Örnek olay: Restoran işletmesinde pazarlama raporlaması nasıl otomatikleştirilir?

Pazarlama ajansı ve OWOX BI ürünlerinin yardımıyla, restoran zincirindeki pazarlamacılar analitik sistemlerini tamamen güncellediler.

Hem Japon hem de İtalyan mutfağı sunan 57 restoran ve teslimat hizmeti noktası bulunmaktadır. İşletmenin ölçeklenmesi ve çeşitlendirilmesiyle bağlantılı olarak, pazarlama departmanı yeni görevlerle karşı karşıya kaldı:

• Hangi reklam faaliyetlerinin web sitesine ve mobil uygulamaya yeni kullanıcılar getirdiğini ve bir müşteri çekmenin maliyetini anlayın. Bunu anlamak için web sitesinden, mobil uygulamadan ve CRM sisteminden gelen verileri birleştirmeleri gerekiyordu.
• Hızlı performans raporları alın ve gerçek performansı tahminle karşılaştırın. Bunun için pazarlama raporlamasını otomatikleştirmeleri gerekiyordu.
• Medya gösterimlerinin performans kanalları ve hedeflenen web sitesi ve mobil uygulama faaliyetleri üzerindeki artan etkisini değerlendirin. Bunu yapmak için müşteri kimliği düzeyindeki ham verileri Campaign Manager'dan alınan gösterimlerle birleştirdiler.

Bu görevlerin her birini nasıl başardıklarını görelim ve pazarlama otomasyonu yolunda yeni başlayanlara bazı tavsiyelerde bulunalım.

Not: Makalede sunulan tüm raporlar bir test veri kümesine dayanmaktadır.

Ekip, OWOX BI, Google BigQuery ve Power BI'a dayalı gelişmiş analizler oluşturdu. Şematik olarak, sistem şöyle görünür:

OWOX BI, tüm reklam sistemlerinden maliyet verilerinin yanı sıra Google Analytics'ten ham web sitesi verilerini ve AppsFlyer'dan uygulama verilerini içe aktarır. Ardından tüm bu verileri Google BigQuery'ye iletir.

Google BigQuery, ajans uzmanlarının R dilini kullanarak arayüzde hesapladığı tahmin metriklerini de alır.

Google BigQuery içinde veriler, görünümler ve planlanmış sorgular kullanılarak işlenir ve birleştirilir.

Son olarak, veriler Power BI'da görselleştirilir.

Ekip, gerekli metrikleri takip edebilecekleri üç rapora odaklandı:

• Dengeli puan kartı sistemi için temel yönetim raporu
• Kullanıcıları web sitesine çekme hakkında rapor
• Kullanıcıları uygulamaya çekme hakkında rapor

Hangi metriklere hangi durumlarda odaklanılacağını belirlemek için bir Etki Matrisi (bir metrik hiyerarşisi) geliştirdiler. Ayrıca, tahmin verilerini izlemek için dengeli puan kartı metodolojisini kullandılar. Sonuç olarak, aşağıdakileri sağlayan bir rapor aldılar:

• Hangi metriklerin önde, hangilerinin planın arkasında olduğunu anlamak
• iş için farklı ağırlıklara sahip ana KPI'ları takip edin (CPO, CR, Gelir, TO)
• KPI'ları tahmin et

Rapor mimarisinde üç seviye ayırt edilebilir: iş seviyesi, KPI seviyesi ve detaylı seviye.

İş seviyesi

Bu düzeyde, önemli iş metrikleri için plan ile gerçeği görebilirsiniz.

Yukarıdaki verilerden ekip, CR KPI'nın %43 oranında aşıldığı sonucuna varabilir. Aynı zamanda, trafik hacmi ve dönüşümler planlanan değerlere ulaşmadı. Yüksek bir CR, iyi bir web sitesi ve uygulama UX'ini gösterebilir - birkaç düşüş vardır ve kullanıcılar iyi dönüşüm sağlar. Ancak, gerekli satış hacmini sağlamak için trafik hacmini artırmak gerekir.

KPI seviyesi

Pazarlamacılar, KPI düzeyindeki raporu temel alarak verimli ve verimsiz yerleşimleri CR ve maliyet göstergeleri açısından analiz eder - bu, genel planı yerine getirmek için bütçeyi kanallar arasında hızla bölmeye olanak tanır.

Rapor, planlanan ve gerçekleşen KPI'ların (CR, Ziyaretler, Gelir, İşlemler) tahmin değerlerine üst düzey karşılıklarını gösterir. Örneğin, genel web sitesi trafik hacmi planının karşılanmadığını ancak bu, organik ve doğrudan trafikte daha yüksek CR ile dengelendiğini görebilirsiniz. Buna göre, daha dinamik optimizasyon veya artırılmış satın alma fiyatı ile ücretli trafiğin (TBM türü) CR'sini artırmak gerekir. Ekibin ayrıca genel trafik planını yerine getirmek için prensipte ücretli trafik satın alımını artırması gerekebilir.

Ayrıntılı seviye

Bu düzeyde, pazarlamacılar bölge ve cihaz türüne göre metriklerin dinamiklerini inceler - bu aynı zamanda bütçeyi daha iyi çalışana yönlendirmeye yardımcı olur.

Yukarıdaki verilerden, ekibin, verilen analiz dönemi için toplam işlem sayısı ve CR açısından planı %5,5 oranında kaçırdığı sonucuna varılabilir. Aynı zamanda, hem masaüstü hem de mobil trafik, dönüşüm hacminin gerisinde kalma konusunda yaklaşık olarak aynı eğilimi gösteriyor (masaüstü %5.7, mobil %5.6 düştü). Buna göre, her iki cihaz türü de eşit sayıda dönüşüm sağlar. Ancak optimize etmek için CR bölümündeki trafik analiz edilmelidir.

Buradan, mobil trafiğin (%1,8) ve tablet trafiğinin (%2,8) Aralık ayında en düşük CR'leri gösterdiği görülebilir. Mobil trafik, masaüstü trafikle aynı sayıda dönüşüm sağladığından ve muhtemelen daha ucuz olduğundan, pazarlamacılar CR'sini artırmak için daha kaliteli trafik satın alarak mobil trafiği optimize etmeye çalışabilirler.

Bu grafik, şehirler arası trafik için performans planını gösterir. Satın alınan hacimlerle ilgili bilgilerle, düşük performansın nerede kritik olduğu ve tüm kampanyaların etkinliğini etkilediği sonucuna varmak mümkündür.

Bu raporlar sayesinde ekip, tüm satın alma işlemlerini yeni ve geri dönen müşterilere ayırabilir. Bu, geri dönen müşterileri yeni müşteriler için reklam kampanyalarından hariç tutmayı mümkün kıldı ve böylece tüm kanallarda CPO'yu azalttı. Pazarlamacılar, geri dönen ve yeni kullanıcılar için kanallar bölümündeki istatistikleri aynı anda görerek, hangi kaynakların daha fazla yeni sipariş sağladığını anlayabildi ve bütçeyi kendi lehlerine çevirdi. Tekrarlanan alımların hakim olduğu kaynaklarda bütçeyi azaltarak toplam planlanan CPO'yu düşürdüler.

Bu arada, bu raporlardaki ana KPI'lar CRM verilerine göre hesaplanır.

Yukarıdaki rapor, web sitesinden gelen tüm trafik için en fazla sayıda yeni satın alma işleminin inst_kz (%81,82), Facebook Reklamları (%43,45), mobrain_int (%31,25) ve gomobile_int (%30,38) tarafından yapıldığını göstermektedir. Genel olarak, şirketin aktif ve sadık bir kitlesi ve yüksek bir pazar kapsamı yüzdesi olduğundan, bazı web sitelerinin uygulamada en az bir kez sipariş vermiş olan müşterilere neden öncülük ettiği açıktır. Müşteri Edinme KPI'sının daha fazla verimliliği ve yürütülmesi için ekip, aktif CRM hedef kitlesini reklam kampanyası ayarlarında hariç tutmayı deneyebilir ve yeni müşteriler için promosyonlar başlatabilir.

Burada, tüm kanal gruplarındaki masaüstü trafiğinin yarısından fazlasının geri dönen müşteriler olduğunu görebilirsiniz. Bu, sadık bir tabanla çalışmanın ve elde tutmayı artırmanın önemini gösterir.

Görüntüleme sonrası analitik ile medya etkinliğinin sipariş sayısı üzerindeki etkisini değerlendirebilirsiniz.

Gösterim istatistikleri, Google Campaign Manager'dan BigQuery'ye yüklenir ve bireysel kullanıcıya (istemci kimliği) kadar ayrıntılı olarak açıklanır. Rapor, medya reklamlarını gören ve görmeyenlerin segmentlerini karşılaştırır. Sonuç olarak, medya gösterimlerinin web sitesinde ve mobil uygulamada performans kanalları ve hedeflenen eylemler üzerindeki artımlı etkisini değerlendirebiliriz.

Örneğin ekip, videoları ve banner'ları görenlerden gelen sipariş dönüşümlerinin, görmeyenlere göre %42 daha yüksek olduğunu öğrendi. Görüntüleme sonrası analizler sayesinde, medya reklamcılığını görenlerin izleyicilerinin geliri ikiye katladığını da belirlediler.

Gelecekte ekip, platformlar arası raporlama geliştirmeyi planlıyor. İlk adım, mobil uygulama ve web sitesi verilerini birbirine bağlayarak web trafiğinin uygulama dönüşümleri üzerindeki etkisini değerlendirmektir. Bu tür raporlama, reklam kanallarının değerinin tam olarak anlaşılmasını sağlayacak ve bunların birbirleri üzerindeki etkilerini değerlendirecektir. Ayrıca müşteri etkileşim kanallarının geliştirilmesi ile ilgili yönetim kararlarının alınmasına ve pazarlama iletişimi stratejisinin ayarlanmasına yardımcı olacaktır.