Cum să automatizezi raportarea de marketing în afacerea cu restaurante

Publicat: 2022-11-16

Cu ajutorul agenției de marketing și al produselor OWOX BI, marketerii din lanțul de restaurante și-au actualizat în întregime sistemul de analiză.

Clienții noștri
se dezvolta cu 22% mai rapid

Creșteți mai repede, măsurând ceea ce funcționează cel mai bine în marketingul dvs

Analizați-vă eficiența de marketing, găsiți zonele de creștere, creșteți rentabilitatea investiției

Obțineți o demonstrație

Există 57 de restaurante și locații de servicii de livrare, care servesc atât preparate din bucătăria japoneză, cât și italiană. În legătură cu extinderea și diversificarea afacerii, departamentul de marketing s-a confruntat cu noi sarcini:

  • Înțelegeți ce activități de publicitate aduc noi utilizatori pe site-ul web și pe aplicația mobilă și cât costă atragerea unui client. Au trebuit să combine datele de pe site-ul web, aplicația mobilă și sistemul CRM pentru a-și da seama.
  • Primiți rapoarte rapide de performanță și comparați performanța reală cu prognoza. Pentru aceasta, aveau nevoie să automatizeze raportarea de marketing.
  • Evaluați impactul incremental al afișărilor media asupra canalelor de performanță și a activităților vizate de site-uri și aplicații mobile. Pentru a face acest lucru, au îmbinat datele brute la nivelul ID-ului clientului cu afișările din Campaign Manager.

Să vedem cum au îndeplinit fiecare dintre aceste sarcini și să dăm câteva sfaturi celor care abia încep pe calea automatizării marketingului.

Cuprins

  • Îmbinați site-ul web, aplicația mobilă și datele CRM
  • Creați rapoarte automate
  • Configurați analizele post-vizualizare

Notă: Toate rapoartele prezentate în articol se bazează pe un set de date de testare.

Îmbinați site-ul web, aplicația mobilă și datele CRM

Echipa a creat analize avansate bazate pe OWOX BI, Google BigQuery și Power BI. Schematic, sistemul arată astfel:

Datele sunt importate în stocare, procesate acolo și vizualizate pe tabloul de bord.

OWOX BI importă date de cost din toate sistemele de publicitate, precum și date brute de site-uri din Google Analytics și datele aplicațiilor din AppsFlyer. Apoi transmite toate aceste date către Google BigQuery.

Google BigQuery primește și valori de prognoză pe care experții agenției le calculează în interfață folosind limbajul R.

În Google BigQuery, datele sunt procesate și îmbinate folosind vizualizări și interogări programate.

În cele din urmă, datele sunt vizualizate în Power BI.

Creați rapoarte automate

Echipa sa concentrat pe trei rapoarte prin care pot urmări valorile necesare:

  • Raport de management de bază pentru sistemul Balanced Scorecard
  • Raportați despre atragerea utilizatorilor pe site
  • Raportați despre atragerea utilizatorilor către aplicație

Raport de management de bază pentru sistemul Balanced Scorecard

Ei au dezvoltat o matrice de impact - o ierarhie de valori - pentru a determina pe ce valori să se concentreze și în ce cazuri. Ei au folosit, de asemenea, metodologia Balanced Scorecard pentru a monitoriza datele de predicție. Drept urmare, au primit un raport care permite:

  • înțelegeți ce valori sunt înainte și care sunt în spatele planului
  • urmăriți KPI-uri majore care au ponderi diferite pentru afacere (CPO, CR, Venituri, CTR)
  • prezice KPI-uri

În arhitectura raportului, pot fi distinse trei niveluri: nivelul afacerii, nivelul KPI și nivelul detaliat.

Nivel de afaceri

La acest nivel, puteți vedea planul și faptele pentru valorile esențiale ale afacerii.

Din datele de mai sus, echipa poate concluziona că KPI-ul CR a fost depășit cu 43%. În același timp, volumul de trafic și conversiile nu au atins valorile planificate. Un CR ridicat poate indica un site web și o aplicație bună UX - există puține scăderi, iar utilizatorii convertesc bine. Cu toate acestea, este necesar să creșteți volumul de trafic pentru a asigura volumul de vânzări necesar.

Nivelul KPI

Pe baza raportului la nivel de KPI, marketerii analizează plasamente eficiente și ineficiente din punct de vedere al CR și al indicatorilor de cost - acest lucru permite împărțirea rapidă a bugetului între canale pentru a îndeplini planul general.

Raportul ilustrează corespondența de nivel superior a KPI-urilor planificate și efective (CR, Vizite, Venituri, Tranzacții) cu valorile prognozate. De exemplu, puteți vedea că planul pentru volumul total de trafic pe site-ul web nu a fost îndeplinit, dar acest lucru este compensat de un CR mai mare în trafic organic și direct. În consecință, este necesară creșterea CR a traficului plătit (tip CPC) cu o optimizare mai dinamică sau un preț de achiziție crescut. De asemenea, echipa poate fi nevoită să crească, în principiu, achiziția de trafic plătit pentru a îndeplini planul general de trafic.

Nivel de detaliu

La acest nivel, specialiștii în marketing analizează dinamica valorilor în funcție de regiune și tip de dispozitiv - acest lucru ajută și la redirecționarea bugetului către ceea ce funcționează mai bine.

Din datele de mai sus, se poate concluziona că echipa a ratat planul în ceea ce privește numărul total de tranzacții și CR pentru perioada dată de analiză cu 5,5%. În același timp, atât traficul desktop, cât și cel mobil prezintă aproximativ aceeași tendință de a scădea în urma volumului de conversii (desktop-ul a scăzut cu 5,7%, mobilul cu 5,6%). În consecință, ambele tipuri de dispozitive generează un număr egal de conversii. Dar pentru optimizare trebuie analizat traficul din secțiunea CR.

Aici se poate observa că traficul pe mobil (1,8%) și cel pe tablete (2,8%) au înregistrat cele mai scăzute CR-uri în decembrie. Deoarece traficul pe mobil generează același număr de conversii ca și traficul pe desktop și este probabil mai ieftin, specialiștii în marketing pot încerca să optimizeze traficul pe mobil prin achiziționarea de trafic de mai bună calitate pentru a-și crește CR.

Acest grafic ilustrează planul de performanță pentru traficul din orașe. Cu informații despre volumele cumpărate, este posibil să concluzionați unde performanța insuficientă este critică și afectează eficacitatea tuturor campaniilor.

Rapoarte automate privind atragerea de noi utilizatori pe site-ul web și aplicația mobilă

Datorită acestor rapoarte, echipa a putut împărți toate achizițiile în clienți noi și clienți care revin. Acest lucru a făcut posibilă excluderea clienților care revin din campaniile de publicitate pentru clienții noi, reducând astfel CPO pe toate canalele. Văzând statistici în secțiunea de canale pentru utilizatorii care revin și utilizatorii noi simultan, agenții de marketing au putut înțelege care surse generează mai multe comenzi noi și înclină bugetul în favoarea lor. În sursele în care predomină achizițiile repetate, acestea au redus bugetul, reducând astfel CPO-ul total planificat.

Apropo, principalii KPI din aceste rapoarte sunt calculate pe baza datelor CRM.

Raportul de mai sus demonstrează că cel mai mare număr de achiziții noi pentru tot traficul de pe site este condus de inst_kz (81,82%), Facebook Ads (43,45%), mobrain_int (31,25%) și gomobile_int (30,38%). Întrucât, în general, compania are un public activ și loial și un procent mare de acoperire a pieței, este clar de ce unele site-uri conduc clienții care au făcut deja o comandă cel puțin o dată în aplicație. Pentru o mai mare eficiență și execuție a KPI-ului de achiziție de clienți, echipa poate încerca să excludă publicul activ CRM în setările campaniei publicitare și să lanseze promoții pentru clienți noi.

Aici, puteți vedea că mai mult de jumătate din traficul de pe desktop din toate grupurile de canale este clienți care revin. Acest lucru indică importanța lucrului cu o bază loială și a creșterii retenției.

Configurați analizele post-vizualizare

Cu analiza post-vizualizare, puteți evalua influența activității media asupra numărului de comenzi.

Statisticile de afișări sunt încărcate în BigQuery din Google Campaign Manager și sunt detaliate până la utilizatorul individual (ID-ul clientului). Raportul compară segmente ale celor care au văzut și ale celor care nu au văzut reclame media. Ca urmare, putem evalua efectul incremental al afișărilor media asupra canalelor de performanță și acțiunilor vizate pe site și în aplicația mobilă.

De exemplu, echipa a aflat că conversiile la comenzi de la cei care au văzut videoclipuri și bannere au fost cu 42% mai mari decât pentru cei care nu le-au văzut. Datorită analizelor post-vizionare, au stabilit și că audiența celor care au văzut publicitate media a adus venituri duble.

În viitor, echipa intenționează să dezvolte raportare pe mai multe platforme. Primul pas este de a evalua impactul traficului web asupra conversiilor aplicațiilor prin conectarea datelor aplicației mobile și site-ului web. O astfel de raportare va crea o înțelegere completă a valorii canalelor de publicitate și va evalua impactul acestora unul asupra celuilalt. De asemenea, va ajuta la luarea deciziilor de management cu privire la dezvoltarea canalelor de interacțiune cu clienții și la ajustarea strategiei de comunicare de marketing.