Estudo de caso: Como automatizar relatórios de marketing no negócio de restaurantes

Com a ajuda da agência de marketing e dos produtos OWOX BI, os profissionais de marketing da cadeia de restaurantes atualizaram totalmente seu sistema de análise.

São 57 restaurantes e pontos de entrega, que servem tanto a culinária japonesa quanto a italiana. Em conexão com o dimensionamento e diversificação do negócio, o departamento de marketing enfrentou novas tarefas:

• Entenda quais atividades publicitárias trazem novos usuários para o site e aplicativo móvel e quanto custa atrair um cliente. Eles tiveram que combinar dados do site, aplicativo móvel e sistema de CRM para descobrir isso.
• Receba relatórios de desempenho rápidos e compare o desempenho real com a previsão. Para isso, eles precisavam automatizar os relatórios de marketing.
• Avalie o impacto incremental das impressões de mídia nos canais de desempenho e nas atividades direcionadas do site e do aplicativo móvel. Para fazer isso, eles mesclaram dados brutos no nível do ID do cliente com impressões do Campaign Manager.

Vamos ver como eles realizaram cada uma dessas tarefas e dar alguns conselhos para aqueles que estão começando no caminho da automação de marketing.

Observação: todos os relatórios apresentados no artigo são baseados em um conjunto de dados de teste.

A equipe criou análises avançadas com base em OWOX BI, Google BigQuery e Power BI. Esquematicamente, o sistema fica assim:

OWOX BI importa dados de custo de todos os sistemas de publicidade, bem como dados brutos de sites do Google Analytics e dados de aplicativos da AppsFlyer. Em seguida, ele transmite todos esses dados para o Google BigQuery.

O Google BigQuery também recebe métricas de previsão que os especialistas da agência calculam na interface usando a linguagem R.

No Google BigQuery, os dados são processados ​​e mesclados usando visualizações e consultas programadas.

Por fim, os dados são visualizados no Power BI.

A equipe se concentrou em três relatórios pelos quais eles podem acompanhar as métricas necessárias:

• Relatório básico de gestão para o sistema de balanced scorecard
• Relatório sobre como atrair usuários para o site
• Relatório sobre como atrair usuários para o aplicativo

Eles desenvolveram uma Matriz de Impacto – uma hierarquia de métricas – para determinar em quais métricas focar e em quais casos. Eles também usaram a metodologia do balanced scorecard para monitorar os dados de previsão. Como resultado, eles receberam um relatório que permite:

• entender quais métricas estão à frente e quais estão por trás do plano
• acompanhar os principais KPIs que têm pesos diferentes para o negócio (CPO, CR, Receita, CTR)
• prever KPIs

Na arquitetura do relatório, podem ser distinguidos três níveis: o nível de negócios, o nível de KPI e o nível detalhado.

Nível de negócios

Nesse nível, você pode ver o plano versus o fato para métricas de negócios cruciais.

A partir dos dados acima, a equipe pode concluir que o CR KPI foi superado em 43%. Ao mesmo tempo, o volume de tráfego e as conversões não atingiram os valores planejados. Um CR alto pode indicar um bom site e UX de aplicativo – há poucas quedas e os usuários convertem bem. No entanto, é necessário aumentar o volume de tráfego para garantir o volume de vendas necessário.

Nível de KPI

Com base no relatório em nível de KPI, os profissionais de marketing analisam posicionamentos eficientes e ineficientes do ponto de vista de CR e indicadores de custo - isso permite dividir rapidamente o orçamento entre os canais para cumprir o plano geral.

O relatório ilustra a correspondência de nível superior de KPIs planejados e reais (CR, Visitas, Receita, Transações) com os valores de previsão. Por exemplo, você pode ver que o plano para o volume geral de tráfego do site não foi atendido, mas isso é compensado pelo maior CR no tráfego orgânico e direto. Assim, é necessário aumentar o CR do tráfego pago (tipo CPC) com uma otimização mais dinâmica ou um aumento no preço de compra. A equipe também pode precisar aumentar a compra de tráfego pago em princípio para cumprir o plano geral de tráfego.

Nível detalhado

Nesse nível, os profissionais de marketing analisam a dinâmica das métricas por região e tipo de dispositivo – isso também ajuda a redirecionar o orçamento para o que funciona melhor.

A partir dos dados acima, pode-se concluir que a equipe perdeu o plano em termos de número total de transações e CR para o determinado período de análise em 5,5%. Ao mesmo tempo, o tráfego de desktop e móvel mostra aproximadamente a mesma tendência de ficar atrás do volume de conversões (desktop caiu 5,7%, mobile 5,6%). Assim, ambos os tipos de dispositivos geram um número igual de conversões. Mas para otimizar, o tráfego na seção CR deve ser analisado.

Aqui, pode-se observar que o tráfego mobile (1,8%) e o tráfego tablet (2,8%) apresentaram os menores CRs em dezembro. Como o tráfego de celular gera o mesmo número de conversões que o tráfego de desktop e provavelmente é mais barato, os profissionais de marketing podem tentar otimizar o tráfego de celular comprando tráfego de melhor qualidade para aumentar seu CR.

Este gráfico ilustra o plano de desempenho para o tráfego nas cidades. Com informações sobre os volumes comprados, é possível concluir onde o baixo desempenho é crítico e impacta na eficácia de todas as campanhas.

Graças a esses relatórios, a equipe pôde dividir todas as compras em clientes novos e antigos. Isso possibilitou a exclusão de clientes recorrentes de campanhas publicitárias para novos clientes, reduzindo assim o CPO em todos os canais. Ao ver as estatísticas na seção de canais para usuários recorrentes e novos simultaneamente, os profissionais de marketing conseguiram entender quais fontes geram mais novos pedidos e inclinam o orçamento a seu favor. Nas fontes onde prevalecem as compras repetidas, reduziram o orçamento, reduzindo assim o CPO total planejado.

Aliás, os principais KPIs nesses relatórios são calculados com base nos dados do CRM.

O relatório acima demonstra que o maior número de novas compras para todo o tráfego do site é liderado por inst_kz (81,82%), Facebook Ads (43,45%), mobrain_int (31,25%) e gomobile_int (30,38%). Como, em geral, a empresa possui um público ativo e fiel e um alto percentual de cobertura de mercado, fica claro porque alguns sites levam clientes que já fizeram pedido pelo menos uma vez no aplicativo. Para maior eficiência e execução do KPI de Aquisição de Clientes, a equipe pode tentar excluir o público ativo do CRM nas configurações da campanha publicitária e lançar promoções para novos clientes.

Aqui, você pode ver que mais da metade do tráfego de desktop em todos os grupos de canais é de clientes recorrentes. Isso indica a importância de trabalhar com uma base leal e aumentar a retenção.

Com a análise pós-visualização, você pode avaliar a influência da atividade de mídia no número de pedidos.

As estatísticas de impressão são enviadas para o BigQuery a partir do Google Campaign Manager e são detalhadas para o usuário individual (ID do cliente). O relatório compara segmentos daqueles que viram e daqueles que não viram anúncios de mídia. Como resultado, podemos avaliar o efeito incremental das impressões de mídia nos canais de desempenho e ações direcionadas no site e no aplicativo móvel.

Por exemplo, a equipe descobriu que as conversões para pedidos de quem viu vídeos e banners foram 42% maiores do que para quem não viu. Devido à análise pós-visualização, eles também determinaram que o público daqueles que viram a publicidade na mídia trouxe o dobro da receita.

No futuro, a equipe planeja desenvolver relatórios multiplataforma. A primeira etapa é avaliar o impacto do tráfego da Web nas conversões de aplicativos vinculando os dados do aplicativo móvel e do site. Esses relatórios criarão uma compreensão completa do valor dos canais de publicidade e avaliarão seu impacto um no outro. Também ajudará a tomar decisões gerenciais sobre o desenvolvimento de canais de interação com o cliente e ajustar a estratégia de comunicação de marketing.