Comment identifier le ROPO : influence en ligne sur les achats hors ligne

La publicité en ligne est souvent sous-estimée, car de nombreuses personnes commencent à chercher des produits sur Internet, puis vont les acheter dans un magasin physique. Surtout, c'est devenu une chose pour certains produits comme les chaussures et accessoires de créateurs. Les ventes en ligne ne peuvent concurrencer les ventes en magasins physiques, où les clients bénéficient d'un service entièrement personnalisé. C'est pourquoi les spécialistes du marketing veulent savoir comment le marketing en ligne affecte les ventes dans les magasins physiques et découvrir quelles campagnes et catégories de biens génèrent plus d'achats hors ligne et lesquelles génèrent plus d'achats en ligne.

Dans ce cas, nous décrivons la solution fournie par l'équipe OWOX BI pour une chaîne de magasins qui vendent des chaussures, des sacs et des accessoires à des prix bas, moyens et élevés. L'entreprise compte 90 magasins physiques et une boutique en ligne pratique. Le principal défi était d'identifier l'influence en ligne sur les achats hors ligne.

Le service commercial a remarqué que de nombreux clients préfèrent se renseigner en ligne avant d'effectuer des achats dans un magasin physique. Sur le site internet, les clients filtrent les articles par prix et vérifient leur disponibilité dans les points de vente de la chaîne. Dans la plupart des cas, lorsque les clients se rendent dans un magasin physique, ils savent assez bien ce qu'ils recherchent et ont certaines attentes concernant le service.

C'est pourquoi les spécialistes du marketing ont décidé de :

• définir l'influence des efforts de marketing en ligne sur les ventes hors ligne ;
• réaffecter les budgets de marketing en ligne ;
• réévaluer l'efficacité des canaux publicitaires et améliorer leur stratégie marketing.

Pour atteindre ces objectifs, il a été décidé d'appliquer l'analyse ROPO - basée sur des données sur les achats en ligne et hors ligne. Avec lui, vous pouvez définir la part des revenus hors ligne attribuée aux publicités en ligne (l'effet ROPO). Découvrez pourquoi et comment intégrer des points de contact client en ligne et hors ligne dans notre article.

Pour effectuer une analyse ROPO, vous devez fusionner les données des publicités en ligne avec les données sur les ventes hors ligne. Le détaillant dispose de nombreuses données sur les clients, qui achètent des biens de différentes manières :

• Choisir et payer dans un magasin.
• En regardant sur le site Web, puis en achetant dans un magasin.
• Regarder sur le site Web, payer sur le site Web et commander la livraison à domicile ou la livraison dans un magasin.

Ainsi, ces données sont collectées, enregistrées et traitées dans différents systèmes :

• Les données sur le comportement des clients sur le site Web sont stockées dans Google Analytics.
• Les données sur le traitement des commandes et les activités des visiteurs hors ligne sont stockées dans le système CRM interne.

Il est difficile de fusionner manuellement toutes les données de ces systèmes. Les spécialistes du marketing recherchaient un logiciel qui les aiderait à fusionner ces données dans Google BigQuery (GBQ), qu'ils utilisaient déjà pour stocker les données des campagnes publicitaires. Google BigQuery est l'un des services RESTful les plus sûrs, avec un potentiel de stockage et de traitement de données illimité.

Les spécialistes du marketing du détaillant ont choisi OWOX BI Pipeline pour résoudre leurs problèmes.

OWOX BI Attribution avait déjà été utilisé pour évaluer les campagnes publicitaires et OWOX BI Pipeline avait été utilisé pour collecter des données de Google Analytics dans Google BigQuery afin de créer des rapports sur les campagnes publicitaires. Pour ces deux tâches, le détaillant était satisfait d'OWOX BI, il a donc été choisi à nouveau pour l'analyse ROPO.

Les analystes OWOX BI ont conçu le plan suivant :

• Collectez des données sur les campagnes publicitaires, le comportement des clients sur le site Web, les ventes hors ligne et le traitement des commandes dans un seul système.
• Connectez les commandes hors ligne aux sessions en ligne.
• Créez des rapports et des tableaux de bord basés sur les données reçues pour réévaluer la contribution des sources en ligne.

Le flux de données ressemble à ceci :

Passons en revue le processus étape par étape.

Chaque visiteur enregistré sur le site Web reçoit un user_ID unique. Lors de l'exécution de l'objectif de conversion, c'est-à-dire la réalisation d'une transaction, un visiteur obtient un transaction_ID supplémentaire. Les données sur le comportement d'un visiteur sur le site Web sont transférées à Google BigQuery avec ces identifiants au moyen d'OWOX BI.

Chaque jour, les données des commandes en ligne et hors ligne du CRM sont également transférées vers Google BigQuery et fusionnées avec les données du site Web à l'aide des clés user_ID et transaction_ID .

En fusionnant ces données, vous obtenez ce qui est nécessaire pour effectuer une analyse ROPO.

Après avoir combiné toutes les données, les analystes OWOX BI ont commencé à travailler avec la base de données collectée dans Google BigQuery.

Les données sur les transactions en ligne dans Google BigQuery ont été ajoutées aux données de chaque commande en cours de traitement (payée et non payée) en utilisant le transaction_ID pour identifier les transactions.

Ensuite, les analystes ont intégré des données sur les sessions des visiteurs avec des données sur les achats hors ligne en utilisant user_ID comme clé de connexion. Cette clé a révélé un historique des sessions sur le site Web pour de nombreux clients ayant effectué des achats hors ligne.

Le schéma de fusion des données ressemble à ceci :

En conséquence, l'équipe du détaillant a obtenu des réponses aux questions suivantes pour chaque commande :

• De quel type de transaction s'agit-il ? En ligne, hors ligne ou ROPO ?
• Quelle était la source de la dernière session avant l'achat ? Qu'est-ce qui a poussé le client à faire un achat ?
• Combien de jours se sont écoulés entre la dernière session sur le site et l'achat ? (Pour ceux qui achètent en ligne, c'est toujours zéro, car la dernière visite est la session au cours de laquelle la transaction a lieu. Pour les transactions hors ligne uniquement, ce nombre est toujours égal à zéro car il n'y a pas de session en ligne pour ce client. D'autres clients peuvent être affectés à le segment ROPO.)
• Géolocalisation de la dernière session.

Un exemple de tableau avec ces informations :

Pour visualiser les données reçues, Google Data Studio a été choisi. Les analystes OWOX BI ont créé un tableau de bord informatif avec des graphiques dynamiques dans Google Data Studio pour prendre en charge l'analyse détaillée et la planification du budget publicitaire.

Par exemple, le graphique circulaire de droite montre que les commandes ROPO représentent 20 % des revenus, et le graphique circulaire de gauche montre que presque tous les clients qui ont passé des commandes ROPO ont visité le site Web moins d'une semaine avant d'acheter dans un magasin.

Toutes les données du tableau de bord peuvent être filtrées par région, fenêtre de conversion, source, canal et campagne pour une segmentation plus détaillée. De plus, les jours entre la dernière visite du site Web et l'achat peuvent être vus pour chaque commande.

Le graphique au bas du tableau de bord aide les spécialistes du marketing à comprendre quels revenus supplémentaires provenant des commandes ROPO doivent être comptabilisés lors de la planification de la stratégie marketing et indique la part des revenus totaux par source, canal et campagne.

L'analyse ROPO a confirmé la corrélation entre le comportement en ligne et les achats hors ligne et un tableau de bord informatif qui met automatiquement à jour les données a fourni ces faits :

• 20 % des revenus hors ligne ont été attribués à la publicité en ligne, ce qui signifie qu'un visiteur sur cinq d'une boutique hors ligne a déjà interagi avec le site Web.
• Après l'attribution ROPO des revenus, il est apparu clairement que les campagnes en ligne étaient sous-estimées.
• Dans un avenir proche, le détaillant reverra sa campagne marketing, en adoptant une nouvelle vision de l'efficacité des campagnes publicitaires et en augmentant son investissement dans la direction numérique.