Reklam maliyetlerini yarıya indirirken yatırım getirisini 2,5 kat artırma

Pek çok işletme, reklam etkinliğinin zamanında ve doğru bir şekilde değerlendirilmesinin gerekli olduğu karmaşık bir satış hunisine sahiptir, aksi takdirde bütçe boşa gidecektir. Bununla birlikte, tıbbi projeler için, tüm müşteri temas noktalarını dikkate alabilen bir pazarlama analitiği sisteminin uygulanması en zor görevlerden biridir.

Bu durumda, ayakta tıbbi bakım konusunda uzmanlaşmış bir aile hekimliği klinik zinciri için OWOX BI ekibi tarafından sağlanan çözümü açıklıyoruz. Müşterilere teletıp hizmeti veren ve internet üzerinden tıbbi tedavi sağlayan 11 klinik bulunmaktadır. Şirket, tuğla-harç kliniklerini teletıp için daha fazla ek yapmak için bu tür bir hizmeti ölçeklendirmeyi planlıyor.

Çoğu tıbbi proje gibi, klinik de karmaşık çok düzeyli bir huniye sahiptir ve hedeflenmeyen trafiğin yaklaşık %80'ini alır. Ayrıca, müşteriler klinikle genellikle birden fazla kanal üzerinden etkileşime girer: çevrimiçi, telefonda ve çevrimdışı. Bu nedenle, yalnızca web analitiği araçlarını ve standart pazarlama KPI'larını kullanarak pazarlama kanallarının performansını değerlendirmek zordur.

Hangi pazarlama kanallarının hedeflenen potansiyel müşterileri yönlendirdiğini anlamak için bir pazarlama analitiği sistemi kurulmasına karar verildi. Şirketin uzmanları, hedeflenen lider olarak sigorta nedeniyle değil, şirkete gelen özel kişileri seçti.

Pazarlama ekibi kendi başına iki tür kanal oluşturdu: organik (organik trafik türü değil) ve organik olmayan.

Organik kanallar, pazarlamacıların doğrudan etkileyemediği kanallardır. Diyelim ki bir hasta kliniğe evine yakın olduğu için ya da arkadaşlarının önerdiği şekilde geldi.

Organik olmayan kanallar, pazarlamacıların kanal verimliliğini kontrol ederek etkileyebilecekleri kanallardır:

• Arama reklamları.
• SEO.
• Pazaryerleri: İnsanların doktor bulmasını sağlayan platformlar.
• Navigasyon hizmetleri ve yer etiketleri.

Kliniğin hunisi aşağıdaki aşamalardan oluşur:

Şirketin aldığı tüm olası satışların %80'i telefon görüşmeleridir. Arayanların %85'i IVR aşamasından geçer. Sesli mesajları dinledikten sonra, arayanların bir kısmı, genellikle sabahları operatör eksikliği nedeniyle sırada beklemek zorunda kalıyor. Arayanların %90'ı ikinci aşamada hattan geçer.

Bir operatörle konuşan kişilerin %50-60'ı servis siparişi vermek için şirkete başvurur (3. aşama). Diğerleri bir soruyu cevaplamak, fiyatlandırma hakkında bilgi almak vb. İçin ararlar. Hizmet sipariş edenlerin %50-60'ının yaklaşık yarısı doktor randevusu için kaydolur (4. aşama). Bu tür insanların sadece %20'si gerçekten kliniğe gider (5. Aşama).

Kliniğe gelen müşterilerin yaklaşık %30'u sigorta sahipleri gibi pazarlamacıların hedef kitlesi değildir. Son olarak, pazarlamacıların çabalarından etkilenen insanların %60'ı aslında yeni hastalardır (aşama 7). Sonuç olarak, yeni müşterilerin yalnızca %8'i dönüşüm gerçekleştiriyor.

Telefon görüşmesi ücreti yaklaşık 8 dolar. Böyle çok seviyeli bir huniye sahip olan CAC, 91$ civarındayken, iş marjı ortalama %20-30'dur. Marjı artırmak için klinikteki pazarlamacılar, en çok hedeflenen trafiği hangi kanalların getirdiğini öğrenmeye ve bunlara daha fazla yatırım yapmaya karar verdi.

Başlangıç ​​olarak, pazarlama analitiğini uygulamak için farklı sistemlerde toplanan ve depolanan tüm verilerin birleştirilmesi gerekiyordu:

• Google Analytics'ten kullanıcı davranışı verileri.
• Çağrı izleme hizmetinden gelen telefon görüşmesi verileri.
• Doktor randevuları, hastalar ve CRM sisteminden elde edilen satış gelirlerine ilişkin veriler.

CRM sistemi, diğer sistemlerden veri almak için API olmaması gibi bir dizi sınırlama nedeniyle verileri birleştirmek için en iyi seçenek değildi. Bu nedenle şirket, uygun maliyetli ve uygulanması kolay olduğu için OWOX BI Pipeline aracılığıyla tüm verileri toplamak için Google BigQuery'yi kullandı.

Kliniğin veri akış şeması aşağıdadır:

Şimdi verilerin bu şema etrafında nasıl dolaştığına geçelim.

Google Analytics'te çevrimiçi kullanıcı eylemlerine ilişkin verileri almak için kliniğin web sitesinde gerekli metrik sistem uygulandı. Uzmanlar ayrıca, kullanıcı davranışını Google BigQuery'ye göndermek için OWOX BI Pipeline'ı kurdu ve ham örneklenmemiş verilere neredeyse gerçek zamanlı erişim sağladı.

OWOX BI Pipeline ayrıca uzmanların klinik için otomatik maliyet verisi içe aktarımını ayarlamasına izin verdi. Facebook'tan gelen veriler önce Google Analytics'e gönderilir. Ardından, Google Analytics'te bu veriler Google Ads verileriyle birleştirilir (yerel entegrasyon nedeniyle Google Analytics'e gider). Ardından, tüm birleştirilmiş maliyet verileri, kullanıcı davranışı verileri ve hastaların gerçek klinik ziyaretleri hakkındaki bilgilerle birleştirilebileceği Google BigQuery'ye aktarılır.

Çağrıları izlemek için CallTouch kullanıldı. Şu şekilde çalışır: birisi web sitesine gelir, bir iletişim telefon numarası görür (her reklam kampanyası için benzersizdir) ve kliniği arar. Çağrı bittiğinde, çağrı izleme servisi çağrı kaynağını, aracını ve anahtar kelimeyi sağlar. Calltouch zaten klinik sistemiyle entegre olduğu için, aramalarla ilgili veriler neredeyse anında kliniğe ulaşıyor ve burada doktor randevularıyla bağlantı kuruyor. Ardından, bu veriler Measurement Protocol aracılığıyla otomatik olarak Google BigQuery'ye aktarılır.

Google BigQuery'deki tüm verileri birleştiren ekip, klinik için Google E-Tablolar ve Data Studio'da raporları yapılandırdı. Pazarlamacılar bu raporları kullanarak tüm reklam çabalarının performansını izleyebilirler.

Yukarıdaki üst düzey raporun bir örneğini görebilirsiniz. Pazarlamacılar bunu, reklam kanallarının ve kanallardaki belirli kampanyaların performansını analiz etmek için kullanır. Örneğin, 1000'den fazla TBM reklamı Marka , Coğrafi ve Ziyaret kartlarına bölünmüştür. Tabloda, TBM reklam gruplarının her birine ne kadar para harcandığını ve kliniğin bunlardan ne gibi sonuçlar elde ettiğini bulabilirsiniz: arama başına toplam sayı ve maliyetler, kliniğe bir ziyaret ve yeni bir hasta.

Pazarlamacılar, doğrudan web sitesine yapılan ziyaretler de dahil olmak üzere tüm kanalları izler ve hatta gürültülü aramalar için özel bir parametreye sahiptir (yukarıdaki tabloda kod çalışmıyor ). Çağrı takip sistemi arızalanırsa ve web sitesinde telefon numarası değiştirilmezse, bu tür aramalar yine de rapora gelir. Bu sayede telefon görüşmesi hataları takip edilebilir ve arama takip hatalarına zamanında tepki verilmesi sağlanır.

Pazarlamacılar artık her kanalı dikkatlice kontrol ediyor ve gerekirse en etkili ve en az etkili kanallar için daha ayrıntılı raporlar oluşturuyor.

Data Studio kontrol paneli, reklam kanallarında oturum, çağrı ve yeni hasta sayısındaki değişiklikleri izlemenize olanak tanır. Böyle bir rapor aynı zamanda toplam harcamaları tıklama başına maliyetle, toplam çağrı sayısını arama başına maliyetle, toplam yeni hasta sayısıyla ve yeni hasta başına maliyetle karşılaştırmayı sağlar.

• Para kaydedildi. Uygulanan pazarlama analitiği sistemi, şirketin pazarlama stratejisini değiştirmesine yardımcı oldu. Şimdi şirket, arama ağı reklamlarına ve SEO'ya pek güvenmiyor, çünkü bu kanallar çok fazla kaynak gerektiriyor, ancak ölçeklenemiyor ve elde edilen raporlardan görüldüğü gibi istenen geliri sağlayamıyor. Bu nedenle pazarlamacılar, tüm ek arama ağı reklam kampanyalarını durdurdu ve yalnızca en başarılı olanları bıraktı. Şimdi, klinik daha önce hafife alınan diğer kanallara daha fazla yatırım yapıyor: iyi para getirebilecek navigasyon platformları. Ayrıca, daha küçük bir bütçeyle yeni reklam biçimlerinin aktif testleri var. Sonuç olarak şirket, satışlarda herhangi bir azalma olmadan belirli kanalların yatırım getirisini 2,5 kattan fazla artırdı ve reklam maliyetlerini iki kat azalttı.
• Finans departmanı ile daha iyi iletişim . Reklam kanallarından elde edilen maliyet ve gelir raporları ile kliniğin pazarlamacıları artık pazarlama bütçesini daha hızlı ve daha kolay onaylayabilmektedir. Bu aynı zamanda finans ekibiyle daha iyi bir ilişki kurulmasına da yardımcı olur.