Orange success story

Jak zwiększono sprzedaż usługi Światłowodu o 53%

W 2017 roku Orange Polska, przy współpracy z Witbee, zdecydowało się na wprowadzenie do swojej organizacji kultury analitycznej. Współpraca przełożyła się na wzrost liczby kontaktów z Orange Polska aż o 86%.

Był to pierwszy etap naszej bardzo udanej współpracy – opisaliśmy go tutaj: Jak zbudować kulturę analityczną w organizacji i podnieść wyniki dzięki danym

Czy po tak spektakularnych wzrostach, można osiągnąć jeszcze więcej? Zdecydowanie tak. Oto, co udało nam się poprawić.

Cele

  • Wprowadzenie i dostosowanie zaawansowanych modeli atrybucji do produktów i procesów telekomu
  • Zwiększenie sprzedaży w segmencie akwizycja w kluczowym kanale marketingowym – czyli wyszukiwarce – z wykluczeniem słów kluczowych, zawierających frazę „Orange”

Rezultaty

  • Ponowny wzrost ilości kontaktów dokonywanych przez klientów o 55%
  • Wzrost sprzedaży produktu „światłowód” o 53%
  • Wzrost o 41% sprzedaży wszystkich produktów z kategorii „Internet” w akwizycji
  • Dalszą redukcję wydatków marketingowych w kanale Google Paid, w skali roku o 42%
  • stworzyć środowisko i zaproponować nowe możliwości analizy z wykorzystaniem modeli atrybucji.

Nasz proces
01
Strategia
02
Wdrożenie
03
Rezultaty
04
Wyzwania

A jak do tego doszło?
Pierwszym krokiem było nakreślenie nowej strategii

Naszym głównym celem było zwiększenie akwizycji, czyli pozyskanie nowych klientów. Integracja danych – opisana w I części case study (Jak zbudować kulturę analityczną w organizacji i podnieść wyniki dzięki danym) – pozwoliła nam na szybkie wykonanie tego zadania.

Wykorzystaliśmy do tego technologię Cloud oraz moduł narzędzia Witcloud Google Ads Export. Moduł ten pozwala na wysłanie danych do Google Ads jako konwersji - można je tworzyć w różnych modelach atrybucji. Atrybucja została wykonana na danych sprzedażowych dostarczanych z różnych procesów sprzedażowych i systemów Orange Polska.

Dzięki temu uzyskaliśmy następujące korzyści:

  • Skrócono proces analizy na poziomie raportów do szybszej analizy bezpośrednio w systemie reklamowym.

  • Wyeliminowano wszystkie słowa kluczowe (wyszukiwane hasła przez użytkowników), które zawierały frazę „Orange”. Fraza „Orange” zbiera duży ruch, generowany na skutek kampanii telewizyjnych, radiowych czy prasowych. Nam zależało natomiast na tym, by wyodrębnić kampanie pozyskujące akwizycję – a nie obsługujące ruch generowany za pośrednictwem innych kanałów marketingowych.

  • Budżet przesunięto na właściwą część kampanii akwizycyjnych.

  • Wytypowano skuteczne w sprzedaży akwizycyjnej słowa ogólne.

  • Wykorzystano atrybucję danych, aby zlokalizować kampanie akwizycyjne w systemie reklamowym.

  • Wykorzystano atrybucję aby zlokalizować słowa kluczowe, skuteczne pod kątem akwizycji.

Kolejnym krokiem była segmentacja kampanii akwizycyjnych przez pryzmat słów kluczowych. Frazy, które nie były bezpośrednio powiązane z marką "Orange" zostały wydzielone do osobnych kampanii - dzięki temu mogliśmy skupić się na ich optymalizacji.

Implementacja strategii

Kiedy podejmowaliśmy współpracę z Orange w 2017 roku udało nam się skutecznie wdrożyć procesy przetwarzania danych oraz raportowania, które dostarczała technologia Google Cloud i Witcloud. Tym razem poszliśmy jednak o krok dalej. W integracji dołożyliśmy kolejny proces – wysyłania danych obrobionych w BigQuery do Google Ads.



Dzięki nowemu procesowi (Witcloud –> Google Ads) oddzielenie siły marki Orange, dobór odpowiednich haseł pod względem sprzedaży i przełożenie strategii na nowe kampanie akwizycyjne, stało się całkiem proste.

W systemie Google znajduje się raport haseł wyszukiwanych przez użytkowników. Po integracji raport tego typu można zestawić z danymi dotyczącymi sprzedaży. Dzięki temu wiemy, które hasła wpisywane przez użytkowników najczęściej kończą się zakupem określonej usługi.

Taka wiedza to oczywiście ogromny skarb. Pozwala na podejmowanie celnych decyzji marketingowych. Tworzenie celnych i bardzo skutecznych kampanii oraz pełną optymalizację działań. Analiza danych jest wygodna i prosta, a akcje marketingowe na danych sprzedażowych wykonywane bezpośrednio w systemie Google Ads. Czyli szybko i bardzo konkretnie.

Na podstawie dokonanego przez nas wdrożenia udało się zbudować nową strukturę kampanii oraz dokonane zostały dalsze optymalizacje.


„Our cooperation has enabled us to build an analytical culture and make data-driven decision. This has been proven by increasing sales and reducing cost in marketing activities”.

Adam Skręt | Digital & Performance Director, Orange Polska

Wyniki w okresie 4 lat współpracy

W I części case study wykorzystaliśmy integrację, czyli połączenie danych offline z danymi online w analizie i raportowaniu. Dzięki temu udało się nam uzyskać znaczny wzrost kontaktów z marką Orange. Konkretnie był to wzrost aż o 86%.

W tej części naszych działań wykorzystaliśmy atrybucję danych, by określić i wesprzeć działania akwizycyjne. A także w celu eksportu danych sprzedażowych do systemu Google Ads i dalszego określenia, które słowa kluczowe (bez frazy „Orange”) sprzedają internet.

W efekcie podjęte w roku 2020 działania przyniosły wzrost finalnej sprzedaży internetu aż o 53% i zmniejszenie wydatków na reklamę aż o 42% w skali roku! (Warto pamiętać, że odnosimy się tu do okresu roku 2018, czyli poprzedniego sukcesu).

Kolejne wyzwania

Mimo podwójnego sukcesu biznesowego lista wyzwań i możliwości dalszej optymalizacji pozostaje wciąż dosyć długa. Produkty Orange posiadają różne procesy sprzedażowe – klient może zakupić ofertę internetu, abonamentu telefonicznego itd. Przy tak dużej ilości zróżnicowanych produktów daje to spore pole do działania. Dodatkowo organizacja Orange działa i zmienia się dynamicznie tworząc nowe procesy lub pracując nad udoskonalaniem istniejących. Dużym  wyzwaniem jest utrzymanie integracji i odpowiadanie na dynamikę zmian Orange, za które odpowiada platforma Witcloud.

Nie zapominajmy także, że marka Orange posiada zarówno proste procesy (np. pozostawienie kontaktu i kontakt ze strony infolinii), jak i te bardziej złożone (sklep e-commerce, gdzie użytkownik wykonuje więcej zdarzeń na stronie internetowej). To również poszerza potencjalne działania.

Wyzwanie I: Połączenie procesów i bidowanie w Google Ads


Połączenie procesów w sumę i stworzenie z nich jednego pola obliczeniowego oraz użycie algorytmów do bidowania systemu Google Ads, stanowiłoby kolejny kamień milowy na drodze do lepszej optymalizacji. Zasoby ludzkie nie są w stanie reagować tak często i precyzyjnie, jak ma to miejsce w przypadku silnika maszynowego Google. Tu otrzymalibyśmy zatem istotną poprawę.

Wyzwanie II: Wykorzystanie predykcji w bidowaniu Google Ads


Istotą tego wyzwania jest skorzystanie z zaawansowanych elementów technologii Cloud oraz współpraca z narzędziem Witcloud. Przy odpowiedniej konfiguracji mogłaby ona pozwolić na wykorzystać modułów maszynowych Google Cloud Ml do przewidywania czy nastąpi zakup określonej usługi. 

System potrafiłby dokonać predykcji dotyczącej np. Zakupu w terminie najbliższych 7 dni usługi internet. Czy takie coś jest w ogóle możliwe? Cóż, takie pytanie należałoby sformułować używając raczej słowa „kiedy” zamiast „czy”. Przynajmniej w kontekście WitBee.

Efekty wdrożeń obu wyzwań przedstawimy najprawdopodobniej w trzeciej, i ostatniej, części tego case study..


Rate article

Rates: 0 Avarage rate: 0

Image: Freepik