Cum se identifică ROPO: influența online asupra achizițiilor offline

Publicitatea online este adesea subestimată, deoarece mulți oameni încep să caute bunuri pe internet și apoi merg și le cumpără într-un magazin fizic. În special, asta a devenit un lucru pentru anumite produse, cum ar fi pantofii și accesoriile de designer. Vânzările online nu pot concura cu vânzările din magazinele fizice, unde clienții au servicii complet personalizate. De aceea, marketerii doresc să afle cum afectează marketingul online vânzările în magazinele fizice și să afle ce campanii și categorii de mărfuri aduc mai multe achiziții offline și care aduc mai multe online.

În acest caz, descriem soluția oferită de echipa OWOX BI pentru un lanț de magazine care comercializează încălțăminte, genți și accesorii la prețuri mici, medii și mari. Compania are 90 de magazine fizice și un magazin online convenabil. Principala provocare a fost identificarea influenței online asupra achizițiilor offline.

Departamentul de vânzări a observat că o mulțime de clienți preferă să adune informații online înainte de a face achiziții într-un magazin fizic. Pe site, clienții filtrează articolele după preț și verifică disponibilitatea acestora în magazinele de retail ale lanțului. În cele mai multe cazuri, atunci când clienții vin la un magazin fizic, ei știu destul de bine ce caută și au anumite așteptări cu privire la serviciu.

De aceea, marketerii au decis să:

• definiți influența eforturilor de marketing online asupra vânzărilor offline;
• realocare bugete de marketing online;
• reevaluează eficiența canalelor publicitare și își îmbunătățește strategia de marketing.

Pentru a atinge aceste obiective, s-a decis aplicarea analizei ROPO — pe baza datelor despre achizițiile online și offline. Cu acesta, puteți defini partea din venitul offline atribuită reclamelor online (efectul ROPO). Vedeți de ce și cum să integrați punctele de contact online și offline ale clienților în articolul nostru.

Pentru a efectua analiza ROPO, ar trebui să îmbinați datele pentru anunțurile online cu datele despre vânzările offline. Retailerul are o mulțime de date despre clienți, care cumpără mărfuri în diferite moduri:

• Alegerea și plata într-un magazin.
• Căutând pe site și apoi cumpărați dintr-un magazin.
• Căutați pe site, plătiți pe site și comandați livrare la domiciliu sau livrare la un magazin.

În consecință, aceste date sunt colectate, salvate și procesate în diferite sisteme:

• Datele despre comportamentul clientului pe site sunt stocate în Google Analytics.
• Datele privind procesarea comenzilor și activitățile vizitatorilor offline sunt stocate în sistemul CRM intern.

Este greu să îmbinați manual toate datele din aceste sisteme. Specialiștii în marketing căutau software care să-i ajute să îmbine aceste date în Google BigQuery (GBQ), pe care îl foloseau deja pentru stocarea datelor campaniilor publicitare. Google BigQuery este unul dintre cele mai sigure servicii RESTful, cu un potențial nelimitat de stocare și procesare a datelor.

Retailerii de marketing au ales OWOX BI Pipeline pentru a-și rezolva sarcinile.

OWOX BI Attribution a fost deja folosit pentru evaluarea campaniilor publicitare, iar OWOX BI Pipeline a fost folosit pentru a colecta date din Google Analytics în Google BigQuery pentru a crea rapoarte despre campaniile publicitare. Pentru ambele sarcini, retailerul a fost mulțumit de OWOX BI, așa că a fost ales din nou pentru analiza ROPO.

Analiștii OWOX BI au conceput următorul plan:

• Colectați date despre campaniile publicitare, comportamentul clienților pe site, vânzările offline și procesarea comenzilor într-un singur sistem.
• Conectați comenzile offline cu sesiunile online.
• Creați rapoarte și tablouri de bord pe baza datelor primite pentru a reevalua contribuția din surse online.

Fluxul de date arată astfel:

Să parcurgem procesul pas cu pas.

Fiecare vizitator înregistrat pe site primește un user_ID unic. În timpul realizării obiectivului de conversie — finalizarea unei tranzacții — un vizitator primește un tranzacție_ID suplimentar. Datele despre comportamentul unui vizitator pe site sunt transferate către Google BigQuery cu aceste ID-uri prin intermediul OWOX BI.

În fiecare zi, datele comenzilor online și offline din CRM sunt, de asemenea, transferate către Google BigQuery și îmbinate cu datele de pe site cu ajutorul cheilor user_ID și transaction_ID .

Prin îmbinarea acestor date, obțineți ceea ce este necesar pentru a efectua analiza ROPO.

După ce au combinat toate datele, analiștii OWOX BI au început să lucreze cu baza de date colectată în Google BigQuery.

Datele privind tranzacțiile online din Google BigQuery au fost adăugate la datele fiecărei comenzi în curs de procesare (plătită și neplătită) folosind tranzacția_ID pentru a identifica tranzacțiile.

Apoi, analiștii au integrat date despre sesiunile vizitatorilor cu date despre achizițiile offline folosind user_ID ca cheie de conectare. Această cheie a dezvăluit un istoric al sesiunilor de pe site pentru mulți clienți care au făcut achiziții offline.

Schema de îmbinare a datelor arată astfel:

Drept urmare, echipa retailerului a primit răspunsuri la următoarele întrebări pentru fiecare comandă:

• Ce tip de tranzacție este? Online, offline sau ROPO?
• Care a fost sursa ultimei ședințe înainte de achiziție? Ce l-a determinat pe client să facă o achiziție?
• Câte zile au trecut între ultima sesiune de pe site și achiziție? (Pentru cei care cumpără online, acesta este întotdeauna zero, deoarece ultima vizită este sesiunea în care are loc tranzacția. Numai pentru tranzacțiile offline, acest număr este întotdeauna zero, deoarece nu există o sesiune online pentru acest client. Alți clienți pot fi alocați la segmentul ROPO.)
• Geolocalizarea ultimei sesiuni.

Un exemplu de tabel cu aceste informații:

Pentru a vizualiza datele primite, a fost ales Google Data Studio. Analiștii OWOX BI au creat un tablou de bord informativ cu diagrame dinamice în Google Data Studio pentru a sprijini analiza detaliată și planificarea bugetului publicitar.

De exemplu, graficul din dreapta arată că comenzile ROPO reprezintă 20 la sută din venituri, iar graficul din stânga arată că aproape toți clienții care au făcut comenzi ROPO au vizitat site-ul cu mai puțin de o săptămână înainte de a cumpăra într-un magazin.

Toate datele de pe tabloul de bord pot fi filtrate în funcție de regiune, fereastră de conversie, sursă, canal și campanie pentru o segmentare mai detaliată. În plus, zilele dintre ultima vizită pe site și achiziție pot fi văzute pentru fiecare comandă.

Graficul din partea de jos a tabloului de bord îi ajută pe marketeri să înțeleagă ce venituri suplimentare din comenzile ROPO ar trebui să fie luate în considerare în timpul planificării strategiei de marketing și arată ponderea veniturilor totale pe sursă, canal și campanie.

Analiza ROPO a confirmat corelația dintre comportamentul online și achizițiile offline și un tablou de bord informativ care actualizează automat datele furnizate de următoarele fapte:

• 20% din veniturile offline au fost atribuite publicității online, ceea ce înseamnă că fiecare al cincilea vizitator al unui magazin offline a interacționat deja cu site-ul web.
• După atribuirea ROPO a veniturilor, au apărut dovezi clare că campaniile online sunt subevaluate.
• În viitorul apropiat, retailerul își va revizui campania de marketing, luând o nouă viziune asupra eficienței campaniilor publicitare și sporind investiția în direcția digitală.