Jak zmierzyć efekt ROPO dla sprzedawcy wielokanałowego?

Wszystkie firmy chcą poznać prawdziwą wartość swoich kanałów reklamowych i jest to całkiem niemożliwe bez śledzenia relacji między zachowaniami klientów online i offline. Na przykład wyłączając reklamy, które na pierwszy rzut oka się nie opłacają, firma ryzykuje zmniejszenie sprzedaży.

W tym przypadku opisujemy rozwiązanie dostarczone przez zespół OWOX BI dla dużej sieci sklepów RTV i AGD, która miała problemy z pomiarem efektu ROPO.

Klienci sprzedawców wielokanałowych zazwyczaj kupują produkty na trzy unikalne sposoby:

• Zamawianie wyłącznie online na stronach internetowych. Przychody z serwisu stanowią około 20% całkowitego obrotu firmy.
• Zakupy offline w sieciach handlowych firmy.
• Wyszukiwanie produktów na stronie i kupowanie ich w sklepach stacjonarnych. Takie zachowanie jest znane jako efekt ROPO — badanie online i zakupy offline.

Marketerzy chcieli ocenić wpływ kanałów online na sprzedaż offline. To pozwoliłoby im dokładniej obliczyć zwrot z inwestycji w reklamę i zbudować lepszą strategię marketingową w oparciu o pełne dane. Kolejnym zadaniem było usprawnienie doświadczeń online klientów, poprzez odkrycie powodów, dla których po odwiedzeniu strony internetowej decydują się na zakupy w sklepach stacjonarnych. Aby osiągnąć te dwa cele, zdecydowano się zintegrować dane o punktach styku zalogowanych użytkowników online i offline (około 12% całkowitej liczby odwiedzających witrynę).

Firma gromadzi, przechowuje i przetwarza wszystkie dane w różnych systemach:

• Dane o interakcjach użytkownika ze stroną internetową gromadzone są w Google Analytics 360.
• Dane o zakupach offline i zwrotach zamówień gromadzone są w firmowym systemie CRM (SAP). Struktura i algorytm zbierania tych danych jest zupełnie inny niż Google Analytics.

Aby przeanalizować wpływ kanałów online na łączne przychody firmy, marketerzy musieli połączyć wszystkie dane w jeden system. Google Analytics nie spełnia tego zadania, ponieważ nie obsługuje ponownego przetwarzania danych: raz przetworzone dane nie mogą być modyfikowane, jeśli zamówienie zostanie anulowane lub zwrócone z jakiegokolwiek powodu. Co więcej, zaimportowanie wszystkich danych o transakcjach offline użytkowników, którzy nigdy nie odwiedzili serwisu, znacznie zniekształciłoby dokładność statystyk Google Analytics. Google Analytics może również nie śledzić niektórych danych dotyczących zakupów na stronach witryny, ponieważ w przeglądarce nie został załadowany kod JavaScript.

Aby osiągnąć swoje cele, marketerzy postanowili podjąć następujące kroki:

1. Zbierz dane o interakcjach użytkowników ze stroną internetową, zakupach offline i wskaźnikach realizacji zamówień.
2. Połącz dane o zakupach offline z danymi o sesjach online.
3. Wizualizuj dane do dogłębnej analizy.

Schemat blokowy całego procesu znajduje się poniżej:

Dane o wszystkich działaniach i zamówieniach użytkowników złożonych w serwisie są przesyłane do hurtowni danych w chmurze Google BigQuery, z wykorzystaniem natywnej integracji dostępnej dla kont Google Analytics 360. Dlatego specjaliści firmy postanowili wykorzystać Google BigQuery do zbierania wszystkich innych danych.

Aby przenieść dane o zakupach offline i realizacji zamówień z CRM do Google BigQuery, specjaliści ustawiają automatyczne codzienne przesyłanie danych przez FTP.

Analitycy OWOX BI połączyli i przetworzyli zebrane dane. W pierwszej kolejności dane o zamówieniach online zostały uzupełnione o statusy każdego zamówienia za pomocą zapytania SQL. Zapytanie scala dane na podstawie pasujących wartości z dwóch tabel, z identyfikatorem transakcji (identyfikatorem zamówienia) używanym jako klucz.

Następnie analitycy połączyli dane o zakupach offline i zachowaniach na stronie tych samych klientów. W tym celu wykorzystali identyfikator użytkownika w Google Analytics. Identyfikator użytkownika to unikalny identyfikator przypisywany każdemu użytkownikowi, który zalogował się na stronie internetowej firmy. Następnie identyfikatory użytkowników są kojarzone z kartami lojalnościowymi klientów w systemie CRM i wysyłane jako wartości wymiarów niestandardowych do Google Analytics. Okres integracji danych ustalono na 180 dni, biorąc pod uwagę czas od wizyty na stronie do zakupu. W ten sposób możliwa była bardziej szczegółowa segmentacja odbiorców.

W rezultacie otrzymano następujące dane o każdym z zamówień (zarówno online, jak i offline):

Zespół OWOX BI zwizualizował dane w Google Data Studio tworząc informacyjny dashboard. Firma może eksportować dane z pulpitu nawigacyjnego w celu bardziej szczegółowej analizy i planowania budżetu.

Na przykład interaktywny wykres słupkowy, którego zrzut ekranu znajduje się poniżej, pokazuje liczbę zakupów online, offline i ROPO wraz z uzyskanymi z nich przychodami. Dane te można filtrować według miasta, okresu i typu produktu. Zakupy ROPO stanowią około 10% łącznych przychodów, w zależności od miasta. Z wykresu wynika również, że procent zamówień z każdego kanału nie pokrywa się z procentem przychodów uzyskiwanych z kanału — zależy to od średniej wartości zamówienia. W takim przypadku zakupy online mają wyższą średnią wartość zamówienia niż zakupy offline.

Poniższa tabela przedstawia dodatkowe przychody z zakupów ROPO w różnych regionach, kanałach i kategoriach produktów. Dane mogą być eksportowane w formacie tabelarycznym i są wykorzystywane przez firmę do podziału budżetu reklamowego.

• Uzyskano informacyjny i zautomatyzowany dashboard, pozwalający na uwzględnienie efektu ROPO w planowaniu operacyjnym kampanii reklamowych.
• Firma dowiedziała się, że kanały online stanowiły około 10% przychodów offline.
• Analizując zachowania użytkowników, którzy wyszukują produkty na stronie przed zakupem ich w sieci sklepów firmy, można teraz odkryć powody, dla których ci klienci wybierają zakupy offline. Firma może teraz zmodernizować witrynę, aby zapewnić lepsze wrażenia użytkownika i wyższe współczynniki konwersji. Na przykład firma odkryła, że ​​większość klientów offline, którzy odwiedzili witrynę, korzystała z kuponów rabatowych podczas zakupów offline. Uzbrojeni w te informacje marketerzy już poprawili wrażenia klientów dzięki kuponom rabatowym na stronie internetowej. Ponadto firma uprościła formularz wniosku kredytowego online, aby klienci nie musieli chodzić do sklepu stacjonarnego, aby kupić na kredyt.