SEMINÁRIO GVCEV: E-commerce: desafios e oportunidade

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Edson Salgado Cortês
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1 SEMINÁRIO GVCEV: E-commerce: desafios e oportunidade

2 7 ESTRATÉGIAS para melhorar o desempenho do e-commerce

3 1. Como incrementar o ROI?

4 Métrica secundária Coeficiente de Conversão = Valor Aprovado / Valor Recebido

6 1. Precisamos analisar o ROI com base em pedidos aprovados Veículo Valor Gasto Pedidos Colocados Retorno A 100,00 800,00 8 B 100, ,00 10

7 1. Precisamos analisar o ROI com base em pedidos aprovados Veículo Valor Gasto Pedidos Colocados Retorno A 100,00 800,00 8 B 100, ,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 0,5 500,00 5

8 Métrica Primária ROI de Valor Aprovado = Valor Aprovado / Valor Gasto em Mídia

9 2. Lifetime Value

10 2. Precisamos contabilizar o Lifetime Value na análise do retorno do investimento em mídia Luísa fez um pedido e nunca mais comprou Gabi fez um pedido e recomprou várias vezes

11 2. Precisamos contabilizar o Lifetime Value na análise do retorno do investimento em mídia Cliente Pedido 1 Pedido 2 Pedido 3 Lifetime Value Luísa Veículo A R$ 150,00 R$ 0,00 Gabí Veículo B mkt Tráfego Direto R$ 100,00 R$ 50,00 R$ 150,00 R$ 200,00

12 ROI com Lifetime Value Valor aprovado em clique e pós-clique de uma mídia + Valor aprovado de pedidos espontâneos e de marketing de clientes que foram conquistados previamente pela mesma mídia.

14 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 marketing de clientes que foram conquistados previamente pela mesma mídia num período de x meses após a primeira compra.

15 3. Como melhorar o desempenho das campanhas de links patrocinados?

16 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, B R$ 0,50 4% R$ 2, C R$ 0,50 4% R$ 2, D R$ 2,00 4% R$ 8,

3. Podemos melhorar o desempenho das campanhas no Google integrando dinamicamente grupos de produtos disponíveis na loja Integração dinâmica

17 3. Podemos melhorar o desempenho das campanhas no Google integrando dinamicamente grupos de produtos disponíveis na loja Integração dinâmica da loja com o AdWords Incluir sinônimos Gerar anúncios dinamicamente Cadastrar campanhas dinamicamente Pausar palavras com produtos indisponíveis

3. Podemos melhorar o desempenho das campanhas no Google integrando dinamicamente grupos de produtos disponíveis na loja Exemplo: Categoria + Marca + Polegadas Grupo: &categoria &marca &polegadas

18 3. Podemos melhorar o desempenho das campanhas no Google integrando dinamicamente grupos de produtos disponíveis na loja 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 : TV Sony 40 polegadas TV Sony é na loja das TVs Os melhores preços estão aqui TV Philips 40 polegadas TV Philips é na loja das TVs Os melhores preços estão aqui TV Sony 32 polegadas TV Sony é na loja das TVs Os melhores preços estão aqui

19 3. Podemos otimizar as campanhas do Google com dados de pedidos aprovados

21 4. Como reduzir a ruptura sem custos excessivos de estoque?

22 4. Podemos aumentar as vendas evitando a ruptura de produtos desejados pelo clientes Quais os produtos os clientes desejam comprar? X Quais os produtos estão indisponíveis?

24 5. Como utilizar Data Mining para compreender o consumidor?

25 5. Podemos compreender melhor o comportamento do consumidor com a utilização de Data Mining Ex: Identificar quais produtos são comprados simultaneamente

26 5. Podemos compreender melhor o comportamento do consumidor com a utilização de Data Mining 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

27 6. Considerações sobre modelos de atribuição

28 Métrica Primária Volume de vendas aprovadas com atribuição

29 6. Modelos de Atribuição 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.

30 7. Planejamento de Comunicação

31 7. Planejamento de Comunicação para Incremento das Vendas Awareness & Consideration Purchase Loyalty Campanhas de exposição e engajamento com a marca Campanhas de ROI 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 Marketing

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