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PopSockets 通过 Fivetran 将盈利能力和 AOV 提高了 25%

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技术
  • 功能应用 - 企业资源规划系统 (ERP)
  • 平台即服务 (PaaS) - 应用开发平台
适用行业
  • 消费品
  • 零售
适用功能
  • 维护
  • 销售与市场营销
用例
  • 零售店自动化
  • 供应链可见性(SCV)
服务
  • 云规划/设计/实施服务
关于客户
PopSockets 成立于 2014 年,已在 75 个国家销售了超过 2.3 亿个标志性手机手柄,目前拥有不断扩大的相关产品生态系统,包括手机壳、钱包和支架。该公司拥有 250 多名员工,为电子商务、营销、商业智能、财务、会计、供应链和运营等多个部门提供支持。 PopSockets 使用各种来源的数据,包括 Amazon Ads、Klaviyo、SQL Server、Google Ads、Bing Ads、MySql RDS、Google Analytics、Facebook Ads、Snapchat Ads、Pinterest Ads 和 Shopify。该公司的数据存储在Snowflake数据云中,并托管在AWS云平台上。
挑战
PopSockets 是一家零售和消费品公司,其数据管理和报告流程面临着重大挑战。该公司在电子商务、营销、商业智能、财务、会计、供应链和运营等各个部门之间的报告效率和见解交流方面遇到了困难。缺乏严格的数据更新时间表以及手动汇总报告的繁琐过程阻碍了公司的发展。随着 PopSockets 开始经历巨大的逐年增长并采用 ERP 系统,数据量呈指数级增长。该公司正在努力解决数据孤岛、在单一事实来源中聚合和存储数据的不可扩展的手动工作以及缺乏对营销数据的可见性以了解各种渠道广告支出的投资回报率的问题。 PopSockets 需要一个可扩展的解决方案,使其数据工程师小团队能够构建自动化数据管道,以实现更快的分析和报告。
解决方案
PopSockets 采用现代数据堆栈解决方案 Fivetran 来集中数据并构建模型以获取更深入的见解。 Fivetran 与 Snowflake 和 PopSockets 的 BI 工具相结合,帮助该公司在其他 ERP 系统在全球范围内扩展时支持和统一来自这些系统的数据。它还使该公司能够利用可靠的最新数据自动生成报告,并更有效地评估不同渠道上各个广告活动的效果。 Fivetran 的解决方案是 PopSockets 战略的关键组成部分,该战略旨在通过各种销售渠道和加大付费营销力度来管理其爆炸性增长。该解决方案使该公司能够在全球范围内集中不断增长的 ERP 数据,无需从各个平台手动下载报告并将其汇总以进行分析,从而节省了资源时间,并按 SKU 创建排行榜来显示产品的贡献,而不仅仅是销售额和单位速度,还有盈利能力。
运营影响
  • The implementation of Fivetran's solution led to significant operational improvements for PopSockets. The company was able to double its daily Return on Ad Spend (ROAS) and increase its Average Order Value (AOV) by 25%. By pulling in ERP data, PopSockets was able to create leaderboards by SKU to show what products were contributing to not just sales and unit velocity, but also profitability. The solution also saved the company hours of resources by eliminating the need to manually download reports from various platforms and aggregate them for analyses. Furthermore, Fivetran's solution allowed PopSockets to centralize its growing ERP data as it scaled worldwide. The company plans to further leverage Fivetran's solution to join ecommerce data and Klaviyo data to help segment customers and develop tailored marketing initiatives, create a holistic view of product performance on Amazon, and leverage a modern data stack to help with AI/ML by aggregating data to understand purchase behavior of different products in different regions.
数量效益
  • 2x increase in daily profitability from ad spend
  • 25% increase in Average Order Value (AOV)
  • Saved at least 1 headcount by eliminating manual tasks of a traditional data engineering role

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