen utgick från de olika tredjepartsverktyg som samlar in statistik om marknadsföring, t.ex. mobilappar, affiliate-kanaler, sajt-nära analysverktyg, digitala medieköp, interna databaser, CRM-verktyg och liknande informationskällor. För budgetering av projektets driftkostnad arbetade vi tillsammans med kunden för att beräkna mängden historisk data över alla datakällor och hur mycket data som adderades varje månad. Utöver kostnaden för lagring gjordes även en uppskattning av hur mycket verktyget kommer användas då det tillkommer en kostnad för behandling av data i vissa av tjänsterna i systemet.

Google App Engine valdes som plattform för att utveckla basen i flödet. Appen hanterar statiska, uppladdade datafiler från ett antal externa och interna datakällor. Den integrerades i Google Dataflow för att automatiskt, snabbt och effektivt kunna bearbeta och processa datat på rätt sätt och till det formatet vi behövde. Google Storage används för lagring av temporära filer och där det behövs mellanlagring i olika steg.

Sedan integrerade vi Dataflow med BigQuery, Googles Data warehouse-lösning, för automatisk och sömlös lagring och hantering av den bearbetade informationen. I BigQuery byggde vi de modeller vi behövde för att till slut publicera till Google Data Studio och Tableau för självbetjänad analys. De verktygen används för visualisering och analysering av t.ex. tidslinjer och viktiga nyckeltal i dashboards över flera avdelningar hos kunden.

De nyckeltal vi byggde modellerna runt handlade till stor del om att få en tydligare bild av och prognos på om de marknadsaktiviteterna som genomförts har fått förväntad kort- och långsiktig effekt. Det kunde vara t.ex. kostnadsanalys av nykunds-förvärv, återkommande spelare eller påverkansfaktorer i olika målgrupper som text, bilder och knappar.

Ett väl genomfört arbete har gett kunden en teknikplattform för kraftigt ökade insikter i planering, effekt och resultat av köpt marknadsföring och även tydliga nyckeltal och verktyg för analys av trender, prognoser och påverkansfaktorer.

På väldigt kort tid har kunden kunnat göra förändringar i både sitt taktiska och strategiska arbete för att kunna komma vidare mot de målen som finns uppsatta inför 2020.

Vill ni också kunna använda er data mer effektivt och få möjligheter till insikter för att ta er affär till nya höjder? Kontakta oss i dag!