オムニチャネル小売業者のROPO効果を測定する方法

すべての企業は自社の広告チャネルの真の価値を知りたいと考えており、オンラインとオフラインの顧客行動の関係を追跡せずに達成することは不可能です。 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ことで、会社は売り上げを減らすリスクを負います。

このケースでは、ROPO効果の測定に課題があった大規模な家電および家電小売チェーン向けにOWOXBIチームが提供するソリューションについて説明します。

オムニチャネル小売業者の顧客は通常、次の3つの独自の方法で製品を購入します。

• ウェブサイトでのみオンラインで注文する。 ウェブサイトからの収益は、会社の総売上高の約20％を占めています。
• 同社のチェーンストアでオフラインで購入する。
• Webサイトで商品を検索し、オフラインストアで購入します。 この動作はROPO効果として知られています—オンラインで調査し、オフラインで購入します。

マーケターは、オンラインチャネルがオフライン販売に与える影響を評価しようとしていました。 これにより、広告投資の収益をより正確に計算し、完全なデータに基づいてより優れたマーケティング戦略を構築することができます。 もう1つのタスクは、顧客がWebサイトにアクセスした後、オフラインストアで購入することを選択した理由を発見することにより、顧客のオンラインエクスペリエンスを向上させることでした。 これらの2つの目標を達成するために、サインインしたユーザーのオンラインとオフラインのタッチポイントに関するデータを統合することが決定されました（Webサイト訪問者の総数の約12％）。

同社は、さまざまなシステムですべてのデータを収集、保存、処理します。

• ウェブサイトとのユーザーインタラクションに関するデータは、GoogleAnalytics360で収集されます。
• オフラインでの購入と注文の返品に関するデータは、会社のCRMシステム（SAP）に収集されます。 このデータの構造と収集アルゴリズムは、GoogleAnalyticsとはまったく異なります。

オンラインチャネルが会社の総収益に与える影響を分析するには、マーケターはすべてのデータを1つのシステムに統合する必要がありました。 Google Analyticsはデータの再処理をサポートしていないため、このタスクには適していません。一度処理されると、何らかの理由で注文がキャンセルまたは返品された場合、データを変更することはできません。 さらに、ウェブサイトにアクセスしたことがないユーザーのオフライントランザクションに関するすべてのデータをインポートすると、GoogleAnalyticsの統計の精度が大幅に歪められます。 また、JavaScriptがブラウザにロードされていないため、GoogleAnalyticsはWebサイトページの購入データの一部を追跡できない場合があります。

マーケターは、目標を達成するために、次の手順を実行することにしました。

1. ユーザーのウェブサイトとのやり取り、オフラインでの購入、注文完了率に関するデータをまとめます。
2. オフライン購入に関するデータをオンラインセッションに関するデータとマージします。
3. 詳細な分析のためにデータを視覚化します。

このプロセス全体のフローチャートを以下に示します。

ウェブサイトで行われたすべてのユーザーアクションと注文に関するデータは、Googleアナリティクス360アカウントで利用可能なネイティブ統合を使用して、GoogleBigQueryクラウドデータウェアハウスに送信されます。 そのため、同社のスペシャリストは、GoogleBigQueryを使用して他のすべてのデータを収集することにしました。

オフラインでの購入と注文の完了に関するデータをCRMからGoogleBigQueryに転送するために、スペシャリストはFTP経由で毎日の自動データアップロードを設定しました。

OWOX BIアナリストは、収集されたデータをマージして処理しました。 まず、SQLクエリを使用して、オンライン注文に関するデータに各注文のステータスを追加しました。 クエリは、2つのテーブルの一致する値に基づいてデータをマージし、トランザクションのID（注文ID）をキーとして使用します。

次に、アナリストは、同じ顧客のオフライン購入とWebサイトの行動に関するデータをマージしました。 この目的のために、彼らはGoogleAnalyticsのユーザーIDを使用しました。 ユーザーIDは、会社のWebサイトにサインインした各ユーザーに割り当てられた一意の識別子です。 次に、ユーザーIDはCRMシステムの顧客ポイントカードに関連付けられ、カスタムディメンション値としてGoogleアナリティクスに送信されます。 データ統合の期間は、ウェブサイトへのアクセスから購入までの期間を考慮して、180日に設定されました。 このようにして、よりきめ細かいオーディエンスセグメンテーションが可能になりました。

その結果、各注文（オンラインとオフラインの両方）に関する次のデータが受信されました。

OWOX BIチームは、有益なダッシュボードを作成することにより、GoogleDataStudioのデータを視覚化しました。 会社はダッシュボードからデータをエクスポートして、より詳細な分析と予算計画を立てることができます。

たとえば、下にスクリーンショットが示されているインタラクティブな棒グラフは、オンライン、オフライン、およびROPOの購入数と、それらから得られた収益を示しています。 このデータは、都市、期間、および製品タイプでフィルタリングできます。 都市にもよりますが、ROPOの購入は総収入の約10％を占めます。 このグラフは、各チャネルからの注文の割合が、チャネルから得られた収益の割合と一致しないことも示しています。これは、平均注文値によって異なります。 この場合、オンライン購入の平均注文額はオフライン購入よりも高くなります。

次の表は、さまざまな地域、チャネル、および製品カテゴリにわたるROPO購入からの追加収益を示しています。 データは表形式でエクスポートでき、会社は広告予算の配分に使用します。

• 有益で自動化されたダッシュボードが取得され、広告キャンペーンの運用計画でROPO効果を考慮に入れることができました。
• 同社は、オンラインチャネルがオフライン収益の約10％に貢献していることを発見しました。
• 同社のチェーンストアで商品を購入する前にウェブサイトで商品を調べているユーザーの行動を分析することで、これらの顧客がオフラインで買い物をする理由を見つけることができるようになりました。 同社は、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、コンバージョン率を高めるためにWebサイトを刷新できるようになりました。 一例として、同社は、Webサイトにアクセスしたほとんどのオフラインの顧客が、オフラインで購入するときに割引クーポンを使用していることを発見しました。 この情報を武器に、マーケターはすでにWebサイトの割引クーポンで顧客体験を改善しています。 さらに、同社はオンラインクレジット申請フォームを簡素化したため、顧客は実店舗に行ってクレジットを購入する必要がありません。