La rentabilité nous fournit la bonne réponse

Avant de poursuivre votre lecture, répondez à cette question : que préféreriez-vous voir à la fin du mois, une augmentation des revenus ou une augmentation des bénéfices ? Dans presque tous les cas, la réponse est le profit.

Pendant des décennies, Wall Street et le secteur financier ont utilisé le profit comme étalon-or pour les mesures, et pourtant le succès des campagnes marketing est jugé sur les mesures des revenus. Les revenus nous sont transmis via une métrique que nous connaissons tous, les conversions. Fondamentalement, le suivi des conversions a du sens, car il nous amène à des réponses rapides et décisives sur la performance des efforts marketing. Cependant, la distinction entre mesurer les conversions et les revenus et mesurer la rentabilité est que la rentabilité nous conduit non seulement à une réponse, mais à la bonne réponse.

Le graphique ci-dessus montre que le produit 1 augmente les conversions de 100 % d'un mois sur l'autre (MoM). Pop le champagne, déplacez tout le budget vers le ciblage du produit 1, nous nous sommes trouvés gagnants. Le produit 2, en revanche, est plat et a une augmentation incrémentielle des conversions MoM de 0 %. Virez tous ceux qui ont même pensé au produit 2, supprimez le produit 2 du catalogue de produits, le produit 2 n'a jamais existé. Il s'agit d'une prise de décision irréfléchie, ainsi que d'un exemple simpliste, mais les données ici montrent clairement que nos efforts doivent être ajustés et canalisés vers le Produit 1.

Dans notre exemple, les entreprises ont trouvé une série rapide d'étapes logiques et une réponse décisive : les conversions pour le produit 1 ont explosé, augmentent les efforts vers le produit 1. Et si nous introduisions de nouvelles informations ? Disons que le produit 1 a une marge bénéficiaire de 1,00 $, tandis que le produit 2 a une marge bénéficiaire de 5,00 $.

Les choses commencent à changer après la prise en compte de la rentabilité. Le produit 2 génère plus de bénéfices pour notre entreprise que le produit 1, même si les conversions du produit 1 ont considérablement augmenté.

Puisque des bénéfices plus sains conduisent à des entreprises plus saines, nous avons maintenant une nouvelle réponse : nous devons augmenter les ventes du produit 2.

Le pouvoir de la rentabilité persiste alors que nous examinons les audiences et utilisons une autre mesure que les spécialistes du marketing cherchent souvent à augmenter : la valeur moyenne des commandes (AoV).

Considérez cela comme une autre victoire pour l'équipe. L'AoV d'Audience 1 a augmenté de 100 % et la croissance des revenus explose. Jetons un deuxième coup d'œil, mais cette fois, mesurons le profit moyen de la commande (AoP) plutôt que l'AoV. Pour notre exemple, nous dirons que le public 1 n'achète que des variantes d'un produit qui génère une marge bénéficiaire de 2,50 $ et a augmenté le nombre d'articles par commande de 10 à 20, tandis que le public 2 est amoureux d'un produit qui génère un marge bénéficiaire de 9,00 $ mais continue de n'en acheter que 10 par commande.

En s'éloignant strictement de l'AoV, la ligne de pensée normale nous amènerait à mettre plus d'efforts dans l'Audience 1. Nous créerions des audiences similaires et remarketerions les clients qui tombent dans l'Audience 1 et dépenseraient moins d'efforts sur l'Audience 2. Cependant, l'AoP montre le exact opposé. Nous devrions toujours être ravis que l'AoP de l'Audience 1 ait doublé, mais notre temps et nos efforts devraient être consacrés à l'augmentation des ventes pour l'Audience 2.

Alors, comment commencer à mesurer le profit ? Afin d'atteindre des marges bénéficiaires, les données sur le coût des marchandises vendues (COGS) de chaque produit doivent être transmises à une plate-forme d'analyse ou à toute plate-forme publicitaire, analytique ou CRM utilisée par l'équipe marketing. Il y a trois façons d'y parvenir.

• Dynamiquement via le dataLayer
• De manière statique, en tant que téléchargement ponctuel sur une plate-forme d'analyse
• De manière statique via des tables de recherche dans un système de gestion de balises (TMS)

Utilisation de la couche de données

Le dataLayer existe dans les coulisses des sites Web en tant qu'emplacement pour stocker des informations qui peuvent être extraites par des balises configurées dans un système de gestion de balises ou d'autres pixels. Les informations apparaissent sous forme de paires clé-valeur (ProductName : T-shirt blanc). Les informations couramment trouvées dans le dataLayer incluent le nom du produit, le numéro SKU et le prix. Une chose à noter est que les informations trouvées dans le dataLayer peuvent être consultées publiquement, mais avant que des préoccupations ne surviennent concernant l'affichage des données sur le coût des marchandises vendues d'une manière que la concurrence pourrait les voir, il existe des moyens simples de masquer les données telles que la création une clé qui prend les entrées de votre choix et les relie aux chiffres correspondants en dollars.

La beauté de l'utilisation de dataLayer est que les variables sont capturées dynamiquement.

Le dataLayer remplit la valeur des variables en accédant aux données back-end ou à des sources tierces telles qu'un CRM ou Google Sheet. Ceci est particulièrement important lorsqu'il s'agit de mesurer la rentabilité, car ses avantages augmentent considérablement à mesure que des mesures précises sont disponibles en temps réel, mais nous en reparlerons plus tard. Les informations trouvées dans le dataLayer peuvent ensuite être envoyées automatiquement à une plate-forme d'analyse, et peuvent ensuite être utilisées pour rendre compte de la rentabilité et créer des métriques telles que l'AoP.

Téléchargements statiques

Les plates-formes d'analyse permettent aux utilisateurs de télécharger des données et de les implémenter dans des rapports via des métriques personnalisées. Nous pouvons tirer parti de ce processus en créant une feuille de calcul avec un catalogue de produits et les données COGS correspondantes et en téléchargeant la feuille de calcul dans la plateforme d'analyse.

Tables de recherche dans un système de gestion de balises

Les annonceurs peuvent créer des tables de recherche dans un système de gestion des balises qui associent les données SKU à un coût associé des marchandises vendues. Le TMS peut ensuite prendre ces données et les transmettre à une plateforme d'analyse.

dataLayer vs téléchargements et tables

L'utilisation de dataLayer est une méthode beaucoup plus puissante et efficace pour fournir des données COGS. Étant donné que le dataLayer extrait les informations de manière dynamique, le maintien d'un COGS précis nécessite simplement de mettre à jour les chiffres où les données du COGS sont stockées et de laisser le reste au dataLayer et au suivi des événements pour les rassembler et les pousser dans une plate-forme d'analyse. La mise à jour des données COGS via des téléchargements ou des tables de recherche nécessite plus d'efforts. Un nouveau téléchargement ou une nouvelle modification doit être effectué chaque fois que les données sur le coût des marchandises vendues changent pour tout produit ou tout produit est ajouté ou supprimé du catalogue de produits. La quantité d'efforts requis via le processus de téléchargement ou de table de recherche conduit souvent les entreprises à effectuer des mises à jour à des intervalles définis et à appliquer le COGS au moment de la mise à jour en tant que coût des marchandises vendues pour l'ensemble de l'intervalle. Ce faisant, les informations fournies par la mesure de la rentabilité deviennent troubles et les informations sont plus difficiles à glaner.

Examinons deux mois de données, l'un avec les données COGS mises à jour quotidiennement et poussées via le dataLayer et l'autre avec les COGS entrés à la fin du mois via le téléchargement et un COGS statique appliqué pour toute la période.

En mettant à jour les informations quotidiennement, les annonceurs disposent de beaucoup plus de contexte et d'informations à utiliser. La mise à jour ponctuelle fournit des informations inexactes sur le bénéfice total et le COGS pour le mois et ne donne aucun aperçu des marges bénéficiaires quotidiennes ou des tendances inter-mois. Ces informations sont importantes pour les annonceurs lorsqu'ils prennent des décisions concernant leurs efforts de marketing. En utilisant les graphiques ci-dessus comme exemple, les annonceurs pourraient tirer parti du fait qu'il y avait une diminution significative du COGS à partir du 19e jour du mois et augmenter leurs enchères pour les emplacements publicitaires à forte valeur ajoutée afin d'augmenter les ventes.

Avantages globaux

Que vous choisissiez d'utiliser la couche de données ou de télécharger les données COGS directement dans une plate-forme d'analyse, l'inclusion de la rentabilité ouvre un tout nouveau paradigme pour les entreprises. Les objectifs marketing commencent à s'aligner directement sur le résultat net du bilan, car des mesures telles que le retour sur les dépenses publicitaires et les revenus par session deviennent un bénéfice sur les dépenses publicitaires et un bénéfice par session. Nous avons vu comment des objectifs tels que le remarketing, la création d'audiences similaires et la budgétisation des produits deviennent plus puissants avec la mise en œuvre de la rentabilité. Cependant, l'inclusion de la rentabilité permet également aux entreprises de créer des stratégies de vente comme associer la popularité d'un nouveau produit aux marges bénéficiaires d'un produit existant pour offrir de nouveaux forfaits aux clients. L'ère de la prise de décision floue en marketing touche à sa fin et la nouvelle façon de faire des choix précis commence par mesurer la rentabilité.