「誰が私の椅子に座っていたのですか？ 誰が私のベッドで寝ていたの？」 Fabelioは、オンライン顧客が小売店で何をしているのかを知りました

Fabelio.comという名前のインドネシアの家具マルチチャネルストアは、池で最大の魚が誰であるかを見つけ、オフラインまたはオンラインで利益を最大化することを決定しました。 OWOX BIを使用して、詳細なROPOレポートを取得し、分析を改善しました。

Fabelio.comは、家具と室内装飾のオンラインストアです。 同社は2015年にインドネシアのジャカルタに設立され、東南アジア市場への進出を計画している。 Fabelio.com Webサイトには、月間100万人以上のユニークビジターがいます。

Fabelio.comには10のショールームがあり、顧客は製品の外観を確認したり、素材に触れたり、家具を試したり、購入代金を支払ったりすることができます。 Fabelioのマーケターは、オンラインマーケティングの取り組みがオフラインストアでの売り上げにどのように貢献しているかを知り、次のような質問への回答を得ることに熱心でした。

• 顧客が購入を決定するのにどのくらい時間がかかりますか？
• この時間は製品カテゴリによってどのように異なりますか？
• オフライン購入前の最終段階で、どのオンラインチャネルが販売目標到達プロセスに最も大きな影響を与えますか？
• 後でオフラインで購入するオンライン顧客に最も人気のある家具カテゴリはどれですか？
• 購入する前に、顧客は通常、いくつのWebサイトタッチポイントに遭遇しますか？
• これらのパラメータはすべて、新規顧客とリピーターでどのように異なりますか？

Fabelio.comの営業担当者は、ショールームへの各訪問者の名前、電子メール、および電話番号を書き留めます。 そのため、何も購入していなくても、顧客がオフラインストアにアクセスしたことを会社は確実に把握しています。 これは追加のデータソースです。 また、このデータをセールスファネルに反映し、これらのオフライン訪問に対してどのオンラインソースをクレジットするかを決定する方法という新しい課題もあります。

オンラインプロモーションがオフライン販売に与える影響を測定するスマート分析を構築するために、Fabelio.comチームは、Webサイト訪問者の活動に関するデータをショールームでの顧客活動に関するデータと関連付ける必要がありました。 スマート分析を構築するには、収集するすべてのデータが調整される信頼性の高いクラウドストレージを選択する必要があります。 クラウドデータストレージには、Fabelio.comがGoogleBigQueryを選択しました。 BigQueryは、リソースが限られている企業に最適です。

• 価格は柔軟で、同様のシステムに比べて比較的安価です。
• サーバーにソフトウェアをインストールしたり、従業員をトレーニングしたりする必要はありません。 基本的なSQLスキルで十分です。
• 他のサービスと連携して動作するためのすぐに使用できるライブラリがたくさんあります。

Fabelioのマーケティングスペシャリストは、GoogleBigQueryでデータを収集するために次のスキームを確立しました。

ウェブサイト上のイベントを追跡するために、FabelioはGoogle Analytics（GA）を使用しています。これは、インドネシア市場でも世界で最も人気のあるデジタル分析システムの1つです。 同社はGAに拡張eコマースファネルを持っています。

ウェブサイトとの主要なやり取りの他に、Fabelioチームはさまざまなマイクロコンバージョンを追跡しています。

このデータは、顧客をセグメント化し、トランザクションファネルを深く調査し、トラフィックソースを正確に推定するのに役立ちます。

広告チャネルが売上に与える影響を見積もるには、各チャネルの収益と費用を比較する必要があります。 この見積もりの​​データを収集するために、Fabelioチームは、OWOX BI Pipelineを使用して、GoogleAnalyticsへの経費の自動インポートを確立しました。 この経費データを使用して、FabelioのマーケターはGoogle広告（GAと統合されている）およびその他のサービスのキャンペーンのKPIを分析できます。

顧客のウェブサイトのアクションと広告費に関するデータをGoogleBigQueryにインポートするために、FabelioチームはOWOXBIPipelineを使用しました。 このサービスは、同じヒットをGoogleAnalyticsとGoogleBigQueryに同時に配信します。 その結果、データはサンプリングされず、送信後わずか2〜5分でGoogleBigQueryで分析できるようになります。

Fabelioは、顧客、注文、ショールームへの訪問に関するデータをMagentoCRMに保存します。 オフラインデータとオンラインデータを関連付けるために、Fabelioスペシャリストは、Fluentプラグインを使用してCRMデータをGoogleBigQueryに毎日アップロードすることを確立しました。

Google BigQueryを他のシステムと統合するために、公開されているさまざまなすぐに利用できるソリューションがあります。 たとえば、OWOX BIには、CRMをクラウドストレージと統合するための無料のスクリプトがいくつかあります。

すべてのデータがGoogleBigQueryに収集されたら、データを1つのテーブルに配置する必要があります。 OWOX BIアナリストは、Fabelioマーケターが、正しい構造でオンラインおよびオフラインの注文用のデータセットを準備するのを支援しました。

最終段階で、Fabelioチームはオフライン注文を含むMLファネルベースのアトリビューションモデルを実装しました。 この特別なモデルを正しく機能させるには、オフラインの来店に関するデータが必要です。 このデータを提供するために、Fabelioアナリストは、カスタムイベントの帰属のための追加のデータソースを準備しました。

最後に、Fabelioチームは計算を開始する必要がありました。 その結果、同社はオフラインの注文と訪問を説明する目標到達プロセスを手に入れました。

Fabelio.comは、マーケターが洞察を見つけて正しい決定を下せるようにする自動レポートを入手しました。

Fabelioマーケターは、OWOXBIスマートデータの次の洞察にアクセスできるようになりました。

1. さまざまなアトリビューションモデルによる広告キャンペーンの価値の比較：GA LastNon-DirectClickおよびOWOXBIによるMLファネルベースのアトリビューション

2. さまざまな目標到達プロセスの段階でのソースとチャネル間の価値分布

さらに、OWOX BIアナリストは、Data StudioforFabelioで自動的に更新されるダッシュボードを準備しました。 このダッシュボードでは、Fabelioのマーケティング担当者は、ソース、製品カテゴリ、顧客のタイプ、購入場所、支払い方法、ショールーム名、最初の訪問と最初のセッションからの日数などに基づいてデータをフィルタリングできます。

ダッシュボードは、Fabelioマーケターがこれらの質問に対する答えを見つけるのに役立ちます。

1. 顧客が購入する前に通常遭遇するWebサイトのタッチポイントの数と、それらのタッチポイントの収益性はどれくらいですか。

2. 購入したクライアントの最初のセッションはいつでしたか？
   

3. 購入した商品の特定のカテゴリについて、顧客は平均していくつのWebサイトタッチポイントに遭遇しますか？
   

4. 特定の製品カテゴリ内で最初のWebサイトにアクセスしてから購入するまでにどのくらい時間がかかりますか？

PS Fabelio.comの同僚は、オムニチャネル小売：オンラインとオフラインの顧客タッチポイントを統合する理由と方法の記事を読んだ後、このソリューションを実装するように促されました。 このケーススタディで、オンラインとオフラインのタッチポイントの統合を検討するように促された場合は、OWOXBIを使用してROPOレポートを作成してみてください。 無料トライアル中にOWOXBIのすべての可能性を体験できます。