Cum se calculează costul de livrare și ROMI având în vedere comenzile achiziționate

Provocarea comună pentru comercianții cu amănuntul este costul de livrare, deoarece uneori poate fi neprofitabil. Unele dintre comenzile pe care compania le livrează pe cheltuiala proprie nu sunt de fapt achiziționate de clienți la punctul de livrare. Prin urmare, clientul nostru a decis să calculeze cât cheltuia de fapt pentru livrare și publicitate în fiecare regiune.

În acest caz, descriem soluția oferită de echipa OWOX BI pentru un mare retailer de modă din segmentul mijlociu care a avut dificultăți în calcularea costului de livrare și ROMI luând în considerare comenzile achiziționate.

Echipa de marketing a dorit să rezolve două probleme principale:

1. Aflați ROMI real al campaniilor de publicitate luând în considerare comenzile achiziționate pentru a aloca mai eficient bugetul pe canale.
2. Calculați costurile de expediere în funcție de regiune pentru a găsi regiuni în care lanțul nu este profitabil să livreze mărfuri pe cheltuiala noastră și să concentrați eforturile de marketing pe alte regiuni mai promițătoare.

Pentru a atrage trafic și a crește conversiile, sunt folosite multe canale, cum ar fi publicitatea contextuală, CPA (TrackAd), e-mailul și altele. Costurile de publicitate sunt calculate folosind diferite metodologii și stocate în diverse servicii. În plus, retailerul oferă mai multe opțiuni de livrare și, în unele cazuri, livrează comenzile pe cheltuiala proprie. Costurile de transport depind de regiune și de greutatea achiziției. Bani sunt cheltuiți și pe publicitate în diferite regiuni, ceea ce crește costul implementării. Pentru a analiza în mod regulat toate costurile de vânzare a mărfurilor în diferite regiuni, tablourile de bord ar trebui să fie construite pe date reale, ținând cont de comenzile achiziționate.

La plasarea unei comenzi online, clienții au mai multe opțiuni de plată: plătiți pe site, plătiți în rate, plătiți la livrarea prin curier sau plătiți la ridicarea comenzii de la o locație de ridicare. În ultimele două cazuri, clienții pot încerca marfa și pot alege să cumpere doar o parte dintr-o comandă. Prin urmare, veniturile care pot fi văzute din comenzile create pe site sunt semnificativ mai mari decât veniturile reale care se încasează din comenzile achiziționate.

Datele despre comenzile livrate, completate și achiziționate sunt, de asemenea, stocate în diferite sisteme. Pentru a înțelege ce produse sunt achiziționate cel mai des, dacă campaniile publicitare dau roade și dacă livrarea în anumite regiuni este profitabilă, echipa de marketing trebuia să compileze toate datele noastre într-un singur raport.

Pentru a stabili o analiză avansată, am apelat la partenerul nostru CROC, un integrator B2B care lucrează cu clienți din 42 de țări de aproximativ 30 de ani. Cu ajutorul OWOX BI, echipa CROC a reușit să colecteze date din diferite puncte de contact și să construiască tablouri de bord care ne-au furnizat informațiile lipsă.

De la finalizare până la achiziție poate dura până la trei săptămâni, așa că folosim un raport bazat pe date online pentru a lua decizii operaționale privind alocarea bugetului:

Cu toate acestea, nu toate comenzile plasate pe site sunt achiziționate. De fapt, aceasta este o problemă pentru majoritatea comercianților de modă. În linii mari, un client poate alege articole cu un cost total de 500 de euro, dar poate cumpăra mărfuri în valoare de doar 150 de euro. Un raport bazat pe date complete arată imaginea reală: ce procent din bunuri sunt achiziționate și câți bani ne sunt aduși de anumite canale.

De exemplu, dacă te uiți la ROMI-ul bing/cpc, atunci în primul raport vedem o cifră de 419,46%, iar în al doilea vedem 115,97%. Diferența este de aproape 3,5 ori.

Prin urmare, la sfârșitul lunii, echipa de marketing analizează raportul complet de date și ajustează tarifele pentru luna următoare pentru a lua în considerare rambursarea. Raportul privind parametrii de livrare ajută la determinarea în ce regiuni există mai multe comenzi și decupează regiunile neprofitabile:

Folosind un site web și un raport de categorii, specialiștii în marketing analizează ce produse sunt cel mai bine vândute pe anumite site-uri web, care site-uri ar trebui să investească mai mult și care site-uri necesită timp și nu aduc profit:

Întrucât retailerul are multe activități legate de e-mailuri, a fost nevoie și de a înțelege care campanie funcționează cel mai bine și încurajează utilizatorul să finalizeze achiziția. Datorită raportului privind datele MindBox, agenții de marketing văd toate părțile canalului din momentul în care a fost trimis un e-mail până în momentul achiziției.

Perspective obținute din acest raport:

1. Rata de conversie a e-mailurilor trimise înainte de achiziția reală este în medie de 0,2%.
2. Cel mai mare procent de conversii sunt realizate de clienții care primesc e-mailuri de declanșare pentru vizualizări de produse și coșuri abandonate.
3. Unii utilizatori pot deschide un e-mail și pot face o achiziție la șase luni de la primirea e-mailului.

Pasul 1 . Configurați fluxul de date brute folosind OWOX BI pentru a transfera simultan date de pe site la Google BigQuery, pentru a evita eșantionarea datelor și pentru a crea rapoarte cu toți parametrii disponibili.

Pasul 2 . De asemenea, cu ajutorul OWOX BI, marketerii au configurat importul automat al datelor de cost din serviciile de publicitate, astfel încât datele să nu fie îmbinate manual de fiecare dată. În acest fel, datele de cost sunt colectate într-un singur loc și într-un singur format și sunt actualizate automat în mod regulat.

Datele de la Facebook și Criteo sunt transmise direct către Google BigQuery. Folosind streamingul Google Analytics → BigQuery (date de cost), a fost posibil să obțineți și date despre costurile CPA încărcate în Google Analytics de către un serviciu terță parte. Datele de cost Google Ads sunt importate în BigQuery folosind o integrare nativă.

Pasul 3 . Configurați încărcarea datelor campaniei de e-mail folosind o integrare personalizată de OWOX BI.

Pasul 4 . Cu soluția proprie, configurați încărcarea datelor despre tranzacții și livrare din sistemele interne în Google BigQuery.

Iată o schemă a colectării și mișcării datelor:

Pasul 5 . Configurați atribuirea OWOX BI pe baza unui canal cu doi pași de conversie diferiți: plasarea unei comenzi pe site și achiziționarea comenzii. Rezultatul sunt două rapoarte despre eficiența campaniilor de publicitate: un raport doar pe date online și unul pe date complete.

Pasul 6 . Au fost construite mai multe tablouri de bord care au răspuns la întrebări importante.

Ca rezultat al unui proiect comun de configurare a analizelor avansate, echipa de marketing a reușit să creeze rapoarte care i-au ajutat să răspundă la întrebările fără răspuns anterior. Calculul ROMI real, luând în considerare comenzile achiziționate, le-a permis să își distribuie eficient bugetul pe canale. Și înțelegerea cât costă livrarea în fiecare regiune i-a ajutat să decidă în ce regiuni nu erau profitabile să livreze pe cheltuiala lor.

Următorul pas pentru echipa de marketing va fi să finalizeze încărcarea datelor de vânzări în magazinele offline pentru a construi analiza ROPO. Acest lucru va ajuta la urmărirea clară a modului în care activitățile online afectează vânzările offline. Adesea, o campanie care pare ineficientă online conduce clienții către magazinele offline.