“Quem está sentado na minha cadeira? Quem está dormindo na minha cama? Fabelio descobriu o que os clientes online estão fazendo em suas lojas de varejo

A loja multicanal de móveis da Indonésia chamada Fabelio.com decidiu descobrir quem é o maior peixe do lago e trazer o maior lucro - offline ou online. Com o OWOX BI, eles obtiveram um relatório ROPO detalhado e melhoraram suas análises.

Fabelio.com é uma loja online de móveis e decoração. A empresa foi fundada em Jacarta, na Indonésia, em 2015, e planeja expandir para o mercado do Sudeste Asiático. O site Fabelio.com tem mais de um milhão de visitantes únicos mensais.

Fabelio.com tem dez showrooms onde os clientes podem ver como são os produtos, tocar nos materiais, testar os móveis e pagar suas compras. Os profissionais de marketing da Fabelio queriam saber como seus esforços de marketing online contribuem para as vendas em lojas offline e obter respostas para perguntas como:

• Quanto tempo leva para um cliente tomar uma decisão de compra?
• Como esse tempo varia por categoria de produto?
• Quais canais online têm maior influência no funil de vendas nas últimas etapas antes de uma compra offline?
• Quais categorias de móveis são mais populares para clientes on-line que fazem uma compra off-line posteriormente?
• Quantos pontos de contato do site os clientes normalmente encontram antes de fazer uma compra?
• Como todos esses parâmetros diferem para clientes novos e clientes recorrentes?

Os vendedores da Fabelio.com anotam o nome, e-mail e número de telefone de cada visitante de seus showrooms. É por isso que a empresa sabe com certeza quando os clientes visitam uma loja offline, mesmo que não comprem nada. Esta é uma fonte de dados adicional. Também apresenta um novo desafio: como refletir esses dados no funil de vendas e determinar qual fonte online deve ser creditada por essas visitas offline.

Para construir análises inteligentes medindo a influência da promoção online nas vendas offline, a equipe do Fabelio.com teve que associar dados sobre a atividade dos visitantes do site com dados sobre a atividade do cliente nos showrooms. Para criar análises inteligentes, você precisa escolher um armazenamento em nuvem confiável, onde todos os dados coletados serão alinhados. Para armazenamento de dados em nuvem, Fabelio.com escolheu o Google BigQuery. O BigQuery é a escolha perfeita para uma empresa com recursos limitados:

• Tem preços flexíveis e é relativamente barato em comparação com sistemas semelhantes.
• Não há necessidade de instalar nenhum software em seus servidores ou treinar seus funcionários; habilidades básicas de SQL são suficientes.
• Possui muitas bibliotecas prontas para uso para trabalhar e integrar-se a outros serviços.

Os especialistas em marketing da Fabelio estabeleceram o seguinte esquema para coletar dados no Google BigQuery:

Para rastrear eventos no site, Fabelio usa o Google Analytics (GA) — um dos sistemas de análise digital mais populares em todo o mundo, bem como no mercado indonésio. A empresa tem um funil de comércio eletrônico avançado no GA:

Além das principais interações com o site, a equipe Fabelio acompanha uma variedade de microconversões:

Esses dados os ajudam a segmentar clientes, explorar profundamente o funil de transações e estimar as origens de tráfego com precisão.

Para estimar o impacto dos canais de anúncios nas vendas, precisamos comparar a receita e as despesas de cada canal. Para coletar dados para essa estimativa, a equipe do Fabelio estabeleceu a importação automatizada de despesas para o Google Analytics com a ajuda do OWOX BI Pipeline. Com esses dados de despesas, os profissionais de marketing da Fabelio podem analisar KPIs de campanhas no Google Ads (que tem integração com GA) e outros serviços:

Para importar dados sobre as ações dos clientes no site e despesas com anúncios para o Google BigQuery, a equipe do Fabelio usou o OWOX BI Pipeline. Esse serviço entrega os mesmos hits ao Google Analytics e ao Google BigQuery simultaneamente. Como resultado, os dados não são amostrados e ficam disponíveis para análise no Google BigQuery apenas 2 a 5 minutos após o envio.

Fabelio armazena dados sobre clientes, pedidos e visitas a showrooms no Magento CRM. Para associar dados offline e online, os especialistas da Fabelio estabeleceram o upload diário de dados de CRM para o Google BigQuery com a ajuda do Fluent Plugin.

Há uma variedade de soluções prontas para uso disponíveis publicamente para integrar o Google BigQuery a outros sistemas. Por exemplo, o OWOX BI possui alguns scripts gratuitos para integrar seu CRM ao armazenamento em nuvem.

Após todos os dados serem coletados no Google BigQuery, é necessário alinhá-los em uma tabela. Os analistas de BI da OWOX ajudaram os profissionais de marketing da Fabelio a preparar um conjunto de dados para pedidos online e offline com a estrutura correta.

Na fase final, a equipe Fabelio implementou um modelo de atribuição baseado em funil de ML, incluindo pedidos offline. Para funcionar corretamente, esse modelo especial precisa de dados sobre visitas à loja offline. Para fornecer esses dados, os analistas da Fabelio prepararam uma fonte de dados adicional para atribuição de eventos personalizados.

Para finalizar, a equipe Fabélio só precisou lançar os cálculos. Como resultado, a empresa obteve um funil que contabiliza pedidos e visitas offline:

Fabelio.com tem relatórios automatizados que permitem aos profissionais de marketing encontrar insights e tomar as decisões certas.

Os profissionais de marketing da Fabelio agora têm acesso aos seguintes insights no OWOX BI Smart Data:

1. Comparação do valor da campanha publicitária por diferentes modelos de atribuição: último clique não direto do GA e atribuição baseada em funil de ML por OWOX BI

2. Distribuição de valor entre fontes e canais em diferentes estágios do funil

Além disso, os analistas de BI da OWOX prepararam um painel atualizado automaticamente no Data Studio para Fabelio. Nesse painel, os profissionais de marketing da Fabelio podem filtrar dados com base na fonte, categoria do produto, tipo de cliente, local de compra, forma de pagamento, nome do showroom, número de dias desde a primeira visita e primeira sessão, etc.

O painel ajuda os profissionais de marketing da Fabélio a encontrar respostas para essas perguntas:

1. Quantos pontos de contato do site um cliente normalmente encontra antes de fazer uma compra e qual é a lucratividade desses pontos de contato?

2. Quando foi a primeira sessão de um cliente que fez uma compra?
   

3. Quantos pontos de contato do site os clientes encontram, em média, para categorias específicas de mercadorias compradas?
   

4. Quanto tempo leva desde a primeira visita ao site até a compra em uma determinada categoria de produto?

PS Nossos colegas da Fabelio.com foram incentivados a implementar essa solução depois de ler nosso artigo Omnichannel Retailing: Why and How to Integrate Online and Offline Customer Touchpoints. Se este estudo de caso o encorajou a analisar a integração de pontos de contato online e offline, você deve tentar criar relatórios ROPO com a ajuda do OWOX BI. Você pode experimentar todas as possibilidades do OWOX BI durante uma avaliação gratuita.