レストラン ビジネスでマーケティング レポートを自動化する方法

マーケティング エージェンシーと OWOX BI 製品の助けを借りて、レストラン チェーンのマーケティング担当者は分析システムを完全に更新しました。

日本料理とイタリア料理の両方を提供する 57 のレストランと宅配サービスの場所があります。 ビジネスのスケーリングと多様化に関連して、マーケティング部門は新しいタスクに直面しました。

• どのような広告活動が新しいユーザーを Web サイトやモバイル アプリケーションにもたらし、クライアントを引き付けるのにどれくらいの費用がかかるかを理解します。 これを把握するには、Web サイト、モバイル アプリケーション、および CRM システムからのデータを組み合わせる必要がありました。
• 迅速なパフォーマンス レポートを受け取り、実際のパフォーマンスを予測と比較します。 そのために、マーケティング レポートを自動化する必要がありました。
• メディア インプレッションがパフォーマンス チャネルと対象の Web サイトおよびモバイル アプリケーションの活動に及ぼす増分の影響を評価します。 これを行うために、クライアント ID レベルの生データをキャンペーン マネージャーからのインプレッションと統合しました。

彼らがこれらの各タスクをどのように達成したかを見て、マーケティングオートメーションの道を歩み始めたばかりの人にアドバイスを与えましょう.

注: この記事で紹介するすべてのレポートは、テスト データセットに基づいています。

チームは、OWOX BI、Google BigQuery、および Power BI に基づいて高度な分析を構築しました。 概略的には、システムは次のようになります。

OWOX BI は、すべての広告システムからコスト データをインポートするだけでなく、Google アナリティクスからウェブサイトの生データをインポートし、AppsFlyer からアプリケーション データをインポートします。 次に、このすべてのデータを Google BigQuery に送信します。

Google BigQuery は、機関の専門家が R 言語を使用してインターフェイスで計算する予測指標も受け取ります。

Google BigQuery 内では、データはビューとスケジュールされたクエリを使用して処理およびマージされます。

最後に、Power BI でデータが視覚化されます。

チームは、必要な指標を追跡できる 3 つのレポートに注目しました。

• バランススコアカード制度の経営基本報告書
• 集客レポート
• アプリの集客レポート

彼らは影響マトリックス (指標の階層) を開発し、どの指標にどのような場合に焦点を当てるかを決定しました。 また、バランス スコアカード手法を使用して予測データを監視しました。 その結果、次のことができるレポートを受け取りました。

• どの指標が計画より進んでいて、どれが遅れているかを理解する
• ビジネスの重みが異なる主要な KPI を追跡する (CPO、CR、収益、CTR)
• KPI を予測する

レポート アーキテクチャでは、ビジネス レベル、KPI レベル、および詳細レベルの 3 つのレベルを区別できます。

ビジネスレベル

このレベルでは、重要なビジネス指標の計画と事実を確認できます。

上記のデータから、チームは CR KPI を 43% 上回ったと結論付けることができます。 同時に、トラフィック量とコンバージョン数は計画値に達しませんでした。 CR が高いということは、Web サイトとアプリケーションの UX が優れていることを示している可能性があります。 ただし、必要な販売量を確保するには、トラフィック量を増やす必要があります。

KPI レベル

KPI レベルのレポートに基づいて、マーケターは CR とコスト指標の観点から効率的および非効率的なプレースメントを分析します。これにより、チャネル間で予算をすばやく分割して、一般的な計画を満たすことができます。

このレポートは、計画および実際の KPI (CR、訪問、収益、トランザクション) と予測値との上位レベルの対応を示します。 たとえば、ウェブサイト全体のトラフィック量の計画は達成されていませんが、これはオーガニック トラフィックとダイレクト トラフィックの CR の増加によって相殺されていることがわかります。 したがって、より動的な最適化または購入価格の引き上げにより、有料トラフィック (CPC タイプ) の CR を高める必要があります。 チームは、一般的なトラフィック計画を満たすために、原則として有料トラフィックの購入を増やす必要がある場合もあります。

詳細レベル

このレベルでは、マーケティング担当者は、地域やデバイスの種類ごとに指標のダイナミクスを調べます。これは、予算をより効果的なものに振り向けるのにも役立ちます。

上記のデータから、チームは分析期間中の合計トランザクション数と CR の点で計画を 5.5% 達成できなかったと結論付けることができます。 同時に、デスクトップ トラフィックとモバイル トラフィックの両方がコンバージョン数に遅れをとる傾向はほぼ同じです (デスクトップは 5.7%、モバイルは 5.6% 減少)。 したがって、両方のデバイス タイプで同じ数のコンバージョンが発生します。 ただし、最適化するには、CR セクションのトラフィックを分析する必要があります。

ここでは、モバイル トラフィック (1.8%) とタブレット トラフィック (2.8%) が 12 月に最も低い CR を示したことがわかります。 モバイル トラフィックはデスクトップ トラフィックとほぼ同じ数のコンバージョンをもたらし、おそらくより安価であるため、マーケティング担当者は、より質の高いトラフィックを購入して CR を高めることで、モバイル トラフィックの最適化を試みることができます。

このグラフは、都市全体のトラフィックのパフォーマンス計画を示しています。 購入量に関する情報を使用すると、パフォーマンスの低下が重大であり、すべてのキャンペーンの効果に影響を与える場所を結論付けることができます。

これらのレポートのおかげで、チームはすべての購入を新規顧客とリピーターに分けることができました。 これにより、新規顧客向けの広告キャンペーンからリピーターを除外することが可能になり、すべてのチャネルで CPO が削減されました。 チャネル セクションでリピーターと新規ユーザーの統計を同時に確認することで、マーケティング担当者は、どのソースがより多くの新規注文をもたらし、予算を有利に傾けるかを理解することができました。 繰り返し購入が優勢なソースでは、予算を削減したため、計画された合計 CPO が減少しました。

ちなみに、これらのレポートの主な KPI は、CRM データに基づいて計算されています。

上記のレポートは、ウェブサイトからのすべてのトラフィックの新規購入数が最も多いのは、inst_kz (81.82%)、Facebook 広告 (43.45%)、mobrain_int (31.25%)、および gomobile_int (30.38%) であることを示しています。 一般に、同社にはアクティブで忠実なユーザーがいて、市場のカバー率が高いため、アプリケーションで少なくとも 1 回注文したことがある顧客をリードする Web サイトがある理由は明らかです。 顧客獲得 KPI の効率と実行を向上させるために、チームは広告キャンペーン設定でアクティブな CRM オーディエンスを除外し、新規顧客向けのプロモーションを開始することができます。

ここでは、すべてのチャネル グループのデスクトップ トラフィックの半分以上がリピーターであることがわかります。 これは、忠実な基盤と連携し、定着率を高めることの重要性を示しています。

ポスト ビュー分析を使用すると、メディア アクティビティが注文数に与える影響を評価できます。

インプレッション統計は Google キャンペーン マネージャーから BigQuery にアップロードされ、個々のユーザー (クライアント ID) まで詳細に表示されます。 このレポートでは、メディア広告を見た人と見なかった人のセグメントを比較しています。 その結果、パフォーマンス チャネルに対するメディア インプレッションの増分効果と、ウェブサイトおよびモバイル アプリケーションでのターゲットを絞ったアクションを評価できます。

たとえば、チームは、ビデオやバナーを見た人からの注文へのコンバージョンが、それらを見なかった人よりも 42% 高いことを知りました。 また、視聴後の分析により、メディア広告を見た人のオーディエンスが 2 倍の収入をもたらすことも判明しました。

将来的には、チームはクロスプラットフォーム レポートを開発する予定です。 最初のステップは、モバイル アプリケーションと Web サイトのデータを関連付けることによって、Web トラフィックがアプリケーション コンバージョンに与える影響を評価することです。 このようなレポートにより、広告チャネルの価値を完全に理解し、相互の影響を評価できます。 また、顧客との対話チャネルの開発に関する管理上の決定を行い、マーケティング コミュニケーション戦略を調整するのにも役立ちます。