"누가 내 의자에 앉았어? 내 침대에서 누가 자고 있어?” Fabelio는 온라인 고객이 소매점에서 무엇을 하는지 알아냈습니다.

Fabelio.com이라는 인도네시아의 가구 멀티 채널 매장은 연못에서 가장 큰 물고기가 누구인지 알아내고 오프라인 또는 온라인에서 최대한의 이익을 가져오기로 결정했습니다. OWOX BI를 사용하여 자세한 ROPO 보고서를 받고 분석을 개선했습니다.

Fabelio.com은 가구 및 가정 장식용 온라인 상점입니다. 2015년 인도네시아 자카르타에 설립된 동사는 향후 동남아 시장 진출을 계획하고 있다. Fabelio.com 웹사이트에는 100만 명이 넘는 월간 순 방문자가 있습니다.

Fabelio.com에는 고객이 제품이 어떻게 생겼는지 보고, 재료를 만지고, 가구를 테스트하고, 구매 비용을 지불할 수 있는 10개의 쇼룸이 있습니다. Fabelio 마케터는 온라인 마케팅 노력이 오프라인 매장 판매에 어떻게 기여하는지 알고 다음과 같은 질문에 대한 답변을 얻고자 했습니다.

• 고객이 구매 결정을 내리는 데 얼마나 걸립니까?
• 이 시간은 제품 범주에 따라 어떻게 다른가요?
• 오프라인 구매 전 마지막 단계에서 어떤 온라인 채널이 판매 유입경로에 가장 큰 영향을 미치나요?
• 나중에 오프라인에서 구매하는 온라인 고객에게 가장 인기 있는 가구 카테고리는 무엇입니까?
• 고객이 구매하기 전에 일반적으로 접하는 웹사이트 터치포인트는 몇 개입니까?
• 신규 고객과 재방문 고객의 모든 매개변수는 어떻게 다릅니까?

Fabelio.com 영업 사원은 쇼룸을 방문하는 각 방문자의 이름, 이메일 및 전화번호를 기록합니다. 그렇기 때문에 고객이 오프라인 매장을 방문하는 시점은 구매하지 않아도 회사에서 확실히 알고 있습니다. 이것은 추가 데이터 소스입니다. 또한 이 데이터를 판매 유입경로에 반영하고 이러한 오프라인 방문에 대해 크레딧을 제공해야 하는 온라인 소스를 결정하는 새로운 과제도 제기합니다.

온라인 판촉이 오프라인 판매에 미치는 영향을 측정하는 스마트 분석을 구축하기 위해 Fabelio.com 팀은 웹사이트 방문자의 활동에 대한 데이터를 쇼룸의 고객 활동에 대한 데이터와 연결해야 했습니다. 스마트 분석을 구축하려면 수집하는 모든 데이터가 정렬될 안정적인 클라우드 스토리지를 선택해야 합니다. 클라우드 데이터 저장을 위해 Fabelio.com은 Google BigQuery를 선택했습니다. BigQuery는 리소스가 제한된 회사에 완벽한 선택입니다.

• 가격이 유연하고 유사한 시스템에 비해 상대적으로 저렴합니다.
• 서버에 소프트웨어를 설치하거나 직원을 교육할 필요가 없습니다. 기본적인 SQL 기술이면 충분합니다.
• 작업 및 다른 서비스와의 통합을 위해 즉시 사용할 수 있는 라이브러리가 많이 있습니다.

Fabelio 마케팅 전문가는 Google BigQuery에서 데이터를 수집하기 위해 다음과 같은 체계를 수립했습니다.

웹사이트의 이벤트를 추적하기 위해 Fabelio는 인도네시아 시장뿐 아니라 전 세계적으로 가장 인기 있는 디지털 분석 시스템 중 하나인 Google Analytics(GA)를 사용합니다. 이 회사는 GA에 향상된 전자상거래 유입경로를 가지고 있습니다.

웹사이트와의 주요 상호작용 외에도 Fabelio 팀은 다양한 마이크로 전환을 추적합니다.

이 데이터는 고객을 세분화하고 거래 유입 경로를 심층적으로 탐색하며 트래픽 소스를 정확하게 추정하는 데 도움이 됩니다.

광고 채널이 판매에 미치는 영향을 추정하려면 각 채널의 수익과 비용을 비교해야 합니다. 이 추정치를 위한 데이터를 수집하기 위해 Fabelio 팀은 OWOX BI Pipeline을 사용하여 비용을 Google Analytics로 자동 가져오기를 설정했습니다. 이 비용 데이터를 사용하여 Fabelio 마케팅 담당자는 Google Ads(GA 통합 포함) 및 기타 서비스의 캠페인에 대한 KPI를 분석할 수 있습니다.

고객의 웹사이트 활동 및 광고 비용에 대한 데이터를 Google BigQuery로 가져오기 위해 Fabelio 팀은 OWOX BI Pipeline을 사용했습니다. 이 서비스는 Google 애널리틱스와 Google BigQuery에 동일한 조회수를 동시에 제공합니다. 결과적으로 데이터는 샘플링되지 않으며 전송 후 2~5분 만에 Google BigQuery에서 분석에 사용할 수 있습니다.

Fabelio는 고객, 주문 및 전시장 방문에 대한 데이터를 Magento CRM에 저장합니다. 오프라인 및 온라인 데이터를 연결하기 위해 Fabelio 전문가는 Fluent 플러그인을 사용하여 CRM 데이터를 Google BigQuery에 매일 업로드하도록 설정했습니다.

Google BigQuery를 다른 시스템과 통합하기 위해 공개적으로 사용 가능한 다양한 즉시 사용 가능한 솔루션이 있습니다. 예를 들어, OWOX BI에는 CRM을 클라우드 스토리지와 통합하기 위한 몇 가지 무료 스크립트가 있습니다.

Google BigQuery에서 모든 데이터를 수집한 후 하나의 테이블에 정렬해야 합니다. OWOX BI 분석가는 Fabelio 마케터가 올바른 구조로 온라인 및 오프라인 주문을 위한 데이터 세트를 준비하도록 도왔습니다.

마지막 단계에서 Fabelio 팀은 오프라인 주문을 포함한 ML 깔때기 기반 기여 모델을 구현했습니다. 이 특수 모델이 제대로 작동하려면 오프라인 매장 방문에 대한 데이터가 필요합니다. 이 데이터를 제공하기 위해 Fabelio 분석가는 사용자 지정 이벤트의 귀속을 위한 추가 데이터 소스를 준비했습니다.

끝내기 위해 Fabelio 팀은 계산을 시작하기만 하면 되었습니다. 결과적으로 회사는 오프라인 주문 및 방문을 설명하는 유입경로를 갖게 되었습니다.

Fabelio.com은 마케터가 통찰력을 찾고 올바른 결정을 내릴 수 있도록 자동화된 보고서를 제공합니다.

Fabelio 마케터는 이제 OWOX BI 스마트 데이터에서 다음 통찰력에 액세스할 수 있습니다.

1. 다양한 기여 모델에 따른 광고 캠페인 가치 비교: OWOX BI의 GA 마지막 간접 클릭 및 ML 유입경로 기반 기여

2. 다양한 유입경로 단계에서 소스 및 채널 전반에 걸친 가치 분포

또한 OWOX BI 분석가는 Fabelio용 Data Studio에서 자동으로 업데이트되는 대시보드를 준비했습니다. 이 대시보드에서 Fabelio 마케터는 소스, 제품 카테고리, 고객 유형, 구매 장소, 지불 방법, 쇼룸 이름, 첫 번째 방문 및 첫 번째 세션으로부터의 일수 등을 기준으로 데이터를 필터링할 수 있습니다.

대시보드는 Fabelio 마케터가 다음 질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 됩니다.

1. 고객이 구매하기 전에 일반적으로 접하는 웹사이트 터치포인트는 몇 개이며 이러한 터치포인트의 수익성은 어느 정도입니까?

2. 구매한 고객의 첫 번째 세션은 언제였습니까?
   

3. 고객이 구매한 특정 카테고리의 상품에 대해 평균적으로 몇 개의 웹사이트 터치포인트를 접하게 됩니까?
   

4. 첫 번째 웹사이트 방문에서 특정 제품 범주 내에서 구매까지 얼마나 걸립니까?

PS Fabelio.com의 동료들은 옴니채널 소매: 온라인 및 오프라인 고객 접점을 통합하는 이유와 방법 기사를 읽은 후 이 솔루션을 구현하도록 권장받았습니다. 이 사례 연구에서 온라인 및 오프라인 접점을 통합하는 방법을 살펴보게 했다면 OWOX BI를 사용하여 ROPO 보고서를 작성해 보십시오. 무료 체험 기간 동안 OWOX BI의 모든 가능성을 경험할 수 있습니다.