„Kto siedział na moim krześle? Kto spał w moim łóżku? Firma Fabelio dowiedziała się, co klienci online robią w swoich sklepach detalicznych

Wielokanałowy sklep meblowy z Indonezji o nazwie Fabelio.com postanowił dowiedzieć się, kto jest największą rybą w stawie i przynosić największe zyski – offline lub online. Dzięki OWOX BI otrzymali szczegółowy raport ROPO i poprawili swoją analitykę.

Fabelio.com to sklep internetowy z meblami i dekoracjami wnętrz. Firma została założona w Dżakarcie w Indonezji w 2015 roku i planuje ekspansję na rynek Azji Południowo-Wschodniej. Witrynę Fabelio.com odwiedza ponad milion unikalnych użytkowników miesięcznie.

Fabelio.com ma dziesięć salonów, w których klienci mogą zobaczyć, jak wyglądają produkty, dotknąć materiałów, przetestować meble i zapłacić za zakupy. Marketerzy Fabelio chcieli dowiedzieć się, jak ich działania marketingowe online wpływają na sprzedaż w sklepach stacjonarnych i uzyskać odpowiedzi na pytania takie jak:

• Ile czasu zajmuje klientowi podjęcie decyzji o zakupie?
• Jak ten czas różni się w zależności od kategorii produktu?
• Które kanały online mają największy wpływ na lejek sprzedażowy na ostatnich etapach przed zakupem offline?
• Które kategorie mebli są najbardziej popularne wśród klientów online, którzy później dokonają zakupu offline?
• Ile punktów styku z witryną zazwyczaj napotykają klienci przed dokonaniem zakupu?
• Czym różnią się te wszystkie parametry dla nowych i powracających klientów?

Sprzedawcy Fabelio.com zapisują imię i nazwisko, adres e-mail i numer telefonu dla każdego odwiedzającego ich salony. Dlatego firma wie na pewno, kiedy klienci odwiedzają sklep stacjonarny, nawet jeśli nic nie kupują. To jest dodatkowe źródło danych. To także nowe wyzwanie: jak odzwierciedlić te dane w lejku sprzedażowym i określić, które źródło online powinno być przypisane do tych wizyt offline.

Aby zbudować inteligentną analitykę mierzącą wpływ promocji online na sprzedaż offline, zespół Fabelio.com musiał powiązać dane o aktywności odwiedzających witrynę z danymi o aktywności klientów w salonach. Aby zbudować inteligentną analitykę, musisz wybrać niezawodną pamięć masową w chmurze, w której wszystkie gromadzone dane będą ze sobą dopasowane. Do przechowywania danych w chmurze firma Fabelio.com wybrała Google BigQuery. BigQuery to idealny wybór dla firmy o ograniczonych zasobach:

• Ma elastyczne ceny i jest stosunkowo niedrogi w porównaniu z podobnymi systemami.
• Nie ma potrzeby instalowania żadnego oprogramowania na swoich serwerach ani szkolenia pracowników; wystarczą podstawowe umiejętności SQL.
• Posiada wiele gotowych do użycia bibliotek do pracy i integracji z innymi usługami.

Specjaliści ds. marketingu Fabelio opracowali następujący schemat gromadzenia danych w Google BigQuery:

Do śledzenia wydarzeń na stronie Fabelio korzysta z Google Analytics (GA) — jednego z najpopularniejszych systemów analityki cyfrowej na całym świecie, a także na rynku indonezyjskim. Firma ma lejek ulepszonego e-commerce w GA:

Oprócz kluczowych interakcji ze stroną, zespół Fabelio śledzi różne mikrokonwersje:

Te dane pomagają im segmentować klientów, dogłębnie badać ścieżkę transakcji i dokładnie oszacować źródła ruchu.

Aby oszacować wpływ kanałów reklamowych na sprzedaż, musimy porównać przychody i wydatki dla każdego kanału. Aby zebrać dane do tego oszacowania, zespół Fabelio ustanowił automatyczne importowanie wydatków do Google Analytics za pomocą OWOX BI Pipeline. Dzięki tym danym o wydatkach marketerzy Fabelio mogą analizować KPI dla kampanii w Google Ads (z integracją z GA) i innych usług:

Aby zaimportować dane o działaniach klientów w witrynie i wydatkach na reklamę do Google BigQuery, zespół Fabelio wykorzystał OWOX BI Pipeline. Ta usługa dostarcza te same działania jednocześnie do Google Analytics i Google BigQuery. W rezultacie dane nie są próbkowane i są dostępne do analizy w Google BigQuery już po 2–5 minutach od wysłania.

Fabelio przechowuje dane o klientach, zamówieniach i wizytach w salonach w Magento CRM. Aby powiązać dane offline i online, specjaliści Fabelio rozpoczęli codzienne przesyłanie danych CRM do Google BigQuery za pomocą wtyczki Fluent.

Istnieje wiele publicznie dostępnych, gotowych rozwiązań do integracji Google BigQuery z innymi systemami. Na przykład OWOX BI ma kilka darmowych skryptów do integracji CRM z przechowywaniem w chmurze.

Po zebraniu wszystkich danych w Google BigQuery konieczne jest umieszczenie ich w jednej tabeli. Analitycy OWOX BI pomogli marketerom Fabelio przygotować zestaw danych dla zamówień online i offline o odpowiedniej strukturze.

Na ostatnim etapie zespół Fabelio wdrożył model atrybucji oparty na lejku ML, w tym zamówienia offline. Do poprawnego działania ten specjalny model potrzebuje danych o wizytach w sklepie offline. Aby dostarczyć te dane, analitycy Fabelio przygotowali dodatkowe źródło danych do atrybucji zdarzeń niestandardowych.

Aby zakończyć, zespół Fabelio musiał tylko rozpocząć obliczenia. W rezultacie firma uzyskała lejek rozliczający zamówienia i wizyty offline:

Fabelio.com ma zautomatyzowane raporty, które pozwalają marketerom znaleźć spostrzeżenia i podejmować właściwe decyzje.

Marketerzy Fabelio mają teraz dostęp do następujących informacji w OWOX BI Smart Data:

1. Porównanie wartości kampanii reklamowych według różnych modeli atrybucji: GA Last Non-Direct Click i ML Lej-Based Attribution by OWOX BI

2. Dystrybucja wartości między źródłami i kanałami na różnych etapach lejka

Dodatkowo analitycy OWOX BI przygotowali automatycznie aktualizowany dashboard w Data Studio dla Fabelio. W tym panelu marketerzy Fabelio mogą filtrować dane na podstawie źródła, kategorii produktu, typu klienta, miejsca zakupu, metody płatności, nazwy salonu, liczby dni od pierwszej wizyty i pierwszej sesji itp.

Pulpit nawigacyjny pomaga marketerom Fabelio znaleźć odpowiedzi na następujące pytania:

1. Ile punktów styku z witryną zazwyczaj napotyka klient przed dokonaniem zakupu i jak opłacalne są te punkty styku?

2. Kiedy odbyła się pierwsza sesja klienta, który dokonał zakupu?
   

3. Ile punktów styku ze stroną internetową napotykają średnio klienci dla określonych kategorii kupowanych towarów?
   

4. Ile czasu upływa od pierwszej wizyty na stronie do zakupu w ramach danej kategorii produktowej?

PS Nasi koledzy z Fabelio.com zostali zachęceni do wdrożenia tego rozwiązania po przeczytaniu naszego artykułu Omnichannel Retailing: Dlaczego i jak integrować punkty kontaktu online i offline z klientem. Jeśli to studium przypadku zachęciło Cię do zastanowienia się nad integracją punktów styku online i offline, powinieneś spróbować zbudować raporty ROPO za pomocą OWOX BI. Możesz doświadczyć wszystkich możliwości OWOX BI podczas bezpłatnego okresu próbnego.