광고 비용을 80% 절감하는 방법 — eBike 제조업체 Delfast의 사례 연구

OWOX 팀은 eBikes를 생산하고 판매하는 회사인 Delfast를 위한 스마트 대시보드를 구축했습니다. 이 대시보드의 종단 간 필터 덕분에 Delfast는 비용이 많이 들고 비효율적인 광고 캠페인을 식별하고 중단하여 월 광고 예산의 80%를 절약할 수 있었습니다.

Delfast는 선도적인 글로벌 eBike 제조업체로서 범위, 출력 및 속도 면에서 탁월한 독특하고 친환경적인 전기 자전거를 생산합니다. 이 회사는 한 번의 충전으로 eBike로 이동한 최대 거리인 228마일로 기네스 세계 기록을 보유하고 있습니다.

Delfast는 우크라이나 키예프와 캘리포니아 휘티어에 이중 본사를 두고 있는 우크라이나계 미국인 회사입니다. 그들은 우크라이나에서 eBike를 개발 및 시제품화하고 중국에서 생산하며 로스앤젤레스에서 최종 조립을 완료합니다.

Delfast는 2014년 우크라이나 키예프에서 택배 서비스로 시작했습니다. 2017년 회사는 성공적인 택배 사업을 종료하고 eBike 개발에 전념하기로 결정하여 공식적으로 Delfast Bikes 시대를 시작한 성공적인 Kickstarter 캠페인을 시작했습니다.

Delfast의 마케터는 어떤 온라인 캠페인이 실제 이익을 가져오고 어떤 것이 광고 예산을 낭비하는지 이해하고 싶었습니다. 이를 위해 디지털 분석 데이터와 CRM의 판매 정보를 결합한 보고서가 필요했습니다. 보고서는 어떤 온라인 캠페인이 리드, 거래 및 완료된 주문을 가져오고 있는지, 이러한 캠페인에 얼마나 많은 광고 예산이 지출되었는지, 그리고 어떤 수익을 창출했는지 보여주어야 했습니다.

문제는 회사의 데이터가 수집되어 서로 다른 시스템에 저장된다는 것입니다. 광고 비용은 광고 서비스에 저장되고, 웹 사이트에서의 사용자 작업은 Google Analytics에 저장되며, 사용자 및 판매 정보는 HubSpot에 저장됩니다. 이 데이터를 기반으로 보고서를 작성하기 위해 Delfast 마케팅 담당자는 오류를 확인하고 데이터를 단일 형식으로 정리, 표준화, 그룹화 및 병합해야 했습니다. 항상 최신 그림을 유지하기 위해 데이터가 업데이트됨에 따라 정기적으로 이 작업을 수행해야 했습니다.

처음부터 수동으로 수행하는 경우 서로 다른 소스의 데이터 호환성을 정리, 정규화 및 테스트하는 데 많은 시간이 걸립니다. 보고서를 준비하려면 분석가가 상호 연결된 일련의 SQL 변환을 만들고 유지 관리해야 합니다. 나중에 이것은 SQL 쿼리와 스크립트의 얽힘으로 바뀌며 디버깅에는 많은 시간이 걸리지만 추가 가치를 생성하지는 않습니다.

따라서 Delfast는 OWOX BI 제품을 사용하여 보고서 준비를 자동화하기로 결정했습니다.

1단계. 회사는 OWOX BI 파이프라인을 사용하여 Google BigQuery의 모든 소스에서 자동으로 데이터를 수집합니다.

• Google 애널리틱스의 정보
• 웹 사이트의 원시 데이터
• 광고 서비스 비용
• HubSpot CRM 시스템의 고객 데이터

OWOX BI는 원시 데이터를 통합 태그 형식, 단일 통화, 중복 또는 이상 없음, 봇 감지 등 분석 가능한 형식으로 자동 변환합니다.

2단계. OWOX BI 변환은 세션화, 비용 데이터 병합, 사용자 유형 결정(신규 또는 복귀), 사용자 지정 채널 그룹화 등과 같은 기본 변환을 수집된 데이터에 자동으로 적용합니다.또한 Delfast는 자체 변환을 생성하고 적용할 수 있습니다.

3단계. OWOX BI 변환을 사용하여 OWOX 분석가는 필요한 메트릭과 비즈니스 기능을 고려하는 Delfast용 데이터 모델을 생성했습니다.이 데이터 모델을 기반으로 Google Looker Studio에 연결된 데이터 마트를 구축했습니다.

데이터 흐름은 다음과 같습니다.

데이터 모델 덕분에 Delfast 분석가와 마케팅 담당자는 다른 보고서와 대시보드를 준비하는 데 걸리는 시간을 크게 단축했습니다. 이제 임시 분석을 위한 보고서가 필요할 때 원시 데이터가 아니라 이미 정리 및 중복 제거되고 필요한 비즈니스 지표가 포함된 데이터로 전환합니다.

그 결과 Delfast는 온라인 데이터(비용, 세션 및 사용자)와 CRM 데이터(연락처, 거래 및 체결된 거래)를 결합한 9페이지 분량의 스마트 대시보드를 받았습니다.

이 대시보드 덕분에 Delfast 마케팅 담당자는 대부분의 예산을 소비하고 온라인 전환을 가져왔지만 성사된 거래를 생성하지 않은 캠페인을 식별했습니다.

그런 다음 Delfast 마케팅 담당자는 이러한 캠페인을 중단하고공개된 예산의 80%를 다른 캠페인에 재분배 할 수 있었습니다.

기본 대시보드에는 채널 그룹, 소스/매체 및 캠페인별로 분류된 모든 주요 지표에 대한 통계가 표시됩니다.

다른 페이지에서는 광고, 세션, 방문자, 연락처, 거래 및 완료된 거래에 대한 세부 정보가 별도로 제공됩니다.

이 대시보드의 핵심 기능은 종단 간 필터입니다. 예를 들어 세션에 채널 그룹 필터를 적용하면(유료 검색만 남음) 대시보드는 유입경로의 전체 다음 부분을 필터링하고 모든 메트릭(방문자, 연락처, 전환 및 완료된 주문)을 업데이트합니다.

필터를 적용하기 전에:

필터 적용 후:

덕분에 Delfast 전문가는 온라인 전환 비용뿐만 아니라 완료된 주문 비용에 대해서도 빠르게 알 수 있습니다.

이 대시보드의 또 다른 장점은 깔때기의 각 개체에 대해 날짜 필터를 별도로 적용할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 2월의 모든 전환을 필터링해도 유입경로의 다른 단계에서 관련 없는 개체는 줄어들지 않습니다.

이를 통해 마케터는 지연 효과를 고려하여 캠페인이 가져오는 모든 전환을 볼 수 있습니다. 예를 들어 Delfast가 1월에 광고 캠페인을 시작했고 1월에 세션이 있었다고 가정해 보겠습니다. 이제 그들은 이 캠페인이 1월뿐만 아니라 2월, 3월, 4월에 얼마나 많은 전환을 가져왔는지 알고 싶어합니다. 이 정보를 보려면 세션에 날짜 필터를 적용하기만 하면 됩니다. 다른 모든 개체(전환 및 완료된 주문)는 날짜별로 필터링되지 않습니다.

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