Cara menghemat 80% biaya iklan — studi kasus produsen eBike Delfast

Tim OWOX telah membangun smart dashboard untuk Delfast, sebuah perusahaan yang memproduksi dan menjual eBikes. Dengan bantuan filter end-to-end di dasbor ini, Delfast dapat mengidentifikasi kampanye iklan yang mahal dan tidak efektif, mematikannya, dan menghemat 80% dari anggaran iklan bulanan mereka.

Delfast adalah produsen eBike global terkemuka, memproduksi sepeda listrik unik dan ramah lingkungan yang luar biasa dalam jangkauan, tenaga, dan kecepatannya. Perusahaan memegang Rekor Dunia Guinness untuk jarak terjauh yang ditempuh oleh eBike dengan sekali pengisian — 228 mil.

Delfast adalah perusahaan Ukraina–Amerika dengan kantor pusat ganda di Kyiv, Ukraina, dan Whittier, California. Mereka mengembangkan dan membuat prototipe eBikes di Ukraina, memproduksinya di China, dan menyelesaikan perakitan akhir di Los Angeles.

Delfast memulai sebagai layanan kurir di Kyiv, Ukraina, pada tahun 2014. Pada tahun 2017, perusahaan memutuskan untuk menutup bisnis kurirnya yang sukses dan mendedikasikan dirinya sepenuhnya untuk pengembangan eBike, meluncurkan kampanye Kickstarter yang sukses yang secara resmi memulai era Delfast Bikes.

Pemasar Delfast ingin memahami kampanye online mana yang memberi mereka keuntungan nyata dan mana yang menghabiskan anggaran iklan mereka. Untuk itu, mereka memerlukan laporan yang menggabungkan data analitik digital dengan informasi penjualan dari CRM mereka. Laporan tersebut perlu menunjukkan kampanye online mana yang mendatangkan prospek, kesepakatan, dan menyelesaikan pesanan, berapa banyak anggaran iklan yang dihabiskan untuk kampanye ini, dan berapa pendapatan yang mereka hasilkan.

Masalahnya adalah data perusahaan dikumpulkan dan disimpan dalam sistem yang berbeda: biaya iklan disimpan di layanan periklanan, tindakan pengguna di situs web disimpan di Google Analytics, dan informasi pengguna serta penjualan disimpan di HubSpot. Untuk membuat laporan berdasarkan data ini, pemasar Delfast perlu memeriksa kesalahan dan membersihkan, menstandarkan, mengelompokkan, dan menggabungkan data ke dalam satu format. Hal ini perlu dilakukan secara berkala karena data selalu diperbarui agar selalu memiliki gambaran terkini.

Membersihkan, menormalkan, dan menguji kompatibilitas data dari berbagai sumber membutuhkan banyak waktu jika Anda melakukannya dari awal dan secara manual. Untuk menyiapkan laporan, analis perlu membuat dan memelihara kaskade transformasi SQL yang saling berhubungan. Kemudian, ini berubah menjadi jalinan kueri dan skrip SQL, yang proses debugnya memakan banyak waktu tetapi tidak menciptakan nilai tambahan.

Oleh karena itu, Delfast memutuskan untuk mengotomatiskan persiapan laporan menggunakan produk OWOX BI.

Langkah 1. Menggunakan OWOX BI Pipeline, perusahaan secara otomatis mengumpulkan data dari semua sumbernya di Google BigQuery:

• Informasi dari Google Analytics
• Data mentah dari situs web
• Biaya dari jasa periklanan
• Data pelanggan dari sistem HubSpot CRM

OWOX BI secara otomatis mengonversi data mentah menjadi format siap analitik: format tag terpadu, mata uang tunggal, tanpa duplikat atau anomali, deteksi bot.

Langkah 2. OWOX BI Transformation secara otomatis menerapkan transformasi dasar ke data yang dikumpulkan, seperti sessionization, menggabungkan data biaya, menentukan jenis pengguna (baru atau kembali), pengelompokan saluran khusus, dan banyak lainnya.Selain itu, Delfast dapat membuat dan menerapkan transformasinya sendiri.

Langkah 3. Menggunakan OWOX BI Transformation, analis OWOX membuat model data untuk Delfast yang memperhitungkan metrik dan fitur bisnis yang diperlukan.Berdasarkan model data ini, mereka membuat data mart yang terhubung ke Google Looker Studio.

Seperti inilah aliran datanya:

Berkat model datanya, analis dan pemasar Delfast telah secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk menyiapkan laporan dan dasbor lainnya. Sekarang, ketika mereka membutuhkan laporan untuk analisis ad-hoc, mereka tidak beralih ke data mentah tetapi ke data yang telah dibersihkan, diduplikasi, dan berisi metrik bisnis yang diperlukan.

Hasilnya, Delfast menerima dasbor cerdas sembilan halaman yang menggabungkan data online mereka (pengeluaran, sesi, dan pengguna) dengan data CRM (kontak, kesepakatan, dan kesepakatan tertutup).

Berkat dasbor ini, pemasar Delfast mengidentifikasi kampanye yang menghabiskan sebagian besar anggaran dan menghasilkan konversi online tetapi tidak menghasilkan kesepakatan tertutup.

Pemasar Delfast kemudian mematikan kampanye ini dan dapatmendistribusikan kembali 80% dari anggaran yang dirilis ke kampanye lain.

Dasbor utama menampilkan statistik pada semua indikator utama yang dikelompokkan berdasarkan grup Saluran, Sumber/Media, dan Kampanye.

Di halaman lain, informasi mendetail disediakan secara terpisah untuk Iklan, Sesi, Pengunjung, Kontak, Transaksi, dan Transaksi Selesai.

Fitur utama dasbor ini adalah filter end-to-end. Misalnya, saat menerapkan filter grup Saluran ke sesi (hanya menyisakan Penelusuran Berbayar), dasbor akan memfilter seluruh bagian corong berikutnya dan memperbarui semua metrik (pengunjung, kontak, konversi, dan pesanan yang diselesaikan).

Sebelum menerapkan filter:

Setelah menerapkan filter:

Berkat ini, spesialis Delfast dapat dengan cepat mengetahui tentang biaya tidak hanya konversi online tetapi juga pesanan yang diselesaikan.

Keuntungan lain dari dasbor ini adalah filter tanggal dapat diterapkan secara terpisah untuk setiap objek di corong. Misalnya, memfilter semua konversi untuk bulan Februari tidak akan mengurangi objek yang tidak terkait di tahapan corong lainnya.

Hal ini memungkinkan pemasar melihat semua konversi yang dihasilkan kampanye, dengan mempertimbangkan efek tertunda. Misalnya, Delfast meluncurkan kampanye iklan di bulan Januari dan mengadakan sesi untuk itu di bulan Januari. Kini mereka ingin mengetahui berapa banyak konversi yang dihasilkan kampanye ini tidak hanya di bulan Januari tetapi juga di bulan Februari, Maret, dan April. Untuk melihat informasi ini, mereka hanya perlu menerapkan filter tanggal ke sesi — semua objek lain (konversi dan pesanan yang diselesaikan) tidak akan difilter berdasarkan tanggal.

Jika Anda menginginkan dasbor yang sama, daftar untuk demo!