Marketing mix e-commerce: decidere in base al margine di contribuzione per ordine.

DECISIONE SUPPORTATAPotenziare una campagna, una promozione o una regola di consegna solo se la coorte aggiuntiva copre tutti i costi variabili e resta redditizia dopo i resi.

Cosa occorre distinguere

Tre condizioni prima di ogni calcolo.

01

Valore netto incassato del carrello

Il valore del carrello va ridotto di sconti, annullamenti, rimborsi e imposte da versare. Usare il valore del carrello mostrato sovrastima la base su cui il margine si forma davvero.

02

Costi generati dall’ordine

Pagamento, preparazione, imballaggio, consegna sovvenzionata, reso, frode e contatto con l’assistenza clienti variano con l’ordine. Devono essere attribuiti alla coorte che li genera.

03

Acquisizione incrementale

Il costo pubblicitario medio mescola spesso ordini organici e clienti già acquisiti. Una decisione di crescita deve confrontare costo e ordini aggiuntivi con lo scenario controfattuale senza investimento.

Metodo

Costruire il conto del margine di contribuzione di una coorte

  1. 01Fissare la coorte

    Definire data di acquisizione, fonte, offerta, dispositivo, area e stato di cliente nuovo o esistente; seguire gli ordini fino alla fine della finestra di reso.

  2. 02Riconciliare i flussi

    Collegare ordine, pagamento, sconto, spedizione, reso, rimborso e contatto con l’assistenza clienti tramite un identificativo stabile; le differenze non riconciliate sono pubblicate.

  3. 03Calcolare il margine di contribuzione

    Margine di contribuzione = ricavo netto × margine di prodotto − pagamento − logistica − resi − servizio − acquisizione incrementale; i costi fissi si aggiungono solo se cambiano con la decisione.

  4. 04Confrontare con la soglia

    Calcolare il CAC massimo e il valore minimo del carrello compatibili con il margine di contribuzione obiettivo; testare separatamente nuovi clienti, riattivazione e riacquisto.

RISORSA ORIGINALE

La cascata economica di 1.000 ordini aggiuntivi

Valore del carrello e margine lordo sono rettificati per i costi che i cruscotti pubblicitari spesso ignorano: acquisizione, pagamento, preparazione, resi e servizio.

Margine di prodotto
+31.500 €
Acquisizione
−22.000 €
Preparazione
−7.500 €
Resi
−4.200 €
Pagamento
−1.500 €
MARGINE DI CONTRIBUZIONE · 1.000 ORDINI−3.700 €CAC massimo: 18,30 €
CSVScaricare il modello di coorte e-commerce↓
ESEMPIO ILLUSTRATIVO · DATI SIMULATI

Un ROAS di 3,18 che produce una perdita di 3.700 €

01 · SITUAZIONE

Una campagna genera 1.000 ordini incrementali, con un valore netto del carrello di 70 €, un margine di prodotto del 45 % e 22.000 € di investimento pubblicitario. Pagamento, preparazione, resi e servizio costano rispettivamente 1.500 €, 7.500 €, 4.200 € e 0 € aggiuntivi.

02 · CALCOLO

Margine di prodotto: 70.000 × 45 % = 31.500 €. Margine di contribuzione dopo i costi: 31.500 − 1.500 − 7.500 − 4.200 − 22.000 = −3.700 €. Il ROAS di 70.000 ÷ 22.000 = 3,18 non segnala questa perdita.

03 · DECISIONE

La campagna va corretta. A parità di economia unitaria, il suo costo di acquisizione massimo è di 18.300 €, cioè 18,30 € per ordine.

Condizioni di accettazione

Le condizioni per agire.

  1. 01

    Gli ordini sono seguiti fino alla chiusura della loro finestra di reso.

  2. 02

    Il CAC usato è incrementale o è presentato esplicitamente come un’approssimazione.

  3. 03

    I costi di pagamento, logistica e servizio sono attribuiti alla coorte.

  4. 04

    La soglia di CAC e il valore minimo del carrello sono calcolati prima di aumentare il budget.

Limiti

Ciò che questa analisi non dimostra.

  • Il primo ordine sottostima il valore dei clienti che riacquistano davvero.
  • I costi logistici condivisi possono cambiare per scaglioni e non per ordine.
  • Un’attribuzione pubblicitaria non sostituisce un test di incrementalità.

Riferimenti

Opere citate.

  1. Gupta, S., Lehmann, D. R. & Stuart, J. A. (2004), « Valuing Customers », Journal of Marketing Research.
  2. Fader, P. S. & Hardie, B. G. S. (2009), « Probability Models for Customer-Base Analysis », Journal of Interactive Marketing.
  3. Gordon, B. R. et al. (2019), « A Comparison of Approaches to Advertising Measurement », Marketing Science.