Der E-Mail-Kanal in E-Commerce-Projekten wird seit langem verwendet. Mailinglisten werden gestartet, um Kunden über neue Produkte und Unternehmensnachrichten zu informieren, über aktuelle und geplante Werbeaktionen zu sprechen und interessante Inhalte zu teilen. Die wichtigsten Ziele bei der Nutzung dieses Kanals sind meines Erachtens: Erhöhung des durchschnittlichen Schecks und der Anzahl der Kundenbestellungen durch Versenden verwandter Produkte, Stimulierung impulsiver Einkäufe durch einzigartige Angebote und Werbeaktionen, Erhöhung der Loyalität des Publikums gegenüber dem Produkt und „Aufwärmen“ des Publikums durch eine Geschichte über die einzigartigen Handelsqualitäten des Produkts.
MailinglistenAngenommen, die E-Mail-Ergebnisse des Unternehmens sind für drei Personen von Interesse: den Marketingleiter (strategischer Bericht), den Analysten (analytischer Bericht) und den E-Mail-Vermarkter (operativer Bericht). Wir werden ein Dashboard per E-Mail für den Marketingleiter entwerfen.
Das Dashboard beantwortet die folgenden Fragen:
- Was ist die Rentabilität und der Umsatz des Kanals?
- Können wir die Rentabilität des Kanals steigern?
- Wie ist die Situation bei Kunden: Wächst die Zahl der Abmeldungen, erhöhen wir die Abonnentenbasis?
Leistungsindikatoren
Finanzielle Leistung
Anteil der Einnahmen aus dem E-Mail-Kanal an allen Einnahmen . Es wird zeigen, wie wichtig die Rolle des E-Mail-Marketings im Vergleich zu anderen Kanälen ist und ob das Ergebnis unsere Bemühungen wert ist.
Durchschnittliche Rechnung . Es wird angezeigt, ob wir den durchschnittlichen Scheck der Bestellung aufgrund von Sonderangeboten erhöhen. Wählen wir die richtigen Produkte für den Inhalt der Briefe aus? Gibt es zu billige Produkte, die beim Betrachten des Briefes die ganze Aufmerksamkeit auf sich ziehen?
Umsatz, Bruttogewinn (Differenz zwischen Umsatz und Kosten der Waren). Verlieren wir Geld aufgrund von Rabatten, sind unsere Lagerbestände effektiv oder kaufen sie margenstarke Waren von Mailinglisten?
Marge (das Verhältnis von Bruttogewinn zu Umsatz). Ob es in einem Monat eine verlustbringende Aktie gab, ob wir die Marge des Senders von Monat zu Monat erhöhen.
Die Anzahl der Bestellungen .
Mailinglisten-Metriken
Anteil der Sendungen (Verhältnis der versendeten Bestellungen zu allen Bestellungen). Zeigt an, wie gut wir Bestellungen aus E-Mail-Newslettern bearbeiten. Es kann vorkommen, dass Manager nicht über eine geheime Beförderung informiert werden und Bestellungen für diese Beförderung eingehen. Infolgedessen erwarteten die Kunden einen Wert der Waren und Geschenke, erhielten ihn jedoch nicht. Wir zeigen in Form eines Diagramms die Dynamik des Anteils der Auftragsverteilung nach Status an.
Anteil an Entdeckungen . Wie viele einzigartige Entdeckungen von Briefen aus allen gelieferten Briefen. Zeigt, wie interessante und relevante Überschriften verwendet werden.
Anteil der Übergänge . Wie viele Sitzungen gab es an dem Tag, an dem der Brief gesendet wurde, aus eindeutigen Lesungen dieses Briefes. Zeigt an, wie der Titel zum Inhalt des Briefes passt, wie interessanter Inhalt und geeignete Produkte verwendet werden.
Conversion-Rate . Wie viele Bestellungen wurden aufgegeben, nachdem ein Brief auf die Website gegangen war? Es zeigt den Status unserer Abonnenten und der Website an: Sie möchten nur die Produkte auf der Website sehen oder nach dem Übergang, an dem sie das Produkt kaufen möchten, ist die Website für den Kauf geeignet.
Basistreue
Spam-Freigabe, Freigabe abbestellen . Wie sehr Abonnenten unsere Briefe satt haben, gibt es eine hohe Verteilungshäufigkeit.
Die Größe der Abonnentenbasis und ihre Dynamik . Wie viele Abonnenten kommen über welche Abonnementmethode zu uns? Die Abonnentenbasis wächst oder sinkt.
Hochladen und Abrechnen in Power BI
Um die oben genannten Indikatoren zu berechnen, müssen wir mit Bestellungen aus CRM entladen, mit den Kosten der Bestellung aus CRM entladen, mit dem Quellkanal jeder Bestellung aus dem Statistikzähler (sei es Google Analytics) entladen, mit Daten zu Promo und Trigger-Mailings aus dem ESP-System entladen.
Zum Hochladen von GA verwenden wir einen benutzerdefinierten Connector für Power Analytics von Google Analytics. Da jedoch keine Stichproben vorhanden sind, schreiben wir unsere eigene Funktion, mit der Daten nach Tag hochgeladen werden.
Funktionstext zum Hochladen von Auftragsquellenlet = (date) => let = GoogleAnalytics.Accounts(), #"***" = {[Id="***"]}[Data], #"UA-***-2" = #"***"{[Id="UA-***-2"]}[Data], #"***" = #"UA-***-2"{[Id="***"]}[Data], #" " = Cube.Transform(#"***", { {Cube.AddAndExpandDimensionColumn, "ga:transactionId", {"ga:transactionId"}, {"Transaction ID"}}, {Cube.AddAndExpandDimensionColumn, "ga:date", {"ga:date"}, {"Date"}}, {Cube.AddAndExpandDimensionColumn, "ga:campaign", {"ga:campaign"}, {"Campaign"}}, {Cube.AddAndExpandDimensionColumn, "ga:sourceMedium", {"ga:sourceMedium"}, {"Source / Medium"}}, {Cube.AddMeasureColumn, "Transactions", "ga:transactions"} }), #" " = Table.SelectRows(#" ", each [Date] = date) in #" " in
Generierung der Datumsspalte und Funktionsaufruf let x = Number.From(DateTime.LocalNow())-Number.From(#date(2017, 1, 1)), Source = List.Dates(#date(2017, 1, 1), x, #duration(1, 0, 0, 0)), #"Converted to Table" = Table.FromList(Source, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error), #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Converted to Table",{{"Column1", type date}}), #"Renamed Columns" = Table.RenameColumns(#"Changed Type",{{"Column1", "DimDate"}}), #" " = Table.AddColumn(#"Renamed Columns", "ga - trans id", each #"ga - trans id"([DimDate])), #" ga - trans id" = Table.ExpandTableColumn(#" ", "ga - trans id", {"Date", "Campaign", "Source / Medium", "Transactions", "Transaction ID"}, {"Date", "Campaign", "Source / Medium", "Transactions", "Transaction ID"}) in #" ga - trans id"
Um die Dynamik der Indikatoren im Vergleich zum letzten Monat und zum letzten Jahr zu berechnen, verwenden wir eine zusätzliche Tabelle mit einem Datum. Der allgemeine Filter pro Blatt nach Datum verwendet die Spalte mit dem Datum aus der zusätzlichen Tabelle. Wenn Sie die Änderung der Indikatoren berechnen, werden diese Filter entfernt und als Suche nach dem aktuellen Datum verwendet.
Berechnung der UmsatzdynamikEin Vergleich von Januar 2018 und Dezember 2017 wird mit einer solchen Formel zwar nicht erfolgreich sein. Wenn der Vergleich des Monats des laufenden Jahres mit dem Monat des letzten Jahres kritisch ist, muss die Formel erheblich erhöht werden.
Rev. Einnahmen pro Monat =
(Summe ('CRMorders' [Umsatz]) -
CALCULATE (SUM ('CRMorders' [Umsatz]);
Filter (ALL ('CRMorders');
Und (Und (Und (Jahr ('CRMorders' [place_on]) = Jahr (Max ('DateNow' [Date]));
month ('CRMorders' [platzierte_on]) = month (Max ('DateNow' [Date])) - 1);
'CRMorders' [Source / Medium] = "UniSender / email");
'CRMorders' [status] = "logistic_delivered")))) /
CALCULATE (SUM ('CRMorders' [Umsatz]);
Filter (ALL ('CRMorders');
Und (Und (Und (Jahr ('CRMorders' [place_on]) = Jahr (Max ('DateNow' [Date]));
month ('CRMorders' [platzierte_on]) = month (Max ('DateNow' [Date])) - 1);
'CRMorders' [Source / Medium] = "UniSender / email");
'CRMorders' [status] = "logistic_delivered")))
Strategisches Dashboard für die E-Mail-Kanalanalyse
Als Ergebnis der Manipulationen wurde ein Dashboard des folgenden Typs erhalten.
Dynamikindikatoren
Daten für den aktuellen BerichtszeitraumDer Algorithmus zur Verwendung des Dashboards durch den Marketingleiter kann wie folgt sein.
- Wir bestimmen den Umsatzanteil des Kanals im laufenden Monat. Wenn es unbedeutend ist (zum Beispiel weniger als 10%), sehen wir uns den Bericht fließend an. Wir diskutieren mit dem E-Mail-Vermarkter die Qualitätsmöglichkeiten für das Kanalwachstum. Dies kann ein Wechsel zu einem anderen ESP-System sein, der die Häufigkeit der Verteilung erhöht und eine aktivere Sammlung von Abonnenten der Datenbank ermöglicht. Wenn der Anteil der Einnahmen aus dem Kanal groß ist, gehen wir auf den Bericht ein.
- Wir wählen den letzten Monat im Filter aus und untersuchen den Wert der Finanzindikatoren und ihre Dynamik im Vergleich zum Vorjahr. Wenn die Dynamik positiv ist und wir vollkommen zufrieden sind, schließen wir den Bericht. Wenn etwas nicht stimmt, schauen Sie tiefer.
- Der Grund für den Umsatzrückgang bei annähernd konstanten anderen Indikatoren kann ein Rückgang des durchschnittlichen Schecks, der Anzahl der Bestellungen, der Marge und des Anteils der Sendung sein. Wenn bei einem Indikator ein Rückgang auftritt, legen wir die Aufgabe für den Analysten fest, die Gründe herauszufinden.
- Wenn der Rückgang nicht durch Finanzindikatoren erklärt werden konnte, dann schauen wir uns die Verteilungsindikatoren genauer an. Haben wir begonnen, weniger Briefe zu verschicken, wie gut die Briefe geöffnet sind, ob sie auf die Links aus dem Brief klicken und ob Bestellungen aufgegeben werden?
- Um die Situation im gesamten Kanal und ihre Auswirkungen auf die Kundenbindung zu verstehen, untersuchen wir die Dynamik der Abonnenten. Mit welchen Formularen Kunden abonnieren, senden sie häufiger E-Mails und melden sich ab.
Zusammenfassend habe ich im Strategiebericht die Hauptindikatoren für die Leistung des Senders angezeigt (es gab viele davon, aber überflüssiges Entfernen ist immer einfacher als Hinzufügen). Im Dashboard können Sie deutlich sehen, welche Indikatoren die Zielwerte nicht erreichen und in welche Richtung sie sich bewegen müssen, um die Ursachen für negative Trends zu finden und Maßnahmen zur Verbesserung der Situation zu organisieren.
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