Como economizar 80% em custos de publicidade — estudo de caso do fabricante de eBike Delfast

A equipe OWOX construiu um painel inteligente para Delfast, uma empresa que produz e vende eBikes. Com a ajuda de filtros de ponta a ponta neste painel, a Delfast conseguiu identificar campanhas publicitárias caras e ineficazes, desligá-las e economizar 80% de seu orçamento mensal de publicidade.

A Delfast é uma fabricante líder global de eBike, produzindo bicicletas elétricas exclusivas e ecológicas que são excepcionais em seu alcance, potência e velocidade. A empresa detém o Recorde Mundial do Guinness para a maior distância percorrida por uma eBike com uma única carga - 228 milhas.

A Delfast é uma empresa ucraniana-americana com sede dupla em Kiev, na Ucrânia, e em Whittier, na Califórnia. Eles desenvolvem e prototipam eBikes na Ucrânia, produzem na China e concluem a montagem final em Los Angeles.

Delfast começou como um serviço de correio em Kiev, na Ucrânia, em 2014. Em 2017, a empresa decidiu fechar seu bem-sucedido negócio de correio e se dedicar totalmente ao desenvolvimento de eBike, lançando uma campanha Kickstarter de sucesso que iniciou oficialmente a era da Delfast Bikes.

Os profissionais de marketing da Delfast queriam entender quais campanhas on-line estavam gerando lucro real e quais estavam desperdiçando seu orçamento de publicidade. Para isso, eles precisavam de um relatório que combinasse dados de análise digital com informações de vendas de seu CRM. O relatório precisava mostrar quais campanhas on-line estavam gerando leads, negócios e pedidos concluídos, quanto orçamento de publicidade foi gasto nessas campanhas e qual receita elas geraram.

O problema era que os dados da empresa eram coletados e armazenados em diferentes sistemas: as despesas com publicidade eram armazenadas em serviços de publicidade, as ações do usuário no site eram armazenadas no Google Analytics e as informações de vendas e usuários eram armazenadas no HubSpot. Para criar um relatório com base nesses dados, os profissionais de marketing da Delfast precisavam verificar erros e limpar, padronizar, agrupar e mesclar os dados em um único formato. Isso precisava ser feito regularmente, pois os dados eram atualizados para sempre ter uma imagem atual.

Limpar, normalizar e testar a compatibilidade de dados de diferentes fontes leva muito tempo se você fizer isso do zero e manualmente. Para preparar relatórios, os analistas precisam criar e manter uma cascata de transformações SQL interconectadas. Mais tarde, isso se transforma em um emaranhado de consultas e scripts SQL, cuja depuração leva muito tempo, mas não cria valor adicional.

Portanto, Delfast decidiu automatizar a preparação de relatórios usando produtos OWOX BI.

Etapa 1. Usando o OWOX BI Pipeline, a empresa coleta dados automaticamente de todas as suas fontes no Google BigQuery:

• Informações do Google Analytics
• Dados brutos do site
• Despesas com serviços de publicidade
• Dados do cliente do sistema HubSpot CRM

O OWOX BI converte automaticamente os dados brutos em um formato pronto para análise: formatos de tags unificados, uma única moeda, sem duplicatas ou anomalias, detecção de bot.

Etapa 2. OWOX BI Transformation aplica automaticamente transformações básicas aos dados coletados, como sessão, mesclagem de dados de custo, determinação do tipo de usuário (novo ou recorrente), agrupamento de canais personalizados e muitos outros.Além disso, Delfast pode criar e aplicar suas próprias transformações.

Etapa 3. Usando o OWOX BI Transformation, os analistas do OWOX criaram um modelo de dados para Delfast que leva em conta as métricas necessárias e os recursos de negócios.Com base nesse modelo de dados, eles construíram um data mart conectado ao Google Looker Studio.

É assim que o fluxo de dados se parece:

Graças ao modelo de dados, os analistas e profissionais de marketing da Delfast reduziram significativamente o tempo necessário para preparar outros relatórios e painéis. Agora, quando precisam de um relatório para análise ad hoc, eles não recorrem a dados brutos, mas a dados que já foram limpos, desduplicados e contêm as métricas de negócios necessárias.

Como resultado, Delfast recebeu um painel inteligente de nove páginas que combina seus dados online (despesas, sessões e usuários) com dados de CRM (contatos, negócios e negócios fechados).

Graças a esse painel, os profissionais de marketing de Delfast identificaram campanhas que consumiram a maior parte do orçamento e geraram conversões on-line, mas não geraram negócios fechados.

Os profissionais de marketing de Delfast desativaram essas campanhas e puderamredistribuir 80% do orçamento liberado para outras campanhas.

O painel principal exibe estatísticas sobre todos os principais indicadores divididos por grupo de canais, origem/mídia e campanha.

Em outras páginas, informações detalhadas são fornecidas separadamente para Anúncios, Sessões, Visitantes, Contatos, Negócios e Negócios concluídos.

O principal recurso desse painel são os filtros de ponta a ponta. Por exemplo, ao aplicar um filtro de grupo de canais às sessões (deixando apenas a pesquisa paga), o painel filtrará toda a próxima parte do funil e atualizará todas as métricas (visitantes, contatos, conversões e pedidos concluídos).

Antes de aplicar o filtro:

Depois de aplicar o filtro:

Graças a isso, os especialistas da Delfast podem aprender rapidamente sobre o custo não apenas das conversões on-line, mas também dos pedidos concluídos.

Outra vantagem desse painel é que o filtro de datas pode ser aplicado separadamente para cada objeto do funil. Por exemplo, filtrar todas as conversões de fevereiro não reduzirá objetos não relacionados em outras etapas do funil.

Isso permite que os profissionais de marketing vejam todas as conversões que as campanhas trazem, levando em consideração o efeito atrasado. Por exemplo, digamos que Delfast lançou uma campanha publicitária em janeiro e teve sessões para ela em janeiro. Agora eles querem saber quantas conversões essa campanha gerou não apenas em janeiro, mas também em fevereiro, março e abril. Para ver essas informações, basta aplicar um filtro de data às sessões — todos os outros objetos (conversões e pedidos concluídos) não serão filtrados por data.

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