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INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Métrica secundária
Coeficiente de Conversão = Valor Aprovado / Valor
Recebido
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Precisamos analisar o ROI com base em pedidos aprovados 1. Veículo Valor Gasto Pedidos Colocados Retorno
A 100,00 800,00 8
B 100,00 1.000,00 10
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Precisamos analisar o ROI com base em pedidos
aprovados 1. Veículo Valor Gasto Pedidos Colocados Retorno
A 100,00 800,00 8
B 100,00 1.000,00 10
E agora, em qual veículo você concentraria os
investimentos? Veículo Valor Gasto Pedidos
Colocados Coeficiente de
Aprovação Pedidos
Aprovados Retorno
A 100,00 800,00 0,8 640,00 6,4
B 100,00 1.000,00 0,5 500,00 5
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Métrica Primária
ROI de Valor Aprovado = Valor Aprovado / Valor Gasto em
Mídia
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Precisamos contabilizar o Lifetime Value na
análise do retorno do investimento em mídia 2. Luísa fez um pedido e
nunca mais comprou
Gabi fez um pedido
e recomprou várias
vezes
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Precisamos contabilizar o Lifetime Value na
análise do retorno do investimento em mídia 2.
Cliente Pedido 1 Pedido 2 Pedido 3 Lifetime Value
Luísa Veículo A
R$ 150,00 R$ 0,00
Gabí Veículo B E-mail mkt Tráfego Direto
R$ 100,00 R$ 50,00 R$ 150,00 R$ 200,00
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
ROI com Lifetime Value
Valor aprovado em clique e pós-clique de uma mídia
+
Valor aprovado de pedidos espontâneos e de e-mail marketing
de clientes que foram conquistados previamente pela mesma mídia.
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Valor de um cliente adquirido numa mídia
Valor médio aprovado em clique e pós-clique de uma mídia num determinado mês
+
Valor médio aprovado de pedidos espontâneos e de e-mail marketing de clientes que
foram conquistados previamente pela mesma mídia num período de x meses
após a primeira compra.
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
3. Como melhorar o desempenho das
campanhas de links patrocinados?
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Como funciona a compra de mídia por BID
CPC: Custo por clique
CTR: Click-through rate – % cliques / Impressões
QS: Quality Score – Relevância do anúncio e da página destino do site com as palavras buscadas pelos
clientes.
Position Rate – CPC * CTR * QS
Anunciante CPC % Cliques por
impressões
Receita do veículo
por 100 impressões
QS Position rate
A R$ 1,00 1% R$ 1,00 10 10
B R$ 0,50 4% R$ 2,00 10 20
C R$ 0,50 4% R$ 2,00 9 18
D R$ 2,00 4% R$ 8,00 2 16
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Podemos melhorar o desempenho das campanhas no
Google integrando dinamicamente grupos de produtos
disponíveis na loja
3.
Integração dinâmica da loja com o AdWords
Incluir sinônimos
Gerar anúncios dinamicamente
Cadastrar campanhas
dinamicamente
Pausar palavras com produtos indisponíveis
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Podemos melhorar o desempenho das campanhas no
Google integrando dinamicamente grupos de produtos
disponíveis na loja
3. Exemplo: Categoria + Marca + Polegadas
Grupo: &categoria &marca &polegadas
Titulo: &categoria &marca &polegadas polegadas
Descrição1: &categoria &marca é na loja das TVs
Descrição2: Os melhores preços estão aqui
URL visível : www.sualoja.com.br/&categoria&marca
TV Sony 40 polegadas
TV Sony é na loja das TVs
Os melhores preços estão aqui
www.sualoja.com.br/TVSony
TV Philips 40 polegadas
TV Philips é na loja das TVs
Os melhores preços estão aqui
www.sualoja.com.br/TVPhilips
TV Sony 32 polegadas
TV Sony é na loja das TVs
Os melhores preços estão aqui
www.sualoja.com.br/TVSony
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Podemos otimizar as campanhas do Google com dados de
pedidos aprovados 3.
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Podemos aumentar as vendas evitando a ruptura de
produtos desejados pelo clientes 4.
Quais os produtos os
clientes desejam
comprar?
Quais os produtos
estão
indisponíveis?
X
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Podemos compreender melhor o comportamento do
consumidor com a utilização de Data Mining 5.
Ex: Identificar quais produtos são comprados
simultaneamente
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Podemos compreender melhor o comportamento do
consumidor com a utilização de Data Mining 5.
Objetivo: Identificar clusters dos clientes mais fiéis Subconjunto a ser analisado: clientes que realizaram mais de 6 pedidos Itens de agrupamento: campanha, sexo, e faixa etária. Período de análise: últimos 12 meses
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Modelos de Atribuição 6.
Linear Divide o peso igualmente para todos os impactos.
Valorização dos Extremos Atribui maior peso ao primeiro e ao último impacto.
Valorização da Recência Dá maior atribuição para o último impacto e segue de forma descrente até o primeiro.
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA DE E-COMMERCE
Awareness &
Consideration
Campanhas de
exposição e engajamento
com a marca
Purchase
Campanhas de
ROI
Loyalty
Campanhas de
incremento do
Lifetime Value
Mídia Programática
Portais
Redes Sociais Personas
Out-of-home
Off-line
Links Patrocinados
Remarketing
Afiliados
Comparadores de Preço
Remarketing
Custom Audience
E-mail Marketing
Planejamento de Comunicação para Incremento das
Vendas 7.