Restoran işletmesinde pazarlama raporlaması nasıl otomatikleştirilir?

Pazarlama ajansı ve OWOX BI ürünlerinin yardımıyla, restoran zincirindeki pazarlamacılar analitik sistemlerini tamamen güncelledi.

Hem Japon hem de İtalyan mutfağı sunan 57 restoran ve teslimat hizmeti noktası bulunmaktadır. İşletmenin ölçeklenmesi ve çeşitlendirilmesiyle bağlantılı olarak, pazarlama departmanı yeni görevlerle karşı karşıya kaldı:

• Hangi reklam faaliyetlerinin web sitesine ve mobil uygulamaya yeni kullanıcılar getirdiğini ve bir müşteriyi çekmenin ne kadara mal olduğunu anlayın. Bunu anlamak için web sitesinden, mobil uygulamadan ve CRM sisteminden gelen verileri birleştirmek zorunda kaldılar.
• Hızlı performans raporları alın ve gerçek performansı tahminle karşılaştırın. Bunun için pazarlama raporlamasını otomatikleştirmeleri gerekiyordu.
• Medya gösterimlerinin performans kanalları ve hedeflenen web sitesi ve mobil uygulama faaliyetleri üzerindeki artan etkisini değerlendirin. Bunu yapmak için, müşteri kimliği düzeyindeki ham verileri Campaign Manager'dan gelen gösterimlerle birleştirdiler.

Bu görevlerin her birini nasıl başardıklarını görelim ve pazarlama otomasyonu yoluna yeni başlayanlara bazı tavsiyeler verelim.

Not: Makalede sunulan tüm raporlar bir test veri setine dayanmaktadır.

Ekip, OWOX BI, Google BigQuery ve Power BI tabanlı gelişmiş analizler oluşturdu. Şematik olarak, sistem şöyle görünür:

OWOX BI, tüm reklamcılık sistemlerinden maliyet verilerinin yanı sıra Google Analytics'ten ham web sitesi verilerini ve AppsFlyer'dan uygulama verilerini içe aktarır. Ardından tüm bu verileri Google BigQuery'ye iletir.

Google BigQuery, ajans uzmanlarının arayüzde R dilini kullanarak hesapladığı tahmin metriklerini de alır.

Google BigQuery içinde veriler, görünümler ve planlanmış sorgular kullanılarak işlenir ve birleştirilir.

Son olarak, veriler Power BI'da görselleştirilir.

Ekip, gerekli ölçümleri takip edebilecekleri üç rapora odaklandı:

• Dengeli puan kartı sistemi için temel yönetim raporu
• Kullanıcıları web sitesine çekmeye ilişkin rapor
• Kullanıcıları uygulamaya çekmeye ilişkin rapor

Hangi metriklere hangi durumlarda odaklanılacağını belirlemek için bir Etki Matrisi (bir metrik hiyerarşisi) geliştirdiler. Tahmin verilerini izlemek için dengeli puan kartı metodolojisini de kullandılar. Sonuç olarak, aşağıdakilere izin veren bir rapor aldılar:

• hangi metriklerin ileride ve hangilerinin planın gerisinde olduğunu anlayın
• işletme için farklı ağırlıklara sahip ana KPI'ları takip edin (CPO, CR, Revenue, CTR)
• KPI'ları tahmin et

Rapor mimarisinde üç seviye ayırt edilebilir: iş seviyesi, KPI seviyesi ve detaylı seviye.

İş seviyesi

Bu seviyede, önemli iş ölçütleri için planı ve gerçeği görebilirsiniz.

Yukarıdaki verilerden ekip, CR TPG'sinin %43 oranında aşıldığı sonucuna varabilir. Aynı zamanda trafik hacmi ve dönüşümler de planlanan değerlere ulaşamadı. Yüksek bir CR, iyi bir web sitesi ve uygulama kullanıcı deneyimine işaret edebilir — birkaç düşüş vardır ve kullanıcılar iyi dönüşüm sağlar. Ancak, gerekli satış hacmini sağlamak için trafik hacmini artırmak gerekir.

KPI seviyesi

Pazarlamacılar, KPI düzeyindeki rapora dayanarak, verimli ve verimsiz yerleşimleri CR ve maliyet göstergeleri açısından analiz eder - bu, genel planı yerine getirmek için bütçeyi kanallar arasında hızlı bir şekilde bölmeye olanak tanır.

Rapor, planlanan ve gerçekleşen KPI'ların (CR, Ziyaretler, Gelir, İşlemler) tahmin değerlerine üst düzey karşılıklarını gösterir. Örneğin, genel web sitesi trafik hacmi planının karşılanmadığını görebilirsiniz, ancak bu, organik ve doğrudan trafikte daha yüksek CR ile dengelenir. Buna göre, ücretli trafiğin (TBM türü) CR'sini daha dinamik bir optimizasyonla veya daha yüksek bir satın alma fiyatıyla artırmak gerekir. Ekibin ayrıca genel trafik planını yerine getirmek için prensipte ücretli trafik alımını artırması gerekebilir.

Ayrıntılı seviye

Bu düzeyde, pazarlamacılar bölge ve cihaz türüne göre metriklerin dinamiklerine bakar — bu aynı zamanda bütçenin daha iyi sonuç veren şeylere yönlendirilmesine de yardımcı olur.

Yukarıdaki verilerden, ekibin verilen analiz dönemi için toplam işlem sayısı ve CR açısından planı %5,5 oranında ıskaladığı sonucuna varılabilir. Aynı zamanda, hem masaüstü hem de mobil trafik, dönüşüm hacminin gerisinde kalma konusunda yaklaşık olarak aynı eğilimi gösteriyor (masaüstü %5,7, mobil %5,6 düştü). Buna göre, her iki cihaz tipi de eşit sayıda dönüşüm sağlar. Ancak optimize etmek için CR bölümündeki trafiğin analiz edilmesi gerekir.

Burada Aralık ayında mobil trafik (%1,8) ve tablet trafiğinin (%2,8) en düşük CR'leri gösterdiği görülmektedir. Mobil trafik, masaüstü trafiğiyle aynı sayıda dönüşüm getirdiğinden ve muhtemelen daha ucuz olduğundan, pazarlamacılar, CR'sini artırmak için daha kaliteli trafik satın alarak mobil trafiği optimize etmeye çalışabilir.

Bu grafik, şehirler arası trafik için performans planını göstermektedir. Satın alınan hacimlerle ilgili bilgilerle, düşük performansın nerede kritik olduğu ve tüm kampanyaların etkinliğini etkilediği sonucuna varmak mümkündür.

Ekip, bu raporlar sayesinde tüm satın alımları yeni ve geri gelen müşteriler olarak ayırabildi. Bu, geri dönen müşterilerin yeni müşterilere yönelik reklam kampanyalarından çıkarılmasını mümkün kıldı ve böylece tüm kanallarda CPO'yu düşürdü. Pazarlamacılar, kanallar bölümünde geri gelen ve yeni kullanıcılara yönelik istatistikleri aynı anda görerek, hangi kaynakların daha fazla yeni sipariş getirdiğini anlayabildi ve bütçeyi kendi lehlerine çevirebildi. Tekrarlanan satın almaların geçerli olduğu kaynaklarda, bütçeyi düşürerek planlanan toplam CPO'yu azaltırlar.

Bu arada bu raporlardaki ana KPI'lar CRM verilerine göre hesaplanıyor.

Yukarıdaki rapor, web sitesinden gelen tüm trafik için en fazla sayıda yeni satın alma işleminin inst_kz (%81,82), Facebook Reklamları (%43,45), mobrain_int (%31,25) ve gomobile_int (%30,38) tarafından yapıldığını göstermektedir. Genel olarak, şirketin aktif ve sadık bir kitlesi ve yüksek bir pazar kapsamı yüzdesi olduğundan, bazı web sitelerinin uygulamada en az bir kez sipariş vermiş olan müşterileri neden yönlendirdiği açıktır. Ekip, Müşteri Edinme KPI'sinin daha fazla verimli olması ve yürütülmesi için reklam kampanyası ayarlarında aktif CRM hedef kitlesini hariç tutmayı deneyebilir ve yeni müşteriler için promosyonlar başlatabilir.

Burada, tüm kanal gruplarındaki masaüstü trafiğinin yarısından fazlasının geri dönen müşteriler olduğunu görebilirsiniz. Bu, sadık bir tabanla çalışmanın ve elde tutmayı artırmanın önemine işaret ediyor.

Görüntüleme sonrası analitik ile medya etkinliğinin sipariş sayısı üzerindeki etkisini değerlendirebilirsiniz.

Gösterim istatistikleri, Google Campaign Manager'dan BigQuery'ye yüklenir ve bireysel kullanıcıya (müşteri kimliği) kadar detaylandırılır. Rapor, medya reklamlarını gören ve görmeyenlerin segmentlerini karşılaştırır. Sonuç olarak, web sitesinde ve mobil uygulamada medya gösterimlerinin performans kanalları ve hedeflenen eylemler üzerindeki artımlı etkisini değerlendirebiliriz.

Örneğin ekip, video ve afişleri görenlerin sipariş dönüşümlerinin, görmeyenlere göre %42 daha yüksek olduğunu öğrendi. Görüntüleme sonrası analitik sayesinde, medya reklamlarını görenlerin izleyici kitlesinin geliri iki katına çıkardığını da belirlediler.

Ekip, gelecekte platformlar arası raporlama geliştirmeyi planlıyor. İlk adım, mobil uygulama ve web sitesi verilerini bağlayarak web trafiğinin uygulama dönüşümleri üzerindeki etkisini değerlendirmektir. Bu tür raporlama, reklam kanallarının değerinin tam olarak anlaşılmasını sağlayacak ve birbirleri üzerindeki etkilerini değerlendirecektir. Ayrıca, müşteri etkileşimi kanallarının geliştirilmesi hakkında yönetim kararlarının alınmasına ve pazarlama iletişimi stratejisinin ayarlanmasına yardımcı olacaktır.