ROPO分析：なぜそれが必要なのか、そしてそれをどのように実施するのか

あなたが素晴らしい仕事をしたと想像してみてください、しかしあなたはそれのためにあなたが予想したより40パーセント少なくなりました。 あなたが努力の結果を証明できなかったという理由だけで。 ROPO分析を行わないオムニチャネルインターネットマーケターにもほぼ同じことが起こります。 しかし、この場合の過小評価されているオンラインマーケティングは、問題の半分にすぎません。 オンラインとオフラインの顧客行動の関係を追跡していない企業は、たとえば、一見しただけでは効果がない広告を無効にするなどして、売り上げを減らすリスクがあります。

この記事では、ROPO分析とは何か、そしてそれがビジネスにどのような利点をもたらすことができるかについて説明します。 OWOX BIを使用して、サイトでのユーザーの行動と小売店での購入を結び付ける方法と、ROPOレポートに必要なデータとその作成方法について説明します。

理論から始めましょう。 ROPO（オンラインでの調査、オフラインでの購入）は、インターネットで商品を探して実店舗で購入する顧客の行動を表します。 顧客がこれを行う理由はいくつかあります。

消費者バロメーターでは、電子機器や消費財などの製品タイプ別にデータを並べ替えて、ビジネスに関連するデータを取得することもできます。

ROPO分析の結果をどのように使用するかは、達成したい目標によって異なります。 オンラインチャネルの本当の効果を調べたり、広告キャンペーンを改善してお金を節約したり、オンラインまたはオフラインで売り上げを増やしたり、利益を増やしたりしたいですか？ これらの各目標について詳しく見ていきましょう。

そのため、サイトで商品を研究するユーザーの十分な割合が小売店で商品を購入するようにしています。 このため、オンライン広告の正確なコンバージョンと投資回収を計算することは困難であり、それは不適切な決定につながる可能性があります。

製品がオンラインで売れ行きが悪い場合は、急いでサイトから削除したり、広告キャンペーンをオフにしたりしないでください。 この製品のオフラインでの売り上げは、オンラインの3倍になる可能性があります。 ウェブサイトの訪問者の活動を実店舗での購入と比較すると、お金を無駄にしているのか、金鉱に座っているのかがわかります。

ROPO売上のシェアを決定するときは、先に進んで、オフライン購入に基づいて任意の広告チャネルまたはキャンペーンのROASを計算できます。 これにより、まったく異なる画像が表示される場合があります。

カスタマージャーニーを研究することによってのみ、広告キャンペーンを可能な限り効果的にすることができます。 放棄されたショッピングカートの自動メールを設定したとします。 一部の顧客は、ショッピングカートをショッピングリストとして使用してから、実店舗に行って買い物をする場合があります。 そのようなユーザーを特定することにより、これらのリマインダーメールからそれらを除外し、お金を節約することができます。

購入する前にあなたのサイトを見る人は、そうでない人よりも多くを費やす傾向があります。
ROPOの原則に従って、サイトのどの製品が売れ行きが良いかを判断したら、それらの宣伝に集中して、利益を増やすことができます。

ROPO分析を行って、顧客が小売店で特定の製品を購入することを好むことがわかった場合は、Webサイトの何が問題になっているのかを考える必要があります。 なぜ顧客はオンラインで購入しないのか、あるいはなぜ顧客は購入できないのか、代わりに（願わくば）あなたの店に行くか、あるいはあなたの競争相手にさえ行きます。 この動作にはさまざまな理由が考えられます。

• オンラインとオフラインの価格は異なります。
• 一部の機能はサイトで利用できません。たとえば、分割払いは不可能です。
• 配達に時間がかかりすぎます。
• 複雑なインターフェースまたは長い支払いプロセスがあります。

ユーザーの行動を詳細に調べると、ユーザーがサイトで購入できない原因を理解し、次の方法で修正することができます。

• オンラインストアで割引を提供する
• 追加の保証または無料または迅速な配達を提供する
• 便利な支払い方法を提供する
• よくある質問のセクションを追加する
• あなたに連絡する方法に関する情報を提供します。

つまり、Webサイトを顧客のカスタムパスに適合させることができます。

概念的には、オフライン販売に対するオンライン広告の影響を評価する方法は2つあります。 1つ目は、特定のユーザーを特定し、サイトでの訪問者の行動を実店舗での購入と関連付けることに基づいています。 これを実現するには、ユーザーが承認されている必要があることは明らかです。

2番目の解決策は、いわゆる非個人的なデータ融合です。 非個人的なデータ融合を使用して、テレビ広告がオフライン販売に与える影響を評価したり、サイトでユーザーが登録できない場合に評価したりできます。 同様のタスクは、AmazonまたはFacebookの他のマーケットプレイスで販売されている製品を宣伝する人のためのものです。 このような場合、広告やバナービューからのコンバージョンを特定のユーザーの注文に関連付けることはできません。 この問題は、間接相関を使用して解決されます。 これは別の記事のトピックです。 間接相関に関する記事に興味がある場合は、コメントでお知らせください。

この記事では、あらゆるビジネスの優先事項である特定のユーザーの特定に焦点を当てます。 そうすることで、オンラインとオフラインの両方のユーザーアクションの組み合わせに基づいて、オンライン広告の効果を見積もることができます。

ユーザーを特定する主な段階：

1. オンラインデータをCRMのトランザクションデータと組み合わせます。
2. ROPO購入のセグメントを特定し、オンラインおよびオフライン販売に関連するこれらの購入のシェアを理解します。
3. データとそのダイナミクスを高レベルで監視するためのダッシュボードを作成します。
4. メディア計画でROPOデータを使用し、結果を追跡できるように、代理店向けの詳細な表を作成します。
5. これらの質問に対する答えを見つけてください：ROPOのバイヤーはウェブサイトから注文しますか？ 彼らが最初にサイトで注文するのを妨げるものは何ですか？ これらの顧客へのリマーケティングをどのように節約できますか？

ウェブサイトのデータ、広告キャンペーンの費用に関するデータ、CRMのデータをGoogleBigQueryで組み合わせることをおすすめします。 これを行うには、Power BI、Google Data Studio、Amazon Redshift、またはその他のツールを使用できます。 中小企業はデータをGoogleスプレッドシートにエクスポートすることもできます。 ただし、自動データ処理は、明白ではない予期しない理由で失敗する可能性があることを理解する必要があります。 したがって、確実に機能し、洞察を探してデータを適用することから気を散らさないメカニズムを使用する必要があります。

Google BigQueryは、他のSaaSと同様に、ハードウェアへの投資を必要とせず、量に関係なくデータを簡単に組み合わせることができるため、優れています。 これは、データ量が増えても、すべてのリクエストと設定を変更する必要がないことを意味します。 そして、あなたが多くのデータを持っていないなら、あなたはそれを処理するために多くを支払うことはありません。
さらに、BigQueryはデータの再処理をサポートしています。 顧客がオフラインで注文してからサイトにアクセスしてログインした場合、すべてのアクションをさかのぼって組み合わせることができます。 それはGoogleAnalyticsでは不可能です。

標準のエクスポートを使用して、ユーザーの行動データをGoogleAnalyticsからGoogleBigQueryにエクスポートできます。 無料版のGoogleAnalyticsを使用している場合は、OWOX BI Pipelineを使用して、BigQueryのサイトから未加工の非サンプリングデータを収集することをお勧めします。 ヘルプセンターでこのデータの構造を知ることができます。

ソースデータを確認する必要があります。 サイトからGoogleAnalyticsユーザーID（または別の一般的なユーザーID）を構成して転送している必要があります。 データはこのIDによって正確に接続されるため、両方のテーブルに存在し、正しいことが重要です。 つまり、許可されたユーザーごとに、ユーザーIDをカスタムディメンションと＆uidパラメーターの両方に送信する必要があります。

同じIDが複数のユーザーによって使用されていないことを確認してください。 ユーザーIDを持つユーザーの割合と値自体を経時的にチェックして、異常がないかどうかを確認します。 この目的のために、Google AnalyticsでIDを持つユーザーのセグメントを構築し、このセグメントがユーザーの総数とどのように相関しているかを調べることができます。

また、セッション数、ユーザー数、トランザクション数、および日別およびトラフィックソース別の収入に関するデータの異常を確認します。 これを行う最も簡単な方法は、GAインターフェースを使用することです。 数か月の時間間隔を取り、標準のオーディエンスの概要、すべてのトラフィック、ソース/メディア、eコマースの概要、およびその他のレポートを表示できます。 これらのレポートに不当なピークまたは障害がないかどうかを確認してください。

CRMからGoogleBigQueryに注文を一度インポートするか、自動データアップロードを設定して、ROPO購入のシェアを定期的に計算できます。

CRMからアップロードされるテーブルには、少なくとも次のものが含まれている必要があります。

• 取引日
• トランザクションID
• 注文価格
• ユーザーID

追加のセクションでレポートを取得できるようにする追加のフィールド：

• 街
• アイテムID
• 注文されたアイテムの数
• 各アイテムの価格
• 払いの種類
• 配信タイプ
• 注文の状況

CRMデータでは、次の点に注意してください。

• すべての必須フィールドの可用性
• すべての日のデータの可用性
• 日付、収入、都市の比較可能な形式
• すべてのトランザクションでのユーザーIDパラメーターの存在
• 重複するトランザクション

ROPO購入のシェアを調べるだけでなく、ROASを計算する場合は、広告ソースからのコストデータが必要になります。 さまざまなサービスからGoogleAnalyticsに経費をインポートし、OWOXBIPipelineを使用して単一のストリームとしてGoogleBigQueryにアップロードできます。
このスキームに従って、すべてのデータを組み合わせることができます。

OWOX BIは、無料の試用期間を提供します。 この間、Google BigQueryプロジェクトでデータ収集を設定して、ROPOやその他のマーケティング指標に関するレポートを作成できます。

Google BigQueryですべてのデータを収集したら、それをリンクする必要があります。 キーとして、ユーザーIDを使用できます。 これは、データベース内の各ユーザーに割り当て、ユーザーの電子メールアドレスまたはポイントカードに関連付ける一意の識別子です。 ユーザーがWebサイトにアクセスしてログインすると（たとえば、個人アカウントを入力すると）、ユーザーIDがGoogle Analyticsに転送されます（この機能がGAで構成されている場合）。

このようにして、ユーザーはサイトでのアクションにリンクされます。

できるだけ多くのユーザーを認識するために、ログインのボーナスを提供できます。ログインの割引、ダウンロード可能な便利な資料、プロモーションなどです。ユーザーをやる気にさせる方法については、記事«理由と方法をご覧ください。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»

電子メールで顧客に送信するリンクで特別なhuidパラメーターを使用することもできます。 このパラメーターでは、CRMシステムからユーザーID値を書き込むことができます。 これは、ユーザーがサイトにログインしていない場合でも、ユーザーを識別するのに役立ちます。 たとえば、CRMに電子メールと一意のユーザーIDを持つ顧客がすでにいるとします。 IDを含むリンクを記載したメールをこの顧客に送信します。 顧客はリンクをクリックしてWebサイトにアクセスし、登録せずにサイトでいくつかのアクションを実行します。 Googleタグマネージャを使用して、[ユーザーID]または[カスタムディメンション]フィールドでこの識別子をGoogleアナリティクスに転送できます。

ユーザーがサイトにリクエストを残してからストアに来て購入した場合、トランザクションIDを使用してユーザーのアクションをリンクできます。

上の図では、サイトでのユーザーの行動に関するデータ（左）とCRMからの購入に関するデータ（右）を見ることができます。

データ統合とROPO分析の技術的な詳細に興味がある場合は、お客様のサクセスストーリーのいくつかをお読みください。

• M.videoのサクセスストーリー：オフライン販売に対するオンライン広告の影響の評価
• ダージリンのサクセスストーリー：ROPO分析は、顧客の40％がオフラインで購入する前に会社のWebサイトにアクセスすることを証明しています

私たちのクライアントはしばしばROPO分析に興味を持っています。 そのため、ROPOレポートの個別のブロックをOWOX BISmartDataに追加しました。 このサービスでは、自然言語を使用してロシア語または英語でデータの質問をすることができます。 サービスはリクエストを処理し、ビジュアルとともに明確な回答を提供します。

ROPOレポートを受信するには、Googleアナリティクスからユーザーの行動に関するデータをアップロードし、CRMからオフライン注文データをGoogleBigQueryプロジェクトにアップロードする必要があります。 次に、プロジェクトをOWOX BISmartDataに接続します。 OWOX BIを今すぐ無料で試して、どのように機能するかを確認できます。

Smart DataでROPOレポートを受信するには、Google Analyticsからのユーザーの行動に関するデータと、CRMからのオフライン注文に関するデータが必要です。

スマートデータでは、ドロップダウンリストからオプション（収入のシェア、ユーザーのトランザクション、収入額、平均小切手サイズなど）を選択することで、質問の強調表示されたすべてのフィールドを変更できます。ヘルプセクション。

レポートのすべての情報は、Google Data Studioにアップロードするか、CSVファイルとしてダウンロードできます。 SQLクエリをコピーして、必要に応じてGoogleBigQueryで調整することもできます。

レポートの例をいくつか考えてみましょう。

30日間のコンバージョン期間とは、ユーザーが最後にサイトにアクセスしてからオフラインで購入するまでに最大30日が経過したことを意味します。 変換ウィンドウは、ビジネスに合わせて変更できます。

このレポートは、収益がオンライン、オフライン、およびROPOの売上にどのように分配されるかを示しています。 ROPO注文を通常のオフライン購入から分離し、マルチチャネル販売におけるROPO効果の実際の役割を理解するのに役立ちます。

これは、Google Analyticsのコンバージョンまでの時間レポート（タイムラグ）に類似しています。ここでは、オンラインアクションとオフライン購入のみが関連しています。 このレポートには、コンバージョンウィンドウ内で毎日発生するトランザクション、顧客、および収益の割合または数が表示されます。

これは、ROPO購入の実際のコンバージョンウィンドウを理解し、トランザクション値とユーザーが購入を決定するために必要な日数との関係を追跡するのに役立ちます。

このレポートを使用すると、どのオンラインチャネル、ソース、および広告キャンペーンがオフライン購入につながるかを判断できます。

「サイトに登録しているユーザーだけを考えた場合、ROPO分析の結果はどれくらい正確か」と質問されるかもしれません。これは良い質問です。答えるには、ユーザーの数を理解する必要があります。取得するのは困難です。特定のサイトの正確な回答。ユーザーがログインしていない場合、そのユーザーがWebサイトにアクセスしていたかどうかはわかりません。パネル調査を使用できない場合を除きます。

私たちの経験では、平均的なオムニチャネル家電小売業者であっても、オフラインでの購入に関連付けることができる許可されたユーザーの割合は40％に達します。 この結果は、年間を通じて累積されます。 季節限定の販売では増加します。 重要なのは、100％のオーディエンスプールがなくても、予算再配分の代表的なサンプルを入手できることです。 これは、各ユーザーのアクションを組み合わせる必要がないことを意味します。 レポートを作成するには、十分な数のユーザーのデータを組み合わせるだけで済みます。

オンラインとオフラインのソースからのデータを組み合わせて正しい意思決定を行うのに役立つ、マーケティングアナリスト向けの20ステップのチェックリストを用意しました。 フォームに記入してください。このチェックリストをメールで送信します。