O Funil de Vendas do Inicio ao Fim

Como Entender as Métricas do Funil de Vendas que é Crítico para a Lucratividade de seu Negócio.
  15/02/2017
Banner funil  1hihh00

Sobre o Autor: 

Peter J Rosenwald is best known as the architect of direct and data-driven marketing for Editora Abril and serves as an integral member of the ABD team. He is the author of ‘Accountable Marketing: Otimzando resdultados dos investimentos em Marketing” (Thomson) and a member of the ABEMD Hall of Fame.

This article was originally published by Endeavor Brasil, the leading organization empowering entrepreneurs throughout the world and is reprinted here with Endeavor’s kind permission.

 

 

Uma das questões-chave para os profissionais de marketing sempre foi conhecida como “efeito funil”, isto é, a diferença entre o número relativamente grande de pessoas que demonstram interesse por um produto ou serviço e o número de pessoas que, após um custoso processo de marketing, realmente compram. O caminho para o desastre está repleto de carrinhos de compras cheios que nunca terminaram o processo de compra.

E, uma vez que a receita do número de pessoas que de fato compra deve cobrir os custos de todos os esforços em converter aqueles que não compram, entender e medir as métricas do processo torna-se crítico para a lucratividade.

O modelo acima, que examina apenas mil pessoas, foi desenvolvido com a ajuda de Roberto Lifschitz, do Portal Minha Vida, e é projetado para detectar o custo dessas pessoas que “se cadastram” (geralmente gerada por adwords, pedidos de e-mail ou anúncios na web ou promoções) na sua home page para obter mais informações sobre um produto ou serviço. Eles podem ou não fazer um pequeno teste de algum tipo (para determinar, por exemplo, o seu peso ideal ou a velocidade em que seus computadores estão trabalhando). Eles ainda não são compradores e o trabalho dos profissionais de marketing é convertê-los em compradores mantendo a lucratividade. O que estabelecemos, em relação ao processo do funil de vendas, é o custo de cada cadastro e, neste exemplo, o Google Adwords era, de longe, o mais econômico.

Uma pequena porcentagem dos inscritos decidiu comprar de imediato, tirando proveito das ofertas de incentivo (a um custo de 10.00 por comprador) feitas na home page. Então, o custo de marketing para cada compra inicial é o custo total de entrada de todos os “cliques” ou outros contatos iniciais para obter o cadastro, dividido pelo número de compradores mais o custo de qualquer incentivo. Geralmente, esses primeiros compradores custam mais do que o “permitido” para esta primeira venda, mas nós sabemos que o importante é não apenas a primeira venda, mas o “permitido” para uma projeção conservadora de um período vitalício de compras.

 

Desde que você tenha dinheiro suficiente para financiar esses esforços, o fato de que esse primeiro comprador custe mais do que a ACPO pode ser aceitável. O motivo é que, além das vendas que você gerou, você terá plantado uma rica safra de prospectos que podem ser promovidos de forma barata e cujas vendas futuras mudarão todo o lucro ou prejuízo da iniciativa.

Uma vez que o contato inicial foi gerado pela Internet e o seu cadastro incluiu e-mail e talvez outro contato ou dado preferencial, o meio mais proveitoso e menos caro de re-engajar-se com eles é quase sempre o e-mail. Na coluna esquerda, assumimos que enviar para esses 250 prospectos cadastrados uma série promocional de 5 e-mails produzirá conversões adicionais para as vendas em um total de 20%, sem um incentivo. Nas colunas seguintes, assumimos que com um incentivo custando 5.00, esse dado subirá para 30%.

 

O que vemos na última linha, o Custo Total por Comprador, é agora um respeitável 7.62 para pessoas que vieram através do Google e consideravelmente mais do que aqueles recrutados através de e-mail ou na web. Tudo depende dos números reais, e os mostrados aqui são somente ilustrativos, não previsões. Usando o modelo com seus próprios números, você terá uma ideia melhor do “efeito funil”.

 

Mas o que dizer de todos aqueles carrinhos de compra não adquiridos, todos aqueles nomes que se registraram e não compraram, apesar da promoção adicional? Eles têm um valor real. No próximo artigo, vou abordar esta questão, com a expectativa de oferecer algumas métricas úteis para avaliar essas vendas não concretizadas.

 

 

 

 

News Items:

Summary of Key Findings from ‘Media Post’: Five Ways Email Marketing Will Change in 2017 & 2018

( http://www.mediapost.com/publications/article/294445)

 

Less focus on campaign metrics, with a shift toward customer metrics. The adoption of triggered messaging by ecommerce companies has been rapid. Adoption of full cross channel “‘customer journeys” has been slower but is making real progress.

Smart email marketers are starting to understand that the goal of email marketing (and other direct “push” channels) is to increase the engagement, loyalty, and share of wallet for customers in key segments. Reporting will move to measure the increase in value and health of key customer segments.

Alternatives to A/B split testing. Several vendors are using testing approaches that help marketers find  the optimal content (subject line, offer, images, call to action) much faster than traditional A/B testing.

Multivariate testing techniques have been around for a while, but new implementations make it much easier for marketers to use. Some technology vendors are using reinforcement learning (a kind of predictive analytics) that automatically experiment with different creatives for subscribers with different “states” (historical profiles) to find winning creative for each subscriber.

Better data transfer and APIs by email service providers. A great deal of the historical data is locked up in the email marketing platform.  Many email platforms haven’t invested in their APIs and data transfer capabilities, making it hard for marketers to combine email data with other data on their own systems. The move to new kinds of analytics, solutions driven by machine learning, and more “contextual” messaging techniques will require changes to email marketing team, especially the following:

Email marketing becomes more like product management. Email marketers need to understand the pains, desired gains, and jobs-to-be done for distinct customer segments in distinct contexts—just like product managers. They need to take those insights and turn them into strong value propositions that drive increased customer value over time—again just like product managers.

Marketing teams become more “center-brain.”  Loren McDonald wrote recently about the need for  “mid-brain marketing” (marketing that combines the analytic left brain with the creative right brain).    He wrote: “A team that can think and design processes and creative for a marketing program run on data and automation needs people with more abilities and experiences than just batch-and-blast marketing. Center-brain marketing teams require the right balance of data scientists and creative people.”

 

 

 

Marcas envolvidas

Mais Estudos e Pesquisas