كيفية أتمتة إعداد التقارير التسويقية في أعمال المطاعم

بمساعدة وكالة التسويق ومنتجات OWOX BI ، قام المسوقون في سلسلة المطاعم بتحديث نظام التحليلات الخاص بهم بالكامل.

يوجد 57 مطعمًا ومواقع خدمة توصيل تقدم المأكولات اليابانية والإيطالية. فيما يتعلق بتوسيع نطاق الأعمال وتنويعها ، واجه قسم التسويق مهام جديدة:

• افهم ما هي الأنشطة الإعلانية التي تجلب مستخدمين جددًا إلى موقع الويب وتطبيق الهاتف المحمول ومقدار تكلفة جذب العميل. كان عليهم دمج البيانات من موقع الويب وتطبيقات الهاتف المحمول ونظام CRM لمعرفة ذلك.
• احصل على تقارير أداء سريعة وقارن الأداء الفعلي مع التوقعات. لهذا ، كانوا بحاجة إلى أتمتة إعداد التقارير التسويقية.
• تقييم التأثير المتزايد لانطباعات الوسائط على قنوات الأداء وأنشطة مواقع الويب وتطبيقات الجوال المستهدفة. للقيام بذلك ، قاموا بدمج البيانات الأولية على مستوى معرّف العميل مع مرات الظهور من مدير الحملة.

دعونا نرى كيف أنجزوا كل من هذه المهام ونقدم بعض النصائح لأولئك الذين بدأوا للتو مسار أتمتة التسويق.

ملاحظة: تستند جميع التقارير الواردة في المقالة إلى مجموعة بيانات اختبار.

أنشأ الفريق تحليلات متقدمة بناءً على OWOX BI و Google BigQuery و Power BI. من الناحية التخطيطية ، يبدو النظام كما يلي:

تستورد OWOX BI بيانات التكلفة من جميع أنظمة الإعلان بالإضافة إلى بيانات موقع الويب الأولية من Google Analytics وبيانات التطبيق من AppsFlyer. ثم ينقل كل هذه البيانات إلى Google BigQuery.

يتلقى Google BigQuery أيضًا مقاييس تنبؤ يحسبها خبراء الوكالة في الواجهة باستخدام لغة R.

داخل Google BigQuery ، تتم معالجة البيانات ودمجها باستخدام طرق العرض والاستعلامات المجدولة.

أخيرًا ، يتم عرض البيانات في Power BI.

ركز الفريق على ثلاثة تقارير يمكنهم من خلالها تتبع المقاييس اللازمة:

• تقرير الإدارة الأساسي لنظام بطاقة الأداء المتوازن
• تقرير عن جذب المستخدمين إلى الموقع
• تقرير عن جذب المستخدمين إلى التطبيق

لقد طوروا مصفوفة التأثير - تسلسل هرمي للمقاييس - لتحديد المقاييس التي يجب التركيز عليها وفي أي الحالات. كما استخدموا منهجية بطاقة الأداء المتوازن لرصد بيانات التنبؤ. ونتيجة لذلك ، تلقوا تقريرًا يسمح بما يلي:

• فهم المقاييس المستقبلية وأيها وراء الخطة
• تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية التي لها أوزان مختلفة للأعمال (CPO ، CR ، Revenue ، CTR)
• توقع مؤشرات الأداء الرئيسية

في بنية التقرير ، يمكن التمييز بين ثلاثة مستويات: مستوى الأعمال ، ومستوى KPI ، والمستوى التفصيلي.

مستوى الأعمال

في هذا المستوى ، يمكنك رؤية الخطة مقابل الحقيقة لمقاييس العمل المهمة.

من البيانات أعلاه ، يمكن للفريق أن يستنتج أن مؤشر الأداء الرئيسي CR قد تم تجاوزه بنسبة 43٪. في الوقت نفسه ، لم يصل حجم حركة المرور والتحويلات إلى القيم المخطط لها. يمكن أن يشير معدل التسجيل المرتفع إلى موقع ويب جيد وتجربة مستخدم جيدة للتطبيق - هناك القليل من الانخفاضات ، ويقوم المستخدمون بالتحويل بشكل جيد. ومع ذلك ، من الضروري زيادة حجم حركة المرور لضمان حجم المبيعات المطلوب.

مستوى KPI

استنادًا إلى تقرير مستوى KPI ، يقوم المسوقون بتحليل المواضع الفعالة وغير الفعالة من وجهة نظر CR ومؤشرات التكلفة - وهذا يسمح بتقسيم الميزانية بسرعة بين القنوات للوفاء بالخطة العامة.

يوضح التقرير مراسلات المستوى الأعلى لمؤشرات الأداء الرئيسية المخططة والفعلية (CR ، والزيارات ، والإيرادات ، والمعاملات) مع قيم التنبؤ. على سبيل المثال ، يمكنك أن ترى أن خطة الحجم الإجمالي لحركة المرور على موقع الويب لم تتحقق ، ولكن تم تعويض ذلك من خلال ارتفاع معدل حركة المرور في حركة المرور العضوية والمباشرة. وفقًا لذلك ، من الضروري زيادة السجل التجاري للزيارات المدفوعة (نوع تكلفة النقرة) مع مزيد من التحسين الديناميكي أو زيادة سعر الشراء. قد يحتاج الفريق أيضًا إلى زيادة شراء حركة المرور المدفوعة من حيث المبدأ للوفاء بخطة المرور العامة.

مستوى مفصل

في هذا المستوى ، ينظر المسوقون إلى ديناميكيات المقاييس حسب المنطقة ونوع الجهاز - وهذا يساعد أيضًا في إعادة توجيه الميزانية إلى ما هو أفضل.

من البيانات أعلاه ، يمكن استنتاج أن الفريق فاته الخطة من حيث العدد الإجمالي للمعاملات والسجل التجاري لفترة التحليل المحددة بنسبة 5.5٪. في الوقت نفسه ، يُظهر كل من زيارات أجهزة سطح المكتب والجوّال نفس الاتجاه تقريبًا للتراجع عن حجم التحويلات (انخفض سطح المكتب بنسبة 5.7٪ ، والجوّال بنسبة 5.6٪). وفقًا لذلك ، يحقق كلا النوعين من الأجهزة عددًا متساويًا من التحويلات. ولكن للتحسين ، يجب تحليل حركة المرور في قسم CR.

هنا ، يمكن ملاحظة أن حركة مرور الهاتف المحمول (1.8٪) وحركة مرور الأجهزة اللوحية (2.8٪) أظهرت أدنى نسبة رد في ديسمبر. نظرًا لأن حركة مرور الجوّال تجلب نفس عدد التحويلات مثل زيارات أجهزة سطح المكتب وربما تكون أرخص ، يمكن للمسوقين محاولة تحسين حركة مرور الجوّال عن طريق شراء حركة مرور ذات جودة أفضل لزيادة CR.

يوضح هذا الرسم البياني خطة الأداء لحركة المرور عبر المدن. من خلال المعلومات المتعلقة بالأحجام المشتراة ، من الممكن أن نستنتج أين يكون الأداء الضعيف أمرًا بالغ الأهمية ويؤثر على فعالية جميع الحملات.

بفضل هذه التقارير ، يمكن للفريق تقسيم جميع المشتريات إلى عملاء جدد وعائدين. هذا جعل من الممكن استبعاد العملاء العائدين من الحملات الإعلانية للعملاء الجدد ، وبالتالي تقليل تكلفة الشراء عبر جميع القنوات. من خلال رؤية الإحصائيات في قسم القنوات للمستخدمين العائدين والجدد في وقت واحد ، تمكن المسوقون من فهم المصادر التي تدفع المزيد من الطلبات الجديدة وإمالة الميزانية لصالحهم. في المصادر التي تسود فيها عمليات الشراء المتكررة ، قاموا بتخفيض الميزانية ، وبالتالي تقليل إجمالي CPO المخطط له.

بالمناسبة ، يتم حساب مؤشرات الأداء الرئيسية في هذه التقارير بناءً على بيانات CRM.

يوضح التقرير أعلاه أن أكبر عدد من عمليات الشراء الجديدة لجميع الزيارات من موقع الويب يتصدرها inst_kz (81.82٪) وإعلانات Facebook (43.45٪) و mobrain_int (31.25٪) و gomobile_int (30.38٪). نظرًا لأن الشركة ، بشكل عام ، لديها جمهور نشط ومخلص ونسبة عالية من تغطية السوق ، فمن الواضح لماذا تقود بعض مواقع الويب العملاء الذين قاموا بالفعل بإجراء طلب مرة واحدة على الأقل في التطبيق. لمزيد من الكفاءة وتنفيذ مؤشرات الأداء الرئيسية لاكتساب العملاء ، يمكن للفريق محاولة استبعاد جمهور CRM النشط في إعدادات الحملة الإعلانية وإطلاق العروض الترويجية للعملاء الجدد.

هنا ، يمكنك أن ترى أن أكثر من نصف زيارات سطح المكتب عبر جميع مجموعات القنوات تعود إلى العملاء. يشير هذا إلى أهمية العمل مع قاعدة مخلصة وزيادة الاحتفاظ.

باستخدام تحليلات ما بعد العرض ، يمكنك تقييم تأثير النشاط الإعلامي على عدد الطلبات.

يتم تحميل إحصاءات مرات الظهور إلى BigQuery من Google Campaign Manager ويتم تفصيلها وصولاً إلى المستخدم الفردي (معرّف العميل). يقارن التقرير بين شرائح من شاهدوا إعلانات وسائل الإعلام ومن لم يشاهدوها. نتيجة لذلك ، يمكننا تقييم التأثير المتزايد لمرات ظهور الوسائط على قنوات الأداء والإجراءات المستهدفة على موقع الويب وفي تطبيق الهاتف المحمول.

على سبيل المثال ، علم الفريق أن التحويلات إلى الطلبات من أولئك الذين شاهدوا مقاطع الفيديو واللافتات كانت أعلى بنسبة 42٪ من أولئك الذين لم يروها. بسبب تحليلات ما بعد المشاهدة ، قرروا أيضًا أن جمهور أولئك الذين شاهدوا الإعلانات الإعلامية جلبوا ضعف الدخل.

في المستقبل ، يخطط الفريق لتطوير التقارير عبر الأنظمة الأساسية. تتمثل الخطوة الأولى في تقييم تأثير حركة مرور الويب على تحويلات التطبيق من خلال ربط بيانات تطبيقات الجوال وموقع الويب. ستخلق هذه التقارير فهماً كاملاً لقيمة القنوات الإعلانية وتقييم تأثيرها على بعضها البعض. كما سيساعد في اتخاذ قرارات إدارية بشأن تطوير قنوات تفاعل العملاء وتعديل استراتيجية الاتصال التسويقي.