So sparen Sie 80 % Werbekosten – Fallstudie des eBike-Herstellers Delfast

Das OWOX-Team hat ein intelligentes Dashboard für Delfast erstellt, ein Unternehmen, das E-Bikes herstellt und verkauft. Mithilfe der End-to-End-Filter in diesem Dashboard konnte Delfast teure und ineffektive Werbekampagnen identifizieren, diese deaktivieren und 80 % seines monatlichen Werbebudgets einsparen.

Delfast ist ein weltweit führender E-Bike-Hersteller, der einzigartige, umweltfreundliche Elektrofahrräder herstellt, die sich durch Reichweite, Leistung und Geschwindigkeit auszeichnen. Das Unternehmen hält den Guinness-Weltrekord für die längste Distanz, die ein E-Bike mit einer einzigen Ladung zurücklegt: 228 Meilen.

Delfast ist ein ukrainisch-amerikanisches Unternehmen mit zwei Hauptsitzen in Kiew (Ukraine) und Whittier (Kalifornien). Sie entwickeln und prototypisieren E-Bikes in der Ukraine, produzieren sie in China und führen die Endmontage in Los Angeles durch.

Delfast startete 2014 als Kurierdienst in Kiew, Ukraine. Im Jahr 2017 beschloss das Unternehmen, sein erfolgreiches Kuriergeschäft zu schließen und sich voll und ganz der eBike-Entwicklung zu widmen, und startete eine erfolgreiche Kickstarter-Kampagne, die offiziell die Ära von Delfast Bikes einläutete.

Die Vermarkter von Delfast wollten verstehen, welche Online-Kampagnen ihnen echten Gewinn brachten und welche ihr Werbebudget verschwendeten. Dazu benötigten sie einen Bericht, der digitale Analysedaten mit Vertriebsinformationen aus ihrem CRM kombiniert. Der Bericht musste zeigen, welche Online-Kampagnen Leads, Geschäfte und abgeschlossene Bestellungen einbrachten, wie viel Werbebudget für diese Kampagnen ausgegeben wurde und welche Einnahmen sie generierten.

Das Problem bestand darin, dass die Daten des Unternehmens in verschiedenen Systemen gesammelt und gespeichert wurden: Werbeausgaben wurden in Werbediensten gespeichert, Benutzeraktionen auf der Website wurden in Google Analytics gespeichert und Benutzer- und Verkaufsinformationen wurden in HubSpot gespeichert. Um einen Bericht auf der Grundlage dieser Daten zu erstellen, mussten Delfast-Vermarkter eine Fehlerprüfung durchführen und die Daten bereinigen, standardisieren, gruppieren und in einem einzigen Format zusammenführen. Dies musste regelmäßig durchgeführt werden, da die Daten aktualisiert wurden, um immer ein aktuelles Bild zu haben.

Das Bereinigen, Normalisieren und Testen der Kompatibilität von Daten aus verschiedenen Quellen nimmt viel Zeit in Anspruch, wenn Sie es von Grund auf und manuell durchführen. Um Berichte vorzubereiten, müssen Analysten eine Kaskade miteinander verbundener SQL-Transformationen erstellen und verwalten. Später entsteht daraus ein Gewirr aus SQL-Abfragen und Skripten, deren Debugging viel Zeit in Anspruch nimmt, aber keinen Mehrwert schafft.

Daher entschied sich Delfast, die Berichtserstellung mithilfe von OWOX BI-Produkten zu automatisieren.

Schritt 1. Mithilfe der OWOX BI Pipeline sammelt das Unternehmen automatisch Daten aus allen seinen Quellen in Google BigQuery:

• Informationen von Google Analytics
• Rohdaten von der Website
• Aufwendungen aus Werbeleistungen
• Kundendaten aus dem HubSpot CRM-System

OWOX BI konvertiert die Rohdaten automatisch in ein analysebereites Format: einheitliche Tag-Formate, eine einzige Währung, keine Duplikate oder Anomalien, Bot-Erkennung.

Schritt 2: OWOX BI Transformation wendet automatisch grundlegende Transformationen auf die gesammelten Daten an, wie z. B. Sessionisierung, Zusammenführung von Kostendaten, Bestimmung des Benutzertyps (neu oder wiederkehrend), benutzerdefinierte Kanalgruppierung und viele andere.Darüber hinaus kann Delfast eigene Transformationen erstellen und anwenden.

Schritt 3: Mithilfe der OWOX BI-Transformation erstellten die OWOX-Analysten ein Datenmodell für Delfast, das die erforderlichen Metriken und Geschäftsfunktionen berücksichtigt.Basierend auf diesem Datenmodell bauten sie einen Data Mart auf, der mit Google Looker Studio verbunden ist.

So sieht der Datenfluss aus:

Dank des Datenmodells haben die Analysten und Vermarkter von Delfast den Zeitaufwand für die Erstellung anderer Berichte und Dashboards erheblich verkürzt. Wenn sie nun einen Bericht für eine Ad-hoc-Analyse benötigen, greifen sie nicht auf Rohdaten zurück, sondern auf Daten, die bereits bereinigt und dedupliziert wurden und die erforderlichen Geschäftsmetriken enthalten.

Als Ergebnis erhielt Delfast ein neunseitiges intelligentes Dashboard, das seine Online-Daten (Ausgaben, Sitzungen und Benutzer) mit CRM-Daten (Kontakte, Geschäfte und abgeschlossene Geschäfte) kombiniert.

Dank dieses Dashboards identifizierten Delfast-Vermarkter Kampagnen, die den Großteil des Budgets verbrauchten und Online-Conversions brachten, aber keine abgeschlossenen Geschäfte generierten.

Die Vermarkter von Delfast schalteten diese Kampagnen dann ab und konnten80 % des freigegebenen Budgets auf andere Kampagnen umverteilen .

Das Haupt-Dashboard zeigt Statistiken zu allen Schlüsselindikatoren an, aufgeschlüsselt nach Kanalgruppe, Quelle/Medium und Kampagne.

Auf anderen Seiten werden detaillierte Informationen separat für Anzeigen, Sitzungen, Besucher, Kontakte, Angebote und abgeschlossene Angebote bereitgestellt.

Das Hauptmerkmal dieses Dashboards sind die End-to-End-Filter. Wenn Sie beispielsweise einen Kanalgruppenfilter auf Sitzungen anwenden (wobei nur die bezahlte Suche übrig bleibt), filtert das Dashboard den gesamten nächsten Teil des Trichters und aktualisiert alle Metriken (Besucher, Kontakte, Conversions und abgeschlossene Bestellungen).

Vor dem Anwenden des Filters:

Nach dem Anwenden des Filters:

Dadurch können sich Delfast-Spezialisten schnell über die Kosten nicht nur von Online-Konvertierungen, sondern auch von abgeschlossenen Bestellungen informieren.

Ein weiterer Vorteil dieses Dashboards besteht darin, dass der Datumsfilter für jedes Objekt im Funnel separat angewendet werden kann. Wenn Sie beispielsweise alle Conversions für Februar filtern, werden nicht verwandte Objekte in anderen Phasen des Trichters nicht reduziert.

Dadurch können Vermarkter alle Conversions sehen, die Kampagnen mit sich bringen, und zwar unter Berücksichtigung der verzögerten Wirkung. Angenommen, Delfast hat im Januar eine Werbekampagne gestartet und im Januar Sitzungen dafür durchgeführt. Nun möchten sie wissen, wie viele Conversions diese Kampagne nicht nur im Januar, sondern auch im Februar, März und April gebracht hat. Um diese Informationen anzuzeigen, müssen sie lediglich einen Datumsfilter auf die Sitzungen anwenden – alle anderen Objekte (Konvertierungen und abgeschlossene Bestellungen) werden nicht nach Datum gefiltert.

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