วิธีวัดผล ROPO สำหรับผู้ค้าปลีกทุกช่องทาง

ธุรกิจทั้งหมดต้องการทราบมูลค่าที่แท้จริงของช่องทางการโฆษณาของตน และแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะบรรลุโดยไม่ติดตามความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมของลูกค้าทางออนไลน์และออฟไลน์ ตัวอย่างเช่น การปิดโฆษณาที่ไม่ได้ผลในแวบแรก บริษัทอาจเสี่ยงต่อการลดยอดขาย

ในกรณีนี้ เราอธิบายโซลูชันที่จัดทำโดยทีม OWOX BI สำหรับร้านค้าปลีกอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคขนาดใหญ่และเครื่องใช้ในบ้านที่มีความท้าทายในการวัดผล ROPO

ลูกค้าของผู้ค้าปลีกแบบ Omnichannel มักจะซื้อสินค้าในสามวิธีที่ไม่ซ้ำกัน:

• สั่งซื้อทางออนไลน์ที่เว็บไซต์เท่านั้น รายได้จากเว็บไซต์คิดเป็นประมาณ 20% ของมูลค่าการซื้อขายรวมของบริษัท
• การซื้อแบบออฟไลน์ในร้านค้าในเครือของบริษัท
• ค้นหาผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์และซื้อในร้านค้าออฟไลน์ ลักษณะการทำงานนี้เรียกว่า ROPO Effect — หาข้อมูลทางออนไลน์และซื้อแบบออฟไลน์

นักการตลาดต้องการประเมินผลกระทบที่ช่องทางออนไลน์มีต่อการขายออฟไลน์ ซึ่งจะช่วยให้คำนวณผลตอบแทนจากการลงทุนด้านโฆษณาได้แม่นยำยิ่งขึ้น และสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่ดีขึ้นโดยอิงจากข้อมูลทั้งหมด งานอีกประการหนึ่งคือการปรับปรุงประสบการณ์ออนไลน์ของลูกค้า โดยการค้นหาสาเหตุที่พวกเขาเลือกซื้อในร้านค้าออฟไลน์หลังจากเยี่ยมชมเว็บไซต์ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายทั้งสองนี้ จึงตัดสินใจรวมข้อมูลเกี่ยวกับจุดติดต่อออนไลน์และออฟไลน์ของผู้ใช้ที่ลงชื่อเข้าใช้ (ประมาณ 12% ของจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ทั้งหมด)

บริษัทรวบรวม จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลทั้งหมดในระบบต่างๆ:

• ข้อมูลเกี่ยวกับการโต้ตอบของผู้ใช้กับเว็บไซต์ถูกรวบรวมไว้ใน Google Analytics 360
• ข้อมูลเกี่ยวกับการซื้อแบบออฟไลน์และการคืนสินค้าจะถูกรวบรวมไว้ในระบบ CRM ของบริษัท (SAP) โครงสร้างและอัลกอริธึมการรวบรวมข้อมูลนี้แตกต่างจาก Google Analytics อย่างสิ้นเชิง

ในการวิเคราะห์ผลกระทบของช่องทางออนไลน์ที่มีต่อรายได้รวมของบริษัท นักการตลาดจำเป็นต้องรวมข้อมูลทั้งหมดไว้ในระบบเดียว Google Analytics ไม่เหมาะกับงาน เนื่องจากไม่สนับสนุนการประมวลผลข้อมูลใหม่ เมื่อประมวลผลแล้ว ข้อมูลจะไม่สามารถแก้ไขได้หากคำสั่งซื้อถูกยกเลิกหรือส่งคืนด้วยเหตุผลใดก็ตาม นอกจากนี้ การนำเข้าข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับธุรกรรมออฟไลน์ของผู้ใช้ที่ไม่เคยเข้าชมเว็บไซต์ จะบิดเบือนความถูกต้องของสถิติ Google Analytics อย่างมาก Google Analytics อาจล้มเหลวในการติดตามข้อมูลการซื้อบางส่วนในหน้าเว็บไซต์เนื่องจากไม่ได้โหลด JavaScript ในเบราว์เซอร์

เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย นักการตลาดจึงตัดสินใจทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:

1. รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการโต้ตอบของผู้ใช้กับเว็บไซต์ การซื้อแบบออฟไลน์ และอัตราการดำเนินการสั่งซื้อให้เสร็จสิ้น
2. รวมข้อมูลเกี่ยวกับการซื้อออฟไลน์กับข้อมูลเกี่ยวกับเซสชันออนไลน์
3. เห็นภาพข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก

ผังงานของกระบวนการทั้งหมดนี้ได้รับด้านล่าง:

ข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินการของผู้ใช้และคำสั่งซื้อทั้งหมดบนเว็บไซต์จะถูกส่งไปยังคลังข้อมูลระบบคลาวด์ของ Google BigQuery โดยใช้การผสานรวมแบบเนทีฟที่มีให้ในบัญชี Google Analytics 360 ดังนั้น ผู้เชี่ยวชาญของบริษัทจึงตัดสินใจใช้ Google BigQuery เพื่อรวบรวมข้อมูลอื่นๆ ทั้งหมด

ในการถ่ายโอนข้อมูลเกี่ยวกับการซื้อแบบออฟไลน์และการสั่งซื้อที่เสร็จสมบูรณ์จาก CRM ไปยัง Google BigQuery ผู้เชี่ยวชาญจะตั้งค่าการอัปโหลดข้อมูลรายวันโดยอัตโนมัติผ่าน FTP

นักวิเคราะห์ OWOX BI รวมและประมวลผลข้อมูลที่รวบรวม ขั้นแรก ข้อมูลเกี่ยวกับคำสั่งซื้อออนไลน์ได้รับการเสริมด้วยสถานะของคำสั่งซื้อแต่ละรายการ โดยใช้แบบสอบถาม SQL คิวรีจะผสานข้อมูลตามค่าที่ตรงกันจากสองตาราง โดยใช้รหัสของธุรกรรม (รหัสคำสั่งซื้อ) เป็นคีย์

ต่อไป นักวิเคราะห์ได้รวมข้อมูลเกี่ยวกับการซื้อออฟไลน์และพฤติกรรมเว็บไซต์ของลูกค้ารายเดียวกัน เพื่อจุดประสงค์นี้ พวกเขาใช้ ID ผู้ใช้ใน Google Analytics ID ผู้ใช้คือตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันซึ่งกำหนดให้กับผู้ใช้แต่ละรายที่ลงชื่อเข้าใช้บนเว็บไซต์ของบริษัท จากนั้น ID ผู้ใช้จะเชื่อมโยงกับบัตรสะสมคะแนนของลูกค้าในระบบ CRM และส่งเป็นค่ามิติข้อมูลที่กำหนดเองไปยัง Google Analytics ช่วงเวลาสำหรับการรวมข้อมูลถูกกำหนดเป็น 180 วัน โดยพิจารณาจากช่วงเวลาตั้งแต่การเข้าชมเว็บไซต์จนถึงการซื้อ ด้วยวิธีนี้ การแบ่งกลุ่มผู้ชมที่ละเอียดยิ่งขึ้นจึงเป็นไปได้

ด้วยเหตุนี้ จึงได้รับข้อมูลต่อไปนี้เกี่ยวกับคำสั่งซื้อแต่ละรายการ (ทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์)

ทีม OWOX BI แสดงภาพข้อมูลใน Google Data Studio โดยการสร้างแดชบอร์ดข้อมูล บริษัทสามารถส่งออกข้อมูลจากแดชบอร์ดเพื่อการวิเคราะห์รายละเอียดเพิ่มเติมและการวางแผนงบประมาณ

ตัวอย่างเช่น แผนภูมิแท่งเชิงโต้ตอบ ซึ่งภาพหน้าจอแสดงไว้ด้านล่าง แสดงจำนวนการซื้อออนไลน์ ออฟไลน์ และ ROPO พร้อมกับรายได้ที่ได้รับ ข้อมูลนี้สามารถกรองได้ตามเมือง ช่วงเวลา และประเภทผลิตภัณฑ์ การซื้อ ROPO คิดเป็นประมาณ 10% ของรายได้ทั้งหมด ขึ้นอยู่กับเมือง แผนภูมิยังแสดงให้เห็นว่าเปอร์เซ็นต์ของคำสั่งซื้อจากแต่ละช่องทางไม่ตรงกับเปอร์เซ็นต์ของรายได้ที่ได้รับจากช่องทาง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย ในกรณีนี้ การซื้อออนไลน์มีมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยสูงกว่าการซื้อออฟไลน์

ตารางด้านล่างแสดงรายได้เพิ่มเติมจากการซื้อ ROPO ในภูมิภาค ช่องทาง และหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ต่างๆ ข้อมูลสามารถส่งออกในรูปแบบตารางและบริษัทใช้ในการแจกจ่ายงบประมาณการโฆษณา

• ข้อมูลแดชบอร์ดอัตโนมัติได้รับมา ซึ่งช่วยให้คำนึงถึงผลกระทบของ ROPO ในการวางแผนการดำเนินงานของแคมเปญโฆษณา
• บริษัทพบว่าช่องทางออนไลน์มีส่วนทำให้รายได้ออฟไลน์ประมาณ 10%
• ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ที่ค้นคว้าข้อมูลผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์ก่อนซื้อในร้านค้าในเครือของบริษัท ทำให้ตอนนี้สามารถค้นพบสาเหตุที่ลูกค้าเหล่านี้เลือกซื้อสินค้าแบบออฟไลน์ได้ ขณะนี้บริษัทสามารถปรับปรุงเว็บไซต์เพื่อประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้นและอัตราการแปลงที่สูงขึ้น ตัวอย่างเช่น บริษัทพบว่าลูกค้าออฟไลน์ส่วนใหญ่ที่เคยเข้าชมเว็บไซต์ใช้คูปองส่วนลดเมื่อซื้อแบบออฟไลน์ ด้วยข้อมูลนี้ นักการตลาดได้ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยคูปองส่วนลดบนเว็บไซต์แล้ว นอกจากนี้ บริษัทได้ลดความซับซ้อนของแบบฟอร์มใบสมัครสินเชื่อออนไลน์ เพื่อให้ลูกค้าไม่ต้องไปที่ร้านจริงเพื่อซื้อเครดิต