ケーススタディ：レストランビジネスでのマーケティングレポートを自動化する方法

マーケティングエージェンシーとOWOXBI製品の助けを借りて、レストランチェーンのマーケターは分析システムを完全に更新しました。

57のレストランと配達サービスの場所があり、日本料理とイタリア料理の両方を提供しています。 ビジネスの拡大と多様化に関連して、マーケティング部門は新しい課題に直面しました。

• どのような広告活動が新しいユーザーをウェブサイトやモバイルアプリケーションにもたらすのか、そしてクライアントを引き付けるのにどれくらいの費用がかかるのかを理解します。 これを理解するには、Webサイト、モバイルアプリケーション、CRMシステムのデータを組み合わせる必要がありました。
• 高速なパフォーマンスレポートを受け取り、実際のパフォーマンスを予測と比較します。 このため、彼らはマーケティングレポートを自動化する必要がありました。
• メディアのインプレッションがパフォーマンスチャネルとターゲットを絞ったWebサイトおよびモバイルアプリケーションのアクティビティに与える影響を評価します。 これを行うために、クライアントIDレベルの生データをキャンペーンマネージャーからのインプレッションとマージしました。

彼らがこれらの各タスクをどのように達成したかを見て、マーケティング自動化の道を歩み始めたばかりの人々にアドバイスを与えましょう。

注：この記事に記載されているすべてのレポートは、テストデータセットに基づいています。

チームは、OWOX BI、Google BigQuery、およびPowerBIに基づいて高度な分析を構築しました。 概略的には、システムは次のようになります。

OWOX BIは、すべての広告システムからコストデータをインポートし、GoogleAnalyticsから生のWebサイトデータとAppsFlyerからアプリケーションデータをインポートします。 次に、このすべてのデータをGoogleBigQueryに送信します。

Google BigQueryは、代理店の専門家がR言語を使用してインターフェースで計算する予測指標も受け取ります。

Google BigQuery内では、データはビューとスケジュールされたクエリを使用して処理およびマージされます。

最後に、データはPowerBIで視覚化されます。

チームは、必要なメトリックを追跡できる3つのレポートに焦点を合わせました。

• バランススコアカードシステムの基本的な管理レポート
• Webサイトへのユーザーの誘致に関するレポート
• アプリケーションへのユーザーの誘致に関するレポート

彼らは、どのメトリクスに焦点を当て、どのケースに焦点を当てるかを決定するために、インパクトマトリックス（メトリクスの階層）を開発しました。 また、バランススコアカード手法を使用して予測データを監視しました。 その結果、彼らは次のことを可能にするレポートを受け取りました。

• どの指標が計画より進んでいて、どれが遅れているかを理解する
• ビジネスのウェイトが異なる主要KPI（CPO、CR、収益、CTR）を追跡する
• KPIを予測する

レポートアーキテクチャでは、ビジネスレベル、KPIレベル、および詳細レベルの3つのレベルを区別できます。

ビジネスレベル

このレベルでは、重要なビジネス指標の計画と事実を確認できます。

上記のデータから、チームはCR KPIを43％超えたと結論付けることができます。 同時に、トラフィック量とコンバージョンは計画値に達しませんでした。 CRが高い場合は、ウェブサイトとアプリケーションのUXが優れていることを示している可能性があります。ディップはほとんどなく、ユーザーは適切にコンバージョンを達成しています。 ただし、必要な販売量を確保するためには、トラフィック量を増やす必要があります。

KPIレベル

KPIレベルのレポートに基づいて、マーケターはCRとコスト指標の観点から効率的および非効率的な配置を分析します。これにより、チャネル間で予算をすばやく分割して、一般的な計画を実行できます。

レポートは、計画および実際のKPI（CR、訪問、収益、トランザクション）と予測値の上位レベルの対応を示しています。 たとえば、Webサイト全体のトラフィック量の計画が達成されなかったことがわかりますが、これは、オーガニックトラフィックと直接トラフィックのCRが高いことで相殺されています。 したがって、より動的な最適化や購入価格の上昇により、有料トラフィック（CPCタイプ）のCRを高める必要があります。 チームはまた、一般的な交通計画を遂行するために、原則として有料交通の購入を増やす必要があるかもしれません。

詳細レベル

このレベルでは、マーケターは地域やデバイスの種類ごとに指標のダイナミクスを確認します。これは、予算をより効果的なものにリダイレクトするのにも役立ちます。

上記のデータから、チームは、特定の分析期間のトランザクションの総数とCRの点で計画を5.5％逃したと結論付けることができます。 同時に、デスクトップとモバイルの両方のトラフィックは、コンバージョン数に遅れをとるほぼ同じ傾向を示しています（デスクトップは5.7％減少し、モバイルは5.6％減少しました）。 したがって、両方のデバイスタイプは同じ数の変換をもたらします。 ただし、最適化するには、CRセクションのトラフィックを分析する必要があります。

ここでは、モバイルトラフィック（1.8％）とタブレットトラフィック（2.8％）が12月に最も低いCRを示したことがわかります。 モバイルトラフィックはデスクトップトラフィックと同じ数のコンバージョンをもたらし、おそらくより安価であるため、マーケターはより高品質のトラフィックを購入してCRを増やすことにより、モバイルトラフィックの最適化を試みることができます。

このグラフは、都市間のトラフィックのパフォーマンス計画を示しています。 購入したボリュームに関する情報を使用して、パフォーマンスの低下が重要であり、すべてのキャンペーンの効果に影響を与える場所を結論付けることができます。

これらのレポートのおかげで、チームはすべての購入を新規顧客とリピーターに分けることができました。 これにより、リピーターを新規顧客の広告キャンペーンから除外することが可能になり、すべてのチャネルでCPOが削減されました。 マーケターは、リピーターと新規ユーザーのチャネルセクションの統計を同時に確認することで、どのソースがより多くの新規注文を促進し、予算を有利に傾けるかを理解することができました。 繰り返し購入するソースでは、予算が削減され、それによって計画されたCPOの合計が削減されました。

ちなみに、これらのレポートの主なKPIは、CRMデータに基づいて計算されています。

上記のレポートは、ウェブサイトからのすべてのトラフィックの新規購入の最大数が、inst_kz（81.82％）、Facebook Ads（43.45％）、mobrain_int（31.25％）、およびgomobile_int（30.38％）によって導かれていることを示しています。 一般に、同社にはアクティブで忠実なオーディエンスがあり、市場カバレッジの割合が高いため、一部のWebサイトが、アプリケーションで少なくとも1回注文した顧客をリードしている理由は明らかです。 顧客獲得KPIの効率と実行を向上させるために、チームは広告キャンペーン設定でアクティブなCRMオーディエンスを除外し、新規顧客向けのプロモーションを開始することができます。

ここでは、すべてのチャネルグループのデスクトップトラフィックの半分以上がリピーターであることがわかります。 これは、忠実な基盤と協力し、定着率を高めることの重要性を示しています。

ポストビュー分析を使用すると、注文数に対するメディアアクティビティの影響を評価できます。

表示回数の統計情報は、GoogleキャンペーンマネージャーからBigQueryにアップロードされ、個々のユーザー（クライアントID）まで詳細に表示されます。 レポートでは、メディア広告を見た人と見なかった人のセグメントを比較しています。 その結果、ウェブサイトやモバイルアプリケーションでのパフォーマンスチャネルやターゲットを絞ったアクションに対するメディアインプレッションの増分効果を評価できます。

たとえば、チームは、動画やバナーを見た人からの注文へのコンバージョンが、見なかった人よりも42％高いことを知りました。 視聴後の分析により、彼らはまた、メディア広告を見た人々の聴衆が2倍の収入をもたらしたと判断しました。

将来的には、チームはクロスプラットフォームのレポートを開発する予定です。 最初のステップは、モバイルアプリケーションとWebサイトのデータをリンクすることにより、アプリケーションのコンバージョンに対するWebトラフィックの影響を評価することです。 このようなレポートは、広告チャネルの価値を完全に理解し、それらが相互に与える影響を評価します。 また、顧客との対話チャネルの開発に関する管理上の決定を下し、マーケティングコミュニケーション戦略を調整するのにも役立ちます。