Analyse ROPO : Pourquoi en avez-vous besoin et comment la mener

Imaginez que vous avez fait un excellent travail, mais que vous en avez obtenu 40 % de moins que prévu. Tout simplement parce que vous n'avez pas pu prouver le résultat de vos efforts. À peu près la même chose arrive aux spécialistes du marketing Internet omnicanal qui n'effectuent pas d'analyse ROPO. Mais le marketing en ligne sous-évalué dans ce cas n'est que la moitié du problème. Les entreprises qui ne suivent pas la relation entre le comportement des clients en ligne et hors ligne risquent de réduire leurs ventes, par exemple en désactivant les publicités qui, à première vue, ne rapportent pas.

Dans cet article, nous expliquerons ce qu'est l'analyse ROPO et quels avantages elle peut apporter à votre entreprise. Nous vous expliquerons comment connecter le comportement des utilisateurs sur le site aux achats dans les magasins de détail à l'aide d'OWOX BI, quelles données sont nécessaires pour les rapports ROPO et comment les créer.

Commençons par la théorie. ROPO (recherche en ligne, achat hors ligne) décrit le comportement des clients qui recherchent des produits sur Internet et les achètent dans un magasin physique. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles les clients font cela :

Dans le Consumer Barometer, vous pouvez également trier les données par type de produit, comme l'électronique ou les biens de consommation, pour obtenir des données pertinentes pour votre entreprise.

La manière dont vous devez utiliser les résultats de l'analyse ROPO dépend des objectifs que vous souhaitez atteindre. Voulez-vous connaître l'efficacité réelle de vos canaux en ligne, améliorer vos campagnes publicitaires et économiser de l'argent, augmenter vos ventes en ligne ou hors ligne ou augmenter vos bénéfices ? Examinons chacun de ces objectifs plus en détail.

Vous vous êtes donc assuré qu'un pourcentage suffisamment important d'utilisateurs qui étudient des produits sur votre site aillent les acheter dans des magasins de détail. Pour cette raison, il est difficile de calculer la conversion exacte et le retour sur investissement de la publicité en ligne, ce qui pourrait conduire à de mauvaises décisions.

Si un produit se vend mal en ligne, ne vous précipitez pas pour le retirer du site ou désactiver la campagne publicitaire. Il se peut que les ventes de ce produit hors ligne soient trois fois plus élevées qu'en ligne. Comparez l'activité des visiteurs du site Web avec les achats dans les magasins physiques et vous saurez si vous gaspillez votre argent ou si vous êtes assis sur une mine d'or.

Lorsque vous déterminez la part des ventes ROPO, vous pouvez continuer et calculer le ROAS de n'importe quel canal publicitaire ou campagne en fonction des achats hors ligne. Cela peut montrer une image complètement différente.

Ce n'est qu'en étudiant le parcours client que vous pourrez rendre les campagnes publicitaires aussi efficaces que possible. Supposons que vous ayez configuré un e-mail automatisé pour les paniers abandonnés. Certains clients peuvent utiliser le panier comme liste de courses et ensuite aller faire leurs courses dans un magasin physique. En identifiant ces utilisateurs, vous pouvez les exclure de ces e-mails de rappel et économiser de l'argent.

Les personnes qui consultent votre site avant d'acheter ont tendance à dépenser plus que celles qui ne le font pas.
Après avoir déterminé quels produits de votre site se vendent bien selon le principe ROPO, vous pouvez vous concentrer sur leur promotion et ainsi augmenter vos profits.

Si vous effectuez une analyse ROPO et constatez que vos clients préfèrent acheter certains produits dans des magasins de détail, vous devez réfléchir à ce qui ne va pas avec votre site Web. Pourquoi les clients - ou pourquoi les clients ne peuvent-ils pas - achètent-ils en ligne, au lieu d'aller dans votre magasin (espérons-le) ou même chez vos concurrents. Il peut y avoir plusieurs raisons à ce comportement :

• Les prix en ligne et hors ligne sont différents.
• Certaines fonctionnalités ne sont pas disponibles sur le site, par exemple il est impossible de payer en plusieurs fois.
• La livraison prend trop de temps.
• Il y a une interface complexe ou un long processus de paiement.

Après avoir examiné en détail le comportement de vos utilisateurs, vous pourrez comprendre ce qui les empêche d'effectuer des achats sur le site et y remédier en :

• offrant des rabais dans la boutique en ligne
• offrant une garantie supplémentaire ou une livraison gratuite ou rapide
• fournir des méthodes de paiement pratiques
• ajouter une section avec les questions fréquemment posées
• fournir des informations sur la façon de vous contacter.

En bref, vous pouvez adapter votre site Web au parcours personnalisé du client.

Conceptuellement, il existe deux façons d'évaluer l'impact de la publicité en ligne sur les ventes hors ligne. Le premier est basé sur l'identification d'utilisateurs spécifiques et la mise en relation des actions des visiteurs sur le site avec des achats dans un magasin physique. Il est clair que pour que cela se produise, les utilisateurs doivent être autorisés.

La deuxième solution est la fusion de données dite impersonnelle. Vous pouvez utiliser la fusion de données impersonnelles pour évaluer l'impact de la publicité télévisée sur les ventes hors ligne ou dans le cas où votre site ne permet pas aux utilisateurs de s'inscrire. Des tâches similaires sont destinées à ceux qui annoncent des produits vendus sur Amazon ou d'autres marchés sur Facebook. Dans de tels cas, il est impossible d'associer les conversions des publicités et des vues de bannières aux commandes d'utilisateurs particuliers. Ce problème est résolu en utilisant la corrélation indirecte. Ceci est un sujet pour un article séparé. Si vous seriez intéressé par un article sur la corrélation indirecte, faites-le nous savoir dans les commentaires.

Dans cet article, nous nous concentrerons sur l'identification d'utilisateurs spécifiques, ce qui est une priorité pour toute entreprise. Cela fournit une estimation de l'efficacité de la publicité en ligne basée sur une combinaison d'actions de l'utilisateur à la fois en ligne et hors ligne.

Les grandes étapes de l'identification des utilisateurs :

1. Combinez les données en ligne avec les données de transaction de votre CRM.
2. Identifiez un segment d'achats ROPO et comprenez la part de ces achats par rapport aux ventes en ligne et hors ligne.
3. Construisez des tableaux de bord pour un suivi de haut niveau des données et de leur dynamique.
4. Créez des tableaux détaillés pour les agences afin qu'elles puissent utiliser les données ROPO dans leur planification média et suivre les résultats.
5. Trouvez les réponses à ces questions : Les acheteurs ROPO commandent-ils via le site Web ? Qu'est-ce qui les empêche de passer initialement une commande sur le site ? Comment pouvez-vous économiser sur le remarketing auprès de ces clients ?

Nous vous recommandons de combiner les données de votre site Web, les données sur les coûts des campagnes publicitaires et les données de votre CRM dans Google BigQuery. Pour ce faire, vous pouvez utiliser Power BI, Google Data Studio, Amazon Redshift ou un autre outil. Une petite entreprise peut même exporter des données vers Google Sheets. Cependant, vous devez comprendre que le traitement automatisé des données peut échouer pour des raisons non évidentes et inattendues. Par conséquent, vous devez utiliser un mécanisme qui fonctionne de manière fiable et qui ne vous empêche pas de rechercher des informations et d'appliquer des données.

Google BigQuery est bien car, comme tout SaaS, il ne nécessite pas d'investissement en matériel et permet de combiner facilement les données, quelle que soit la quantité. Cela signifie qu'à mesure que votre volume de données augmente, vous n'aurez pas besoin de modifier toutes vos demandes et tous vos paramètres. Et si vous n'avez pas beaucoup de données, vous ne paierez pas cher pour les traiter.
De plus, BigQuery prend en charge le retraitement des données. Si un client passe une commande hors ligne, puis se rend sur le site et se connecte, vous pouvez combiner rétroactivement toutes ses actions. Ce n'est pas possible avec Google Analytics.

Vous pouvez exporter les données de comportement des utilisateurs de Google Analytics vers Google BigQuery à l'aide de l'exportation standard. Pour ceux qui utilisent la version gratuite de Google Analytics, nous recommandons OWOX BI Pipeline pour collecter des données brutes non échantillonnées de votre site dans BigQuery. Vous pouvez vous familiariser avec la structure de ces données dans notre centre d'aide.

Il est nécessaire de vérifier les données sources. Vous devez avoir configuré et transféré du site vers l'ID utilisateur Google Analytics (ou un autre ID utilisateur commun). Étant donné que les données seront connectées précisément par cet ID, il est important qu'il soit présent dans les deux tables et qu'il soit correct. Autrement dit, pour chaque utilisateur autorisé, l'ID utilisateur doit être envoyé à la fois à la dimension personnalisée et au paramètre & uid.

Assurez-vous que le même ID n'est pas utilisé par plusieurs utilisateurs. Vérifiez le pourcentage d'utilisateurs avec un ID utilisateur et les valeurs elles-mêmes au fil du temps pour voir s'il y a des anomalies. À cette fin, il est possible de créer un segment d'utilisateurs avec des identifiants dans Google Analytics et d'examiner la corrélation entre ce segment et le nombre total d'utilisateurs.

Vérifiez également les anomalies dans les données sur le nombre de sessions, d'utilisateurs, de transactions et de revenus par jour et par source de trafic. La façon la plus simple de le faire est dans l'interface GA. Vous pouvez prendre un intervalle de temps de plusieurs mois et voir la vue d'ensemble de l'audience standard, tout le trafic, la source/le support, la vue d'ensemble du commerce électronique et d'autres rapports. Vérifiez si ces rapports présentent des pics ou des échecs déraisonnables.

Vous pouvez importer une seule fois les commandes de votre CRM vers Google BigQuery ou configurer le téléchargement automatique des données pour calculer régulièrement la part des achats ROPO.

Le tableau téléchargé depuis votre CRM doit inclure au moins :

• Date de la transaction
• identifiant de transaction
• Prix ​​de la commande
• Identifiant d'utilisateur

Champs supplémentaires qui vous permettront d'obtenir des rapports dans des sections supplémentaires :

• Ville
• ID de l'article
• Nombre d'articles dans la commande
• Prix ​​de chaque article
• Type de paiement
• Type de livraison
• Statut de la commande

Avec les données CRM, faites attention à :

• Disponibilité de tous les champs obligatoires
• Disponibilité des données pour tous les jours
• Format comparable pour la date, le revenu et la ville
• Présence du paramètre User ID dans toutes les transactions
• Transactions en double

Si vous souhaitez non seulement connaître la part des achats ROPO, mais également calculer leur ROAS, vous aurez besoin des données de coût de vos sources publicitaires. Vous pouvez importer vos dépenses de différents services dans Google Analytics, puis les télécharger dans Google BigQuery en un seul flux à l'aide d'OWOX BI Pipeline.
Toutes vos données peuvent être combinées selon ce schéma :

OWOX BI offre une période d'essai gratuite. Pendant ce temps, vous pouvez configurer la collecte de données dans votre projet Google BigQuery pour créer des rapports sur le ROPO et d'autres indicateurs marketing.

Après avoir collecté toutes les données dans Google BigQuery, vous devez les lier. En tant que clé, vous pouvez utiliser l'ID utilisateur. Il s'agit d'un identifiant unique que vous attribuez à chaque utilisateur de votre base de données et que vous associez à l'adresse e-mail ou à la carte de fidélité de l'utilisateur. Lorsque les utilisateurs accèdent à votre site Web et se connectent - par exemple, en saisissant un compte personnel - leur ID utilisateur est transféré à Google Analytics (à condition que cette fonction soit configurée dans GA).

De cette façon, les utilisateurs sont liés à leurs actions sur le site.

Afin de reconnaître un maximum d'utilisateurs, vous pouvez offrir des bonus à la connexion : réductions à la connexion, téléchargements utiles, promotions, etc. Vous trouverez d'autres moyens de motiver vos utilisateurs dans notre article « Pourquoi et comment Intégrez les points de contact client en ligne et hors ligne»

Vous pouvez également utiliser le paramètre spécial huid dans les liens que vous envoyez à vos clients par e-mail. Dans ce paramètre, vous pouvez écrire la valeur de l'ID utilisateur de votre système CRM. Cela vous aidera à identifier un utilisateur même s'il ne s'est pas connecté au site. Par exemple, supposons que vous ayez déjà un client dans votre CRM avec un e-mail et un ID utilisateur unique. Vous envoyez un e-mail à ce client avec un lien qui inclut l'identifiant. Le client clique sur le lien et se rend sur votre site Web et effectue certaines actions sur le site sans s'inscrire. Via Google Tag Manager, vous pouvez transférer cet identifiant vers Google Analytics dans le champ User ID ou Custom Dimensions.

Si l'utilisateur laisse une demande sur votre site, puis vient dans le magasin et effectue un achat, vous pouvez lier ses actions à l'aide de l'ID de transaction.

Dans le schéma ci-dessus, vous pouvez voir des données sur le comportement des utilisateurs sur le site (à gauche) et des données sur l'achat depuis le CRM (à droite).

Si vous êtes intéressé par les détails techniques de l'intégration des données et de l'analyse ROPO, lisez quelques-unes des réussites de nos clients :

• Témoignage de réussite de M.video : évaluer l'impact de la publicité en ligne sur les ventes hors ligne
• L'histoire du succès de Darjeeling : l'analyse ROPO prouve que 40 % des clients visitent le site Web de l'entreprise avant d'acheter hors ligne

Nos clients sont souvent intéressés par l'analyse ROPO. Par conséquent, nous avons ajouté un bloc séparé de rapports ROPO à OWOX BI Smart Data. Avec ce service, vous pouvez poser des questions sur vos données en russe ou en anglais en utilisant le langage naturel. Le service traitera la demande et vous donnera une réponse claire accompagnée de visuels.

Pour recevoir des rapports ROPO, vous devez télécharger des données sur le comportement des utilisateurs de Google Analytics et des données de commande hors ligne de votre CRM vers votre projet Google BigQuery. Connectez ensuite votre projet à OWOX BI Smart Data. Vous pouvez essayer OWOX BI gratuitement dès maintenant pour voir comment cela fonctionne.

Pour recevoir des rapports ROPO dans Smart Data, vous avez besoin de données sur le comportement des utilisateurs de Google Analytics et de données sur les commandes hors ligne de votre CRM.

Dans Smart Data, vous pouvez modifier tous les champs en surbrillance pour une question en sélectionnant des options dans la liste déroulante : part des revenus, transactions des utilisateurs, montant des revenus, taille moyenne des chèques, etc. Vous pouvez en savoir plus sur les mesures disponibles dans la rubrique d'aide.

Toutes les informations du rapport peuvent être téléchargées sur Google Data Studio ou téléchargées sous forme de fichier CSV. Vous pouvez également copier la requête SQL et l'affiner dans Google BigQuery si nécessaire.

Prenons quelques exemples de rapports.

La fenêtre de conversion de 30 jours signifie qu'un maximum de 30 jours s'est écoulé entre la dernière visite de l'utilisateur sur le site et la réalisation d'un achat hors ligne. La fenêtre de conversion peut être modifiée en fonction de votre entreprise.

Ce rapport montre comment les revenus sont répartis entre les ventes en ligne, hors ligne et ROPO. Il permet de séparer les commandes ROPO des achats réguliers hors ligne et de comprendre le rôle réel de l'effet ROPO dans vos ventes multicanal.

Il s'agit d'un analogue du rapport Time to Conversion (Time Lag) de Google Analytics, uniquement ici les actions en ligne et les achats hors ligne sont liés. Ce rapport indique le pourcentage ou le nombre de transactions, de clients et de revenus chaque jour dans la fenêtre de conversion.

Cela vous aidera à comprendre la fenêtre de conversion réelle pour les achats ROPO ainsi qu'à suivre la relation entre la valeur de la transaction et le nombre de jours dont les utilisateurs ont besoin pour prendre une décision d'achat.

Avec ce rapport, vous pouvez déterminer quels canaux, sources et campagnes publicitaires en ligne conduisent à des achats hors ligne.

Vous pouvez vous demander, quelle est la précision des résultats de l'analyse ROPO si seuls les utilisateurs enregistrés sur le site sont pris en compte ?" C'est une bonne question, et pour y répondre, vous devez comprendre combien d'utilisateurs il y a. Il est difficile d'obtenir une réponse exacte pour un site spécifique. Si un utilisateur n'est pas connecté, nous ne savons pas avec certitude s'il était sur le site. Sauf s'il est possible d'utiliser la recherche par panel.

D'après notre expérience, la part des utilisateurs autorisés pouvant être associés à des achats hors ligne, même pour le détaillant moyen d'électronique grand public omnicanal, atteint 40 %. Ce résultat est cumulatif tout au long de l'année. Pendant les soldes, il augmente. L'essentiel est que même sans un pool d'audience à 100%, vous pouvez obtenir un échantillon représentatif pour la redistribution du budget. Cela signifie que vous n'avez pas besoin de combiner les actions de chaque utilisateur ; il vous suffit de combiner les données d'un nombre suffisant d'utilisateurs pour créer des rapports.

Nous avons préparé une liste de contrôle de 20 étapes pour les analystes marketing afin de vous aider à combiner les données provenant de sources en ligne et hors ligne pour prendre les bonnes décisions. Remplissez le formulaire et nous vous enverrons cette liste de contrôle par e-mail.