Het project
Adverteren in e-commerce betekent snelle beslissingen nemen, en snelle beslissingen vereisen duidelijke gegevens. Dat is precies waarom we dit dashboard hebben gebouwd.
Het doel was eenvoudig: al onze advertentieprestatiegegevens op één plek samenbrengen, zodat het team daadwerkelijk kon begrijpen wat wel en niet werkte, zonder de helft van hun week kwijt te zijn aan het verzamelen van cijfers.

Het dashboard combineert: 

• Advertentie-uitgaven
• PPC-prestaties
• Verkoopcijfers
• Productgegevens
• Zoekwoordanalyse
• Best presterende producten
• Wekelijkse trends
  

In plaats van meerdere rapporten te moeten doorzoeken, kan het team nu één scherm openen en onmiddellijk zien hoe campagnes presteren in alle producten en marktplaatsen.

Het probleem dat we oplosten:
Voorheen verdronk het advertentieteam in handmatig werk. 
Gegevens stonden op verschillende plaatsen: 

• Amazon Ads-rapporten
• Verkoopexporten
• Interne spreadsheets
  
  

Iemand moest dit elke week allemaal samenvoegen. Dat proces kostte alleen al drie tot vier uur, en tegen de tijd dat de analyse klaar was, waren de inzichten al wat verouderd.

Er was ook een zichtbaarheidsprobleem op managementniveau. Het was oprecht moeilijk om basisvragen te beantwoorden zoals:

• Welke producten zijn eigenlijk winstgevend?
• Welke campagnes verbranden budget zonder resultaat?
• Waar moeten we meer geld in steken?

Zonder een centrale weergave vereisten die antwoorden graafwerk, en daardoor werden beslissingen vertraagd.

Hoe we het hebben gebouwd
Het project bracht verschillende teams samen.

• De data-analist beheerde het
  • Power BI-model,
  • Bouwde de visualisaties, en
  • Berekende de kernstatistieken zoals ACOS, CPC, CTR, enzovoort. 
• Het advertentieteam definieerde wat ze dagelijks moesten zien.
• E-commerce-operaties leverden de product- en voorraadgegevens, en het management vormde de algehele rapportagestructuur.
  
  

Voordat er ook maar één grafiek werd gebouwd, hebben we tijd besteed aan het begrijpen van de gegevens zelf. Het lastigste deel was het nauwkeurig koppelen van advertentiegegevens aan verkoopgegevens op productniveau, want als die verbinding niet klopt, is elke meting stroomafwaarts verkeerd.

Wat het dashboard laat zien
Het voltooide dashboard is georganiseerd in verschillende secties die elk een specifieke vraag beantwoorden.

Het wekelijkse overzicht: De tabel geeft een direct overzicht van PPC-uitgaven, bestellingen, verkopen, totale omzet en hoe elk van deze zich verhoudt tot de vorige week. Je kunt in seconden een trend zien in plaats van een draaitabel te bouwen.

Best presterende producten: Er is ook een sectie speciaal voor de producten die sterke verkopen genereren in verhouding tot wat eraan wordt uitgegeven. Dit zijn de producten die het waard zijn om op te schalen.
 
Sectie voor slecht presterende producten: toont automatisch producten met een hoge ACOS en een zwakke conversie, zodat het team precies weet waar ze moeten onderzoeken of zich moeten terugtrekken.

De uitgaven-versus-verkoopgrafiek: volgt of toenemende advertentie-uitgaven daadwerkelijk leiden tot meer omzet – een vraag die voor de hand liggend klinkt, maar voorheen verrassend moeilijk te beantwoorden was. 

Analyse op campagneniveau: splitst zaken verder uit en toont welke campagnes efficiënt klikken genereren en welke campagnes die klikken omzetten in echte verkopen.


 
De statistieken die er toe doen
Het hele dashboard is gebouwd rond een handvol KPI's die worden gebruikt om beslissingen te nemen:

• ACOS (Advertising Cost of Sales) - hoe efficiënt advertentie-uitgaven worden omgezet in omzet
• CPC (Cost Per Click) - wat elke klik daadwerkelijk kost
• CTR (Click-Through Rate) - hoe aantrekkelijk de advertenties zijn voor shoppers
• PPC-bestellingen en -verkopen - de directe output van advertentieactiviteit
• Totaal aantal bestellingen - het grotere plaatje van productprestaties

De impact in de praktijk
Alleen al de tijdsbesparing maakte dit de moeite waard. Wat vroeger drie tot vier uur per week kostte, duurt nu minuten. Dat is ongeveer tien tot twaalf uur bespaard per maand, tijd die kan worden besteed aan het optimaliseren van campagnes in plaats van er alleen over te rapporteren.

Maar de grootste winst is strategisch. Het team ontdekte producten met hoge verkopen en lage advertentie-uitgaven die een reëel schaalpotentieel hadden. 
Ze identificeerden campagnes waar klikken niet converteerden, wat leidde tot slimmer bieden. En ze vingen producten met een hoge ACOS vroegtijdig op, voordat ze stilletjes het budget leegtrokken.

Hoe het verder gaat
Het dashboard is al een kernonderdeel van hoe het advertentieteam opereert, maar er is meer mogelijk. 

De volgende fase zou kunnen omvatten: 

• Realtime gegevens via Amazon's SP-API
• Winsttracking die rekening houdt met kosten en vergoedingen
• Zoekwoordanalyse
• Geautomatiseerde waarschuwingen wanneer ACOS een drempel overschrijdt. 
  

Op langere termijn zouden voorspellende analyses kunnen helpen bij het voorspellen van verkopen en het proactiever plannen van budgetten.

Bottom Line
Dit project is een goed voorbeeld van wat er gebeurt wanneer je stopt met het behandelen van rapportage als een bijzaak. Door de gegevens te centraliseren en duidelijk te presenteren, ging het team van reactief naar proactief: problemen eerder opsporen, winnaars sneller opschalen en algeheel betere beslissingen nemen. Het dashboard bespaarde niet alleen tijd; het veranderde de manier waarop het team over adverteren denkt.