Как рассчитать стоимость доставки и ROMI с учетом купленных заказов

Общей проблемой для ритейлеров является стоимость доставки, поскольку иногда она может быть невыгодной. Некоторые заказы, которые компания доставляет за свой счет, фактически не покупаются клиентами в момент доставки. Поэтому наш клиент решил посчитать, сколько он реально тратит на доставку и рекламу в каждом регионе.

В данном случае мы описываем решение, предоставленное командой OWOX BI для крупного фэшн-ритейлера среднего сегмента, у которого возникли проблемы с расчетом стоимости доставки и ROMI с учетом купленных заказов.

Маркетинговая команда хотела решить две основные проблемы:

1. Узнайте реальный ROMI рекламных кампаний с учетом купленных заказов, чтобы эффективнее распределять бюджет по каналам.
2. Рассчитать стоимость доставки по регионам, чтобы найти регионы, в которые сети невыгодно доставлять товары за свой счет, и сосредоточить маркетинговые усилия на других, более перспективных регионах.

Для привлечения трафика и повышения конверсии используется множество каналов, таких как контекстная реклама, CPA (TrackAd), электронная почта и другие. Расходы на рекламу рассчитываются с использованием разных методологий и хранятся в различных сервисах. Кроме того, ритейлер предлагает несколько вариантов доставки, а в некоторых случаях доставляет заказы за свой счет. Стоимость доставки зависит от региона и веса покупки. Деньги также тратятся на рекламу в различных регионах, что увеличивает стоимость внедрения. Чтобы регулярно анализировать все затраты на продажу товаров в разных регионах, дашборды должны строиться на фактических данных с учетом купленных заказов.

При оформлении онлайн-заказа у клиентов есть несколько вариантов оплаты: оплата на сайте, оплата в рассрочку, оплата при доставке курьером или оплата при получении заказа в пункте самовывоза. В последних двух случаях покупатели могут примерить товар и купить только часть заказа. Таким образом, доход, который можно увидеть от заказов, созданных на сайте, значительно выше, чем фактический доход, полученный от купленных заказов.

Данные о доставленных, выполненных и купленных заказах также хранятся в разных системах. Чтобы понять, какие товары покупают чаще всего, окупаются ли рекламные кампании и выгодна ли доставка в определенные регионы, команде маркетинга понадобилось собрать все наши данные в один отчет.

Для настройки расширенной аналитики мы обратились к нашему партнеру КРОК — B2B-интегратору, который около 30 лет работает с клиентами в 42 странах мира. С помощью OWOX BI команде КРОК удалось собрать данные с разных точек взаимодействия и построить дашборды, которые предоставили нам недостающую информацию.

От оформления заказа до покупки может пройти до трех недель, поэтому мы используем отчет на основе онлайн-данных для принятия оперативных решений по распределению бюджета:

Однако не все заказы, размещенные на сайте, оплачиваются. На самом деле, это проблема для большинства модных ритейлеров. Грубо говоря, клиент может выбрать товары общей стоимостью 500 евро, но купить товар только на 150 евро. Отчет, основанный на полных данных, показывает реальную картину: какой процент товаров закупается и сколько денег поступает к нам по конкретным каналам.

Например, если посмотреть на ROMI bing/cpc, то в первом отчете мы видим цифру 419,46%, а во втором — 115,97%. Разница почти в 3,5 раза.

Поэтому в конце месяца маркетинговая команда просматривает отчет с полными данными и корректирует ставки на следующий месяц с учетом возможности погашения. Отчет по параметрам доставки помогает определить, в каких регионах больше заказов и отсечь убыточные регионы:

Используя отчет по веб-сайтам и категориям, маркетологи анализируют, какие товары лучше всего продаются на определенных веб-сайтах, в какие веб-сайты следует вкладывать больше средств, а какие веб-сайты требуют времени и не приносят прибыли:

Поскольку у ритейлера много действий, связанных с электронными письмами, также необходимо было понять, какая кампания работает лучше всего и побуждает пользователя совершить покупку. Благодаря отчету по данным MindBox маркетологи видят все части воронки от момента отправки письма до момента покупки.

Выводы, полученные из этого отчета:

1. Коэффициент конверсии писем, отправленных до фактической покупки, составляет в среднем 0,2%.
2. Наибольший процент конверсий совершают клиенты, которые получают триггерные рассылки о просмотрах товаров и брошенных корзинах.
3. Некоторые пользователи могут открыть электронное письмо и совершить покупку через шесть месяцев после получения электронного письма.

Шаг 1 . Настройте поток сырых данных с помощью OWOX BI, чтобы одновременно передавать данные с сайта в Google BigQuery, избежать выборки данных и строить отчеты со всеми доступными параметрами.

Шаг 2 . Также с помощью OWOX BI маркетологи настроили автоматический импорт данных о затратах из рекламных сервисов, чтобы данные не сливались каждый раз вручную. Таким образом, данные о затратах собираются в одном месте и в едином формате и регулярно автоматически обновляются.

Данные из Facebook и Criteo передаются напрямую в Google BigQuery. С помощью потоковой передачи Google Analytics → BigQuery (Cost Data) также можно было получить данные о стоимости CPA, загруженные в Google Analytics сторонним сервисом. Данные о расходах Google Ads импортируются в BigQuery с помощью встроенной интеграции.

Шаг 3 . Настройте загрузку данных email-кампании с помощью пользовательской интеграции от OWOX BI.

Шаг 4 . С помощью собственного решения настройте загрузку данных о транзакциях и доставке из внутренних систем в Google BigQuery.

Вот схема сбора и перемещения данных:

Шаг 5 . Настройте атрибуцию OWOX BI на основе воронки с двумя разными этапами конверсии: оформление заказа на сайте и покупка заказа. В результате получается два отчета об эффективности рекламных кампаний: один отчет только по онлайн-данным и один по полным данным.

Шаг 6 . Было построено несколько дашбордов, которые отвечали на важные вопросы.

В результате совместного проекта по настройке расширенной аналитики команда маркетинга смогла построить отчеты, которые помогли им ответить на ранее остававшиеся без ответа вопросы. Расчет реального ROMI с учетом купленных заказов позволил им эффективно распределить свой бюджет по каналам. А понимание того, сколько стоит доставка в каждый регион, помогло им решить, в какие регионы невыгодно доставлять за свой счет.

Следующим шагом маркетинговой команды будет завершение загрузки данных о продажах в офлайн-магазинах для построения ROPO-анализа. Это поможет четко отслеживать, как онлайн-активности влияют на офлайн-продажи. Часто кампания, которая кажется неэффективной в Интернете, приводит покупателей в офлайн-магазины.