ROPO分析：オムニチャネルマーケティング分析にどの程度役立ちますか

顧客の最大40％が、オフラインストアにアクセスして何かを購入する前に、製品とその入手可能性について詳しく知るためにオンラインにアクセスします。 そのような顧客の割合は確かに会社によって異なります。 ただし、多くのユーザーが最初にオンライン広告や特別オファーを見て、ウェブサイトからレビューや証言を読んでから、オフラインで購入することにします。 これは、オンライン広告イニシアチブがオフライン販売の数に深刻な影響を与える可能性があることを意味します。

ここでは、OWOX BIチームがチェーン店に提供するソリューションがSephora社（LVMHグループが所有）の一部であり、香水と化粧品の世界市場で主導的な地位を占めていることを説明します。 ROPO分析の適用には課題​​がありました。

顧客は通常、小売業者が提供する商品をオンラインとオフラインの両方で購入できます。 新しい香水を購入するとき、顧客は最初にアロマを探索してから、オンラインまたは実店舗で購入したいと思うかもしれません。

マーケティングチームは、オンラインストアとオフラインストア間のやり取りの観点から、ユーザーの行動を深く理解したいと考えていました。 彼らは、オンラインマーケティングの取り組みがオンライン注文からの収益を生み出すだけでなく、オフライン販売にも影響を与えることを数字で示したかったのです（いわゆるオンライン調査、オフライン購入、またはROPO効果）。

オムニチャネルマーケティング分析とレポートのシステムを構築することを提案しました。

多くの大規模なオムニチャネル小売業者と同様に、同社の優先事項は、すべての販売チャネルにわたって効果的なマーケティング分析システムを構築することでした。

この問題を解決する際にマーケティングチームが直面した最初の問題は、データの断片化でした。 会社の存続期間中、多くのデータが蓄積され、それぞれ独自の処理方法でさまざまなソースと形式で保存されていました。 ROPOの効果を判断するには、分析に必要なすべてのデータを組み合わせることができる単一のリポジトリが必要でした。

この問題から別の問題が続きました：どのストレージを使用しますか？ 2つのオプションがありました：

1. すべてのデータを会社独自のサーバーに保存します。
2. すべてのデータをクラウドストレージにアップロードします。

各データストレージオプションには、長所と短所があります。 自社のサーバーを使用する場合は、ストレージの整理にかかる時間、必要なハードウェアの購入にかかる費用、メンテナンス費用、スケーリングの問題、収集と収集のための自動システムを構築する必要性を考慮する必要があります。データの処理。

次の課題は、さらなる分析のために、さまざまなソースから単一のリポジトリへのデータの配信を自動化するツールを選択することでした。 これにはかなりの数のツールがありますが、価格、品質、機能、柔軟性、およびスケーラビリティの観点から最適なものを選択する必要がありました。

ROPO分析の問題を解決するには、マーケティングの専門家とアナリストは次の手順を実行する必要がありました。

• データをマージするための単一のリポジトリを選択します
• データの流れを自動化する
• 得られたデータに基づいて、会社の経営に必要なレポートと動的指標を作成します

この計画を実装するために、マーケティングチームはOWOX BIに目を向けました。これは、オンライン分析とデータフュージョンの専門家であり、2016年から同社のパートナーとなっているためです。

専門家は、GoogleBigQueryに接続する統合ストレージとしてGoogleCloudStorageを選択しました。 GoogleCloudStorageを選択した主な理由は次のとおりです。

• スピード。 Google Cloud Storageは、数テラバイトの情報を数秒で処理し、ペタバイトを数分で処理できます。
• 効率とコストの透明性。 他のツールと比較して、Googleのサービスは安価で使いやすいです。
• シンプルなスケーラビリティ。 データ量が大幅に増加したため、追加の容量や仮想サーバーなどを予約する必要はありません。
• 外部サービスとの便利な統合。 人気のあるサービスからのデータを処理するために、多数の統合が利用可能です。
• 信頼性とデータセキュリティ。 BigQueryのセキュリティ、規制、認証の基準により、機密データをプロジェクトに保存できます。
• GoogleAnalytics360のエクスポート。 生データをGoogleAnalyticsからBigQueryに直接アップロードすることができます（過去13か月の履歴データを含む）。
• Compute Engine、Data Prepなど。GoogleCloudには、ソリューションの実装を簡素化する多くの統合サービスがあります。

アナリストのチームは、OWOX BIの推奨事項に従って、データフローを自動化するために次のアクションを実行しました。

• GoogleAnalyticsからGoogleBigQueryへの自動データエクスポートを設定します。 同社はGoogleAnalytics360のユーザーであり、数回のクリックでBigQueryとの統合を完全にカスタマイズできます。
• Google広告とGoogleアナリティクスの自動統合を設定します。 コストデータの一部は、OWOXBIパイプラインを使用してGoogleAnalyticsに自動的にインポートされることに注意してください。 総経費は、会社の目的により適した別のシステムで分析されます（広告費に加えて、販促資料の作成、代理店手数料、およびその他の経費の固定費も収集されます。これがないと、ネットを計算することはできません。 ROI）。
• OWOX BI Pipelineを介して、Criteo、Facebook、およびその他の広告ソースのGoogleAnalyticsへの経費の自動アップロードを設定します。 Google Analyticsで広告費用を読み込む方法と、GoogleAnalyticsとBigQueryへの自動インポートの利点については記事をご覧ください。
• CRMからGoogleBigQueryにデータをダウンロードしました。 マーケティングチームは、BigQueryやその他のGoogle Cloud Platform製品の利点を探りながら、1回限りのアップロードに基づいてROPOレポートを作成することにしました。 これを行うために、彼らは月に1回データをGoogle Cloud Storageにアップロードし、そこからBigQueryに送信しました。
• マーケティングチームは、BigQueryでデータを操作することのすべての利点を理解した後、CRMデータストアとしてBigQueryを引き続き使用することを決定しました。 OWOX BIのBigQuery統合を使用して、CRMからBigQueryへのデータの自動アップロードを設定しました。 この統合により、クラウド内のデータを独立して管理（追加、削除、更新）できるようになりました。これは、このアプローチを継続的に使用することの利点の1つでした。

マーケティングチームはSQLクエリを使用して、BigQueryで収集されたすべてのデータを1つのテーブルにマージしました。 これで、このデータを使用して、DataStudioデータ視覚化ツールを使用して会社に適した形式でレポートを作成できます。

レポートを作成するためのデータは、Data Studio、Tableau、GoogleChartsなどの視覚化サービスだけでなくマージできることを検討する価値があります。 OWOXチームが開発した手順を使用して、数回クリックするだけで、BigQueryで作成されたテーブルをOWOXBIAttributionおよびOWOXBISmart Dataツールに直接接続して、OWOXBIオフィスでROPOレポートを自動的に生成できます。

オムニチャネル分析をマーケティングするためのシステムを構築した結果、マーケティングチームはビジネス開発にとって重要ないくつかの質問に答えました。

オンライン広告とのやり取りから選択した期間のオフラインストアでの購入まで、ユーザータッチポイントのチェーン全体を構築した結果、ユーザーIDでウェブサイトにアクセスしたすべてのユーザーの3％、つまり訪問者のみを特定することができました。ウェブサイトに登録されています。 特定の時間に許可されたユーザーのセッションだけでなく、既知のポイントカードを持っている許可されていないユーザーのセッションも識別することができました。 識別されたユーザーの中で：

• 31％がオンラインストアで購入しました。
• 17％がオフライン購入の前にオンラインストアにアクセスしました（ROPOユーザー）。
• 53％がオンラインストアとオフラインストアの両方で購入しました。

必要なすべてのデータを分析した後、デジタルチームは、オフラインストアでの売り上げに対するデジタルメディア広告の影響を図で示すことができます。下のグラフは、8月23〜25日に送信されたメールニュースレターのオフライン売り上げへの影響を示しています。

このレポートにより、チームはROPOユーザーのシェアの変化を評価して、このメトリックの期待値が実際のデータにどの程度対応しているかを理解することもできます。

このグラフは、ROPO収益の何パーセントが特定の広告キャンペーンによって生み出されたかを示しています。

以下のグラフを作成すると、オンラインとオフラインの両方で購入したROPOユーザーの割合を視覚的に示し、このカテゴリのユーザーの変化のダイナミクスを追跡することができました。

主な分析に加えて、マーケターは、R​​OPOユーザーの行動が、顧客がWebサイトで何を見ているか、オフラインで何を購入しているかという点で、製品カテゴリごとにどのように異なるかを知りたいと考えていました。

たとえば、香水が最大のROPO収益をもたらすという仮説がありました。 しかし、レポートによると、実際には、アンチエイジング製品シリーズのフェイシャルケアカテゴリーがROPOのシェアを大きく持っています。 これらの製品は、次のオンライン広告キャンペーンを開発するときに検討できます。

このすべてのデータとROPO効果の正しい分析は、オンラインとオフラインの両方のユーザーのすべてのアクションを考慮に入れて、オンライン広告の効果を明確に定義して提示するのに役立ちました。 また、ROPO分析とオフライントランザクションを別のGoogle Analyticsビューにダウンロードする機能のおかげで、マーケターはターゲットオーディエンスのさまざまなセグメントの動作をよりよく理解でき、マーケティング活動をより詳細に計画できます。

次のステップは、各セグメントの動作をより正確に判断するために、識別されたユーザーの割合を増やすことです。 このタスクの一部は、特定のセッションの特定の時間に許可されているだけでなく、許可されていないが遡及的に照合できるポイントカードを持っているユーザーを特定することで解決されました。