Come automatizzare i report di marketing nel settore della ristorazione

Con l'aiuto dell'agenzia di marketing e dei prodotti OWOX BI, i marketer della catena di ristoranti hanno completamente aggiornato il loro sistema di analisi.

Ci sono 57 ristoranti e sedi di servizi di consegna, che servono sia cucina giapponese che italiana. In connessione con il ridimensionamento e la diversificazione dell'azienda, il reparto marketing ha dovuto affrontare nuovi compiti:

• Capire quali attività pubblicitarie portano nuovi utenti al sito Web e all'applicazione mobile e quanto costa attirare un cliente. Hanno dovuto combinare i dati del sito Web, dell'applicazione mobile e del sistema CRM per capirlo.
• Ricevi rapidamente rapporti sulle prestazioni e confronta le prestazioni effettive con le previsioni. Per questo, avevano bisogno di automatizzare i report di marketing.
• Valuta l'impatto incrementale delle impressioni multimediali sui canali di performance e sulle attività mirate di siti Web e applicazioni mobili. A tale scopo, hanno unito i dati non elaborati a livello di ID cliente con le impressioni del gestore della campagna.

Vediamo come hanno portato a termine ciascuno di questi compiti e diamo qualche consiglio a coloro che hanno appena iniziato il percorso di automazione del marketing.

Nota: tutti i report presentati nell'articolo si basano su un set di dati di test.

Il team ha creato analisi avanzate basate su OWOX BI, Google BigQuery e Power BI. Schematicamente, il sistema si presenta così:

OWOX BI importa i dati sui costi da tutti i sistemi pubblicitari, nonché i dati grezzi del sito Web da Google Analytics e i dati delle applicazioni da AppsFlyer. Quindi trasmette tutti questi dati a Google BigQuery.

Google BigQuery riceve anche metriche di previsione che gli esperti dell'agenzia calcolano nell'interfaccia utilizzando il linguaggio R.

All'interno di Google BigQuery, i dati vengono elaborati e uniti utilizzando visualizzazioni e query pianificate.

Infine, i dati vengono visualizzati in Power BI.

Il team si è concentrato su tre report grazie ai quali è possibile monitorare le metriche necessarie:

• Rapporto di gestione di base per il sistema Balanced Scorecard
• Rapporto sull'attrazione degli utenti sul sito web
• Rapporto sull'attrazione degli utenti verso l'applicazione

Hanno sviluppato una matrice di impatto, una gerarchia di metriche, per determinare su quali metriche concentrarsi e in quali casi. Hanno anche utilizzato la metodologia Balanced Scorecard per monitorare i dati di previsione. Di conseguenza, hanno ricevuto un rapporto che consente di:

• capire quali metriche sono avanti e quali sono dietro il piano
• tenere traccia dei principali KPI che hanno pesi diversi per l'azienda (CPO, CR, entrate, CTR)
• prevedere i KPI

Nell'architettura del report si possono distinguere tre livelli: il livello aziendale, il livello KPI e il livello dettagliato.

Livello aziendale

A questo livello, puoi vedere il piano rispetto ai fatti per le metriche aziendali cruciali.

Dai dati di cui sopra, il team può concludere che il CR KPI è stato superato del 43%. Allo stesso tempo, il volume di traffico e le conversioni non hanno raggiunto i valori pianificati. Un CR alto può indicare un buon sito Web e UX dell'applicazione: ci sono pochi cali e gli utenti si convertono bene. Tuttavia, è necessario aumentare il volume di traffico per garantire il volume di vendite richiesto.

livello KPI

Sulla base del report a livello di KPI, i marketer analizzano i posizionamenti efficienti e inefficienti dal punto di vista della CR e degli indicatori di costo: ciò consente di suddividere rapidamente il budget tra i canali per soddisfare il piano generale.

Il report illustra la corrispondenza di livello superiore dei KPI pianificati ed effettivi (CR, Visite, Entrate, Transazioni) ai valori di previsione. Ad esempio, puoi vedere che il piano per il volume complessivo del traffico del sito Web non è stato raggiunto, ma questo è compensato da un aumento della CR nel traffico organico e diretto. Di conseguenza, è necessario aumentare la CR del traffico a pagamento (tipo CPC) con un'ottimizzazione più dinamica o un aumento del prezzo di acquisto. Il team potrebbe anche dover aumentare l'acquisto di traffico a pagamento in linea di principio per soddisfare il piano generale del traffico.

Livello dettagliato

A questo livello, i professionisti del marketing esaminano le dinamiche delle metriche per regione e tipo di dispositivo: questo aiuta anche a reindirizzare il budget verso ciò che funziona meglio.

Dai dati di cui sopra, si può concludere che il team ha mancato il piano in termini di numero totale di transazioni e CR per il dato periodo di analisi del 5,5%. Allo stesso tempo, sia il traffico desktop che quello mobile mostrano approssimativamente la stessa tendenza a rimanere indietro rispetto al volume delle conversioni (il desktop è diminuito del 5,7%, il mobile del 5,6%). Di conseguenza, entrambi i tipi di dispositivo determinano un numero uguale di conversioni. Ma per ottimizzare, è necessario analizzare il traffico nella sezione CR.

Qui si può vedere che il traffico mobile (1,8%) e il traffico tablet (2,8%) hanno mostrato i CR più bassi a dicembre. Poiché il traffico mobile genera lo stesso numero di conversioni del traffico desktop ed è probabilmente più economico, i professionisti del marketing possono provare a ottimizzare il traffico mobile acquistando traffico di migliore qualità per aumentare il CR.

Questo grafico illustra il piano delle prestazioni per il traffico nelle città. Con le informazioni sui volumi acquistati, è possibile concludere dove la sottoperformance è critica e influisce sull'efficacia di tutte le campagne.

Grazie a questi rapporti, il team ha potuto suddividere tutti gli acquisti in clienti nuovi e di ritorno. Ciò ha permesso di escludere i clienti di ritorno dalle campagne pubblicitarie per i nuovi clienti, riducendo così il CPO su tutti i canali. Visualizzando le statistiche nella sezione dei canali per gli utenti di ritorno e nuovi contemporaneamente, i professionisti del marketing sono stati in grado di capire quali fonti generano più nuovi ordini e inclinano il budget a loro favore. Nelle fonti in cui prevalgono gli acquisti ripetuti, hanno ridotto il budget, riducendo così il CPO totale pianificato.

A proposito, i principali KPI in questi report sono calcolati sulla base dei dati CRM.

Il rapporto precedente dimostra che il maggior numero di nuovi acquisti per tutto il traffico dal sito Web è guidato da inst_kz (81,82%), Facebook Ads (43,45%), mobrain_int (31,25%) e gomobile_int (30,38%). Poiché, in generale, l'azienda ha un pubblico attivo e fedele e un'alta percentuale di copertura del mercato, è chiaro il motivo per cui alcuni siti Web portano i clienti che hanno già effettuato un ordine almeno una volta nell'applicazione. Per una maggiore efficienza ed esecuzione del KPI di acquisizione clienti, il team può provare a escludere il pubblico CRM attivo nelle impostazioni della campagna pubblicitaria e lanciare promozioni per nuovi clienti.

Qui puoi vedere che più della metà del traffico desktop in tutti i gruppi di canali è di ritorno dei clienti. Ciò indica l'importanza di lavorare con una base fedele e aumentare la fidelizzazione.

Con l'analisi post-visualizzazione, puoi valutare l'influenza dell'attività dei media sul numero di ordini.

Le statistiche sulle impressioni vengono caricate in BigQuery da Google Campaign Manager e sono dettagliate fino al singolo utente (ID cliente). Il rapporto confronta i segmenti di coloro che hanno visto e quelli che non hanno visto gli annunci multimediali. Di conseguenza, possiamo valutare l'effetto incrementale delle impressioni multimediali sui canali di performance e sulle azioni mirate sul sito Web e nell'applicazione mobile.

Ad esempio, il team ha appreso che le conversioni agli ordini di coloro che hanno visto video e banner sono state superiori del 42% rispetto a coloro che non li hanno visti. A causa dell'analisi post-visualizzazione, hanno anche determinato che il pubblico di coloro che hanno visto la pubblicità sui media ha portato il doppio delle entrate.

In futuro, il team prevede di sviluppare rapporti multipiattaforma. Il primo passaggio consiste nel valutare l'impatto del traffico Web sulle conversioni delle applicazioni collegando i dati dell'applicazione mobile e del sito Web. Tale report creerà una comprensione completa del valore dei canali pubblicitari e valuterà il loro impatto reciproco. Aiuterà anche a prendere decisioni di gestione sullo sviluppo dei canali di interazione con i clienti e ad adeguare la strategia di comunicazione di marketing.