広告費を 80% 節約する方法 — eBike メーカー Delfast のケーススタディ

OWOX チームは、eBike を製造および販売する会社である Delfast のためにスマート ダッシュボードを構築しました。 このダッシュボードのエンドツーエンド フィルターの助けを借りて、Delfast は高価で非効果的な広告キャンペーンを特定し、それらを無効にして、毎月の広告予算の 80% を節約することができました。

Delfast は、世界をリードする eBike メーカーであり、航続距離、パワー、スピードにおいて優れた、環境に優しいユニークな電動自転車を製造しています。 同社は、eBike による 1 回の充電での最長走行距離 (228 マイル) のギネス世界記録を保持しています。

Delfast は、ウクライナのキエフとカリフォルニア州ウィッティアに 2 つの本社を置く、ウクライナとアメリカの企業です。 彼らはウクライナで eBike の開発と試作を行い、中国で生産し、ロサンゼルスで最終組み立てを完了します。

Delfast は、2014 年にウクライナのキエフで宅配便サービスとしてスタートしました。2017 年、同社は成功を収めていた宅配便事業を終了し、eBike の開発に専念することを決定し、Delfast Bikes の時代を正式に開始する Kickstarter キャンペーンを開始して成功を収めました。

デルファストのマーケティング担当者は、どのオンライン キャンペーンが実際の利益をもたらしているのか、どのオンライン キャンペーンが広告予算を無駄にしているのかを把握したいと考えていました。 このためには、デジタル分析データと CRM からの販売情報を組み合わせたレポートが必要でした。 レポートでは、どのオンライン キャンペーンが潜在顧客、取引、完了した注文をもたらしているか、これらのキャンペーンにどれだけの広告予算が​​費やされているか、およびそれらのキャンペーンが生み出した収益を示す必要がありました。

問題は、同社のデータが異なるシステムで収集および保存されていることだった。広告費は広告サービスに保存され、Web サイトでのユーザーのアクションは Google Analytics に保存され、ユーザーと販売の情報は HubSpot に保存されていた。 このデータに基づいてレポートを作成するには、Delfast のマーケティング担当者はエラーをチェックし、データを単一の形式にクリーンアップ、標準化、グループ化、マージする必要がありました。 常に最新の状況を把握するには、データが更新されるときにこれを定期的に行う必要がありました。

さまざまなソースからのデータのクリーニング、正規化、互換性のテストを最初から手動で行うと、非常に時間がかかります。 レポートを準備するには、アナリストは相互接続された SQL 変換のカスケードを作成して維持する必要があります。 その後、これは SQL クエリとスクリプトの複雑な関係になり、デバッグには多くの時間がかかりますが、追加の価値は生まれません。

そこで、Delfast は OWOX BI 製品を使用してレポート作成を自動化することにしました。

ステップ 1. OWOX BI Pipeline を使用して、同社は Google BigQuery のすべてのソースからデータを自動的に収集します。

• Googleアナリティクスからの情報
• ウェブサイトからの生データ
• 広告サービスにかかる費用
• HubSpot CRM システムからの顧客データ

OWOX BI は、生データを分析に対応した形式 (統一タグ形式、単一通貨、重複や異常なし、ボット検出) に自動的に変換します。

ステップ 2. OWOX BI 変換は、収集されたデータに基本的な変換 (セッション化、コスト データの結合、ユーザー タイプ (新規または復帰) の決定、カスタム チャネル グループ化など) を自動的に適用します。さらに、Delfast は独自の変換を作成して適用できます。

ステップ 3. OWOX BI Transformation を使用して、OWOX アナリストは、必要なメトリクスとビジネス機能を考慮した Delfast のデータ モデルを作成しました。このデータ モデルに基づいて、Google Looker Studio に接続されるデータ マートを構築しました。

データ フローは次のようになります。

データ モデルのおかげで、Delfast のアナリストとマーケティング担当者は、他のレポートやダッシュボードの準備にかかる時間を大幅に短縮できました。 現在では、アドホック分析用のレポートが必要な場合、生データではなく、すでにクリーンアップされ、重複が排除され、必要なビジネス指標が含まれているデータを利用するようになりました。

その結果、Delfast は、オンライン データ (経費、セッション、ユーザー) と CRM データ (連絡先、取引、成約) を組み合わせた 9 ページのスマート ダッシュボードを受け取りました。

このダッシュボードのおかげで、Delfast のマーケティング担当者は、予算の大部分を消費し、オンライン コンバージョンをもたらしたが、成約に至らなかったキャンペーンを特定しました。

その後、デルファストのマーケティング担当者はこれらのキャンペーンを無効にし、解放された予算の 80% を他のキャンペーンに再配分することができました。

メイン ダッシュボードには、チャネル グループ、ソース/メディア、キャンペーンごとに分類されたすべての主要な指標に関する統計が表示されます。

他のページでは、広告、セッション、訪問者、連絡先、取引、および完了した取引の詳細情報が個別に提供されます。

このダッシュボードの主な機能は、エンドツーエンドのフィルターです。 たとえば、チャネル グループ フィルターをセッションに適用すると (有料検索のみを残す)、ダッシュボードは目標到達プロセスの次の部分全体をフィルターし、すべての指標 (訪問者、連絡先、コンバージョン、完了した注文) を更新します。

フィルターを適用する前に:

フィルターを適用した後:

このおかげで、Delfast のスペシャリストは、オンライン変換だけでなく、完了した注文のコストについてもすぐに知ることができます。

このダッシュボードのもう 1 つの利点は、ファネル内のオブジェクトごとに日付フィルターを個別に適用できることです。 たとえば、2 月のすべてのコンバージョンをフィルタリングしても、ファネルの他の段階で無関係なオブジェクトは減りません。

これにより、マーケティング担当者は、遅延効果を考慮して、キャンペーンによってもたらされるすべてのコンバージョンを確認できるようになります。 たとえば、Delfast が 1 月に広告キャンペーンを開始し、1 月にそのキャンペーンを開催したとします。 次に、このキャンペーンが 1 月だけでなく、2 月、3 月、4 月にもたらしたコンバージョン数を知りたいと考えています。 この情報を確認するには、セッションに日付フィルターを適用するだけです。他のすべてのオブジェクト (コンバージョンと完了した注文) は日付によってフィルターされません。

同じダッシュボードが必要な場合は、デモにサインアップしてください。