考虑到已购买的订单，如何计算交货成本和 ROMI

已发表: 2022-05-25

零售商面临的共同挑战是交付成本，因为有时它可能无利可图。 公司自费交付的某些订单实际上并未在交付时被客户购买。 因此，我们的客户决定计算他们在每个地区的交付和广告实际花费了多少。

在这种情况下，我们描述了 OWOX BI 团队为中端市场中的一家大型时装零售商提供的解决方案，该零售商在计算交付成本和考虑采购订单的 ROMI 方面遇到了挑战。

目录

  • 任务
  • 挑战
  • 解决方案
  • 报告数据的合并方式
  • 结果

任务

营销团队想要解决两个主要问题：

  1. 了解考虑购买订单的广告活动的实际 ROMI，以便更有效地跨渠道分配预算。
  2. 按地区计算运输成本，以找到连锁店自费配送商品无法盈利的地区，并将营销工作重点放在其他更有潜力的地区。

挑战

为了吸引流量和增加转化，使用了许多渠道，例如上下文广告、CPA (TrackAd)、电子邮件等。 广告费用使用不同的方法计算并存储在各种服务中。 此外，零售商提供多种运输方式，在某些情况下，自费配送订单。 运费取决于地区和购买的重量。 钱还花在了各个地区的广告上，这增加了实施成本。 为了定期分析在不同区域销售商品的所有成本，仪表板应建立在实际数据的基础上，同时考虑到采购订单。

在线下订单时，客户有多种付款方式：网站付款、分期付款、快递付款或在取货地点取货时付款。 在后两种情况下，客户可以试穿商品，也可以选择只购买部分订单。 因此，可以从网站上创建的订单中看到的收入明显高于从购买的订单中获得的实际收入。

有关已交付、已完成和已购买订单的数据也存储在不同的系统中。 为了了解最常购买的产品、广告活动是否有回报以及向某些地区交付是否有利可图，营销团队需要将我们的所有数据汇总到一份报告中。

解决方案

为了建立高级分析，我们求助于我们的合作伙伴 CROC，这是一家 B2B 集成商，与 42 个国家的客户合作了大约 30 年。 在 OWOX BI 的帮助下，CROC 团队设法从不同的接触点收集数据并构建仪表板，为我们提供缺失的信息。

从结账到购买可能需要长达三周的时间，因此我们使用基于在线数据的报告来做出预算分配的运营决策：

但是，并非所有网站上的订单都被购买。 事实上，这对大多数时尚零售商来说都是一个问题。 粗略地说，顾客可以挑选总成本为 500 欧元的商品，但只能购买价值 150 欧元的商品。 基于完整数据的报告显示了真实情况：购买了多少百分比的商品以及通过特定渠道为我们带来了多少钱。

例如，如果您查看 bing/cpc 的 ROMI，那么在第一个报告中，我们看到一个 419.46% 的数字，在第二个报告中我们看到 115.97%。 相差近3.5倍。

因此，在月底，营销团队会查看完整的数据报告并调整下个月的费率以考虑可赎回性。 交货参数报告有助于确定哪些地区的订单较多，并切断无利可图的地区：

使用网站和类别报告，营销人员分析哪些产品在某些网站上卖得最好，哪些网站应该投资更多，哪些网站需要时间并且不会带来利润：

由于零售商有许多与电子邮件相关的活动，因此还需要了解哪种活动效果最好并鼓励用户完成购买。 由于 MindBox 数据报告，营销人员可以看到从发送电子邮件到购买的所有部分。

从这份报告中获得的见解：

  1. 在实际购买之前发送的电子邮件的转化率平均为 0.2%。
  2. 最大比例的转化是由收到产品视图和废弃购物车的触发邮件的客户进行的。
  3. 一些用户可以在收到电子邮件六个月后打开电子邮件并进行购买。

报告数据的合并方式

步骤 1 。 使用 OWOX BI 设置原始数据流，同时将数据从网站传输到 Google BigQuery，避免数据采样，并使用所有可用参数构建报告。

步骤 2 。 此外，在 OWOX BI 的帮助下，营销人员设置了从广告服务中自动导入成本数据，因此不会每次都手动合并数据。 这样，成本数据以单一格式收集在一个地方，并定期自动更新。

来自 Facebook 和 Criteo 的数据直接传输到 Google BigQuery。 使用 Google Analytics → BigQuery（成本数据）流，还可以通过第三方服务将 CPA 成本数据上传到 Google Analytics。 使用原生集成将 Google Ads 费用数据导入 BigQuery。

步骤 3 。 使用 OWOX BI 的自定义集成设置电子邮件活动数据的上传。

第 4 步。 使用自己的解决方案，配置将交易和交付数据从内部系统上传到 Google BigQuery。

这是数据收集和移动的方案：

步骤 5 。 基于具有两个不同转换步骤的漏斗设置 OWOX BI 归因：在网站上下订单和购买订单。 结果是两份关于广告活动有效性的报告：一份仅针对在线数据，一份针对完整数据。

步骤 6 。 构建了几个仪表板来回答重要问题。

结果

作为配置高级分析的联合项目的结果，营销团队能够构建报告，帮助他们回答以前未回答的问题。 考虑到购买的订单，计算实际 ROMI 使他们能够在渠道之间有效地分配预算。 了解交付到每个地区的成本有助于他们决定自费交付到哪些地区是无利可图的。

营销团队下一步将完成线下门店销售数据的上传，以构建 ROPO 分析。 这将有助于清楚地跟踪在线活动如何影响线下销售。 通常，看似无效的在线活动会将客户引导至线下商店。