Come risparmiare l'80% sui costi pubblicitari: case study del produttore di eBike Delfast

Il team OWOX ha realizzato una dashboard intelligente per Delfast, un'azienda che produce e vende eBike. Con l'aiuto di filtri end-to-end in questa dashboard, Delfast è stata in grado di identificare campagne pubblicitarie costose e inefficaci, disattivarle e risparmiare l'80% del proprio budget pubblicitario mensile.

Delfast è un produttore leader mondiale di eBike, che produce biciclette elettriche uniche ed ecologiche eccezionali per autonomia, potenza e velocità. L'azienda detiene il Guinness World Record per la massima distanza percorsa da un'eBike con una singola carica: 228 miglia.

Delfast è una società ucraino-americana con doppia sede a Kiev, Ucraina, e Whittier, California. Sviluppano e prototipano le eBike in Ucraina, le producono in Cina e completano l'assemblaggio finale a Los Angeles.

Delfast ha iniziato come servizio di corriere a Kiev, in Ucraina, nel 2014. Nel 2017, l'azienda ha deciso di chiudere la sua attività di corriere di successo e dedicarsi completamente allo sviluppo di eBike, lanciando una campagna Kickstarter di successo che ha dato ufficialmente inizio all'era di Delfast Bikes.

I professionisti del marketing di Delfast volevano capire quali campagne online stavano portando loro profitti reali e quali stavano sprecando il loro budget pubblicitario. Per questo, avevano bisogno di un report che combinasse i dati dell'analisi digitale con le informazioni sulle vendite dal loro CRM. Il rapporto doveva mostrare quali campagne online stavano portando lead, trattative e ordini completati, quanto budget pubblicitario veniva speso per queste campagne e quali entrate generavano.

Il problema era che i dati dell'azienda venivano raccolti e archiviati in diversi sistemi: le spese pubblicitarie venivano archiviate nei servizi pubblicitari, le azioni degli utenti sul sito Web venivano archiviate in Google Analytics e le informazioni sugli utenti e sulle vendite venivano archiviate in HubSpot. Per creare un report basato su questi dati, i marketer Delfast dovevano verificare la presenza di errori e pulire, standardizzare, raggruppare e unire i dati in un unico formato. Questo doveva essere fatto regolarmente poiché i dati venivano aggiornati per avere sempre un quadro aggiornato.

Pulire, normalizzare e testare la compatibilità dei dati provenienti da fonti diverse richiede molto tempo se lo fai da zero e manualmente. Per preparare i report, gli analisti devono creare e mantenere una cascata di trasformazioni SQL interconnesse. Successivamente, questo si trasforma in un groviglio di query e script SQL, il cui debug richiede molto tempo ma non crea valore aggiunto.

Pertanto, Delfast ha deciso di automatizzare la preparazione dei report utilizzando i prodotti OWOX BI.

Passaggio 1. Utilizzando OWOX BI Pipeline, l'azienda raccoglie automaticamente i dati da tutte le sue fonti in Google BigQuery:

• Informazioni da Google Analytics
• Dati grezzi dal sito web
• Spese da servizi pubblicitari
• Dati dei clienti dal sistema HubSpot CRM

OWOX BI converte automaticamente i dati grezzi in un formato pronto per l'analisi: formati di tag unificati, un'unica valuta, nessun duplicato o anomalia, rilevamento dei bot.

Passaggio 2. OWOX BI Transformation applica automaticamente le trasformazioni di base ai dati raccolti, come la sessione, l'unione dei dati sui costi, la determinazione del tipo di utente (nuovo o di ritorno), il raggruppamento di canali personalizzato e molti altri.Inoltre, Delfast può creare e applicare le proprie trasformazioni.

Passaggio 3. Utilizzando OWOX BI Transformation, gli analisti di OWOX hanno creato un modello di dati per Delfast che tiene conto delle metriche e delle caratteristiche aziendali necessarie.Sulla base di questo modello di dati, hanno creato un data mart collegato a Google Looker Studio.

Ecco come appare il flusso di dati:

Grazie al modello di dati, gli analisti e i marketer di Delfast hanno notevolmente ridotto il tempo necessario per preparare altri report e dashboard. Ora, quando hanno bisogno di un report per un'analisi ad hoc, non si rivolgono a dati grezzi ma a dati che sono già stati puliti, deduplicati e contengono le metriche aziendali necessarie.

Di conseguenza, Delfast ha ricevuto una dashboard intelligente di nove pagine che combina i dati online (spese, sessioni e utenti) con i dati CRM (contatti, offerte e offerte chiuse).

Grazie a questa dashboard, i marketer Delfast hanno identificato le campagne che hanno consumato la maggior parte del budget e portato conversioni online ma non hanno generato affari chiusi.

I marketer Delfast hanno quindi disattivato queste campagne e sono stati in grado diridistribuire l'80% del budget rilasciato ad altre campagne.

La dashboard principale mostra le statistiche su tutti gli indicatori chiave suddivisi per Gruppo di canali, Sorgente/Mezzo e Campagna.

In altre pagine, vengono fornite informazioni dettagliate separatamente per Annunci, Sessioni, Visitatori, Contatti, Offerte e Offerte completate.

La caratteristica chiave di questa dashboard sono i filtri end-to-end. Ad esempio, quando si applica un filtro Gruppo di canali alle sessioni (lasciando solo la ricerca a pagamento), la dashboard filtrerà l'intera parte successiva della canalizzazione e aggiornerà tutte le metriche (visitatori, contatti, conversioni e ordini completati).

Prima di applicare il filtro:

Dopo aver applicato il filtro:

Grazie a ciò, gli specialisti Delfast possono conoscere rapidamente il costo non solo delle conversioni online ma anche degli ordini completati.

Un altro vantaggio di questa dashboard è che il filtro data può essere applicato separatamente per ogni oggetto nella canalizzazione. Ad esempio, filtrare tutte le conversioni per febbraio non ridurrà gli oggetti non correlati in altre fasi della canalizzazione.

Ciò consente ai professionisti del marketing di vedere tutte le conversioni apportate dalle campagne, tenendo conto dell'effetto ritardato. Ad esempio, supponiamo che Delfast abbia lanciato una campagna pubblicitaria a gennaio e abbia tenuto delle sessioni a gennaio. Ora vogliono sapere quante conversioni ha portato questa campagna non solo a gennaio ma anche a febbraio, marzo e aprile. Per visualizzare queste informazioni, devono solo applicare un filtro per data alle sessioni: tutti gli altri oggetti (conversioni e ordini completati) non verranno filtrati per data.

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