Cómo ahorrar un 80 % en costes publicitarios: estudio de caso del fabricante de bicicletas eléctricas Delfast

El equipo de OWOX ha creado un tablero inteligente para Delfast, una empresa que produce y vende bicicletas eléctricas. Con la ayuda de los filtros de extremo a extremo en este tablero, Delfast pudo identificar campañas publicitarias costosas e ineficaces, desactivarlas y ahorrar el 80 % de su presupuesto publicitario mensual.

Delfast es un fabricante líder mundial de bicicletas eléctricas, que produce bicicletas eléctricas únicas y ecológicas que son excepcionales en su alcance, potencia y velocidad. La compañía tiene el récord mundial Guinness por la mayor distancia recorrida por una eBike con una sola carga: 228 millas.

Delfast es una empresa ucraniano-estadounidense con sede doble en Kiev, Ucrania y Whittier, California. Desarrollan y crean prototipos de bicicletas eléctricas en Ucrania, las producen en China y completan el ensamblaje final en Los Ángeles.

Delfast comenzó como un servicio de mensajería en Kiev, Ucrania, en 2014. En 2017, la empresa decidió cerrar su exitoso negocio de mensajería y dedicarse por completo al desarrollo de bicicletas eléctricas, lanzando una exitosa campaña de Kickstarter que inició oficialmente la era de Delfast Bikes.

Los especialistas en marketing de Delfast querían comprender qué campañas en línea les estaban brindando ganancias reales y cuáles estaban desperdiciando su presupuesto publicitario. Para ello, necesitaban un informe que combinara datos de análisis digital con información de ventas de su CRM. El informe necesitaba mostrar qué campañas en línea atraían clientes potenciales, tratos y pedidos completados, cuánto presupuesto de publicidad se gastó en estas campañas y qué ingresos generaron.

El problema era que los datos de la empresa se recopilaban y almacenaban en diferentes sistemas: los gastos de publicidad se almacenaban en servicios de publicidad, las acciones de los usuarios en el sitio web se almacenaban en Google Analytics y la información de usuarios y ventas se almacenaba en HubSpot. Para crear un informe basado en estos datos, los especialistas en marketing de Delfast necesitaban verificar errores y limpiar, estandarizar, agrupar y fusionar datos en un solo formato. Esto debía hacerse regularmente ya que los datos se actualizaban para tener siempre una imagen actualizada.

Limpiar, normalizar y probar la compatibilidad de los datos de diferentes fuentes lleva mucho tiempo si lo hace desde cero y manualmente. Para preparar informes, los analistas deben crear y mantener una cascada de transformaciones de SQL interconectadas. Más tarde, esto se convierte en una maraña de consultas SQL y secuencias de comandos, cuya depuración lleva mucho tiempo pero no crea valor adicional.

Por lo tanto, Delfast decidió automatizar la preparación de informes utilizando productos OWOX BI.

Paso 1. Usando OWOX BI Pipeline, la empresa recopila automáticamente datos de todas sus fuentes en Google BigQuery:

• Información de Google Analytics
• Datos sin procesar del sitio web
• Gastos por servicios de publicidad
• Datos de clientes del sistema HubSpot CRM

OWOX BI convierte automáticamente los datos sin procesar en un formato listo para análisis: formatos de etiqueta unificados, una moneda única, sin duplicados ni anomalías, detección de bots.

Paso 2. OWOX BI Transformation aplica automáticamente transformaciones básicas a los datos recopilados, como sesionización, fusión de datos de costos, determinación del tipo de usuario (nuevo o recurrente), agrupación de canales personalizados y muchos otros.Además, Delfast puede crear y aplicar sus propias transformaciones.

Paso 3. Utilizando OWOX BI Transformation, los analistas de OWOX crearon un modelo de datos para Delfast que tiene en cuenta las métricas y características comerciales necesarias.Con base en este modelo de datos, crearon un data mart que está conectado a Google Looker Studio.

Así es como se ve el flujo de datos:

Gracias al modelo de datos, los analistas y especialistas en marketing de Delfast han reducido significativamente el tiempo necesario para preparar otros informes y paneles. Ahora, cuando necesitan un informe para un análisis ad-hoc, no recurren a datos sin procesar, sino a datos que ya se han limpiado, deduplicado y contienen las métricas comerciales necesarias.

Como resultado, Delfast recibió un tablero inteligente de nueve páginas que combina sus datos en línea (gastos, sesiones y usuarios) con datos de CRM (contactos, tratos y tratos cerrados).

Gracias a este tablero, los especialistas en marketing de Delfast identificaron campañas que consumieron la mayor parte del presupuesto y generaron conversiones en línea, pero no generaron acuerdos cerrados.

Luego, los especialistas en marketing de Delfast desactivaron estas campañas y pudieronredistribuir el 80 % del presupuesto liberado a otras campañas.

El panel principal muestra estadísticas sobre todos los indicadores clave desglosados ​​por grupo de canales, fuente/medio y campaña.

En otras páginas, se proporciona información detallada por separado para Anuncios, Sesiones, Visitantes, Contactos, Ofertas y Ofertas completadas.

La característica clave de este tablero son los filtros de extremo a extremo. Por ejemplo, al aplicar un filtro de grupo de canales a las sesiones (dejando solo la búsqueda paga), el tablero filtrará toda la siguiente parte del embudo y actualizará todas las métricas (visitantes, contactos, conversiones y pedidos completados).

Antes de aplicar el filtro:

Después de aplicar el filtro:

Gracias a esto, los especialistas de Delfast pueden conocer rápidamente el costo no solo de las conversiones en línea sino también de los pedidos completados.

Otra ventaja de este tablero es que el filtro de fecha se puede aplicar por separado para cada objeto en el embudo. Por ejemplo, filtrar todas las conversiones de febrero no reducirá los objetos no relacionados en otras etapas del embudo.

Esto permite a los especialistas en marketing ver todas las conversiones que generan las campañas, teniendo en cuenta el efecto retardado. Por ejemplo, digamos que Delfast lanzó una campaña publicitaria en enero y tuvo sesiones para ella en enero. Ahora quieren saber cuántas conversiones generó esta campaña no solo en enero sino también en febrero, marzo y abril. Para ver esta información, solo necesitan aplicar un filtro de fecha a las sesiones; todos los demás objetos (conversiones y pedidos completados) no se filtrarán por fecha.

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