“Chi è stato seduto sulla mia sedia? Chi ha dormito nel mio letto?" Fabelio ha scoperto cosa fanno i clienti online nei loro negozi

Il negozio di mobili multicanale dell'Indonesia chiamato Fabelio.com ha deciso di scoprire chi è il pesce più grande dello stagno e ottenere il massimo dai profitti, offline o online. Con OWOX BI hanno ottenuto un rapporto ROPO dettagliato e migliorato le proprie analisi.

Fabelio.com è un negozio online di mobili e complementi d'arredo. L'azienda è stata fondata a Giacarta, in Indonesia, nel 2015, e prevede di espandersi nel mercato del sud-est asiatico. Il sito Fabelio.com ha più di un milione di visitatori unici mensili.

Fabelio.com dispone di dieci showroom in cui i clienti possono vedere l'aspetto dei prodotti, toccare i materiali, testare i mobili e pagare i loro acquisti. Gli esperti di marketing di Fabelio desideravano sapere in che modo i loro sforzi di marketing online contribuiscono alle vendite nei negozi offline e ottenere risposte a domande come:

• Quanto tempo impiega un cliente per prendere una decisione di acquisto?
• In che modo questa volta varia in base alla categoria di prodotto?
• Quali canali online hanno la maggiore influenza sul funnel di vendita nelle ultime fasi prima di un acquisto offline?
• Quali categorie di mobili sono più apprezzate dai clienti online che effettuano un acquisto offline in un secondo momento?
• Quanti punti di contatto del sito Web incontrano in genere i clienti prima di effettuare un acquisto?
• In che modo tutti questi parametri differiscono per i clienti nuovi rispetto a quelli di ritorno?

I venditori di Fabelio.com annotano il nome, l'e-mail e il numero di telefono di ogni visitatore dei loro showroom. Ecco perché l'azienda sa per certo quando i clienti visitano un negozio offline, anche se non acquistano nulla. Questa è un'origine dati aggiuntiva. Inoltre, pone una nuova sfida: come riflettere questi dati nella canalizzazione di vendita e determinare quale fonte online dovrebbe essere accreditata per queste visite offline.

Per costruire analisi intelligenti che misurano l'influenza della promozione online sulle vendite offline, il team di Fabelio.com ha dovuto associare i dati sull'attività dei visitatori del sito Web con i dati sull'attività dei clienti negli showroom. Per creare analisi intelligenti, devi scegliere un cloud storage affidabile in cui tutti i dati raccolti saranno allineati. Per l'archiviazione dei dati nel cloud, Fabelio.com ha scelto Google BigQuery. BigQuery è la scelta perfetta per un'azienda con risorse limitate:

• Ha prezzi flessibili ed è relativamente poco costoso rispetto a sistemi simili.
• Non è necessario installare alcun software sui tuoi server o formare i tuoi dipendenti; le competenze di base di SQL sono sufficienti.
• Ha molte librerie pronte per l'uso per lavorare e integrarsi con altri servizi.

Gli esperti di marketing di Fabelio hanno stabilito il seguente schema per la raccolta di dati in Google BigQuery:

Per tenere traccia degli eventi sul sito Web, Fabelio utilizza Google Analytics (GA), uno dei sistemi di analisi digitale più popolari in tutto il mondo e anche nel mercato indonesiano. L'azienda ha un imbuto di e-commerce avanzato in GA:

Oltre alle interazioni chiave con il sito Web, il team di Fabelio tiene traccia di una varietà di micro-conversioni:

Questi dati li aiutano a segmentare i clienti, esplorare a fondo la canalizzazione delle transazioni e stimare accuratamente le sorgenti di traffico.

Per stimare l'impatto dei canali pubblicitari sulle vendite, dobbiamo confrontare le entrate e le spese per ciascun canale. Per raccogliere i dati per questa stima, il team di Fabelio ha stabilito l'importazione automatizzata delle spese in Google Analytics con l'aiuto di OWOX BI Pipeline. Con questi dati di spesa, i marketer di Fabelio possono analizzare i KPI per le campagne in Google Ads (che ha un'integrazione GA) e altri servizi:

Per importare i dati sulle azioni del sito web dei clienti e sulle spese pubblicitarie in Google BigQuery, il team di Fabelio ha utilizzato OWOX BI Pipeline. Questo servizio fornisce gli stessi risultati a Google Analytics e Google BigQuery contemporaneamente. Di conseguenza, i dati non vengono campionati e sono disponibili per l'analisi in Google BigQuery solo da 2 a 5 minuti dopo l'invio.

Fabelio memorizza i dati su clienti, ordini e visite agli showroom nel CRM Magento. Per associare dati offline e online, gli specialisti Fabelio hanno stabilito il caricamento quotidiano dei dati CRM su Google BigQuery con l'aiuto del Plugin Fluent.

Esistono numerose soluzioni pronte all'uso pubblicamente disponibili per l'integrazione di Google BigQuery con altri sistemi. Ad esempio, OWOX BI ha alcuni script gratuiti per integrare il tuo CRM con il cloud storage.

Dopo che tutti i dati sono stati raccolti in Google BigQuery, è necessario allinearli in una tabella. Gli analisti di OWOX BI hanno aiutato i marketer di Fabelio a preparare un set di dati per gli ordini online e offline con la struttura corretta.

Nella fase finale, il team di Fabelio ha implementato un modello di attribuzione basato su funnel ML che include gli ordini offline. Per funzionare correttamente, questo modello speciale necessita di dati sulle visite in negozio offline. Per fornire questi dati, gli analisti di Fabelio hanno preparato una fonte di dati aggiuntiva per l'attribuzione di eventi personalizzati.

Per finire, il team di Fabelio non ha fatto che lanciare i calcoli. Di conseguenza, l'azienda ha ottenuto una canalizzazione che tiene conto degli ordini e delle visite offline:

Fabelio.com ha rapporti automatizzati che consentono ai professionisti del marketing di trovare approfondimenti e prendere le decisioni giuste.

Gli esperti di marketing di Fabelio ora hanno accesso alle seguenti informazioni in OWOX BI Smart Data:

1. Confronto del valore della campagna pubblicitaria in base a diversi modelli di attribuzione: GA Last Non Direct Click e ML Funnel-Based Attribution di OWOX BI

2. Distribuzione del valore tra fonti e canali in diverse fasi della canalizzazione

Inoltre, gli analisti di OWOX BI hanno preparato un dashboard aggiornato automaticamente in Data Studio per Fabelio. In questa dashboard, i marketer di Fabelio possono filtrare i dati in base a fonte, categoria di prodotto, tipo di cliente, luogo di acquisto, metodo di pagamento, nome dello showroom, numero di giorni dalla prima visita e prima sessione, ecc.

La dashboard aiuta i marketer di Fabelio a trovare le risposte a queste domande:

1. Quanti punti di contatto del sito Web incontra in genere un cliente prima di effettuare un acquisto e quanto sono redditizi questi punti di contatto?

2. Quando è stata la prima sessione di un cliente che ha effettuato un acquisto?
   

3. Quanti punti di contatto del sito Web incontrano, in media, i clienti per categorie specifiche di beni acquistati?
   

4. Quanto tempo ci vuole dalla prima visita al sito Web all'acquisto all'interno di una determinata categoria di prodotti?

PS I nostri colleghi di Fabelio.com sono stati incoraggiati a implementare questa soluzione dopo aver letto il nostro articolo Vendita al dettaglio omnicanale: perché e come integrare i punti di contatto dei clienti online e offline. Se questo case study ti ha incoraggiato a esaminare l'integrazione dei punti di contatto online e offline, dovresti provare a creare report ROPO con l'aiuto di OWOX BI. Puoi provare tutte le possibilità di OWOX BI durante una prova gratuita.