Come calcolare il costo di consegna e il ROMI considerando gli ordini acquistati

La sfida comune per i rivenditori è il costo di consegna poiché a volte può non essere redditizio. Alcuni degli ordini che l'azienda consegna a proprie spese non vengono effettivamente acquistati dai clienti al momento della consegna. Pertanto, il nostro cliente ha deciso di calcolare quanto stava effettivamente spendendo per la consegna e la pubblicità in ciascuna regione.

In questo caso, descriviamo la soluzione fornita dal team OWOX BI per un grande rivenditore di moda nel segmento intermedio che ha avuto difficoltà nel calcolo del costo di consegna e del ROMI considerando gli ordini acquistati.

Il team di marketing voleva risolvere due problemi principali:

1. Scopri il ROMI effettivo delle campagne pubblicitarie considerando gli ordini acquistati per allocare in modo più efficace il budget tra i canali.
2. Calcola i costi di spedizione per regione per trovare le regioni in cui non è redditizio per la catena consegnare merci a nostre spese e concentra gli sforzi di marketing su altre regioni più promettenti.

Per attirare traffico e aumentare le conversioni, vengono utilizzati molti canali come pubblicità contestuale, CPA (TrackAd), e-mail e altri. Le spese pubblicitarie sono calcolate con diverse metodologie e memorizzate nei vari servizi. Inoltre, il rivenditore offre diverse opzioni di spedizione e, in alcuni casi, consegna gli ordini a proprie spese. Le spese di spedizione dipendono dalla regione e dal peso dell'acquisto. Il denaro viene speso anche per la pubblicità in varie regioni, il che aumenta i costi di implementazione. Per analizzare regolarmente tutti i costi di vendita delle merci in diverse regioni, i dashboard dovrebbero essere costruiti su dati effettivi, tenendo conto degli ordini acquistati.

Quando effettuano un ordine online, i clienti hanno diverse opzioni di pagamento: pagare sul sito Web, pagare a rate, pagare alla consegna tramite corriere o pagare al ritiro dell'ordine presso un punto di ritiro. Negli ultimi due casi, i clienti possono provare la merce e possono scegliere di acquistare solo una parte di un ordine. Pertanto, le entrate che possono essere viste dagli ordini creati sul sito Web sono significativamente superiori alle entrate effettive che vengono ricevute dagli ordini acquistati.

Anche i dati sugli ordini consegnati, evasi e acquistati vengono archiviati in diversi sistemi. Per capire quali prodotti vengono acquistati più spesso, se le campagne pubblicitarie danno i loro frutti e se la consegna in determinate regioni è redditizia, il team di marketing doveva compilare tutti i nostri dati in un unico rapporto.

Per impostare l'analisi avanzata, ci siamo rivolti al nostro partner CROC, un integratore B2B che lavora con clienti in 42 paesi da circa 30 anni. Con l'aiuto di OWOX BI, il team CROC è riuscito a raccogliere dati da diversi punti di contatto e creare dashboard che ci hanno fornito le informazioni mancanti.

Dal checkout all'acquisto possono essere necessarie fino a tre settimane, quindi utilizziamo un rapporto basato sui dati online per prendere decisioni operative sull'allocazione del budget:

Tuttavia, non tutti gli ordini effettuati sul sito web vengono acquistati. In effetti, questo è un problema per la maggior parte dei rivenditori di moda. In parole povere, un cliente può prelevare articoli con un costo totale di 500 euro ma acquistare solo 150 euro di merce. Un report basato su dati completi mostra il quadro reale: quale percentuale di merce viene acquistata e quanto denaro ci viene portato da canali specifici.

Ad esempio, se si osserva la ROMI di bing/cpc, nel primo report si vede una cifra del 419,46% e nel secondo si vede il 115,97%. La differenza è quasi 3,5 volte.

Pertanto, alla fine del mese, il team di marketing esamina il rapporto completo dei dati e adegua le tariffe per il mese successivo per considerare la riscattabilità. Il rapporto sui parametri di consegna aiuta a determinare in quali regioni ci sono più ordini e tagliare le regioni non redditizie:

Utilizzando un sito Web e un rapporto di categoria, gli esperti di marketing analizzano quali prodotti sono più venduti su determinati siti Web, quali siti Web dovrebbero investire di più e quali siti Web richiedono tempo e non portano profitto:

Poiché il rivenditore ha molte attività legate alle e-mail, era necessario anche capire quale campagna funziona meglio e incoraggiare l'utente a completare l'acquisto. Grazie al report sui dati di MindBox, i marketer vedono tutte le parti del funnel dal momento in cui è stata inviata un'e-mail al momento dell'acquisto.

Approfondimenti ottenuti da questo rapporto:

1. Il tasso di conversione delle e-mail inviate prima dell'acquisto effettivo è in media dello 0,2%.
2. La percentuale maggiore di conversioni viene effettuata dai clienti che ricevono invii di trigger per visualizzazioni di prodotti e carrelli abbandonati.
3. Alcuni utenti possono aprire un'e-mail ed effettuare un acquisto sei mesi dopo aver ricevuto l'e-mail.

Passaggio 1 . Configura lo streaming di dati grezzi utilizzando OWOX BI per trasferire simultaneamente i dati dal sito Web a Google BigQuery, evitare il campionamento dei dati e creare report con tutti i parametri disponibili.

Passaggio 2 . Inoltre, con l'aiuto di OWOX BI, gli esperti di marketing impostano l'importazione automatica dei dati sui costi dai servizi pubblicitari in modo che i dati non vengano uniti ogni volta manualmente. In questo modo, i dati sui costi vengono raccolti in un unico luogo e in un unico formato e vengono aggiornati automaticamente regolarmente.

I dati di Facebook e Criteo vengono trasmessi direttamente a Google BigQuery. Utilizzando lo streaming di Google Analytics → BigQuery (Cost Data), è stato anche possibile ottenere i dati sui costi CPA caricati su Google Analytics da un servizio di terze parti. I dati sui costi di Google Ads vengono importati in BigQuery utilizzando un'integrazione nativa.

Passaggio 3 . Imposta il caricamento dei dati della campagna e-mail utilizzando un'integrazione personalizzata di OWOX BI.

Passaggio 4 . Con la propria soluzione, configura il caricamento dei dati di transazione e consegna dai sistemi interni a Google BigQuery.

Ecco uno schema della raccolta e del movimento dei dati:

Passaggio 5 . Imposta l'attribuzione OWOX BI in base a un funnel con due diversi passaggi di conversione: effettuare un ordine sul sito Web e acquistare l'ordine. Il risultato sono due report sull'efficacia delle campagne pubblicitarie: uno solo sui dati online e uno sui dati completi.

Passaggio 6 . Sono stati creati diversi dashboard che hanno risposto a domande importanti.

Come risultato di un progetto congiunto per configurare l'analisi avanzata, il team di marketing è stato in grado di creare report che li hanno aiutati a rispondere a domande senza risposta in precedenza. Il calcolo del ROMI reale, considerando gli ordini acquistati, ha permesso loro di distribuire efficientemente il proprio budget tra i canali. E capire quanto costa consegnare a ciascuna regione li ha aiutati a decidere quali regioni non erano redditizie consegnare a proprie spese.

Il prossimo passo per il team di marketing sarà finalizzare il caricamento dei dati di vendita nei negozi offline per costruire l'analisi ROPO. Ciò contribuirà a monitorare chiaramente come le attività online influiscono sulle vendite offline. Spesso, una campagna che sembra inefficace online porta i clienti a negozi offline.