如何節省 80% 的廣告費用——電動自行車製造商德爾法斯特案例研究

已發表: 2023-05-20

OWOX 團隊為生產和銷售電動自行車的公司 Delfast 構建了一個智能儀表板。 借助此儀表板中的端到端篩選器,Delfast 能夠識別昂貴且無效的廣告活動,將其關閉,並節省 80% 的每月廣告預算。

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關於公司

Delfast 是全球領先的電動自行車製造商,生產獨特、環保的電動自行車,其續航里程、功率和速度都非常出色。 該公司保持著電動自行車一次充電可行駛最遠距離的吉尼斯世界紀錄——228 英里。

Delfast 是一家烏克蘭裔美國公司,在烏克蘭基輔和加利福尼亞州惠提爾設有雙總部。 他們在烏克蘭開發和製作電動自行車原型,在中國生產,並在洛杉磯完成總裝。

Delfast 於 2014 年在烏克蘭基輔開始提供快遞服務。2017 年,該公司決定關閉其成功的快遞業務,並全力投入電動自行車的開發,並發起了成功的 Kickstarter 活動,正式開啟了 Delfast Bikes 時代。

客觀的

Delfast 的營銷人員想了解哪些在線活動為他們帶來了真正的利潤,哪些在浪費他們的廣告預算。 為此,他們需要一份將數字分析數據與來自其 CRM 的銷售信息相結合的報告。 該報告需要顯示哪些在線活動帶來了潛在客戶、交易和已完成的訂單,在這些活動上花費了多少廣告預算,以及它們產生了多少收入。

問題在於公司的數據收集並存儲在不同的系統中:廣告費用存儲在廣告服務中,用戶在網站上的操作存儲在 Google Analytics 中,用戶和銷售信息存儲在 HubSpot 中。 要基於此數據構建報告,Delfast 營銷人員需要檢查錯誤並將數據清理、標準化、分組和合併為單一格式。 這需要在數據更新時定期完成,以便始終擁有最新圖片。

如果您從頭開始手動進行清理、規範化和測試來自不同來源的數據的兼容性,將花費大量時間。 為了準備報告,分析師需要創建和維護一系列相互關聯的 SQL 轉換。 後來,這變成了一堆亂七八糟的 SQL 查詢和腳本,其調試需要花費大量時間,但不會創造額外的價值。

因此,Delfast 決定使用 OWOX BI 產品自動化報告準備。

解決方案

第 1 步。使用 OWOX BI Pipeline,該公司自動從 Google BigQuery 中的所有來源收集數據:

  • 來自谷歌分析的信息
  • 來自網站的原始數據
  • 廣告服務費用
  • 來自 HubSpot CRM 系統的客戶數據

OWOX BI 自動將原始數據轉換為分析就緒格式:統一標籤格式、單一貨幣、無重複或異常、機器人檢測。

第 2 步。OWOX BI 轉換自動對收集的數據應用基本轉換,例如會話化、合併成本數據、確定用戶類型(新用戶或返回用戶)、自定義渠道分組等等。此外,Delfast 可以創建和應用自​​己的轉換。

第 3 步。使用 OWOX BI 轉換,OWOX 分析師為 Delfast 創建了一個數據模型,該模型考慮了必要的指標和業務特徵。基於這個數據模型,他們構建了一個連接到 Google Looker Studio 的數據集市。

這是數據流的樣子:

得益於數據模型,Delfast 分析師和營銷人員大大減少了準備其他報告和儀表板所需的時間。 現在,當他們需要一份報告進行臨時分析時,他們不會求助於原始數據,而是求助於已經過清理、去重並包含必要業務指標的數據。

結果

因此,Delfast 收到了一個九頁的智能儀表板,其中將他們的在線數據(費用、會話和用戶)與 CRM 數據(聯繫人、交易和已完成的交易)結合在一起。

借助此儀表板,Delfast 營銷人員確定了消耗大部分預算並帶來在線轉化但未產生已完成交易的活動。

然後,Delfast 營銷人員關閉了這些活動,並能夠將已發布預算的 80% 重新分配給其他活動。

OWOX BI 智能儀錶盤
屏幕截圖中的數字僅供參考,並非真實數字

主儀表板顯示按渠道組、來源/媒介和活動細分的所有關鍵指標的統計數據。

OWOX BI 智能儀錶盤
屏幕截圖中的數字僅供參考,並非真實數字

在其他頁面上,單獨提供廣告、會話、訪客、聯繫人、交易和已完成交易的詳細信息。

此儀表板的主要功能是端到端過濾器。 例如,將渠道組過濾器應用於會話時(僅保留付費搜索),儀表板將過濾漏斗的整個下一部分並更新所有指標(訪問者、聯繫人、轉化和已完成的訂單)。

在應用過濾器之前:

OWOX BI 智能儀錶盤
屏幕截圖中的數字僅供參考,並非真實數字

應用過濾器後:

OWOX BI 智能儀錶盤
屏幕截圖中的數字僅供參考,並非真實數字

得益於此,Delfast 專家不僅可以快速了解在線轉換的成本,還可以快速了解已完成訂單的成本。

此儀表板的另一個優點是可以為漏斗中的每個對象單獨應用日期過濾器。 例如,篩選 2 月份的所有轉化不會減少漏斗其他階段的不相關對象。

這使營銷人員可以看到活動帶來的所有轉化,同時考慮到延遲效應。 例如,假設 Delfast 在 1 月份發起了一個廣告活動,並在 1 月份為其舉辦了會議。 現在,他們想知道此活動不僅在 1 月而且在 2 月、3 月和 4 月帶來了多少轉化。 要查看此信息,他們只需要對會話應用日期過濾器——所有其他對象(轉化和完成的訂單)將不會按日期過濾。

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