🎞️ 👙 🐢 वेब एनालिटिक्स ई-कॉमर्स साइट के लिए डिजाइनिंग डैशबोर्ड। भाग 2: ईमेल न्यूज़लेटर। रणनीतिक डैशबोर्ड 👩🏾‍🎨 👂🏿 🔔

ई-कॉमर्स परियोजनाओं में ईमेल चैनल का उपयोग लंबे समय से किया जा रहा है। नए उत्पादों और कंपनी की खबरों के बारे में ग्राहकों को सूचित करने, वर्तमान और नियोजित प्रचारों के बारे में बात करने और दिलचस्प सामग्री साझा करने के लिए मेलिंग सूचियाँ लॉन्च की जाती हैं। इस चैनल का उपयोग करने के मुख्य लक्ष्य, मेरा विचार है: संबंधित उत्पादों को भेजकर औसत बिल और ग्राहक के आदेशों की संख्या बढ़ाना, अद्वितीय ऑफ़र और प्रचार के माध्यम से आवेगी खरीद को उत्तेजित करना, उत्पाद के प्रति दर्शकों की निष्ठा बढ़ाना और उत्पाद के अद्वितीय व्यापारिक गुणों के बारे में एक कहानी के माध्यम से दर्शकों को "वार्म अप" करना।

मेलिंग सूची

मान लें कि कंपनी के ईमेल परिणाम तीन लोगों के लिए रुचि रखते हैं: विपणन निदेशक (रणनीतिक रिपोर्ट), विश्लेषक (विश्लेषणात्मक रिपोर्ट) और ईमेल बाज़ारिया (परिचालन रिपोर्ट)। हम विपणन निदेशक के लिए ईमेल द्वारा एक डैशबोर्ड डिज़ाइन करेंगे।

डैशबोर्ड निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर देगा:

चैनल से लाभ और राजस्व क्या है?
क्या हम चैनल की लाभप्रदता बढ़ा सकते हैं?
ग्राहकों के साथ स्थिति क्या है: क्या बिना सदस्यता के स्तर बढ़ रहा है, क्या हम ग्राहक आधार का आकार बढ़ा रहे हैं?

प्रमुख प्रदर्शन संकेतक

वित्तीय प्रदर्शन

सभी राजस्व के ईमेल चैनल से राजस्व का हिस्सा । यह दिखाएगा कि अन्य चैनलों की तुलना में ईमेल मार्केटिंग कितनी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, क्या परिणाम हमारे प्रयासों के लायक है।
औसत बिल । यह दिखाएगा कि क्या हम प्रचार ऑफ़र के कारण ऑर्डर की औसत जांच बढ़ाते हैं। क्या हम अक्षरों की सामग्री के लिए सही उत्पादों का चयन कर रहे हैं? क्या उनके बीच बहुत सस्ता है जो पत्र देखते समय सभी ध्यान आकर्षित करते हैं?
राजस्व, सकल लाभ (राजस्व और माल की लागत के बीच का अंतर)। क्या हम छूट के कारण पैसे खो देते हैं, क्या हमारे स्टॉक प्रभावी हैं, या क्या वे मेलिंग सूचियों से उच्च-मार्जिन वाले सामान खरीद रहे हैं।
मार्जिन (राजस्व के सकल लाभ का अनुपात)। चाहे किसी महीने में घाटा उठाने वाला स्टॉक था, चाहे हम चैनल के मार्जिन को महीने से बढ़ा दें।
आदेशों की संख्या ।

मेलिंग सूची मेट्रिक्स

शिपमेंट का हिस्सा (सभी ऑर्डर के लिए शिप किए गए ऑर्डर का अनुपात)। दिखाता है कि हम ईमेल न्यूज़लेटर्स से ऑर्डर को कितनी अच्छी तरह प्रोसेस करते हैं। ऐसे समय हो सकते हैं जब प्रबंधकों को एक गुप्त पदोन्नति के बारे में सूचित नहीं किया जाता है, और इस पदोन्नति के आदेश आते हैं। नतीजतन, ग्राहकों को माल और उपहार के एक मूल्य की उम्मीद थी, लेकिन वास्तव में यह प्राप्त नहीं हुआ। हम एक ग्राफ के रूप में स्थिति के अनुसार आदेशों के वितरण के अनुपात की गतिशीलता के साथ प्रदर्शित करते हैं।
खोजों का हिस्सा । सभी वितरित पत्रों से पत्रों की कितनी अनूठी खोजें। दिखाता है कि कैसे दिलचस्प और प्रासंगिक सुर्खियों का उपयोग किया जाता है।
संक्रमण का हिस्सा । इस पत्र के अद्वितीय रीडिंग से पत्र भेजे जाने के दिन कितने सत्र थे। दिखाता है कि शीर्षक पत्र की सामग्री से कैसे मेल खाता है, कैसे दिलचस्प सामग्री और उपयुक्त उत्पादों का उपयोग किया जाता है।
रूपांतरण दर । एक पत्र से साइट पर जाने के बाद कितने आदेश दिए गए थे। यह हमारे ग्राहकों और साइट की स्थिति को प्रदर्शित करता है: वे केवल साइट पर उत्पादों को देखना चाहते हैं या संक्रमण के बाद वे उत्पाद खरीदने में रुचि रखते हैं, क्या खरीदारी करने के लिए यह साइट सुविधाजनक है।

आधार निष्ठा

स्पैम शेयर, सदस्यता समाप्त शेयर ग्राहक हमारे पत्रों से कितना थक गए हैं, क्या वितरण की उच्च आवृत्ति है।
ग्राहक आधार का आकार और इसकी गतिकी । किस सब्सक्रिप्शन विधि से कितने ग्राहक हमारे पास आते हैं। ग्राहक आधार बढ़ रहा है या घट रहा है।

Power BI में अपलोड और बिलिंग करें

ऊपर दिए गए संकेतकों की गणना करने के लिए, हमें सीआरएम से ऑर्डर के साथ अनलोड करने की जरूरत है, ऑर्डर की लागत के साथ सीआरएम से अनलोड करना है, प्रत्येक ऑर्डर के स्रोत चैनल के साथ सांख्यिकी काउंटर (इसे गूगल एनालिटिक्स होना चाहिए) से लोड करना है, प्रोमो और ट्रिगर मेलिंग से डेटा के लिए ईएसपी सिस्टम से अनलोड करना है।

उतराई का ढाँचा

जीए से अपलोड करने के लिए, हम Google Analytics से पावर एनालिटिक्स के लिए एक कस्टम कनेक्टर का उपयोग करेंगे, लेकिन नमूने की कमी के लिए, हम अपने स्वयं के फ़ंक्शन को लिखेंगे जो दिन पर डेटा अपलोड करते हैं।

आदेश स्रोतों को अपलोड करने के लिए फ़ंक्शन पाठ

let  = (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

दिनांक स्तंभ निर्माण और फ़ंक्शन कॉल

 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"

पिछले महीने की तुलना में और पिछले साल की तुलना में संकेतकों की गतिशीलता की गणना करने के लिए, हम एक तारीख के साथ एक अतिरिक्त तालिका का उपयोग करते हैं। तिथि के अनुसार प्रति शीट सामान्य फ़िल्टर अतिरिक्त तालिका से तारीख के साथ कॉलम का उपयोग करेगा, और संकेतकों में परिवर्तन की गणना इन फ़िल्टर को हटा देगा और वर्तमान तिथि के लिए खोज के रूप में उनका उपयोग करेगा।

राजस्व गतिकी की गणना

सच है, जनवरी 2018 और दिसंबर 2017 की तुलना इस तरह के एक सूत्र के माध्यम से सफल नहीं होगी। यदि चालू वर्ष के महीने और पिछले वर्ष के महीने की तुलना महत्वपूर्ण है, तो सूत्र को काफी बढ़ाना होगा।

रेव राजस्व, पीआर माह =
(योग ('सीआरएमडीआर' [राजस्व]) -
CALCULATE (SUM ('CRM सीमाओं' [राजस्व]);
फ़िल्टर (सभी ('CRMorders');
और (और ((वर्ष ('सीआरएम बॉर्डर' [रखा_ऑन]) = वर्ष (अधिकतम ('DateNow' [दिनांक]));
महीना ('CRMorders' [last_on]) = महीना (अधिकतम ('DateNow' [दिनांक])) - 1);
'सीआरएम बॉर्डर' [स्रोत / माध्यम] = "यूनीसेडर / ईमेल");
'सीआरएम बॉर्डर' [स्थिति] = "लॉजिस्टिक_डिलीवर")))) /
CALCULATE (SUM ('CRM सीमाओं' [राजस्व]);
फ़िल्टर (सभी ('CRMorders');
और (और ((वर्ष ('सीआरएम बॉर्डर' [रखा_ऑन]) = वर्ष (अधिकतम ('DateNow' [दिनांक]));
महीना ('CRMorders' [last_on]) = महीना (अधिकतम ('DateNow' [दिनांक])) - 1);
'सीआरएम बॉर्डर' [स्रोत / माध्यम] = "यूनीसेडर / ईमेल");
'सीआरएम बॉर्डर' [स्थिति] = "लॉजिस्टिक_डिलीवर")))

ईमेल चैनल एनालिटिक्स के लिए रणनीतिक डैशबोर्ड

जोड़तोड़ के परिणामस्वरूप, निम्न प्रकार का एक डैशबोर्ड प्राप्त किया गया था।

गतिशीलता संकेतक

वर्तमान रिपोर्टिंग अवधि के लिए डेटा

विपणन निदेशक द्वारा डैशबोर्ड का उपयोग करने के लिए एल्गोरिथ्म निम्नानुसार हो सकता है।

हम चालू माह में चैनल से राजस्व का हिस्सा निर्धारित करते हैं। यदि यह महत्वहीन है (उदाहरण के लिए, 10% से कम), तो हम रिपोर्ट को धाराप्रवाह रूप से देखते हैं। हम ईमेल बाज़ारिया के साथ चैनल विकास के लिए गुणवत्ता के अवसरों पर चर्चा कर रहे हैं। यह एक और ईएसपी सिस्टम पर स्विच हो सकता है, वितरण की आवृत्ति बढ़ सकती है, डेटाबेस के लिए ग्राहकों का अधिक सक्रिय संग्रह हो सकता है। यदि चैनल से राजस्व का हिस्सा बड़ा है, तो हम रिपोर्ट में तल्लीन हो जाते हैं।
हम फिल्टर में अंतिम महीने का चयन करते हैं और पिछले साल की तुलना में वित्तीय संकेतकों और उनकी गतिशीलता के मूल्य को देखते हैं। यदि गतिशीलता सकारात्मक है और हम पूरी तरह से संतुष्ट हैं, तो हम रिपोर्ट को बंद कर देते हैं। अगर कुछ गलत है, तो गहराई से देखें।
लगभग निरंतर अन्य संकेतकों पर राजस्व में कमी का कारण औसत चेक, ऑर्डर की संख्या, मार्जिन और शिपमेंट की हिस्सेदारी में कमी हो सकती है। यदि हम किसी एक संकेतक में गिरावट देखते हैं, तो हम विश्लेषक को कारणों का पता लगाने के लिए कार्य निर्धारित करते हैं।
यदि वित्तीय संकेतकों के माध्यम से गिरावट की व्याख्या नहीं की जा सकती है, तो हम वितरण संकेतकों पर गहराई से विचार करते हैं। क्या हमने पत्र कम भेजने शुरू किए हैं, पत्र कितनी अच्छी तरह से खोले गए हैं, क्या वे पत्र से लिंक पर क्लिक करते हैं और क्या आदेश दिए जाते हैं।
चैनल की स्थिति को संपूर्ण रूप से समझने और ग्राहक की वफादारी पर इसके प्रभाव को समझने के लिए, हम ग्राहकों की गतिशीलता को देखते हैं, ग्राहक किस रूप में सदस्यता लेते हैं, क्या वे अक्सर ईमेल भेजते हैं और सदस्यता समाप्त करते हैं।

सारांशित करने के लिए, रणनीतिक रिपोर्ट में मैंने चैनल के प्रदर्शन के मुख्य संकेतक प्रदर्शित किए (उनमें से बहुत सारे थे, लेकिन अतिश्योक्ति को दूर करना हमेशा जोड़ने की तुलना में आसान है)। डैशबोर्ड से आप स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि कौन से संकेतक लक्ष्य मानों तक नहीं पहुंचते हैं और किस दिशा में आगे बढ़ना है ताकि नकारात्मक रुझानों के कारणों का पता लगाया जा सके और स्थिति को सुधारने के उपायों को व्यवस्थित किया जा सके।

चक्र से लेख

वेब एनालिटिक्स ई-कॉमर्स साइट के लिए डिजाइनिंग डैशबोर्ड। भाग 1: उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस