"من كان جالسًا على مقعدي؟ من كان ينام في سريري؟ " اكتشف Fabelio ما يفعله العملاء عبر الإنترنت في متاجر البيع بالتجزئة الخاصة بهم

قرر متجر الأثاث متعدد القنوات من إندونيسيا المسمى Fabelio.com معرفة من هو أكبر سمكة في البركة وتحقيق أكبر قدر من الأرباح - دون اتصال بالإنترنت أو عبر الإنترنت. مع OWOX BI حصلوا على تقرير ROPO مفصل وقاموا بتحسين تحليلاتهم.

Fabelio.com هو متجر على الإنترنت للأثاث والديكور المنزلي. تأسست الشركة في جاكرتا ، إندونيسيا ، في عام 2015 ، وتخطط للتوسع في سوق جنوب شرق آسيا. يضم موقع Fabelio.com أكثر من مليون زائر شهريًا فريدًا.

يحتوي موقع Fabelio.com على عشرة صالات عرض حيث يمكن للعملاء رؤية شكل المنتجات ، ولمس المواد ، واختبار الأثاث ، ودفع ثمن مشترياتهم. كان المسوقون في Fabelio حريصين على معرفة كيف تساهم جهودهم التسويقية عبر الإنترنت في المبيعات في المتاجر غير المتصلة بالإنترنت والحصول على إجابات لأسئلة مثل:

• ما الوقت الذي يستغرقه العميل لاتخاذ قرار الشراء؟
• كيف تختلف هذه المرة حسب فئة المنتج؟
• ما هي القنوات عبر الإنترنت التي لها التأثير الأكبر على مسار المبيعات في المراحل الأخيرة قبل الشراء دون اتصال بالإنترنت؟
• ما فئات الأثاث الأكثر شيوعًا للعملاء عبر الإنترنت الذين يجرون عملية شراء دون اتصال بالإنترنت لاحقًا؟
• كم عدد نقاط الاتصال بموقع الويب التي يواجهها العملاء عادةً قبل إجراء عملية شراء؟
• كيف تختلف كل هذه المعلمات للعملاء الجدد مقابل العملاء العائدين؟

يكتب مندوبو مبيعات Fabelio.com الاسم والبريد الإلكتروني ورقم الهاتف لكل زائر إلى صالات العرض الخاصة بهم. لهذا السبب تعرف الشركة على وجه اليقين متى يزور العملاء متجرًا غير متصل بالإنترنت ، حتى لو لم يشتروا أي شيء. هذا مصدر بيانات إضافي. كما أنه يمثل تحديًا جديدًا: كيفية عكس هذه البيانات في مسار المبيعات وتحديد المصدر عبر الإنترنت الذي يجب أن يُنسب إليه الفضل في هذه الزيارات غير المتصلة بالإنترنت.

لبناء تحليلات ذكية لقياس تأثير الترويج عبر الإنترنت على المبيعات غير المتصلة بالإنترنت ، كان على فريق Fabelio.com ربط البيانات المتعلقة بنشاط زوار الموقع ببيانات عن نشاط العملاء في صالات العرض. لإنشاء تحليلات ذكية ، تحتاج إلى اختيار تخزين سحابي موثوق حيث يتم محاذاة جميع البيانات التي تجمعها. لتخزين البيانات السحابية ، اختار Fabelio.com Google BigQuery. BigQuery هو الخيار الأمثل لشركة ذات موارد محدودة:

• يتميز بتسعير مرن وغير مكلف نسبيًا مقارنة بالأنظمة المماثلة.
• ليست هناك حاجة لتثبيت أي برنامج على خوادمك أو تدريب موظفيك ؛ مهارات SQL الأساسية كافية.
• لديها الكثير من المكتبات الجاهزة للاستخدام للعمل والتكامل مع الخدمات الأخرى.

أنشأ متخصصو التسويق في Fabelio المخطط التالي لجمع البيانات في Google BigQuery:

لتتبع الأحداث على موقع الويب ، يستخدم Fabelio برنامج Google Analytics (GA) - أحد أكثر أنظمة التحليلات الرقمية شيوعًا في جميع أنحاء العالم وكذلك في السوق الإندونيسية. تمتلك الشركة مسارًا محسّنًا للتجارة الإلكترونية في GA:

بصرف النظر عن التفاعلات الرئيسية مع الموقع ، يتتبع فريق Fabelio مجموعة متنوعة من التحويلات الصغيرة:

تساعدهم هذه البيانات في تقسيم العملاء ، واستكشاف مسار المعاملة بعمق ، وتقدير مصادر حركة المرور بدقة.

لتقدير تأثير القنوات الإعلانية على المبيعات ، نحتاج إلى مقارنة الإيرادات والنفقات لكل قناة. لجمع البيانات الخاصة بهذا التقدير ، أنشأ فريق Fabelio الاستيراد التلقائي للنفقات إلى Google Analytics بمساعدة OWOX BI Pipeline. باستخدام بيانات النفقات هذه ، يمكن للمسوقين في Fabelio تحليل مؤشرات الأداء الرئيسية للحملات في إعلانات Google (التي تتضمن تكامل GA) والخدمات الأخرى:

لاستيراد البيانات المتعلقة بإجراءات مواقع الويب الخاصة بالعملاء ونفقات الإعلانات إلى Google BigQuery ، استخدم فريق Fabelio OWOX BI Pipeline. تقدم هذه الخدمة نفس النتائج إلى Google Analytics و Google BigQuery في وقت واحد. نتيجةً لذلك ، لا يتم أخذ عينات من البيانات وهي متاحة للتحليل في Google BigQuery بعد دقيقتين إلى 5 دقائق فقط من إرسالها.

يقوم Fabelio بتخزين البيانات حول العملاء والطلبات والزيارات إلى صالات العرض في Magento CRM. لربط البيانات عبر الإنترنت وفي وضع عدم الاتصال ، أنشأ متخصصو Fabelio التحميل اليومي لبيانات CRM إلى Google BigQuery بمساعدة Fluent Plugin.

هناك مجموعة متنوعة من الحلول الجاهزة المتاحة للجمهور لدمج Google BigQuery مع الأنظمة الأخرى. على سبيل المثال ، لدى OWOX BI بعض البرامج النصية المجانية لدمج CRM الخاص بك مع التخزين السحابي.

بعد جمع كل البيانات في Google BigQuery ، من الضروري مواءمتها في جدول واحد. ساعد محللو OWOX BI مسوقي Fabelio في إعداد مجموعة بيانات للطلبات عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت بالهيكل الصحيح.

في المرحلة النهائية ، طبق فريق Fabelio نموذج إحالة قائم على قمع تعلم الآلة بما في ذلك الطلبات دون اتصال بالإنترنت. للعمل بشكل صحيح ، يحتاج هذا النموذج الخاص إلى بيانات حول زيارات المتجر دون اتصال بالإنترنت. لتوفير هذه البيانات ، أعد محللو Fabelio مصدر بيانات إضافيًا لإسناد الأحداث المخصصة.

في النهاية ، كان على فريق Fabelio فقط بدء العمليات الحسابية. نتيجة لذلك ، حصلت الشركة على مسار تحويل يمثل الطلبات والزيارات دون اتصال بالإنترنت:

حصل موقع Fabelio.com على تقارير آلية تسمح للمسوقين بالعثور على رؤى واتخاذ القرارات الصحيحة.

يمكن لمسوقي Fabelio الآن الوصول إلى الرؤى التالية في OWOX BI Smart Data:

1. مقارنة قيمة الحملة الإعلانية حسب نماذج الإحالة المختلفة: آخر نقرة غير مباشرة في GA والإحالة المستندة إلى مسار التحويل ML بواسطة OWOX BI

2. توزيع القيمة عبر المصادر والقنوات في مراحل مسار التحويل المختلفة

بالإضافة إلى ذلك ، أعد محللو OWOX BI لوحة معلومات محدثة تلقائيًا في Data Studio for Fabelio. في لوحة المعلومات هذه ، يمكن للمسوقين في Fabelio تصفية البيانات بناءً على المصدر ، وفئة المنتج ، ونوع العميل ، ومكان الشراء ، وطريقة الدفع ، واسم صالة العرض ، وعدد الأيام من الزيارة الأولى والجلسة الأولى ، وما إلى ذلك.

تساعد لوحة القيادة جهات التسويق في Fabelio في العثور على إجابات لهذه الأسئلة:

1. كم عدد نقاط الاتصال بموقع الويب التي يواجهها العميل عادةً قبل إجراء عملية شراء ، وما مدى ربحية هذه النقاط؟

2. متى كانت الجلسة الأولى للعميل الذي أجرى عملية شراء؟
   

3. كم عدد نقاط الاتصال بالموقع الإلكتروني التي يواجهها العملاء ، في المتوسط ​​، لفئات معينة من السلع المشتراة؟
   

4. ما المدة التي تستغرقها من أول زيارة للموقع الإلكتروني إلى الشراء ضمن فئة منتج معينة؟

ملاحظة: تم تشجيع زملائنا في Fabelio.com على تنفيذ هذا الحل بعد قراءة مقالنا البيع بالتجزئة متعدد القنوات: لماذا وكيف يتم دمج نقاط اتصال العملاء عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت. إذا كانت دراسة الحالة هذه قد شجعتك على النظر في دمج نقاط الاتصال عبر الإنترنت وغير المتصلة ، فيجب أن تحاول إنشاء تقارير ROPO بمساعدة OWOX BI. يمكنك تجربة كل إمكانيات OWOX BI خلال فترة تجريبية مجانية.