BUSINESS PLAN LAYOUT

JAROSŁAW TRYBUCHOWICZ, CEO Shopconnector.pl

Wykorzystanie danych z systemów analitycznych w sprzedaży online

Czy to się opłaca?

12.04.2017

Plan prezentacji1. Stan obecny systemów kontrolingowych2. Narzedzia analityczne3. Zbierane dane4. Problem vs. Idealne rozwiązanie5. Analizy BI – Przykłady6. Najważniejsze wskaźniki (KPI)

1. Churn 2. LTV7. conversion toolbox

1. website speed2. content3. user interface4. goal delivery

6. koszt narzędzi

Stan obecny KONTROLINGU

Dedykowana komórka kontrollingu w firmie

TAK NIE

Obszar %Sprzedaż 94

Produkcja 86

Zakupy 88

MPK 94

Logistyka 26

Marketing 17

R&D 13

Projekty 13

HR 13

SPECJALIZACJA Obszary monitorowane

3

Źródło: http://decyzje-it.pl

Wstęp

Stan obecny KONTROLINGU c.d.

Informatyzacja

EXCEL27%

BRAK56%

SAP6%

IBM 2%

Autorski 3%IFS

Eureca

Impuls

QlickView

Inne

SYSTEM INFORMATYCZNY

17%

Aplikacje wspomagające budżetowanie

Źródła danych

0%5%

10%15%20%25%30%35%

1 2 3 4 5 6+

Ilość źródeł danych w analizie finansowej

4

Źródło: http://decyzje-it.pl

Wstęp

Narzędzia Analityczne5

Arkusz kalkulacyjny

SQL Programy statystyczne

Wizualizacja i dashboardowanie

Narzędzia WEBOWE, np. Google Analytics, OMNICONVERT, Hotjar

Narzędzia Business Intelligence

Generowanie danych – 90% przez 2 ostatnia lata

Zbierane dane

Aż 90% danych wyprodukowanych kiedykolwiek została wygenerowana przez ostatnie 2 lata.

Przechowywanie danych: 0,05$ / TB

Diametralnie malejące koszty przechowywania danych. Dziś jest o 98% taniej niż 14 lat temu.

Moc obliczeniowa: 250 razy szybciej

Duży wzrost mocy obliczeniowej w ciągu ostatnich 2 lat. Pozwala to na efektywne przetwarzanie dużych ilości danych.

transakcje

LOGi www LOGi in-app

Kanały marketingowe (mail,push, adwords, fb)

6

PROBLEM

Koszty Doświadczenie Czas wdrożenia

Większy problemRozbieżność danych Ręczne łączenie danych

Popularne rozwiązanie

GSC GA Ad Words

CRM Mailing, popupy TRANSAKCJE

Do czego dążymy?

Łatwość obsługi, integracja danych Google Spreadsheets, Pentaho, Spago BI, Open Reports, Power BI, QlikView Personal, Jedox, Widestage, SAP Lumira,

Pozwalają na monitoring postępów, określają performance biznesu Specjalizacja pod kątem działów np. retencja,

akwizycja, CX itp

1. Spójny dashboard 2. Darmowe narzędzia

3. Określenie KPI 4. Zwiekszanie konwersji na poszczegolnych etapach lejka

Analizy BI – Przykłady11

Analizy BI – Przykłady12

runrate Marże

13

Average CLV

CLV histogram by user percentiles

Analizy BI – Przykłady

Analizy BI – Przykłady14

Days since first purchase

Perc

enta

ge o

f CLV

-365

10 30 50 70 90 110

130

150

170

190

210

230

250

270

290

310

330

350

100%

80%

60%

40%

20%

0%

CLV-365 (%) as a function of Time by CLV Quartile

Analizy BI – Przykłady15

Repeat purchase probability during the customer's first year

user order number

Rep

eat p

urch

ase

prob

abilit

y

2 3 4 5 6 7 8 9 10

100%

90%

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0%

84%84%83%81%79%78%

73%

66%

45%

KPI kiedyś vs. dziś

1. Przychód2. ROI3. Akwizycja4. Średni koszyk5. Konwersja na 1 zakup

1. Przychód/zysk2. Churn3. LTV4. MRR5. ARPU6. CPA

1. Pozwalają określić performance firmy2. Wskazują trendy3. Pozwalają stwierdzić problem

1. Pozwalają na segmentację klientów2. Pozwalają odkryć faktyczne

zachowania klientów3. Wyjaśniają problem

KPI <2010 Kpi>2010

Wskaźniki na poziomie makro Wskaźniki na poziomie użytkownika

16

5 najważniejszych KPI17

MRR(eng. Monthly Recurring revenue) – określa wartość ponawiającego się przychodu z wcześniejszych zobowiązań. Im większy udział tym większe szanse firmy na powodzenie

ChurnOkreśla ile osób odchodzi od nas w przyjętym okresie. Każdy 2 cyfrowy churn jest zabójczy dla firmy.

CPA(ang. Cost per Acquisition) Należy śledzić CPA na poziomie kampanii i porównywać je z LTV użytkowników z tych kampanii

ARPU(ang. Average Revenue per User) Mając już biznes pod kontrolą i powracających użytkowników można stopniowo zwiększać ich wartość poprzez upsell i cross sell

LTV(ang. LiteTime Value) To wartość użytkownika w całym jego cyklu życia.

Na przykładzie firmy w modelu SaaS

Churn w 4 krokach

etapyOkreśl model

biznesowy

Nazwij event

churnowy

Dostosuj okres

badawczy

optymalizuj

opis Jeżeli nie sprzedajesz subskrypcji

zastanów się w jaki sposób

odpływają od Ciebie klienci

• brak ponownego zakupu w czasie x

• brak aktywności w aplikacji

• brak wpisów na blogu

• ….

Zbyt małe okresy mogą mieć dużą wariancję/ być nieistotne statystycznieZbyt długie okresy mogą sztucznie podnieść churn

• Obserwuj jak kształtuje się churn w przyjętym modelu i wprowadzaj ulepszenia. Nie kasuj starego modelu!

18

Wpływ churnu na przyszły przychód

0,0 mln

0,5 mln

1,0 mln

1,5 mln

2,0 mln

2,5 mln

3,0 mln

1 11 21 31 41 51

miesiąc

churn 2,5% churn 5%

Założenia modelu: MRR=2 000 początkowy przychód=10 000

Im większa baza, tym większe nominalnie skutki churn ’u. Ten spadek przychodów wymaga coraz większego nominalnie przychodu z nowych użytkowników i może skutecznie hamować wzrost.

NALEŻY PRACOWAĆ NAD OBNIŻENIEM CHURNU JUŻ W PIERWSZYCH Miesiącach!

60 miesięczna projekcja przychodu

„Churn dla wzrostu to jak hamulec ręczny dla samochodu.”

21% więcej

37% więcej

19

LTV- najważniejsza cecha klienta

Bezpośrednio powiązane z churn’emChurn (współczynnik odstąpień) drastycznie wpływa na wartość klienta w czasie (Life Time Value)

Warunkuje rentowność marketinguROI liczone dzięki LTV daje lepszy obraz powodzenia akcji marketingowych

Zawsze powinien być liczony po marżyLTV warunkuje rentowność klienta a więc powinno być liczone po odjęciu wszystkich kosztów zmiennych i.etransakcji, prowizji, obsługi itp

𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿∗ =ś𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧 𝑟𝑟𝑛𝑛 𝑢𝑢𝑢𝑧𝑧𝑢𝑢𝑧𝑧𝑢𝑢𝑢𝑢𝑟𝑟𝑟𝑟𝑧𝑧𝑢𝑢

𝑢𝑢𝑧𝑧𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑧𝑧𝑧𝑧𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑧𝑧 𝑤𝑤𝑐𝑢𝑢𝑟𝑟𝑟𝑟′𝑢𝑢

* Wzór ten jest pochodną wzoru na rentę dożywotnią (perpetuity)

Przykład: zmniejszając churn z 5 na 4% zwiększamy LTV o 25%!

20

LTV historyczne vs. predykcje

0,0

5 000,0

10 000,0

15 000,0

20 000,0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

miesiąc

AVG churn 50% churn 0% churn 100%

Założenia modelu: Połowa użytkowników ma churn 100%, druga połowa 0%

Wniosek:

Uśrednianie jest niebezpieczne –może w określonych warunkach

bardzo zaburzyć obraz

rzeczywistości

20 miesięczna projekcja przychodu

W najprostszej postaci LTV przyjmuje postać: 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 = ś𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑧𝑧𝑛𝑛𝑧𝑧𝑤𝑢𝑢𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 ∗ 𝑤𝑤𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑛𝑛𝑟𝑟𝑧𝑧𝑛𝑛𝑝𝑝𝑟𝑟𝑢𝑢ś𝑝 𝑧𝑧𝑛𝑛𝑧𝑧𝑛𝑛𝑢𝑢𝑟𝑟𝑛𝑛𝑟𝑟𝑟𝑟𝑛𝑛 𝑢𝑢 𝑢𝑢𝑧𝑧𝑟𝑟𝑟𝑟𝑧𝑧𝑟𝑟𝑟𝑟 ∗ 𝑟𝑟𝑝𝑝𝑢𝑢ś𝑝 𝑢𝑢𝑧𝑧𝑟𝑟𝑟𝑟𝑧𝑧𝑤𝑢𝑢

2-gi miesiąc: ok12 miesiąc-

10k vs. 0

21

Zastosowanie modeli

Metoda: churn użytkowników Określ średni odstęp między

2ma zamówieniami Przyjmij ten okres jako okres

bazowy Policz ARPU (Average

Revenue per User) Podstaw do wzoru na churn

Sytuacja gdy churn jest bardzo zróżnicowany w czasie Są miesiące gdy w pewnym okresie zarabiamy więcej niż w poprzednim Metoda: progresja przychodu w czasie Komórki pokazują procent przychodu (zysku) w kolejnych okresach vs.

miesiąc bazowy Im starsze kohorty tym większa dokładność, wygładzanie współczynników

Case 1 – wykorzystanie wzoru/stabilny churn

Case 2 – duże różnice w churnie

22

Przykładowe dane

Co to jest konwersja?Konwersja to miara efektu. Opisuje ilość zrealizowanych celów. Współczynnik konwersji to współczynnik efektywności

wyrażony procentem (%). Mówi o tym jaki efekt osiągamy w stosunku do nakładu.

100 000 wyświetleń/maili

4 000 kliknięć

200 koszyków

180 nowych kont

160 transakcji

% otwarć maila vs. Ilość wysłanych maili

% kliknięć vs ilość wyświetleń

% koszyków „zamkniętych” vs utworzonych

% rejestracji konta vs unikatowe wizyty

OR

CTR

% BasketsClosed

REG. Rate

Czy opłaca się zwiększać konwersję?3 czy 4% konwersji, przecież to tylko 1% różnicy…. Wait! To 33% różnicy!

100 000 wyświetleń

• 4% CTR4 000 kliknięć

• 5% Add to basket/UU200 koszyków

• Churn 10% na rejestracji

180 nowych kont

• 10% Porzucony Koszyk

162 transakcji

100 000 wyświetleń

• 5% CTR5 000 kliknięć

• 6% A2B/UU300 koszyków

• Usunięcie rejestracji300 koszyków

• 9% Porzucony koszyk273 transakcji

Konwersja 4,05%, przychód= 16 200 Konwersja 5,46%, przychód= 27 300

Założenie: średni koszyk=100zł

+1%

+1%Usunięcie kroku

-1%

Wzrost przychodu vs Ruch na stronie

500 zł 1 000 zł 2 500 zł 5 000 zł 10 000 zł 25 000 zł 35 000 zł

50 000 zł

100 000 zł

250 000 zł

- zł

50 000 zł

100 000 zł

150 000 zł

200 000 zł

250 000 zł

300 000 zł

1000 2000 5000 10000 20000 50000 70000 100000 200000 500000Ruch (sesje) na stronie /miesiąc

Wykres: Wzrost przychodu przy poprawie konwersji

Wzrost przychodu

Założenie: średni koszyk=50zł, wzrost konwersji z 4% do 5%

Sposoby poprawy konwersji

Google Page speedLoad BalancingWydajna infrastruktura serwerowaOptymalizacja obrazówKolejkowanie JavaScriptów

Zgodność strony z oczekiwaniamiKlarowność PrzekazuSkracanie ścieżek interakcjiUsunięcie rejestracji i innych zbędnych krokówLanding PagesHeatmapy

Testy CTAPopupyAnkiety

Dynamiczne treściRekomendacjeTriggery

Page speed UX

Testy A/B Personalizacja strony

Skąd czerpać wiedzęKomunikacja bezpośrednia

• wywiad bezpośredni• obsługa klienta• ankiety online• grupy focusowe• social• email

analityka

• monitorowanie zachowań użytkownika w kontrolowanych kanałach

• analiza danych post factum• klastrowanie• testy A/B

27

Żródło obrazka: zbierak.pl

Conversion Toolbox - speed

https://www.google.com/webmasters/tools/dashboardhttps://analytics.google.com zakłatdka Behaviour/Site Speed

Site errors Czas wczytywania strony

https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights

Conversion Toolbox – treść

Marketizator Marketizator, SalesManago, Survicate, Hotjar

Testy A/B Personalizacja

Conversion Toolbox – User Interface

HotJar HotJar

Heatmapy Screen cast

Conversion Toolbox – goal delivery

Landingi.com ZenDesk

Landing pages FAQ, Knowledge base, help widgets

Wzrost przychodu vs koszt narzędzi

500 zł 1 000 zł 2 500 zł 5 000 zł 10 000 zł 25 000 zł 35 000 zł 50 000 zł

100 000 zł

250 000 zł

- zł

50 000 zł

100 000 zł

150 000 zł

200 000 zł

250 000 zł

300 000 zł

1000 2000 5000 10000 20000 50000 70000 100000 200000 500000

Wykres: Wzrost przychodu

HotJar

GA + GTM + Webmaster ToolsMarketizator

FREE 130zł 350złFREE

FREE 213zł 407zł 581zł 969zł 1774zł 2522zł

500zł 1 000zł 2 157zł 4 463zł 9 463zł 24 069zł 33 681zł 47 876zł 97 128zł 247 128zł

BILA

NS

KOSZ

TPR

ZYCH

ÓD

Wizyty na stronie/msc

Napisz do MNIEJeśli masz pytania lub chcesz współpracować – czekam na kontakt.

Mokotowska 1, Warsaw

shopconnector.pl

trybuchowicz.com

Beecommerce.pl

Logofy.eu

jarek@beecommerce.pl

697 548 508

ADDRESS:

WEBSITE:

EMAIL:

TELEPHONE:

THANK YOU FOR YOUR TIMEWe hope you see the future the way we see it