Analiza ROPO: Cât de utilă este pentru analiza de marketing omnicanal

Până la 40% dintre clienți intră online pentru a afla mai multe despre produse și disponibilitatea acestora înainte de a vizita magazinul offline și de a cumpăra ceva. Procentul de astfel de clienți depinde cu siguranță de companie. Cu toate acestea, tone de utilizatori văd mai întâi reclame online sau oferte speciale, citesc recenzii și mărturii de pe site și abia apoi decid să cumpere offline. Aceasta înseamnă că inițiativele dvs. publicitare online pot avea o influență serioasă asupra numărului de vânzări offline.​

În acest caz, descriem soluția oferită de echipa OWOX BI pentru un lanț de magazine care face parte din compania Sephora (deținută de grupul LVMH) și ocupă o poziție de lider pe piața globală de parfumuri și produse cosmetice. A avut probleme cu aplicarea analizei ROPO.

În general, clienții pot cumpăra bunurile oferite de comerciant atât online, cât și offline. Atunci când cumpără un parfum nou, un client poate dori mai întâi să exploreze aromele și abia apoi să facă o achiziție online sau într-un magazin fizic.

Echipa de marketing a dorit să înțeleagă profund comportamentul utilizatorilor lor în ceea ce privește interacțiunea dintre magazinele online și offline. Ei au dorit să arate în cifre că eforturile de marketing online nu se limitează la generarea de venituri din comenzile online, ci afectează și vânzările offline (așa-numitul efect de cercetare online, achiziție offline sau ROPO).

Am sugerat construirea unui sistem de analize și rapoarte de marketing omnicanal.

Prioritatea companiei, ca și pentru mulți mari retaileri omnicanal, a fost construirea unui sistem eficient de analiză de marketing pe toate canalele de vânzare.

Prima problemă cu care se confruntă echipa de marketing în rezolvarea acestei probleme a fost fragmentarea datelor. De-a lungul existenței companiei, s-au acumulat o mulțime de date, acestea fiind stocate în diverse surse și formate, fiecare având propria sa metodă de procesare specifică. Pentru a determina efectul ROPO, a fost nevoie de un singur depozit în care să poată fi combinate toate datele necesare analizei.

Din această problemă a urmat o alta: Ce stocare să folosești? Au existat două opțiuni:

1. Stocați toate datele pe serverele proprii ale companiei.
2. Încărcați toate datele în stocarea în cloud.

Fiecare opțiune de stocare a datelor are avantajele și dezavantajele sale. În cazul utilizării serverelor proprii ale companiei, este necesar să se țină cont de timpul petrecut organizând astfel de stocare, de banii necesari pentru cumpărarea hardware-ului necesar, de costurile de întreținere, de problemele de scalare și de necesitatea construirii unui sistem automat de colectare și date de procesare.

Următoarea provocare a fost alegerea unui instrument care să automatizeze livrarea datelor din diverse surse către un singur depozit pentru analize ulterioare. Există destul de multe instrumente pentru aceasta, dar a fost necesar să se aleagă cele mai bune în ceea ce privește prețul, calitatea, funcționalitatea, flexibilitatea și scalabilitatea.

Pentru a rezolva problemele legate de analiza ROPO, experții și analiștii de marketing au trebuit să parcurgă următorii pași:

• Selectați un singur depozit pentru fuzionarea datelor
• Automatizați fluxul de date
• Pe baza datelor obținute, construiți rapoartele și indicatorii dinamici necesari managementului companiei

Pentru a implementa acest plan, echipa de marketing a apelat la OWOX BI, deoarece suntem experți în analiză online și fuziunea datelor și suntem partener al companiei din 2016.

Experții au ales Google Cloud Storage ca stocare unificată cu o conexiune la Google BigQuery. Principalele motive pentru a alege Google Cloud Storage au fost:

• Viteză. Google Cloud Storage poate procesa terabytes de informații în secunde și petabytes în minute.
• Eficiență și transparență a costurilor. În comparație cu alte instrumente, serviciul Google este ieftin și convenabil de utilizat.
• Scalabilitate simplă. Cu o creștere semnificativă a volumului de date, nu trebuie să rezervați capacitate suplimentară, servere virtuale etc.
• Integrare convenabilă cu servicii externe. Un număr mare de integrări sunt disponibile pentru lucrul cu date de la servicii populare.
• Fiabilitate și securitate a datelor. Standardele de securitate, de reglementare și de certificare BigQuery vă permit să stocați date sensibile în proiect.
• Export Google Analytics 360. Este posibil să încărcați date brute din Google Analytics direct în BigQuery (inclusiv datele istorice din ultimele 13 luni).
• Compute Engine, Data Prep etc. Google Cloud are multe servicii integrate care simplifică implementarea soluțiilor.

Echipa de analiști, urmând recomandările OWOX BI, a efectuat următoarele acțiuni pentru automatizarea fluxului de date:

• Configurați exportul automat de date din Google Analytics în Google BigQuery. Compania este un utilizator al Google Analytics 360, ceea ce îi permite să personalizeze complet integrarea cu BigQuery în câteva clicuri.
• Configurați integrarea automată a Google Ads și Google Analytics. Merită remarcat faptul că o parte din datele de cost sunt importate automat în Google Analytics folosind OWOX BI Pipeline. Cheltuielile totale sunt analizate într-un alt sistem care este mai potrivit pentru scopurile companiei (pe lângă costurile de publicitate, colectează și costuri fixe pentru producerea materialelor promoționale, comisioane de agenție și alte cheltuieli, fără de care este imposibil să se calculeze net. ROI).
• Configurați încărcarea automată a cheltuielilor în Google Analytics pentru Criteo, Facebook și alte surse de publicitate prin OWOX BI Pipeline. Puteți găsi metode de încărcare a costurilor publicitare în Google Analytics și avantajul importului automat în Google Analytics și BigQuery în articolul nostru.
• Date descărcate din CRM în Google BigQuery. În timp ce explora avantajele BigQuery și ale altor produse Google Cloud Platform, echipa de marketing a decis să încerce să creeze rapoarte ROPO bazate pe încărcări unice. Pentru a face acest lucru, au încărcat date o dată pe lună în Google Cloud Storage, de la care au fost trimise la BigQuery.
• După ce echipa de marketing s-a familiarizat cu toate avantajele lucrului cu date în BigQuery, a decis să continue să folosească BigQuery ca magazin de date CRM. Folosind integrarea BigQuery de la OWOX BI, au configurat încărcarea automată a datelor din CRM-ul lor în BigQuery. Această integrare a permis gestionarea independentă (adăugarea, ștergerea și actualizarea) a datelor în cloud, ceea ce a fost unul dintre avantajele utilizării în mod continuu a acestei abordări.

Folosind interogări SQL, echipa de marketing a îmbinat toate datele colectate în BigQuery într-un singur tabel. Acum ei pot folosi aceste date pentru a crea rapoarte într-un format prietenos pentru companie, folosind instrumentul de vizualizare a datelor Data Studio.

Merită să luați în considerare faptul că datele pentru crearea de rapoarte pot fi îmbinate nu numai în servicii de vizualizare precum Data Studio, Tableau și Google Charts. Folosind instrucțiunile dezvoltate de echipa OWOX, în câteva clicuri, puteți conecta un tabel creat în BigQuery direct la instrumentele OWOX BI Attribution și OWOX BI Smart Data pentru a genera automat rapoarte ROPO în biroul OWOX BI.

Ca urmare a construirii unui sistem de analiză omnicanal de marketing, echipa de marketing a răspuns la o serie de întrebări importante pentru dezvoltarea afacerii.

După ce am construit întregul lanț de puncte de contact ale utilizatorilor, de la interacțiunea cu publicitatea online până la cumpărarea dintr-un magazin offline într-o perioadă selectată, a fost posibil să se identifice 3% dintre toți utilizatorii care au intrat pe site prin ID-ul utilizatorului - adică numai acei vizitatori care sunt înregistrate pe site. S-au putut identifica nu numai sesiuni de utilizatori autorizați la un moment dat, ci și sesiuni de utilizatori neautorizați care au un card de fidelitate cunoscut. Dintre utilizatorii identificați:

• 31% au făcut achiziții în magazinul online.
• 17% au vizitat magazinul online înainte de o achiziție offline (utilizatori ROPO).
• 53% au făcut achiziții atât în ​​magazine online, cât și offline.

După ce a analizat toate datele necesare, echipa digitală ar putea arăta în cifre influența publicității media digitale asupra vânzărilor din magazinele offline.​Graficul de mai jos arată influența asupra vânzărilor offline a unui buletin informativ prin e-mail trimis în perioada 23–25 august.

Raportul permite, de asemenea, echipei să evalueze modificările ponderii utilizatorilor ROPO pentru a înțelege cât de mult corespund așteptările pentru această măsură cu datele reale.

Acest grafic arată ce procent din venitul ROPO a fost generat de o anumită campanie de publicitate.​

La construirea graficelor de mai jos, a fost posibil să se arate vizual ponderea utilizatorilor ROPO care au făcut achiziții atât online, cât și offline și să urmărească dinamica schimbărilor în această categorie de utilizatori.

Pe lângă analiza principală, marketerii au dorit să afle cum diferă comportamentul utilizatorilor ROPO pe categorii de produse în ceea ce privește ceea ce văd clienții pe site și ceea ce cumpără offline.

De exemplu, a existat o ipoteză că parfumul aduce cel mai mare venit ROPO. Totuși, raportul a arătat că, de fapt, categoria de îngrijire facială din seria de produse anti-îmbătrânire are o pondere mare ROPO. Aceste produse pot fi luate în considerare la dezvoltarea următoarei campanii de publicitate online.

Toate aceste date și analiza corectă a efectului ROPO au ajutat la definirea și prezentarea clară a eficienței publicității online, ținând cont de toate acțiunile utilizatorilor atât online, cât și offline. De asemenea, datorită analizei ROPO și a capacității de a descărca tranzacții offline într-o vizualizare separată Google Analytics, specialiștii în marketing pot înțelege mai bine comportamentul diferitelor segmente ale publicului țintă, permițându-le să planifice activitățile de marketing mai detaliat.

Următorul pas este creșterea procentului de utilizatori identificați pentru a determina mai exact comportamentul fiecărui segment. O parte din această sarcină a fost rezolvată prin identificarea utilizatorilor nu numai care sunt autorizați la un moment dat într-o anumită sesiune, dar care nu sunt autorizați, dar au un card de fidelitate care poate fi egalat retroactiv.