كيفية تحديد ROPO: التأثير عبر الإنترنت على عمليات الشراء غير المتصلة بالإنترنت

غالبًا ما يتم التقليل من أهمية الإعلان عبر الإنترنت حيث يبدأ العديد من الأشخاص في البحث عن سلع على الإنترنت ثم يذهبون لشرائها من متجر فعلي. على وجه الخصوص ، أصبح هذا شيئًا لبعض المنتجات مثل الأحذية والاكسسوارات المصممة. لا يمكن للمبيعات عبر الإنترنت التنافس مع المبيعات في المتاجر الفعلية ، حيث يتمتع العملاء بخدمة مخصصة بالكامل. لهذا السبب يرغب المسوقون في معرفة كيفية تأثير التسويق عبر الإنترنت على المبيعات في المتاجر الفعلية ومعرفة الحملات وفئات السلع التي تجلب المزيد من عمليات الشراء في وضع عدم الاتصال وأيها تجلب المزيد عبر الإنترنت.

في هذه الحالة ، نصف الحل الذي قدمه فريق OWOX BI لسلسلة من المتاجر التي تبيع الأحذية والحقائب والإكسسوارات بنقاط سعر منخفضة ومتوسطة وعالية. تمتلك الشركة 90 متجرًا فعليًا ومتجرًا مناسبًا عبر الإنترنت. كان التحدي الرئيسي هو تحديد التأثير عبر الإنترنت على عمليات الشراء خارج الإنترنت.

لاحظ قسم المبيعات أن الكثير من العملاء يفضلون جمع المعلومات عبر الإنترنت قبل الشراء في متجر فعلي. على موقع الويب ، يقوم العملاء بتصفية العناصر حسب السعر والتحقق من توفرها في متاجر البيع بالتجزئة التابعة للسلسلة. في معظم الحالات ، عندما يأتي العملاء إلى متجر فعلي ، فإنهم يعرفون جيدًا ما يبحثون عنه ولديهم توقعات معينة حول الخدمة.

لهذا السبب قرر المسوقون:

• تحديد تأثير جهود التسويق عبر الإنترنت على المبيعات غير المتصلة بالإنترنت ؛
• إعادة تخصيص ميزانيات التسويق عبر الإنترنت ؛
• إعادة تقييم كفاءة القنوات الإعلانية وتحسين إستراتيجيتها التسويقية.

لتحقيق هذه الأهداف ، تقرر تطبيق تحليل ROPO - استنادًا إلى بيانات حول عمليات الشراء عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت. باستخدامه ، يمكنك تحديد جزء الإيرادات غير المتصلة بالإنترنت المنسوبة إلى الإعلانات عبر الإنترنت (تأثير ROPO). تعرف على سبب وكيفية دمج نقاط اتصال العملاء عبر الإنترنت وغير المتصلة في مقالتنا.

لإجراء تحليل ROPO ، يجب عليك دمج بيانات الإعلانات عبر الإنترنت مع بيانات المبيعات في وضع عدم الاتصال. لدى بائع التجزئة الكثير من البيانات حول العملاء الذين يشترون البضائع بطرق مختلفة:

• الاختيار والدفع في المحل.
• البحث في الموقع ثم الشراء من متجر.
• البحث في الموقع ، والدفع على الموقع ، وطلب التوصيل إلى المنزل أو التوصيل إلى متجر.

وفقًا لذلك ، يتم جمع هذه البيانات وحفظها ومعالجتها في أنظمة مختلفة:

• يتم تخزين البيانات المتعلقة بسلوك العميل على موقع الويب في Google Analytics.
• يتم تخزين البيانات المتعلقة بمعالجة الطلبات وأنشطة الزوار غير المتصلين في نظام CRM الداخلي.

من الصعب دمج جميع البيانات من هذه الأنظمة يدويًا. كان المسوقون يبحثون عن برامج تساعدهم على دمج هذه البيانات في Google BigQuery (GBQ) ، والتي استخدموها بالفعل لتخزين بيانات الحملة الإعلانية. يعد Google BigQuery أحد أكثر الخدمات أمانًا ، مع إمكانية تخزين غير محدودة للبيانات ومعالجتها.

اختار مسوقو التجزئة OWOX BI Pipeline لحل مهامهم.

تم استخدام OWOX BI Attribution بالفعل لتقييم الحملات الإعلانية وتم استخدام OWOX BI Pipeline لجمع البيانات من Google Analytics إلى Google BigQuery لإنشاء تقارير حول الحملات الإعلانية. لكل من هاتين المهمتين ، كان بائع التجزئة راضياً عن OWOX BI ، لذلك تم اختياره مرة أخرى لتحليل ROPO.

صمم محللو OWOX BI الخطة التالية:

• اجمع البيانات حول الحملات الإعلانية وسلوك العملاء على موقع الويب والمبيعات دون اتصال بالإنترنت ومعالجة الطلبات في نظام واحد.
• ربط الطلبات دون اتصال مع جلسات عبر الإنترنت.
• بناء التقارير ولوحات المعلومات على أساس البيانات الواردة لإعادة تقييم المساهمة من المصادر عبر الإنترنت.

يبدو تدفق البيانات كما يلي:

دعنا نذهب خلال العملية خطوة بخطوة.

يتلقى كل زائر مسجل على موقع الويب معرف مستخدم فريد. أثناء تنفيذ هدف التحويل - إكمال المعاملة - يحصل الزائر على معرف معاملة إضافي. يتم نقل بيانات سلوك الزائر على موقع الويب إلى Google BigQuery باستخدام هذه المعرفات عن طريق OWOX BI.

كل يوم ، يتم أيضًا نقل بيانات الطلبات عبر الإنترنت وغير المتصلة من CRM إلى Google BigQuery ودمجها مع البيانات من موقع الويب بمساعدة مفتاحي user_ID و transaction_ID .

من خلال دمج هذه البيانات ، تحصل على ما هو مطلوب لإجراء تحليل ROPO.

بعد دمج جميع البيانات ، بدأ محللو OWOX BI العمل مع قاعدة البيانات المجمعة في Google BigQuery.

تمت إضافة بيانات المعاملات عبر الإنترنت في Google BigQuery إلى بيانات كل طلب تتم معالجته (مدفوع وغير مدفوع) باستخدام معرف_المعاملة لتحديد المعاملات .

بعد ذلك ، قام المحللون بدمج البيانات حول جلسات الزوار مع بيانات حول عمليات الشراء في وضع عدم الاتصال باستخدام user_ID كمفتاح الاتصال. كشف هذا المفتاح عن سجل الجلسات على موقع الويب للعديد من العملاء الذين أجروا عمليات شراء دون اتصال بالإنترنت.

يبدو مخطط دمج البيانات كما يلي:

نتيجة لذلك ، حصل فريق بائع التجزئة على إجابات للأسئلة التالية لكل طلب:

• ما هو نوع الصفقة؟ متصل أم متصل بالإنترنت أم ROPO؟
• ما هو مصدر آخر جلسة قبل الشراء؟ ما الذي دفع العميل إلى الشراء؟
• كم عدد الأيام التي مرت بين آخر جلسة على الموقع والشراء؟ (بالنسبة إلى أولئك الذين يشترون عبر الإنترنت ، يكون هذا دائمًا صفرًا ، لأن الزيارة الأخيرة هي الجلسة عند حدوث المعاملة. بالنسبة للمعاملات التي تتم دون اتصال بالإنترنت فقط ، يكون هذا الرقم دائمًا صفرًا أيضًا لأنه لا توجد جلسة عبر الإنترنت لهذا العميل. يمكن تعيين عملاء آخرين الجزء ROPO.)
• تحديد الموقع الجغرافي للدورة الماضية.

مثال على جدول بهذه المعلومات:

لتصور البيانات المستلمة ، تم اختيار Google Data Studio. أنشأ محللو OWOX BI لوحة معلومات مفيدة مع مخططات ديناميكية في Google Data Studio لدعم التحليل التفصيلي وتخطيط الميزانية الإعلانية.

على سبيل المثال ، يُظهر المخطط الدائري الموجود على اليمين أن طلبات ROPO تمثل 20 بالمائة من الإيرادات ، ويوضح المخطط الدائري الموجود على اليسار أن جميع العملاء تقريبًا الذين قدموا طلبات ROPO قاموا بزيارة الموقع الإلكتروني قبل أقل من أسبوع من الشراء في أحد المتاجر.

يمكن تصفية جميع البيانات الموجودة على لوحة المعلومات حسب المنطقة وفترة التحويل والمصدر والقناة والحملة لتقسيم أكثر تفصيلاً. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن رؤية الأيام بين آخر زيارة للموقع الإلكتروني وعملية الشراء لكل طلب.

يساعد المخطط الموجود في الجزء السفلي من لوحة المعلومات المسوقين على فهم الإيرادات الإضافية من أوامر ROPO التي يجب احتسابها أثناء التخطيط لاستراتيجية التسويق ويعرض حصة إجمالي الإيرادات حسب المصدر والقناة والحملة.

أكد تحليل ROPO العلاقة بين السلوك عبر الإنترنت والمشتريات دون اتصال بالإنترنت ولوحة معلومات مفيدة تقوم تلقائيًا بتحديث البيانات المقدمة لهذه الحقائق:

• يُعزى 20 في المائة من الإيرادات غير المتصلة بالإنترنت إلى الإعلانات عبر الإنترنت ، مما يعني أن كل زائر خامس لمتجر غير متصل بالإنترنت قد تفاعل بالفعل مع موقع الويب.
• بعد إسناد ROPO للإيرادات ، ظهرت أدلة واضحة على الاستخفاف بالحملات عبر الإنترنت.
• في المستقبل القريب ، سيقوم بائع التجزئة بمراجعة حملته التسويقية ، وإلقاء نظرة جديدة على كفاءة الحملات الإعلانية وزيادة استثماراته في الاتجاه الرقمي.