Дашборд с воронкой продаж для автодилера

Максим Тимошинин, руководитель отдела Аналитики Tandem Group подготовил еще один кейс по внедрению интегрированной аналитики по эффективности рекламных кампаний автодилера и по оптимизации рутинных процессов для директора по маркетингу:

Кто клиент?
Дилерский центр одного из крупнейших автомобильных холдингов России.

Необходимо объединить данные по всем рекламным каналам 5 автомобильных брендов.

Исходные данные, проблема
Дилерский центр реализует автомобили 5 разных брендов. Рекламные кампании по ним проводятся и анализируются по отдельности – у каждой марки свой бренд-менеджер.

Однако, руководителю отдела маркетинга дилерского центра нужен инструмент, который позволял бы анализировать все рекламные кампании едино по выбранным показателям.

Помимо этого, есть проблема с «потерей» лидов на стороне отдела продаж – звонки, которые поступают в call-центр и ОП не всегда заносятся в CRM в сущность «рабочий лист» (рабочий лист – это термин, введенный клиент для работы в своей CRM, обозначающий целевой лид)

На входе:

• 5 автомобильных марок в одном ДЦ
• По каждой марке своя рекламная кампания: размещение в базах данных, контекст и СРА

• По каждому рекламному источнику свой отчет
• Данные по маркам авто не объединены
• Потери лидов в CRM сложно отследить
• Самописная CRM

Задачи, которые стояли перед нами

• Объединить все рекламные источники
• Объединить все марки в рамках одного ДЦ
• Упростить отслеживание потерь лидов в CRM (снять рутинные задачи с директора по маркетингу)
• Визуализировать основные показатели рекламной кампании

Анализ
Самой большой сложностью с выполнением стоявшей перед нами задачи было большое количество источников данных и разные способы их анализа.

Для того, чтобы решить поставленную перед нами задачу, нам пришлось провести длительный подготовительный этап по формированию ТЗ к данному отчету, к формату предоставляемых в нем данных, чтобы в дальнейшем дашборд стал рабочим инструментом не только директора по маркетингу, но и бренд-менеджеров каждой марки.

Процесс по шагам

Шаг 1.

Что сделали
Объединили данные из источников в единую понятную структуру.

Сроки

2 недели

Что получили
После объединения получили схему

Шаг 2.

Что сделали
Запустили процесс выгрузки, хранения и обновления информации в облачную базу данных.

Сроки

1 неделя

Что получили

Данные из подключенных источников за предыдущий день выгружаются в автоматическом режиме. Исторические данные уже содержатся в базе данных.

Таким образом мы решили проблему выгрузки массива данных из большого количества систем и больше не переживаем из-за лимитов, которые есть у сервисов, и прочих ограничений.

Шаг 3.

Что сделали
Сконфигурировали отчет в Microsoft Power BI.

Сроки

2 недели

Что получили
Разработали модель данных. Каждый блок – это таблица того или иного сервиса, объединённые между собой с помощью уникального идентификатора. Эта модель позволяет получать необходимые нам сводные таблицы, диаграммы и графики.



В самом отчёте всего 2 листа с необходимым набором данных. На первом листе в блоке слева находятся все необходимые нам визуализации, а в блоке справа — фильтры, которые позволяет нам получать срезы и разделять данные на сегменты.

В целом данный отчет визуализировал:

• воронку со всеми этапами продаж,
• таблицы, где содержатся все показатели эффективности, от первичного контакта до завершённой сделки по каждой марке и в разрезе каждого месяца
• графики, показывающие соотношение количества целевых звонков и рабочих листов в CRM (для выявления недоработок со стороны отдела продаж)
• графики, отображающие все KPI рекламных кампаний с разбивкой по месяцам

Результат

Отчет можно увидеть по ссылке.

1. За 1 месяц автоматизировали отчетность
2. Оптимизировали рутинные процессы по анализу рекламных кампаний и контролю работы отдела продаж по заведению рабочих листов
3. Смогли оптимизировать общий маркетинговый бюджет, благодаря целостному взгляду на аналитику