購入注文を考慮した配送料とROMIの計算方法

小売業者にとっての一般的な課題は、場合によっては不採算になる可能性があるため、配送コストです。 会社が自費で配達する注文の一部は、配達の時点で顧客が実際に購入したものではありません。 そのため、クライアントは、各地域で実際に配信と広告に費やした金額を計算することにしました。

このケースでは、OWOX BIチームが、購入した注文を考慮して配送コストとROMIの計算に問題を抱えていた、ミッドセグメントの大手ファッション小売業者に提供するソリューションについて説明します。

マーケティングチームは、2つの主要な問題を解決したいと考えていました。

1. チャネル間でより効果的に予算を割り当てるために、購入した注文を考慮した広告キャンペーンの実際のROMIを学びます。
2. 地域ごとの送料を計算して、チェーンが自費で商品を配送するのに利益がない地域を見つけ、他のより有望な地域にマーケティング活動を集中させます。

トラフィックを引き付けてコンバージョンを増やすために、コンテンツターゲット広告、CPA（TrackAd）、電子メールなどの多くのチャネルが使用されます。 広告費用は、さまざまな方法論を使用して計算され、さまざまなサービスに保存されます。 さらに、小売業者はいくつかの配送オプションを提供しており、場合によっては、自己負担で注文を配送します。 送料は地域と購入の重量によって異なります。 さまざまな地域での広告にもお金が使われているため、実装コストが高くなります。 さまざまな地域で商品を販売するためのすべてのコストを定期的に分析するには、購入した注文を考慮して、実際のデータに基づいてダッシュボードを作成する必要があります。

オンライン注文の場合、顧客にはいくつかの支払いオプションがあります。Webサイトでの支払い、分割払い、宅配便での配達時の支払い、または集荷場所での集荷時の支払いです。 後者の2つのケースでは、顧客は商品を試して、注文の一部だけを購入することを選択できます。 したがって、Webサイトで作成された注文から確認できる収益は、購入した注文から受け取った実際の収益よりも大幅に高くなります。

配達、履行、購入された注文に関するデータも、さまざまなシステムに保存されます。 どの製品が最も頻繁に購入されるか、広告キャンペーンが効果を発揮するかどうか、特定の地域への配信が有益かどうかを理解するために、マーケティングチームはすべてのデータを1つのレポートにまとめる必要がありました。

高度な分析を設定するために、私たちはパートナーのCROCに頼りました。これは、42か国のクライアントと約30年間協力してきたB2Bインテグレーターです。 OWOX BIの助けを借りて、CROCチームはさまざまなタッチポイントからデータを収集し、不足している情報を提供するダッシュボードを構築することができました。

チェックアウトから購入まで最大3週間かかることがあるため、オンラインデータに基づくレポートを使用して、予算の割り当てに関する運用上の決定を行います。

ただし、Webサイトで行われたすべての注文が購入されるわけではありません。 実際、これはほとんどのファッション小売業者にとって問題です。 大まかに言えば、顧客は合計500ユーロの商品を選ぶことができますが、150ユーロ相当の商品しか購入できません。 完全なデータに基づくレポートは、実際の状況を示しています。つまり、購入された商品の割合と、特定のチャネルによってもたらされた金額です。

たとえば、bing / cpcのROMIを見ると、最初のレポートでは419.46％の数値が表示され、2番目のレポートでは115.97％の数値が表示されます。 違いはほぼ3.5倍です。

したがって、月末に、マーケティングチームは完全なデータレポートを確認し、翌月のレートを調整して償還可能性を検討します。 配送パラメータに関するレポートは、注文が多い地域を特定し、不採算地域を切り取るのに役立ちます。

マーケターは、Webサイトとカテゴリのレポートを使用して、特定のWebサイトで最も売れている製品、より多くの投資を行う必要があるWebサイト、時間がかかり利益をもたらさないWebサイトを分析します。

小売業者は電子メールに関連する多くの活動を行っているため、どのキャンペーンが最も効果的であるかを理解し、ユーザーに購入を完了するように促すことも必要でした。 MindBoxデータに関するレポートのおかげで、マーケターは、電子メールが送信された瞬間から購入の瞬間まで、目標到達プロセスのすべての部分を見ることができます。

このレポートから得られた洞察：

1. 実際の購入前に送信された電子メールの変換率は平均0.2％です。
2. コンバージョンの最大の割合は、商品の閲覧や放棄されたカートのトリガーメールを受け取った顧客によって行われます。
3. 一部のユーザーは、メールを開いて、メールを受信して​​から6か月後に購入できます。

ステップ1 。 OWOX BIを使用して生データストリーミングを設定し、ウェブサイトからGoogle BigQueryにデータを同時に転送し、データサンプリングを回避し、使用可能なすべてのパラメーターを使用してレポートを作成します。

ステップ2 。 また、OWOX BIの助けを借りて、マーケターは広告サービスからのコストデータの自動インポートを設定し、データが毎回手動でマージされないようにしました。 このように、コストデータは1つの場所で単一の形式で収集され、定期的に自動的に更新されます。

FacebookとCriteoからのデータはGoogleBigQueryに直接送信されます。 Google Analytics→BigQuery（Cost Data）ストリーミングを使用して、サードパーティのサービスによってCPAコストデータをGoogleAnalyticsにアップロードすることもできました。 Google広告の費用データは、ネイティブ統合を使用してBigQueryにインポートされます。

ステップ3 。 OWOX BIによるカスタム統合を使用して、電子メールキャンペーンデータのアップロードを設定します。

ステップ4 。 独自のソリューションを使用して、内部システムからGoogleBigQueryへのトランザクションおよび配信データのアップロードを構成します。

データの収集と移動のスキームは次のとおりです。

ステップ5 。 ウェブサイトでの注文と注文の購入という2つの異なる変換手順を使用して、目標到達プロセスに基づいてOWOXBIアトリビューションを設定します。 その結果、広告キャンペーンの効果に関する2つのレポートが作成されます。1つはオンラインデータのみに関するレポートで、もう1つは完全なデータに関するレポートです。

ステップ6 。 重要な質問に答えるいくつかのダッシュボードが作成されました。

高度な分析を構成するための共同プロジェクトの結果、マーケティングチームは、これまで回答されていなかった質問に回答するのに役立つレポートを作成することができました。 購入した注文を考慮した実際のROMIの計算により、チャネル間で予算を効率的に配分することができました。 また、各地域への配送にかかる費用を理解することで、どの地域に自費で配送するのが不採算であるかを判断するのに役立ちました。

マーケティングチームの次のステップは、ROPO分析を構築するために、オフラインストアでの販売データのアップロードを完了することです。 これは、オンライン活動がオフライン販売にどのように影響するかを明確に追跡するのに役立ちます。 多くの場合、オンラインでは効果がないと思われるキャンペーンにより、顧客はオフラインストアに誘導されます。