Cómo automatizar los informes de marketing en el negocio de los restaurantes

Con la ayuda de la agencia de marketing y los productos OWOX BI, los vendedores de la cadena de restaurantes han actualizado por completo su sistema de análisis.

Hay 57 restaurantes y lugares de servicio de entrega que sirven cocina japonesa e italiana. En relación con la escala y diversificación del negocio, el departamento de marketing enfrentó nuevas tareas:

• Comprenda qué actividades publicitarias atraen nuevos usuarios al sitio web y la aplicación móvil y cuánto cuesta atraer a un cliente. Tuvieron que combinar datos del sitio web, la aplicación móvil y el sistema CRM para resolver esto.
• Reciba informes de rendimiento rápidos y compare el rendimiento real con el pronóstico. Para ello, necesitaban automatizar los informes de marketing.
• Evalúe el impacto incremental de las impresiones de los medios en los canales de rendimiento y en las actividades específicas de sitios web y aplicaciones móviles. Para hacer esto, fusionaron datos sin procesar a nivel de ID de cliente con impresiones de Campaign Manager.

Veamos cómo lograron cada una de estas tareas y brindemos algunos consejos a aquellos que recién comienzan el camino de la automatización de marketing.

Nota: Todos los informes presentados en el artículo se basan en un conjunto de datos de prueba.

El equipo creó análisis avanzados basados ​​en OWOX BI, Google BigQuery y Power BI. Esquemáticamente, el sistema se ve así:

OWOX BI importa datos de costos de todos los sistemas publicitarios, así como datos de sitios web sin procesar de Google Analytics y datos de aplicaciones de AppsFlyer. Luego transmite todos estos datos a Google BigQuery.

Google BigQuery también recibe métricas de pronóstico que los expertos de la agencia calculan en la interfaz usando el lenguaje R.

Dentro de Google BigQuery, los datos se procesan y combinan mediante vistas y consultas programadas.

Finalmente, los datos se visualizan en Power BI.

El equipo se centró en tres informes mediante los cuales pueden realizar un seguimiento de las métricas necesarias:

• Informe básico de gestión del sistema de cuadro de mando integral
• Informe sobre la atracción de usuarios al sitio web
• Informe sobre la atracción de usuarios a la aplicación.

Desarrollaron una matriz de impacto, una jerarquía de métricas, para determinar en qué métricas enfocarse y en qué casos. También utilizaron la metodología del cuadro de mando integral para monitorear los datos de predicción. Como resultado, recibieron un informe que permite:

• entender qué métricas están por delante y cuáles están detrás del plan
• realizar un seguimiento de los principales KPI que tienen diferentes pesos para el negocio (CPO, CR, Revenue, CTR)
• predecir KPI

En la arquitectura del informe, se pueden distinguir tres niveles: el nivel comercial, el nivel KPI y el nivel detallado.

Nivel empresarial

En este nivel, puede ver el plan frente a los hechos para las métricas comerciales cruciales.

A partir de los datos anteriores, el equipo puede concluir que el CR KPI se superó en un 43 %. Al mismo tiempo, el volumen de tráfico y las conversiones no alcanzaron los valores planificados. Un CR alto puede indicar un buen sitio web y una aplicación UX: hay pocas caídas y los usuarios se convierten bien. Sin embargo, es necesario aumentar el volumen de tráfico para asegurar el volumen de ventas requerido.

nivel de KPI

Con base en el informe de nivel de KPI, los especialistas en marketing analizan las ubicaciones eficientes e ineficientes desde el punto de vista de los indicadores de costo y CR, lo que permite dividir rápidamente el presupuesto entre canales para cumplir con el plan general.

El informe ilustra la correspondencia de nivel superior de los KPI planificados y reales (CR, Visitas, Ingresos, Transacciones) con los valores de pronóstico. Por ejemplo, puede ver que no se cumplió el plan para el volumen general de tráfico del sitio web, pero esto se compensa con un CR más alto en el tráfico orgánico y directo. En consecuencia, es necesario aumentar el CR del tráfico pagado (tipo CPC) con una optimización más dinámica o un aumento del precio de compra. El equipo también puede necesitar aumentar la compra de tráfico pagado en principio para cumplir con el plan general de tráfico.

Nivel detallado

En este nivel, los especialistas en marketing observan la dinámica de las métricas por región y tipo de dispositivo; esto también ayuda a redirigir el presupuesto hacia lo que funciona mejor.

A partir de los datos anteriores, se puede concluir que el equipo no cumplió con el plan en términos del número total de transacciones y CR para el período de análisis dado en un 5,5 %. Al mismo tiempo, tanto el tráfico de escritorio como el móvil muestran aproximadamente la misma tendencia a quedarse atrás del volumen de conversiones (el escritorio cayó un 5,7 %, el móvil un 5,6 %). En consecuencia, ambos tipos de dispositivos generan el mismo número de conversiones. Pero para optimizar, se debe analizar el tráfico en la sección CR.

Aquí, se puede ver que el tráfico móvil (1,8%) y el tráfico de tabletas (2,8%) mostraron los CR más bajos en diciembre. Dado que el tráfico móvil genera aproximadamente la misma cantidad de conversiones que el tráfico de escritorio y probablemente sea más barato, los especialistas en marketing pueden intentar optimizar el tráfico móvil comprando tráfico de mejor calidad para aumentar su CR.

Este gráfico ilustra el plan de rendimiento para el tráfico en las ciudades. Con información sobre los volúmenes comprados, es posible concluir dónde el bajo rendimiento es crítico y afecta la efectividad de todas las campañas.

Gracias a estos informes, el equipo pudo dividir todas las compras en clientes nuevos y recurrentes. Esto hizo posible excluir a los clientes recurrentes de las campañas publicitarias para nuevos clientes, reduciendo así el CPO en todos los canales. Al ver las estadísticas en la sección de canales para usuarios nuevos y recurrentes simultáneamente, los especialistas en marketing pudieron comprender qué fuentes generan más pedidos nuevos e inclinan el presupuesto a su favor. En fuentes donde prevalecen las compras repetidas, redujeron el presupuesto, reduciendo así el CPO total planificado.

Por cierto, los principales KPI de estos informes se calculan en función de los datos de CRM.

El informe anterior demuestra que la mayor cantidad de nuevas compras para todo el tráfico del sitio web está liderada por inst_kz (81,82 %), Facebook Ads (43,45 %), mobrain_int (31,25 %) y gomobile_int (30,38 %). Dado que, en general, la empresa tiene una audiencia activa y fiel y un alto porcentaje de cobertura de mercado, es claro por qué algunos sitios web lideran a los clientes que ya han realizado un pedido al menos una vez en la aplicación. Para una mayor eficiencia y ejecución del KPI de Adquisición de Clientes, el equipo puede tratar de excluir la audiencia activa de CRM en la configuración de la campaña publicitaria y lanzar promociones para nuevos clientes.

Aquí puede ver que más de la mitad del tráfico de escritorio en todos los grupos de canales son clientes recurrentes. Esto indica la importancia de trabajar con una base leal y aumentar la retención.

Con el análisis posterior a la vista, puede evaluar la influencia de la actividad de los medios en la cantidad de pedidos.

Las estadísticas de impresión se cargan en BigQuery desde Google Campaign Manager y se detallan hasta el usuario individual (ID de cliente). El informe compara segmentos de quienes vieron y quienes no vieron anuncios en los medios. Como resultado, podemos evaluar el efecto incremental de las impresiones de los medios en los canales de rendimiento y las acciones dirigidas en el sitio web y en la aplicación móvil.

Por ejemplo, el equipo aprendió que las conversiones de pedidos de quienes vieron videos y pancartas fueron un 42 % más altas que las de quienes no los vieron. Debido al análisis posterior a la vista, también determinaron que la audiencia de aquellos que vieron publicidad en los medios generó el doble de ingresos.

En el futuro, el equipo planea desarrollar informes multiplataforma. El primer paso es evaluar el impacto del tráfico web en las conversiones de aplicaciones al vincular los datos de la aplicación móvil y el sitio web. Dichos informes crearán una comprensión completa del valor de los canales publicitarios y evaluarán su impacto mutuo. También ayudará a tomar decisiones de gestión sobre el desarrollo de canales de interacción con el cliente y ajustar la estrategia de comunicación de marketing.