Analisi ROPO: perché ne hai bisogno e come condurla

Immagina di aver fatto un ottimo lavoro ma di aver ottenuto il 40 percento in meno di quanto ti aspettassi. Solo perché non potevi provare il risultato dei tuoi sforzi. Più o meno la stessa cosa accade ai marketer di Internet omnicanale che non conducono analisi ROPO. Ma il marketing online sottovalutato in questo caso è solo metà del problema. Le aziende che non tengono traccia della relazione tra il comportamento dei clienti online e offline rischiano di ridurre le vendite, ad esempio disabilitando la pubblicità che, a prima vista, non paga.

In questo articolo ti spieghiamo cos'è l'analisi ROPO e quali vantaggi può dare alla tua attività. Ti diremo come collegare il comportamento degli utenti sul sito con gli acquisti nei negozi al dettaglio utilizzando OWOX BI, quali dati sono necessari per i rapporti ROPO e come costruirli.

Cominciamo con la teoria. ROPO (ricerca online, acquisto offline) descrive il comportamento dei clienti che cercano prodotti su Internet e li acquistano in un negozio fisico. Ci sono diversi motivi per cui i clienti lo fanno:

Nel Consumer Barometer, puoi anche ordinare i dati per tipo di prodotto, come elettronica o beni di consumo, per ottenere dati rilevanti per la tua attività.

Il modo in cui dovresti utilizzare i risultati dell'analisi ROPO dipende dagli obiettivi che desideri raggiungere. Vuoi scoprire la reale efficacia dei tuoi canali online, migliorare le campagne pubblicitarie e risparmiare denaro, aumentare le vendite online o offline o aumentare i profitti? Consideriamo ciascuno di questi obiettivi in ​​modo più dettagliato.

Quindi ti sei assicurato che una percentuale sufficientemente ampia di utenti che studiano i prodotti sul tuo sito li acquisti nei negozi al dettaglio. Per questo motivo, è difficile calcolare l'esatta conversione e rimborso della pubblicità online, il che potrebbe portare a decisioni sbagliate.

Se un prodotto vende poco online, non affrettarti a rimuoverlo dal sito o a disattivare la campagna pubblicitaria. È possibile che le vendite di questo prodotto offline siano tre volte superiori a quelle online. Confronta l'attività dei visitatori del sito web con gli acquisti nei negozi fisici e scoprirai se stai sprecando i tuoi soldi o sei seduto su una miniera d'oro.

Quando determini la quota delle vendite ROPO, puoi procedere e calcolare il ROAS di qualsiasi canale pubblicitario o campagna in base agli acquisti offline. Questo potrebbe mostrare un'immagine completamente diversa.

Solo studiando il percorso del cliente puoi rendere le campagne pubblicitarie il più efficaci possibile. Supponiamo di aver configurato un'e-mail automatizzata per i carrelli degli acquisti abbandonati. Alcuni clienti possono utilizzare il carrello come lista della spesa e poi andare a fare acquisti in un negozio fisico. Identificando tali utenti, puoi escluderli da queste e-mail di promemoria e risparmiare denaro.

Le persone che guardano il tuo sito prima di acquistare tendono a spendere di più di quelle che non lo fanno.
Dopo aver determinato quali prodotti sul tuo sito vendono bene secondo il principio ROPO, puoi concentrarti sulla loro promozione e aumentare così i tuoi profitti.

Se conduci un'analisi ROPO e scopri che i tuoi clienti preferiscono acquistare determinati prodotti nei negozi al dettaglio, dovresti pensare a cosa c'è che non va nel tuo sito web. Perché i clienti - o perché i clienti non possono - acquistano online, invece andando al tuo negozio (si spera) o anche dai tuoi concorrenti. Ci possono essere vari motivi per questo comportamento:

• I prezzi online e offline sono diversi.
• Alcune funzionalità non sono disponibili sul sito, ad esempio è impossibile pagare a rate.
• La consegna richiede troppo tempo.
• C'è un'interfaccia complessa o un lungo processo di pagamento.

Dopo aver esaminato in dettaglio il comportamento dei tuoi utenti, sarai in grado di capire cosa impedisce loro di effettuare acquisti sul sito e risolverlo:

• offrendo sconti nel negozio online
• offrendo una garanzia aggiuntiva o consegna gratuita o veloce
• fornendo metodi di pagamento convenienti
• aggiunta di una sezione con le domande frequenti
• fornendo informazioni su come contattarti.

In breve, puoi adattare il tuo sito web al percorso personalizzato del cliente.

Concettualmente, ci sono due modi per valutare l'impatto della pubblicità online sulle vendite offline. Il primo si basa sull'identificazione di utenti specifici e sul collegamento delle azioni dei visitatori sul sito con gli acquisti in un negozio fisico. È chiaro che affinché ciò avvenga, gli utenti devono essere autorizzati.

La seconda soluzione è la cosiddetta fusione di dati impersonali. Puoi utilizzare la fusione di dati impersonali per valutare l'impatto della pubblicità televisiva sulle vendite offline o nel caso in cui il tuo sito non consenta agli utenti di registrarsi. Attività simili sono per coloro che pubblicizzano prodotti venduti su Amazon o altri mercati su Facebook. In questi casi, non è possibile associare conversioni da pubblicità e visualizzazioni banner a ordini per utenti particolari. Questo problema viene risolto utilizzando la correlazione indiretta. Questo è un argomento per un articolo separato. Se sei interessato a un articolo sulla correlazione indiretta, faccelo sapere nei commenti.

In questo articolo, ci concentreremo sull'identificazione di utenti specifici, che è una priorità per qualsiasi azienda. In questo modo si fornisce una stima dell'efficacia della pubblicità online basata su una combinazione di azioni dell'utente sia online che offline.

Le fasi principali dell'identificazione degli utenti:

1. Combina i dati online con i dati delle transazioni dal tuo CRM.
2. Identifica un segmento di acquisti ROPO e comprendi la quota di questi acquisti in relazione alle vendite online e offline.
3. Crea dashboard per il monitoraggio di alto livello dei dati e delle relative dinamiche.
4. Crea tabelle dettagliate per le agenzie in modo che possano utilizzare i dati ROPO nella pianificazione dei media e tenere traccia dei risultati.
5. Trova le risposte a queste domande: Gli acquirenti ROPO ordinano tramite il sito Web? Cosa impedisce loro di effettuare inizialmente un ordine sul sito? Come puoi risparmiare sul remarketing per questi clienti?

Ti consigliamo di combinare i dati del tuo sito web, i dati sui costi delle campagne pubblicitarie e i dati del tuo CRM in Google BigQuery. Per fare ciò, puoi utilizzare Power BI, Google Data Studio, Amazon Redshift o qualche altro strumento. Una piccola impresa può persino esportare dati su Fogli Google. Tuttavia, dovresti capire che l'elaborazione automatizzata dei dati può fallire per ragioni non ovvie e impreviste. Pertanto, è necessario utilizzare un meccanismo che funzioni in modo affidabile e non distragga dalla ricerca di informazioni dettagliate e dall'applicazione dei dati.

Google BigQuery è buono perché, come qualsiasi SaaS, non richiede investimenti in hardware e semplifica la combinazione dei dati, indipendentemente dalla quantità. Ciò significa che all'aumentare del volume di dati non sarà necessario modificare tutte le richieste e le impostazioni. E se non hai molti dati, non pagherai molto per elaborarli.
Inoltre, BigQuery supporta la rielaborazione dei dati. Se un cliente effettua un ordine offline e poi va al sito ed effettua il login, puoi combinare retroattivamente tutte le sue azioni. Non è possibile con Google Analytics.

Puoi esportare i dati sul comportamento degli utenti da Google Analytics a Google BigQuery utilizzando l'esportazione standard. Per coloro che utilizzano la versione gratuita di Google Analytics, consigliamo OWOX BI Pipeline di raccogliere dati grezzi non campionati dal tuo sito in BigQuery. Puoi conoscere la struttura di questi dati nel nostro Centro assistenza.

È necessario verificare i dati di origine. Devi aver configurato e trasferito dal sito l'ID utente di Google Analytics (o un altro ID utente comune). Poiché i dati saranno collegati precisamente da questo ID, è importante che sia presente in entrambe le tabelle e sia corretto. Cioè, per ogni utente autorizzato, l'ID utente deve essere inviato sia alla Dimensione Personalizzata che al parametro & uid.

Assicurati che lo stesso ID non venga utilizzato da più utenti. Controlla la percentuale di utenti con User ID e i valori stessi nel tempo per vedere se ci sono anomalie. A tale scopo, è possibile creare un segmento di utenti con ID in Google Analytics e osservare come questo segmento è correlato al numero totale di utenti.

Verifica anche la presenza di anomalie nei dati sul numero di sessioni, utenti, transazioni e entrate per giorno e per fonte di traffico. Il modo più semplice per farlo è nell'interfaccia GA. Puoi prendere un intervallo di tempo di diversi mesi e visualizzare Panoramica del pubblico standard, Tutto il traffico, Sorgente/Mezzo, Panoramica e-commerce e altri rapporti. Verificare se questi rapporti presentano picchi o errori irragionevoli.

Puoi importare gli ordini dal tuo CRM a Google BigQuery una volta o impostare il caricamento automatico dei dati per calcolare regolarmente la quota degli acquisti ROPO.

La tabella caricata dal tuo CRM dovrebbe includere almeno:

• Data della transazione
• ID transazione
• Prezzo dell'ordine
• ID utente

Campi aggiuntivi che ti permetteranno di ottenere rapporti in sezioni aggiuntive:

• Città
• Numero identificativo dell'oggetto
• Numero di articoli nell'ordine
• Prezzo di ogni articolo
• Modalità di pagamento
• Tipo di consegna
• Lo stato dell'ordine

Con i dati CRM, presta attenzione a:

• Disponibilità di tutti i campi obbligatori
• Disponibilità dei dati per tutti i giorni
• Formato comparabile per data, reddito e città
• Presenza del parametro User ID in tutte le transazioni
• Transazioni duplicate

Se vuoi non solo scoprire la quota degli acquisti ROPO, ma anche calcolare il loro ROAS, avrai bisogno dei dati sui costi dalle tue fonti pubblicitarie. Puoi importare le tue spese da diversi servizi in Google Analytics, quindi caricarle su Google BigQuery come un unico flusso utilizzando OWOX BI Pipeline.
Tutti i tuoi dati possono essere combinati secondo questo schema:

OWOX BI offre un periodo di prova gratuito. Durante questo periodo, puoi impostare la raccolta dei dati nel tuo progetto Google BigQuery per creare rapporti su ROPO e altri indicatori di marketing.

Dopo aver raccolto tutti i dati in Google BigQuery, devi collegarlo. Come chiave, puoi utilizzare l'ID utente. Questo è un identificatore univoco che assegni a ciascun utente nel tuo database e associ all'indirizzo e-mail o alla carta fedeltà dell'utente. Quando gli utenti accedono al tuo sito Web e accedono, ad esempio immettono un account personale, il loro ID utente viene trasferito a Google Analytics (a condizione che questa funzione sia configurata in GA).

In questo modo, gli utenti sono collegati alle loro azioni sul sito.

Per riconoscere il maggior numero possibile di utenti, puoi offrire bonus per l'accesso: sconti per l'accesso, materiali scaricabili utili, promozioni, ecc. Puoi trovare più modi per motivare i tuoi utenti nel nostro articolo «Perché e come Integra punti di contatto con i clienti online e offline»

Puoi anche utilizzare il parametro huid speciale nei link che invii ai tuoi clienti via e-mail. In questo parametro puoi scrivere il valore dell'ID utente dal tuo sistema CRM. Questo ti aiuterà a identificare un utente anche se non ha effettuato l'accesso al sito. Ad esempio, supponi di avere già un cliente nel tuo CRM con un'e-mail e un ID utente univoco. Invii un'email a questo cliente con un link che include l'ID. Il cliente fa clic sul collegamento e va al tuo sito Web ed esegue alcune azioni sul sito senza registrarsi. Tramite Google Tag Manager, puoi trasferire questo identificatore a Google Analytics nel campo ID utente o Dimensioni personalizzate.

Se l'utente lascia una richiesta sul tuo sito e poi si reca in negozio ed effettua un acquisto, puoi collegare le sue azioni utilizzando l'ID transazione.

Nel diagramma in alto, puoi vedere i dati sul comportamento degli utenti sul sito (a sinistra) e i dati sull'acquisto dal CRM (a destra).

Se sei interessato ai dettagli tecnici dell'integrazione dei dati e dell'analisi ROPO, leggi alcune delle storie di successo dei nostri clienti:

• La storia di successo di M.video: valutare l'impatto della pubblicità online sulle vendite offline
• La storia di successo di Darjeeling: l'analisi ROPO dimostra che il 40% dei clienti visita il sito Web dell'azienda prima di acquistare offline​

I nostri clienti sono spesso interessati all'analisi ROPO. Pertanto, abbiamo aggiunto un blocco separato di report ROPO a OWOX BI Smart Data. Con questo servizio, puoi porre domande sui tuoi dati in russo o inglese utilizzando il linguaggio naturale. Il servizio elaborerà la richiesta e ti darà una risposta chiara insieme alle immagini.

Per ricevere i rapporti ROPO, devi caricare i dati sul comportamento degli utenti da Google Analytics e i dati sugli ordini offline dal tuo CRM al tuo progetto Google BigQuery. Quindi collega il tuo progetto a OWOX BI Smart Data. Puoi provare subito OWOX BI gratuitamente per vedere come funziona.

Per ricevere report ROPO in Smart Data, hai bisogno di dati sul comportamento degli utenti da Google Analytics e dati sugli ordini offline dal tuo CRM.

In Smart Data, puoi modificare tutti i campi evidenziati per una domanda selezionando le opzioni dall'elenco a discesa: quota di reddito, transazioni degli utenti, importo del reddito, dimensione media dell'assegno, ecc. Puoi saperne di più sulle metriche disponibili in la sezione di aiuto.

Tutte le informazioni del rapporto possono essere caricate su Google Data Studio o scaricate come file CSV. Puoi anche copiare la query SQL e perfezionarla in Google BigQuery secondo necessità.

Considera alcuni esempi di rapporti.

La finestra di conversione di 30 giorni indica che sono trascorsi un massimo di 30 giorni tra l'ultima visita dell'utente al sito e l'acquisto offline. La finestra di conversione può essere modificata in base alla tua attività.

Questo rapporto mostra come le entrate vengono distribuite tra le vendite online, offline e ROPO. Aiuta a separare gli ordini ROPO dai normali acquisti offline e a comprendere il ruolo reale dell'effetto ROPO nelle vendite multicanale.

Questo è un analogo del rapporto Time to Conversion (Time Lag) in Google Analytics, solo qui le azioni online e gli acquisti offline sono correlati. Questo rapporto mostra quale percentuale o numero di transazioni, clienti ed entrate cadono ogni giorno all'interno della finestra di conversione.

Questo ti aiuterà a comprendere la reale finestra di conversione per gli acquisti ROPO e a tracciare la relazione tra il valore della transazione e il numero di giorni necessari agli utenti per prendere una decisione di acquisto.

Con questo rapporto puoi determinare quali canali online, fonti e campagne pubblicitarie portano ad acquisti offline.

Potresti chiedere, quanto sono accurati i risultati dell'analisi ROPO se si considerano solo gli utenti registrati sul sito?" Questa è una buona domanda e per rispondere è necessario capire quanti utenti ci sono. È difficile da ottenere una risposta esatta per un sito specifico. Se un utente non è loggato, non sappiamo con certezza se fosse sul sito Web. A meno che non sia possibile utilizzare la ricerca panel.

Secondo la nostra esperienza, la quota di utenti autorizzati che possono essere associati agli acquisti offline, anche per il rivenditore di elettronica di consumo omnicanale medio, raggiunge il 40%. Questo risultato è cumulativo durante tutto l'anno. Durante i saldi stagionali, aumenta. La cosa principale è che anche senza un pool di audience del 100%, puoi ottenere un campione rappresentativo per la ridistribuzione del budget. Ciò significa che non è necessario combinare le azioni di ciascun utente; devi solo combinare i dati di un numero sufficiente di utenti per creare report.

Abbiamo preparato un elenco di controllo di 20 passaggi per gli analisti di marketing per aiutarti a combinare i dati provenienti da fonti online e offline per prendere le decisioni giuste. Compila il modulo e ti invieremo questa checklist alla tua email.