Írta:The Pitch A Reflexshop Black Friday kampánya egy adatelemző szemüvegén keresztül
Egy jó ismerősöm, Kovács István írt pár napja, hogy publikált egy cikket, és érdekelné róla a véleményem. Megnéztem, majd úgy döntöttem: a blogon is közzéteszem az anyagot, hogy minél több emberhez eljusson. A cikkében egy webshop 2017-es Black Friday kampányának a sikereiről írt. Olvassátok el, megéri!
Őszintén szólva a Black Friday nem tartozik a kedvenceim közé.
Akció. Akció. Akció.
10%, 20%, 30% kedvezmény.
MINDENHOL!
Elsőre lehetetlennek tűnik kitörni ebből a zajból.
Ebben a cikkben megmutatom, hogy ez közel sem lehetetlen és kézzel fogható tanácsokkal is szolgálok, miként lehet egy cég jobb a konkurenseinél és hozhat ki többet az idei Black Friday-ből a tavalyi év eredményeire alapozva.
Ezt pedig egy webáruház elemzésén keresztül tesszem meg, ami nem más, mint hazánk legnagyobb társasjáték és szabadidő webáruháza, a Reflexshop.
A Reflexshop célja, hogy az aktív élet és a kreatív szabadidő eltöltés híveit újabb és újabb kiváló minőségű termékekkel lássák el.
Nagy társasjáték kedvelőként külön élmény volt számomra, hogy megvizsgálhattam, hogy mi áll a sikerük hátterében. Na, de térjünk a tárgyra és lássuk, hogyan is kezdjünk bele egy Black Friday kampány elemzésébe!
Forgalom elemzése
1.lépés – Forgalom mennyiségének és minőségének elemzése
Az elemzés során vizsgált periódus: 2017.11.24 vs 2016.11.25
A Reflexshop Google Analytics fiókjában látszik, hogy ugyan csak 7,7%-kal több látogatóval rendelkezett a tavalyi (2017) Black Friday (továbbiakban BF) kampány során, mint tavalyelőtt (2016), mégis a későbbiekben látni fogjuk, hogy több mint 48%-kal több bevételre tett szert és 26%-kal magasabb konverziós aránnyal rendelkezett, ami elképesztő eredmény.
Ez az információ még önmagában azonban nem elég számunkra, hiszen fontos, hogy lássuk milyen forgalmi forrásokból érkeztek ezek a látogatók. Melyek azok a forgalmi csatornák, amelyeket érdemes megtartani és mi az, amivel idén már nem érdemes próbálkoznunk.
Ha megnézzük ezeket a forrásokat [Jelentések—›Ügyfélszerzés—›Áttekintés] egymás mellett rendezve, akkor kiderülhet, hogy mely csatornák tettek hozzá a legtöbbet a tavalyi BF sikeréhez.
A forgalom növekedésért (piros keret) elsősorban az Other, az Organic és a Paid csatornák felelősek, a konverziós arány növekedéséért (zöld keret) pedig az Other, a Social, a Referral és a Display. Mit is jelent ez a gyakorlatban?
A forgalom szempontjából látszik, hogy az Other csatornába került emailek megtették a hatásukat, hiszen 2017-ben több forgalmat tereltek a webáruházba, mint tették azt tavaly.
Az organikus forgalom növekedésből látszik, hogy a SEO csapat sem ült a babérjain és idén még előrébb kerültek a számukra releváns kulcsszavakra.
A fizetett hirdetésekért felelős csapat is keményen dolgozott, hiszen több forgalmat tereltek a webáruházba az előző évhez képest.
De mi a helyzet ezeknek a hatékonyságával? Ehhez az utolsó oszlopot kell elemeznünk.
Az Other csatornában lévő emailek nemcsak, hogy több forgalmat generáltak mint 1 évvel korábban, de sokkal jobban is konvertáltak.
A közösségi média hiába terelt kevesebb forgalmat, mégis jobban konvertáltak a 2017-es bejegyzések a 2016-hoz képest és ugyanez elmondható a display hirdetésekre, amelyek 1060%-kal (!!!) jobban konvertáltak a tavalyi eredményekhez képest.
+1 HALADÓ TECHNIKA: ellenőrizzük, hogy vannak-e segített konverziók a vásárlási folyamatunkban [Jelentések—›Konverziók—›Többcsatornás útvonalak—›Segített konverziók].
Könnyen előfordulhat, hogy egy csatornát elsőnek rosszul konvertálónak bélyegzünk meg, pedig a vásárlási folyamatban fontos szerepet tölt be és úgynevezett segített konverziós szerepe van.
Mielőtt ítéletet mondunk egy csatorna felett, vizsgáljuk meg annak segített konverziós szerepét.
Az utolsó oszlopban lévő számokról azt kell tudnunk, hogy minél közelebb van a 0-hoz, annál kevésbé játszik segített konverziós szerepet és annál inkább a végső vásárlásért felelős forrásról beszélünk.
Ha 1-hez közeli, akkor a segítő és a végső vásárlásból is kiveszi a részét.
Minél nagyobb 1-nél, annál inkább segítő típusú a konverzió, vagyis támogatja a vásárlási folyamatot.
Jelen esetben az látszik, hogy hiába konvertált idén rosszabbul az Organikus keresésből érkező forgalom, a vásárlási folyamat szempontjából most inkább segítő konverziós szerepet töltött be a tavalyi eredményekhez képest.
Ugyanez igaz a fizetett keresési hirdetésekre és a Hivatkozásra is.
Házi feladat: Te tudod, hogy melyek azok a források és csatornák, amelyek a legtöbb látogatót hozták a tavalyi Black Friday kampányában? Ha nem, ellenőrizd le őket a Google Analytics [Jelentések—›Ügyfélszerzés—›Áttekintés] vagy Conversific fiókjában.
Legjobb termékek kiválasztása
2.lépés – Legjobban teljesítő termékek kiválasztása
Most, hogy már tudjuk, hogy melyek azok a források, ahonnan a látogatók ránk találtak és a legjobban konvertáltak, érdemes átgondolni, hogy melyek azok a termékek, amiket érdemes kiemelten kezelni, hiszen ezek felelősek a bevételünk legnagyobb részéért.
A Reflexshop esetében sem volt ez másképp. Itt több oldalról is megközelíthetjük a sikerességet.
2.1.) Legtöbb eladott mennyiségű termékek
[Jelentések—›Konverziók—›Elektronikus kereskedelem—›Termék teljesítménye—› Listázzunk mennyiség alapján]
Ha azt nézzük, hogy melyik termék volt mindkét évben az egyik legnagyobb darabszámban értékesített, akkor egyértelműen a lista elején található Dobble társasjáték.
Több dolog is állhat a játék eladási számainak sikerei mögött, de a top 5 termék esetében egységesen elmondható, hogy ezek olyan termékek, amelyek átlagára nem éri el a 3000 Forintot (az akciós időszakban), vagyis relatíve olcsók és a legtöbb esetben ezért csalóka, ha csak az eladott mennyiséget vizsgáljuk.
Ezért érdemes további szempontokat is figyelembe venni. Ilyen például a termékek átlagára.
2.2.) Legmagasabb átlagárú termékek
[Jelentések—›Konverziók—›Elektronikus kereskedelem—›Termék teljesítménye—› Listázzunk átlagár alapján]
Ezzel szemben, ha a legmagasabb átlagárú termékeket vizsgáljuk meg, akkor könnyen lehet, hogy olyan drága és prémium termékeket fogunk találni, melyekből csak néhány terméket sikerült értékesítenünk.
Itt is találhatunk olyan terméket, amely magas ára ellenére érdekes lehet számunkra, mint pl. az Ugears Teherautó, amelyből 4 darabot is sikerült értékesíteni. Ha még nagyobb rivaldafényt kapna, akkor lehet, hogy még ezeket a számokat is megtöbbszöröznénk.
2.3.) Legtöbb bevételt termelő termékek – és meg is érkeztünk a legszerencsésebb választáshoz!
[Jelentések—›Konverziók—›Elektronikus kereskedelem—›Termék teljesítménye—› Listázzunk termék bevétele alapján]
A legtöbb bevételt termelő termék eladási mennyisége többnyire alacsony, ám az átlagáruk cserébe magasabb, így webáruház tulajdonosként ezeket a termékeket érdemes leginkább szem előtt tartani, ha azon gondolkodsz, mely termékek legyenek kiemeltek a webáruház főoldali bannerei között.
Ha megnézzük, akkor láthatjuk, hogy az első két helyezett (Catan telepesei és a Dixit) forintra pontosan ugyanannyi bevételt termeltek a Reflexshop számára.
A legtöbb esetben ezeknek a termékeknek kell elsősorban fejleszteni a termékoldalait és leírásait, készíteni hozzájuk különféle tartalmakat (például képes, videós beszámolók, blog cikkek).
A lista alján szereplő két termék (Outlive és A Mars terraformálása, amiről még az Index is vezércikkezett) esetében érdekes felfedezés, hogy a 2016-os BF kampányban még nem voltak jelen, de 2017-ben már a top termékek között szerepeltek. Ők is potenciális célpontok a 2018-as kampányhoz.
+1 HALADÓ TANÁCS: A legrosszabbul teljesítő termékek kiárusítása.
Ehhez a kimutatáshoz, már nem elég, ha csak a Black Friday időszakot nézzük. Érdemes megvizsgálni, hogy melyek azok a termékek, amelyekből a legkevesebb eladott mennyiség volt az elmúlt egy évben vagy csökkent irántuk a kereslet a korábbi évekhez képest.
A legtöbb esetben azt tapasztalom a Black Friday kapcsán, hogy a kereskedők a jól teljesítő termékeikre fókuszálnak ebben az időszakban, amelyek az év többi napján is jól fogynak.
Pedig a Black Friday egy remek alkalom arra is, hogy túladjunk a régóta a raktárunkban porosodó termékeken (készletkisöpréssel). Akár egy kedvezményes csomagajánlat keretében a jól teljesítő termékeinkkel összekapcsolva vagy egy nagyobb kedvezményt adva rá.
Így megszabadulhatunk olyan termékektől, amelyekben csak a pénzünk áll régóta, sőt, akár ki is vezethetjük őket.
Jelen példánkban a Monopoly új kiadásának bevétele majdnem 93%-kal csökkent az előző év eredményeihez képest, így ez a termék egy jó célpont lehet a fent említett technikához.
Célzás és fizetett hirdetések
3.lépés – Célozz, lőj és kaszálj!
Már nem sok minden választ el minket egy sikeres Black Friday kampánytól, ám egy dolog még hátra van, amivel foglalkoznunk kell.
Ez pedig nem más, mint a webáruházak legfontosabb szereplői: a vásárlók.
Ahhoz, hogy sikeres email vagy fizetett hirdetési kampányt futtassunk, tudnunk kell, hogy:
Kik azok a vásárlók, akikre érdemes céloznunk?
Ebben is segítségünkre lehetnek a historikus adataink.
3.1 Kikre célozzuk a fizetési hirdetéseinket a Black Friday során?
[Jelentések—›Közönség—›Demográfiai adatok—›Életkor—› Másodlagos dimenziónak adjuk meg a nemet és listázzunk bevétel alapján]
Ezzel az egyszerű szűréssel kideríthetjük, hogy melyek azok a demográfiai jellemzők, amiket érdemes felhasználnunk a fizetett hirdetések beállítása során.
A fenti adatokból kiderül, hogy a 35-44 és közötti nők és férfiak hozták a legtöbb bevételt a tavalyi BF során, de messze a legjobban a 44-54 év közötti hölgyek konvertáltak.
Akiket még érdemes kiemelni, azok az 55-64 év közötti nők, akiknél majdnem 50%-kal magasabb az átlagos megrendelési érték.
A világ összes pénzét el lehet költeni fizetett hirdetésekre, hiszen a két óriás (Facebook és Google Ads) minden lehetőséget megad számunkra, ám ezekkel az intelligens szűrésekkel sokat pontosíthatunk a célzásainkon.
3.2 Kinek küldjünk kedvezményes ajánlatot emailben?
Ennek a kérdésnek a megválaszolásához érdemes használni a Conversific-et.
A Google Analytics nem tárol személyes adatokat a vásárlóinkról, épp ezért ilyenkor különösen érdemes ezt a szoftvert használnunk (a megfelelő jogi feltételek és GDPR szabályok mellett).
Az alábbi képen a Hűség Mértéke Mátrix található, amelyben az alapján listázzuk a webáruházunkban vásárolt ügyfeleket, hogy hány terméket vásároltak, hányszor vásároltak és mikor vásároltak utoljára.
Jelen esetben külön VIP kedvezményeket tudunk küldeni Black Friday címszó alatt azoknak a vásárlóinknak, akik hűségesek (5-nél több terméket rendeltek az elmúlt 90 napban), és teljesen más ajánlattal lephetjük meg azokat, akik csak 1 terméket vettek meg több mint 365 nappal ezelőtt.
Ha megnézzük az adott szegmenst, akkor megkaphatjuk az itt található ügyfelek listáját, amit már csak ki kell exportálnunk az email küldő rendszerünkbe.
+1 HALADÓ TANÁCS: Nemcsak a fentiek alapján szegmentálhatjuk ügyfeleinket, hanem akár lakóhely alapján is.
[Jelentések—›Közönség—›Földrajzi adatok—›Hely—›Kattintsunk az adott országra vagy az elsődleges dimenziónál a Város-ra]
Ezzel a megoldással nem csak azt kaphatjuk meg, hogy mely megyék hozták a legtöbb bevételt számunkra, hanem akár városokra is leszűrhetjük az elemzésünket. Így hirdetési költségvetésünket összpontosíthatjuk csak ezekre a városokra és megyékre is. Vagy megfelelően allokálhatjuk a pénzt ezek között.
Ezen információk birtokában láthatjuk, hogy Budapesten kívül, Szigetszentmiklós és Kecskemét konvertált átlagon felül, így az idei Black Friday kampányban kísérletképpen érdemes lehet valamennyivel magasabb költéskerettel futtatni a hirdetéseket ezekre a városokra.
Összegzés
Az analitika világa sokak számára száraznak és unalmasnak tűnik elsőre, pedig ha jól belegondolunk olyan, mint a kincskeresés. Sok jó “térkép” létezik, amivel megtalálhatjuk az elásott kincseket (például a Google Analytics).
Mi is egy hasonló rendszeren dolgozunk, amellyel a legtöbb fent említett kimutatást könnyebben és gyorsabban megtalálhatja egy webshop tulajdonosa. Ha kedvet kaptál hozzá, hogy kipróbáld a rendszert, akkor ide kattintva találhatsz róla további információkat.
Bízom benne, hogy tudtam új ötleteket adni a Black Friday kampányod előkészítéséhez.
Innen szeretném újfent megköszönni a Reflexshop csapatának a transzparenciát és a hozzájárulást ahhoz, hogy használhattam az adataikat ehhez az esettanulmányhoz.
A cikk eredeti változata a Shoprenter blogján jelent meg 2018. 11. 08-án.
Tetszett a cikk? Szeretnél még több ilyet olvasni?
Akkor iratkozz fel és küldünk egy emailt, ha hasonló cikket írunk!
Hozzászólások
Moderáld magad – vagy mi fogunk. :)
Na jó, nem fogunk, szóval csak ésszel!