Como calcular o custo de entrega e ROMI considerando pedidos comprados

O desafio comum para os varejistas é o custo de entrega, pois às vezes pode não ser lucrativo. Alguns dos pedidos que a empresa entrega às suas próprias custas não são realmente comprados pelos clientes no ponto de entrega. Por isso, nosso cliente decidiu calcular quanto estava realmente gastando com entrega e publicidade em cada região.

Neste caso, descrevemos a solução fornecida pela equipe de BI da OWOX para um grande varejista de moda no segmento médio que tinha desafios com o cálculo do custo de entrega e ROMI considerando os pedidos comprados.

A equipe de marketing queria resolver dois problemas principais:

1. Aprenda o ROMI real das campanhas publicitárias considerando os pedidos comprados para alocar o orçamento com mais eficiência entre os canais.
2. Calcule os custos de envio por região para encontrar regiões onde não é lucrativo para a cadeia entregar mercadorias às nossas próprias custas e concentrar os esforços de marketing em outras regiões mais promissoras.

Para atrair tráfego e aumentar as conversões, muitos canais são usados, como publicidade contextual, CPA (TrackAd), e-mail, entre outros. Os custos de publicidade são calculados através de diferentes metodologias e armazenados em diversos serviços. Além disso, o varejista oferece várias opções de envio e, em alguns casos, entrega os pedidos por conta própria. Os custos de envio dependem da região e do peso da compra. O dinheiro também é gasto em publicidade em várias regiões, o que aumenta o custo de implementação. Para analisar regularmente todos os custos de venda de mercadorias em diferentes regiões, os painéis devem ser construídos com dados reais, levando em consideração os pedidos comprados.

Ao fazer um pedido online, os clientes têm várias opções de pagamento: pagar no site, parcelar, pagar na entrega pelo correio ou pagar na retirada do pedido no local de retirada. Nos dois últimos casos, os clientes podem experimentar a mercadoria e optar por comprar apenas parte de um pedido. Portanto, a receita que pode ser vista dos pedidos criados no site é significativamente maior do que a receita real recebida dos pedidos comprados.

Os dados sobre pedidos entregues, preenchidos e comprados também são armazenados em diferentes sistemas. Para entender quais produtos são comprados com mais frequência, se as campanhas publicitárias compensam e se a entrega para determinadas regiões é lucrativa, a equipe de marketing precisava compilar todos os nossos dados em um relatório.

Para configurar análises avançadas, recorremos ao nosso parceiro CROC, um integrador B2B que trabalha com clientes em 42 países há cerca de 30 anos. Com a ajuda do OWOX BI, a equipe CROC conseguiu coletar dados de diferentes pontos de contato e construir dashboards que nos forneceram as informações que faltavam.

Da finalização da compra à compra pode levar até três semanas, por isso usamos um relatório baseado em dados online para tomar decisões operacionais sobre alocação de orçamento:

No entanto, nem todos os pedidos feitos no site são comprados. Na verdade, esse é um problema para a maioria dos varejistas de moda. Grosso modo, um cliente pode escolher itens com um custo total de 500 euros, mas comprar apenas 150 euros em mercadorias. Um relatório baseado em dados completos mostra a imagem real: qual porcentagem de mercadorias é comprada e quanto dinheiro é trazido para nós por canais específicos.

Por exemplo, se você olhar para o ROMI do bing/cpc, então no primeiro relatório vemos um valor de 419,46% e no segundo vemos 115,97%. A diferença é de quase 3,5 vezes.

Portanto, no final do mês, a equipe de marketing analisa o relatório de dados completo e ajusta as taxas para o próximo mês para considerar a possibilidade de resgate. O relatório sobre parâmetros de entrega ajuda a determinar em quais regiões há mais pedidos e a eliminar regiões não rentáveis:

Usando um relatório de site e categoria, os profissionais de marketing analisam quais produtos são mais vendidos em determinados sites, quais sites devem investir mais e quais sites demoram e não trazem lucro:

Como o varejista possui muitas atividades relacionadas a e-mails, também foi necessário entender qual campanha funciona melhor e incentiva o usuário a concluir a compra. Graças ao relatório de dados do MindBox, os profissionais de marketing veem todas as partes do funil desde o envio de um e-mail até o momento da compra.

Insights obtidos a partir deste relatório:

1. A taxa de conversão de e-mails enviados antes da compra real é em média de 0,2%.
2. A maior porcentagem de conversões é feita por clientes que recebem correspondências de gatilho para visualizações de produtos e carrinhos abandonados.
3. Alguns usuários podem abrir um e-mail e fazer uma compra seis meses após o recebimento do e-mail.

Etapa 1 . Configure o streaming de dados brutos usando o OWOX BI para transferir dados simultaneamente do site para o Google BigQuery, evitar amostragem de dados e criar relatórios com todos os parâmetros disponíveis.

Etapa 2 . Também com a ajuda do OWOX BI, os profissionais de marketing configuram a importação automática de dados de custo de serviços de publicidade para que os dados não sejam mesclados manualmente a cada vez. Dessa forma, os dados de custos são coletados em um só lugar e em um único formato e são atualizados automaticamente e regularmente.

Os dados do Facebook e Criteo são transmitidos diretamente para o Google BigQuery. Usando o streaming Google Analytics → BigQuery (Cost Data), também foi possível obter dados de custo de CPA carregados no Google Analytics por um serviço de terceiros. Os dados de custo do Google Ads são importados para o BigQuery usando uma integração nativa.

Etapa 3 . Configure o upload de dados de campanha de e-mail usando uma integração personalizada do OWOX BI.

Etapa 4 . Com a solução própria, configure o upload de dados de transações e entregas dos sistemas internos para o Google BigQuery.

Aqui está um esquema da coleta e movimentação de dados:

Etapa 5 . Configure a atribuição OWOX BI com base em um funil com duas etapas de conversão diferentes: fazer um pedido no site e comprar o pedido. O resultado são dois relatórios sobre a eficácia das campanhas publicitárias: um relatório apenas de dados online e outro de dados completos.

Passo 6 . Foram construídos vários dashboards que responderam a questões importantes.

Como resultado de um projeto conjunto para configurar análises avançadas, a equipe de marketing conseguiu criar relatórios que os ajudaram a responder a perguntas anteriormente não respondidas. O cálculo do ROMI real, considerando os pedidos adquiridos, permitiu distribuir eficientemente seu orçamento entre os canais. E entender quanto custa entregar para cada região os ajudou a decidir quais regiões não eram lucrativas para entregar às suas próprias custas.

O próximo passo para a equipe de marketing será finalizar o upload dos dados de vendas nas lojas offline para construir a análise de ROPO. Isso ajudará a rastrear claramente como as atividades online afetam as vendas offline. Muitas vezes, uma campanha que parece ineficaz online leva os clientes a lojas offline.