Cum se măsoară efectul ROPO pentru un retailer omnicanal

Toate companiile doresc să afle valoarea reală a canalelor lor de publicitate și este destul de imposibil de realizat fără a urmări relația dintre comportamentul clienților online și offline. De exemplu, prin dezactivarea publicității care, la prima vedere, nu dă roade, compania riscă să-și reducă vânzările.

În acest caz, descriem soluția oferită de echipa OWOX BI pentru un mare lanț de retail de electronice de larg consum și electrocasnice care a avut provocări în măsurarea efectului ROPO.

Clienții comercianților cu amănuntul omnicanal cumpără de obicei produse în trei moduri unice:

• Comandă exclusiv online pe site-uri web. Veniturile de pe site reprezintă aproximativ 20% din cifra de afaceri totală a companiei.
• Achiziții offline în lanțurile de magazine ale companiei.
• Găsirea produselor pe site și cumpărarea lor în magazinele offline. Acest comportament este cunoscut sub numele de Efect ROPO - cercetare online și cumpărare offline.

Specialiștii în marketing căutau să evalueze impactul pe care canalele online îl au asupra vânzărilor offline. Acest lucru le-ar permite să calculeze mai precis rentabilitatea investițiilor în publicitate și să construiască o strategie de marketing mai bună, bazată pe datele complete. O altă sarcină a fost îmbunătățirea experienței online a clienților, prin descoperirea motivelor pentru care aceștia aleg să cumpere din magazinele offline după ce au vizitat site-ul. Pentru a atinge aceste două obiective, s-a decis să se integreze datele despre punctele de contact online și offline ale utilizatorilor conectați (aproximativ 12% din numărul total de vizitatori ai site-ului).

Compania colectează, stochează și prelucrează toate datele în diferite sisteme:

• Datele despre interacțiunile utilizatorilor cu site-ul web sunt colectate în Google Analytics 360.
• Datele despre achizițiile offline și retururile comenzilor sunt colectate în sistemul CRM (SAP) al companiei. Structura și algoritmul de colectare a acestor date este complet diferit de Google Analytics.

Pentru a analiza impactul canalelor online asupra veniturilor totale ale companiei, marketerii trebuiau să aibă toate datele fuzionate într-un singur sistem. Google Analytics nu se potrivește sarcinii, deoarece nu acceptă reprocesarea datelor: odată procesate, datele nu pot fi modificate dacă o comandă este anulată sau returnată din orice motiv. Mai mult, importarea tuturor datelor despre tranzacțiile offline ale utilizatorilor care nu au vizitat niciodată site-ul web ar distorsiona semnificativ acuratețea statisticilor Google Analytics. De asemenea, Google Analytics poate să nu reușească să urmărească unele dintre datele de achiziție de pe paginile site-ului web, deoarece JavaScript nu a fost încărcat în browser.

Pentru a-și atinge obiectivele, marketerii au decis să facă următorii pași:

1. Reunește datele despre interacțiunile utilizatorilor cu site-ul web, achizițiile offline și ratele de finalizare a comenzilor.
2. Îmbinați datele despre achizițiile offline cu datele despre sesiunile online.
3. Vizualizați datele pentru o analiză aprofundată.

Diagrama de flux a întregului proces este prezentată mai jos:

Datele despre toate acțiunile utilizatorilor și comenzile plasate pe site sunt trimise către depozitul de date în cloud Google BigQuery, folosind integrarea nativă disponibilă pentru conturile Google Analytics 360. Prin urmare, specialiștii companiei au decis să folosească Google BigQuery pentru a colecta toate celelalte date.

Pentru a transfera datele despre achizițiile offline și finalizarea comenzilor din CRM către Google BigQuery, specialiștii au configurat încărcările zilnice automate de date prin FTP.

Analiștii OWOX BI au fuzionat și procesat datele colectate. În primul rând, datele despre comenzile online au fost completate cu stările fiecărei comenzi, folosind o interogare SQL. Interogarea îmbină datele pe baza valorilor care se potrivesc din două tabele, cu ID-ul tranzacției (ID-ul comenzii) folosit ca cheie.

Apoi, analiștii au fuzionat datele despre achizițiile offline și comportamentul site-ului web al acelorași clienți. În acest scop, au folosit User ID în Google Analytics. Un ID de utilizator este un identificator unic atribuit fiecărui utilizator care s-a conectat pe site-ul companiei. Apoi, ID-urile de utilizator sunt asociate cu cardurile de fidelitate ale clienților în sistemul CRM și trimise ca valori de dimensiuni personalizate către Google Analytics. Perioada de timp pentru integrarea datelor a fost setată la 180 de zile, luând în considerare perioada de timp de la vizitarea site-ului web până la achiziție. În acest fel, a fost posibilă o segmentare mai granulară a publicului.

Ca urmare, au fost primite următoarele date despre fiecare dintre comenzi (atât online, cât și offline):

Echipa OWOX BI a vizualizat datele în Google Data Studio prin crearea unui tablou de bord informativ. Compania poate exporta datele din tabloul de bord pentru o analiză mai detaliată și o planificare bugetară.

De exemplu, graficul interactiv cu bare, a cărui captură de ecran este prezentată mai jos, arată numărul de achiziții online, offline și ROPO împreună cu veniturile obținute din acestea. Aceste date pot fi filtrate după oraș, perioadă de timp și tip de produs. Achizițiile ROPO reprezintă aproximativ 10% din veniturile totale, în funcție de oraș. Graficul demonstrează, de asemenea, că procentul de comenzi de la fiecare canal nu coincide cu procentul de venit obținut de la canal - depinde de valoarea medie a comenzii. În acest caz, achizițiile online au o valoare medie a comenzii mai mare decât achizițiile offline.

Tabelul de mai jos demonstrează veniturile suplimentare din achizițiile ROPO în diferite regiuni, canale și categorii de produse. Datele pot fi exportate în format tabelar și sunt utilizate de companie în distribuirea bugetului de publicitate.

• S-a obtinut tabloul de bord informativ si automatizat, care sa permita luarea in considerare a efectului ROPO in planificarea operationala a campaniilor de publicitate.
• Compania a aflat că canalele online au contribuit la aproximativ 10% din veniturile offline.
• Analizând comportamentul utilizatorilor care caută produse pe site înainte de a le cumpăra în lanțurile de magazine ale companiei, acum este posibil să descoperim motivele pentru care acești clienți aleg să facă cumpărături offline. Compania poate acum moderniza site-ul web pentru o experiență mai bună a utilizatorului și rate de conversie mai mari. De exemplu, compania a descoperit că majoritatea clienților offline care au vizitat site-ul web foloseau cupoane de reducere atunci când cumpărau offline. Înarmați cu aceste informații, marketerii au îmbunătățit deja experiența clienților cu cupoane de reducere pe site. În plus, compania a simplificat formularul de cerere de credit online, astfel încât clienții să nu fie nevoiți să meargă la un magazin fizic pentru a cumpăra pe credit.