O canal de email em projetos de comércio eletrônico é usado há muito tempo. Listas de discussão são lançadas para informar os clientes sobre novos produtos e notícias da empresa, conversar sobre promoções atuais e planejadas e compartilhar conteúdo interessante. Os principais objetivos do uso deste canal são: aumentar a fatura média e o número de pedidos de clientes enviando produtos relacionados, estimular compras impulsivas por meio de ofertas e promoções exclusivas, aumentar a lealdade do público ao produto e "aquecer" o público por meio de uma história sobre as qualidades comerciais exclusivas do produto.
Listas de discussãoSuponha que os resultados de email da empresa sejam do interesse de três pessoas: diretor de marketing (relatório estratégico), analista (relatório analítico) e comerciante de email (relatório operacional). Criaremos um painel por email para o diretor de marketing.
O painel responderá às seguintes perguntas:
- Qual é a lucratividade e a receita do canal?
- Podemos aumentar a lucratividade do canal?
- Qual é a situação dos clientes: o nível de cancelamentos de inscrição está aumentando? Estamos aumentando o tamanho da base de assinantes?
Indicadores Chave de Desempenho
Desempenho financeiro
Compartilhamento de receita do canal de email de todas as receitas . Ele mostrará a importância do papel do marketing por email em comparação com outros canais, se o resultado vale nossos esforços.
Nota média . Ele mostrará se aumentamos a verificação média do pedido devido a ofertas promocionais. Estamos escolhendo os produtos certos para o conteúdo das cartas? Há muito barato entre eles que chamam toda a atenção durante a exibição da carta?
Receita, lucro bruto (a diferença entre receita e custo de mercadorias). Perdemos dinheiro devido a descontos, nossos estoques são efetivos ou eles estão comprando produtos com alta margem nas listas de distribuição.
Margem (a relação entre lucro bruto e receita). Se houve um estoque deficitário em qualquer mês, se aumentamos a margem do canal de mês para mês.
O número de pedidos .
Métricas da lista de distribuição
Parte das remessas (proporção de pedidos enviados para todos os pedidos). Mostra como processamos pedidos de boletins por e-mail. Pode haver momentos em que os gerentes não sejam notificados de uma promoção secreta, e os pedidos para essa promoção chegam. Como resultado, os clientes esperavam um valor dos bens e presentes, mas na verdade não o recebiam. Exibimos na forma de um gráfico com a dinâmica da proporção da distribuição de pedidos por status.
Parte de descobertas . Quantas descobertas únicas de cartas de todas as cartas entregues. Mostra como títulos interessantes e relevantes são usados.
Compartilhamento de transições . Quantas sessões houve no dia em que a carta foi enviada a partir de leituras únicas desta carta. Mostra como o título corresponde ao conteúdo da carta, como conteúdo interessante e produtos adequados são usados.
Taxa de conversão . Quantos pedidos foram feitos depois de acessar o site a partir de uma carta. Ele exibe o status de nossos assinantes e do site: eles querem apenas ver os produtos no site ou após a transição que estão interessados em comprar o produto, é o site conveniente para fazer uma compra.
Lealdade básica
Compartilhamento de spam, compartilhamento de cancelamento de inscrição . Quanto os assinantes estão cansados de nossas cartas, há uma alta frequência de distribuição.
O tamanho da base de assinantes e sua dinâmica . Quantos assinantes chegam até nós através de qual método de assinatura. A base de assinantes está crescendo ou diminuindo.
Upload e cobrança no Power BI
Para calcular os indicadores acima, precisamos descarregar do CRM com pedidos, descarregar do CRM com o custo do pedido, descarregar do contador de estatísticas (seja o Google Analytics) com o canal de origem de cada pedido, descarregar do sistema ESP com dados sobre promoções e acionar correspondências.
Estrutura de descarregamento Para fazer upload do GA, usaremos um conector personalizado para o Power Analytics do Google Analytics, mas, por falta de amostragem, escreveremos nossa própria função que carrega dados por dia.
Texto de função para fazer upload de fontes de pedidoslet = (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
Geração da coluna de data e chamada de função 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"
Para calcular a dinâmica dos indicadores em comparação com o mês passado e com o ano passado, usamos uma tabela adicional com uma data. O filtro geral por folha por data usará a coluna com a data da tabela adicional e o cálculo da alteração nos indicadores removerá esses filtros e os utilizará como uma pesquisa para a data atual.
Cálculo da dinâmica da receitaÉ verdade que uma comparação entre janeiro de 2018 e dezembro de 2017 não terá êxito com essa fórmula. Se a comparação entre o mês do ano atual e o mês do ano passado for crítica, a fórmula terá que ser aumentada significativamente.
Rev. Receita, por mês =
(soma ('CRMorders' [Receita]) -
CALCULATE (SUM ('CRMorders' [Receitas]);
Filtro (ALL ('CRMorders');
And (And (And (year ('CRMorders' [colocado_em])) = ano (Max ('DateNow' [Date]));
month ('CRMorders' [colocado_on]) = mês (Max ('DateNow' [Date])) - 1);
'CRMorders' [Origem / Meio] = "UniSender / email");
'CRMorders' [status] = "logistic_delivered")))) /
CALCULATE (SUM ('CRMorders' [Receitas]);
Filtro (ALL ('CRMorders');
And (And (And (year ('CRMorders' [colocado_em])) = ano (Max ('DateNow' [Date]));
month ('CRMorders' [colocado_on]) = mês (Max ('DateNow' [Date])) - 1);
'CRMorders' [Origem / Meio] = "UniSender / email");
'CRMorders' [status] = "logistic_delivered"))))
Painel estratégico para análise de canal de email
Como resultado das manipulações, foi obtido um painel do seguinte tipo.
Indicadores dinâmicos
Dados para o período do relatório atualO algoritmo para usar o painel pelo diretor de marketing pode ser o seguinte.
- Determinamos a parcela da receita do canal no mês atual. Se for insignificante (por exemplo, menos de 10%), analisamos o relatório com fluência. Estamos discutindo com o profissional de marketing por e-mail as oportunidades de qualidade para o crescimento do canal. Isso pode ser uma mudança para outro sistema ESP, aumentando a frequência da distribuição, uma coleta mais ativa de assinantes do banco de dados. Se a participação da receita do canal for grande, nos aprofundaremos no relatório.
- Selecionamos o último mês no filtro e analisamos o valor dos indicadores financeiros e sua dinâmica em comparação com o ano passado. Se a dinâmica for positiva e estivermos completamente satisfeitos, fechamos o relatório. Se algo estiver errado, olhe mais fundo.
- O motivo da diminuição da receita em outros indicadores aproximadamente constantes pode ser uma diminuição na verificação média, no número de pedidos, na margem e na parcela da remessa. Se vemos uma queda em qualquer indicador, definimos a tarefa do analista para descobrir os motivos.
- Se a queda não puder ser explicada por meio de indicadores financeiros, examinaremos mais profundamente os indicadores de distribuição. Começamos a enviar menos cartas, quão bem as cartas são abertas, se elas clicam nos links da carta e se os pedidos são feitos.
- Para entender a situação no canal como um todo e seu efeito sobre a lealdade do cliente, analisamos a dinâmica dos assinantes, com que forma os clientes se inscrevem, eles costumam enviar e-mails e cancelar a inscrição.
Para resumir, no relatório estratégico, eu exibi os principais indicadores de desempenho do canal (havia muitos, mas remover supérfluo é sempre mais fácil do que adicionar). No painel, é possível ver claramente quais indicadores não atingem os valores-alvo e em que direção se mover para encontrar as causas das tendências negativas e organizar medidas para melhorar a situação.
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