Jak obliczyć koszt dostawy i ROMI z uwzględnieniem zakupionych zamówień

Częstym wyzwaniem dla detalistów jest koszt dostawy, który czasami może być nieopłacalny. Niektóre zamówienia, które firma dostarcza na własny koszt, nie są w rzeczywistości kupowane przez klientów w punkcie dostawy. Dlatego nasz klient postanowił obliczyć, ile faktycznie wydaje na dostawę i reklamę w każdym regionie.

W tym przypadku opisujemy rozwiązanie dostarczone przez zespół OWOX BI dla dużego detalisty odzieżowego ze średniego segmentu, który miał problemy z kalkulacją kosztów dostawy i ROMI z uwzględnieniem zakupionych zamówień.

Zespół marketingowy chciał rozwiązać dwa główne problemy:

1. Poznaj rzeczywisty ROMI kampanii reklamowych uwzględniających zakupione zamówienia, aby efektywniej alokować budżet między kanałami.
2. Oblicz koszty wysyłki według regionu, aby znaleźć regiony, w których sieć nie opłaca się dostarczać towarów na własny koszt i skoncentrować działania marketingowe na innych, bardziej obiecujących regionach.

Aby przyciągnąć ruch i zwiększyć konwersje, wykorzystuje się wiele kanałów, takich jak reklama kontekstowa, CPA (TrackAd), e-mail i inne. Koszty reklamy są obliczane przy użyciu różnych metodologii i przechowywane w różnych serwisach. Ponadto sprzedawca oferuje kilka opcji wysyłki, a w niektórych przypadkach dostarcza zamówienia na własny koszt. Koszty wysyłki zależą od regionu i wagi zakupu. Pieniądze są również wydawane na reklamę w różnych regionach, co zwiększa koszt wdrożenia. Aby regularnie analizować wszystkie koszty sprzedaży towarów w różnych regionach, dashboardy powinny być budowane na rzeczywistych danych, z uwzględnieniem zakupionych zamówień.

Składając zamówienie online, klienci mają do wyboru kilka opcji płatności: płatność na stronie internetowej, płatność w ratach, płatność przy dostawie kurierem, płatność przy odbiorze zamówienia w punkcie odbioru. W dwóch ostatnich przypadkach klienci mogą przymierzyć towar i zdecydować się na zakup tylko części zamówienia. W związku z tym przychody, które można zobaczyć z zamówień utworzonych w serwisie, są znacznie wyższe niż rzeczywiste przychody, które uzyskuje się z zamówień zakupionych.

Dane o dostarczonych, zrealizowanych i zakupionych zamówieniach są również przechowywane w różnych systemach. Aby zrozumieć, które produkty są kupowane najczęściej, czy kampanie reklamowe się opłacają i czy dostawa do określonych regionów jest opłacalna, zespół marketingowy musiał zebrać wszystkie nasze dane w jednym raporcie.

Aby skonfigurować zaawansowaną analitykę, zwróciliśmy się do naszego partnera CROC, integratora B2B, który od około 30 lat współpracuje z klientami w 42 krajach. Z pomocą OWOX BI zespołowi CROC udało się zebrać dane z różnych punktów styku i zbudować dashboardy, które dostarczyły nam brakujących informacji.

Od kasy do zakupu może potrwać do trzech tygodni, dlatego wykorzystujemy raport oparty na danych online, aby podejmować decyzje operacyjne dotyczące alokacji budżetu:

Jednak nie wszystkie zamówienia złożone w serwisie są kupowane. W rzeczywistości jest to problem większości sprzedawców mody. Z grubsza mówiąc, klient może wybrać produkty o łącznym koszcie 500 euro, ale kupić tylko towar o wartości 150 euro. Raport oparty na pełnych danych pokazuje rzeczywisty obraz: jaki procent towarów jest kupowany i ile pieniędzy trafia do nas konkretnymi kanałami.

Na przykład, jeśli spojrzysz na ROMI bing/cpc, to w pierwszym raporcie widzimy 419,46%, a w drugim 115,97%. Różnica jest prawie 3,5-krotna.

Dlatego pod koniec miesiąca zespół marketingowy przegląda pełny raport danych i dostosowuje stawki na następny miesiąc, aby rozważyć możliwość umorzenia. Raport parametrów dostaw pomaga określić, w których regionach jest więcej zamówień i odciąć regiony nierentowne:

Korzystając z raportu o witrynie i kategorii, marketerzy analizują, które produkty najlepiej sprzedają się w określonych witrynach, które witryny powinny więcej inwestować, a które witryny zabierają czas i nie przynoszą zysku:

Ponieważ detalista ma wiele działań związanych z e-mailami, konieczne było również zrozumienie, która kampania działa najlepiej i zachęca użytkownika do sfinalizowania zakupu. Dzięki raportowi o danych MindBox marketerzy widzą wszystkie części lejka od momentu wysłania e-maila do momentu zakupu.

Informacje uzyskane z tego raportu:

1. Współczynnik konwersji wiadomości e-mail wysłanych przed faktycznym zakupem wynosi średnio 0,2%.
2. Największy odsetek konwersji dokonują klienci, którzy otrzymują maile wyzwalające wyświetlenia produktów i porzucone koszyki.
3. Niektórzy użytkownicy mogą otworzyć wiadomość e-mail i dokonać zakupu sześć miesięcy po otrzymaniu wiadomości e-mail.

Krok 1 . Skonfiguruj strumieniowanie surowych danych za pomocą OWOX BI, aby jednocześnie przesyłać dane ze strony internetowej do Google BigQuery, unikać próbkowania danych i tworzyć raporty ze wszystkimi dostępnymi parametrami.

Krok 2 . Również za pomocą OWOX BI marketerzy ustawiają automatyczny import danych kosztowych z serwisów reklamowych, dzięki czemu dane nie będą za każdym razem ręcznie łączone. W ten sposób dane kosztowe są gromadzone w jednym miejscu i jednym formacie oraz są regularnie aktualizowane.

Dane z Facebooka i Criteo są przesyłane bezpośrednio do Google BigQuery. Korzystając ze strumieniowania Google Analytics → BigQuery (dane o kosztach), możliwe było również uzyskanie danych o kosztach CPA przesłanych do Google Analytics przez usługę zewnętrzną. Dane o kosztach Google Ads są importowane do BigQuery przy użyciu integracji natywnej.

Krok 3 . Skonfiguruj przesyłanie danych kampanii e-mail przy użyciu niestandardowej integracji przez OWOX BI.

Krok 4 . Za pomocą własnego rozwiązania skonfiguruj przesyłanie danych transakcyjnych i dostawczych z systemów wewnętrznych do Google BigQuery.

Oto schemat gromadzenia i przemieszczania danych:

Krok 5 . Skonfiguruj atrybucję OWOX BI w oparciu o lejek z dwoma różnymi krokami konwersji: złożenie zamówienia na stronie i zakup zamówienia. Efektem są dwa raporty o skuteczności kampanii reklamowych: jeden tylko na danych online i jeden na pełnych danych.

Krok 6 . Zbudowano kilka kokpitów, które odpowiadały na ważne pytania.

W wyniku wspólnego projektu konfiguracji zaawansowanej analityki, zespół marketingowy był w stanie zbudować raporty, które pomogły odpowiedzieć na pytania, na które wcześniej nie było odpowiedzi. Obliczenie realnego ROMI z uwzględnieniem zakupionych zamówień pozwoliło na efektywne rozłożenie budżetu pomiędzy kanałami. Zrozumienie, ile kosztuje dostawa do każdego regionu, pomogło im zdecydować, do których regionów nie opłaca się dostarczać na własny koszt.

Kolejnym krokiem zespołu marketingowego będzie sfinalizowanie przesyłania danych sprzedażowych w sklepach stacjonarnych w celu zbudowania analizy ROPO. Pomoże to jasno śledzić, jak działania online wpływają na sprzedaż offline. Często kampania, która wydaje się nieskuteczna w Internecie, prowadzi klientów do sklepów stacjonarnych.