레스토랑 비즈니스에서 마케팅 보고를 자동화하는 방법

마케팅 대행사 및 OWOX BI 제품의 도움으로 레스토랑 체인의 마케팅 담당자는 분석 시스템을 완전히 업데이트했습니다.

일본 요리와 이탈리아 요리를 모두 제공하는 57개의 레스토랑과 배달 서비스 장소가 있습니다. 비즈니스의 확장 및 다각화와 관련하여 마케팅 부서는 다음과 같은 새로운 작업에 직면했습니다.

• 어떤 광고 활동이 신규 사용자를 웹사이트 및 모바일 애플리케이션으로 끌어들이고 클라이언트를 유치하는 데 드는 비용을 이해합니다. 이를 파악하기 위해 웹사이트, 모바일 애플리케이션, CRM 시스템의 데이터를 결합해야 했습니다.
• 빠른 성능 보고서를 받고 실제 성능을 예측과 비교합니다. 이를 위해 마케팅 보고를 자동화해야 했습니다.
• 성능 채널과 대상 웹 사이트 및 모바일 애플리케이션 활동에 대한 미디어 노출의 증분 영향을 평가합니다. 이를 위해 고객 ID 수준의 원시 데이터를 Campaign Manager의 노출과 병합했습니다.

그들이 이러한 각 작업을 어떻게 수행했는지 살펴보고 이제 막 마케팅 자동화 경로를 시작하는 사람들에게 몇 가지 조언을 제공하십시오.

참고: 기사에 제시된 모든 보고서는 테스트 데이터 세트를 기반으로 합니다.

팀은 OWOX BI, Google BigQuery 및 Power BI를 기반으로 고급 분석을 구축했습니다. 개략적으로 시스템은 다음과 같습니다.

OWOX BI는 Google Analytics의 원시 웹사이트 데이터와 AppsFlyer의 애플리케이션 데이터뿐만 아니라 모든 광고 시스템의 비용 데이터를 가져옵니다. 그런 다음 이 모든 데이터를 Google BigQuery로 전송합니다.

Google BigQuery는 대행사 전문가가 R 언어를 사용하여 인터페이스에서 계산하는 예측 측정항목도 수신합니다.

Google BigQuery 내에서 데이터는 보기 및 예약된 쿼리를 사용하여 처리되고 병합됩니다.

마지막으로 데이터는 Power BI에서 시각화됩니다.

팀은 필요한 메트릭을 추적할 수 있는 세 가지 보고서에 중점을 두었습니다.

• 균형 성과표 시스템에 대한 기본 관리 보고서
• 웹사이트에 사용자 유치에 대한 보고서
• 애플리케이션에 대한 사용자 유치 보고서

그들은 어떤 측정 기준과 어떤 경우에 집중해야 하는지 결정하기 위해 측정 기준의 계층 구조인 영향 매트릭스를 개발했습니다. 그들은 또한 균형성과표 방법론을 사용하여 예측 데이터를 모니터링했습니다. 그 결과 다음과 같은 보고서를 받았습니다.

• 어떤 측정항목이 계획보다 앞서고 어떤 측정항목이 뒤에 있는지 이해
• 비즈니스에 대해 가중치가 다른 주요 KPI 추적(CPO, CR, 수익, CTR)
• KPI 예측

보고서 구조에서 비즈니스 수준, KPI 수준 및 세부 수준의 세 가지 수준을 구분할 수 있습니다.

비즈니스 수준

이 수준에서 중요한 비즈니스 지표에 대한 계획과 사실을 확인할 수 있습니다.

위의 데이터에서 팀은 CR KPI가 43% 초과했다는 결론을 내릴 수 있습니다. 동시에 트래픽 양과 전환수가 계획된 값에 도달하지 못했습니다. 높은 CR은 우수한 웹사이트 및 애플리케이션 UX를 나타낼 수 있습니다. 저하가 거의 없고 사용자가 잘 전환합니다. 그러나 필요한 판매량을 확보하려면 트래픽 양을 늘려야 합니다.

KPI 수준

KPI 수준 보고서를 기반으로 마케터는 CR 및 비용 지표의 관점에서 효율적인 배치와 비효율적인 배치를 분석합니다. 이를 통해 채널 간에 예산을 신속하게 분할하여 일반 계획을 이행할 수 있습니다.

이 보고서는 예측 값에 대한 계획 및 실제 KPI(CR, 방문, 수익, 거래)의 상위 수준 대응을 보여줍니다. 예를 들어 전체 웹사이트 트래픽 양에 대한 계획이 충족되지 않았음을 알 수 있지만 이는 유기적 및 직접 트래픽에서 더 높은 CR로 상쇄됩니다. 따라서 보다 다이내믹한 최적화를 통해 유료 트래픽(CPC 방식)의 CR을 높이거나 구매 가격을 높여야 합니다. 또한 팀은 일반 트래픽 계획을 이행하기 위해 원칙적으로 유료 트래픽 구매를 늘려야 할 수도 있습니다.

세부 수준

이 수준에서 마케터는 지역 및 장치 유형별로 메트릭의 역학을 살펴봅니다. 이는 또한 예산을 더 효과적인 것으로 리디렉션하는 데 도움이 됩니다.

위의 데이터에서 주어진 분석 기간 동안의 총 트랜잭션 수 및 CR 측면에서 팀이 계획을 5.5% 놓쳤다는 결론을 내릴 수 있습니다. 동시에 데스크톱 및 모바일 트래픽 모두 전환수보다 뒤쳐지는 경향이 거의 동일합니다(데스크톱은 5.7%, 모바일은 5.6% 감소). 따라서 두 기기 유형 모두 같은 수의 전환을 가져옵니다. 그러나 최적화하려면 CR 섹션의 트래픽을 분석해야 합니다.

여기서 모바일 트래픽(1.8%)과 태블릿 트래픽(2.8%)이 12월에 가장 낮은 CR을 보인 것을 알 수 있습니다. 모바일 트래픽은 데스크톱 트래픽과 거의 동일한 수의 전환을 가져오며 더 저렴하기 때문에 마케터는 CR을 높이기 위해 더 나은 품질의 트래픽을 구매하여 모바일 트래픽을 최적화할 수 있습니다.

이 그래프는 도시 간 트래픽에 대한 성능 계획을 보여줍니다. 구입한 볼륨에 대한 정보를 사용하여 성능 저하가 중요하고 모든 캠페인의 효과에 영향을 미치는 위치를 결정할 수 있습니다.

이러한 보고서 덕분에 팀은 모든 구매를 신규 고객과 재방문 고객으로 나눌 수 있었습니다. 이를 통해 신규 고객을 위한 광고 캠페인에서 재방문 고객을 제외할 수 있어 모든 채널에서 CPO를 줄일 수 있었습니다. 채널 섹션에서 재방문 사용자와 신규 사용자에 대한 통계를 동시에 확인함으로써 마케터는 어떤 소스가 더 많은 신규 주문을 유도하고 예산을 자신에게 유리한 방향으로 기울일 수 있는지 이해할 수 있었습니다. 반복 구매가 많은 소스에서는 예산을 줄임으로써 계획된 총 CPO를 줄였습니다.

그런데 이 보고서의 주요 KPI는 CRM 데이터를 기반으로 계산됩니다.

위의 보고서는 웹사이트의 모든 트래픽 중 가장 많은 수의 신규 구매가 inst_kz(81.82%), Facebook Ads(43.45%), mobrain_int(31.25%) 및 gomobile_int(30.38%)에 의해 주도되었음을 보여줍니다. 일반적으로 회사는 적극적이고 충성도가 높은 청중과 시장 점유율이 높기 때문에 일부 웹 사이트가 애플리케이션에서 이미 한 번 이상 주문한 고객을 이끄는 이유가 분명합니다. 고객 확보 KPI의 효율성과 실행을 높이기 위해 팀은 광고 캠페인 설정에서 활성 CRM 대상을 제외하고 신규 고객을 위한 프로모션을 시작할 수 있습니다.

여기에서 모든 채널 그룹의 데스크톱 트래픽 중 절반 이상이 재방문 고객임을 알 수 있습니다. 이는 충성도 높은 기반과 함께 작업하고 유지율을 높이는 것이 중요함을 나타냅니다.

조회 후 분석을 통해 미디어 활동이 주문 수에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.

노출 통계는 Google Campaign Manager에서 BigQuery로 업로드되며 개별 사용자(클라이언트 ID)까지 자세히 설명됩니다. 이 보고서는 미디어 광고를 본 사람과 보지 않은 사람의 세그먼트를 비교합니다. 결과적으로 우리는 웹사이트와 모바일 애플리케이션에서 성능 채널과 대상 작업에 대한 미디어 노출의 증분 효과를 평가할 수 있습니다.

예를 들어, 팀은 비디오와 배너를 본 사람들이 보지 않은 사람들보다 주문으로의 전환이 42% 더 높다는 사실을 알게 되었습니다. 시청 후 분석으로 인해 그들은 또한 미디어 광고를 본 사람들의 시청자가 두 배의 수입을 가져왔다고 판단했습니다.

앞으로 이 팀은 교차 플랫폼 보고를 개발할 계획입니다. 첫 번째 단계는 모바일 애플리케이션과 웹사이트 데이터를 연결하여 웹 트래픽이 애플리케이션 전환에 미치는 영향을 평가하는 것입니다. 이러한 보고는 광고 채널의 가치를 완전히 이해하고 서로에 미치는 영향을 평가합니다. 또한 고객 상호 작용 채널 개발에 대한 관리 결정을 내리고 마케팅 커뮤니케이션 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다.