"Koltuğuma kim oturdu? Yatağımda kim uyuyor?” Fabelio, çevrimiçi müşterilerin perakende mağazalarında ne yaptığını öğrendi

Endonezya'daki Fabelio.com adlı çok kanallı mobilya mağazası, havuzdaki en büyük balığın kim olduğunu bulmaya ve en fazla kârı çevrimdışı veya çevrimiçi olarak getirmeye karar verdi. OWOX BI ile detaylı ROPO raporu aldılar ve analizlerini geliştirdiler.

Fabelio.com, mobilya ve ev dekorasyonu için çevrimiçi bir mağazadır. Şirket, 2015 yılında Endonezya'nın Jakarta kentinde kuruldu ve Güneydoğu Asya pazarına açılmayı planlıyor. Fabelio.com web sitesinin aylık bir milyondan fazla tekil ziyaretçisi vardır.

Fabelio.com'da müşterilerin ürünlerin nasıl göründüğünü görebilecekleri, malzemelere dokunabilecekleri, mobilyaları test edebilecekleri ve satın almaları için ödeme yapabilecekleri on adet showroom bulunmaktadır. Fabelio pazarlamacıları, çevrimiçi pazarlama çabalarının çevrimdışı mağazalardaki satışlara nasıl katkıda bulunduğunu bilmek ve aşağıdaki gibi soruların yanıtlarını almak istiyordu:

• Bir müşterinin satın alma kararı vermesi ne kadar sürer?
• Bu süre ürün kategorisine göre nasıl değişiyor?
• Çevrimdışı bir satın alma işleminden önceki son aşamalarda hangi çevrimiçi kanallar satış hunisinde en büyük etkiye sahiptir?
• Daha sonra çevrimdışı satın alma yapan çevrimiçi müşteriler için en popüler mobilya kategorileri hangileri?
• Müşteriler bir satın alma işlemi yapmadan önce genellikle kaç web sitesi temas noktasıyla karşılaşır?
• Tüm bu parametreler yeni ve geri dönen müşteriler için nasıl farklılık gösterir?

Fabelio.com satış görevlileri, showroomlarına gelen her ziyaretçinin adını, e-posta adresini ve telefon numarasını yazar. Bu nedenle şirket, müşterilerin hiçbir şey satın almasalar bile çevrimdışı bir mağazayı ne zaman ziyaret ettiğini kesin olarak biliyor. Bu ek bir veri kaynağıdır. Ayrıca yeni bir zorluk da ortaya çıkıyor: bu verilerin satış hunisine nasıl yansıtılacağı ve bu çevrimdışı ziyaretler için hangi çevrimiçi kaynağın kredilendirileceğinin belirlenmesi.

Fabelio.com ekibinin, çevrimiçi promosyonun çevrimdışı satışlar üzerindeki etkisini ölçen akıllı analitikler oluşturmak için web sitesi ziyaretçilerinin etkinliğine ilişkin verileri, showroomlardaki müşteri etkinliğine ilişkin verilerle ilişkilendirmesi gerekiyordu. Akıllı analitik oluşturmak için, topladığınız tüm verilerin hizalanacağı güvenilir bir bulut depolama alanı seçmeniz gerekir. Bulut veri depolama için Fabelio.com, Google BigQuery'yi seçti. BigQuery, sınırlı kaynaklara sahip bir şirket için mükemmel bir seçimdir:

• Esnek fiyatlandırmaya sahiptir ve benzer sistemlere kıyasla nispeten ucuzdur.
• Sunucularınıza herhangi bir yazılım yüklemenize veya çalışanlarınızı eğitmenize gerek yok; temel SQL becerileri yeterlidir.
• Çalışmak ve diğer hizmetlerle entegrasyon için çok sayıda kullanıma hazır kitaplığa sahiptir.

Fabelio pazarlama uzmanları, Google BigQuery'de veri toplamak için aşağıdaki şemayı oluşturdu:

Fabelio, web sitesindeki etkinlikleri izlemek için dünya çapında ve Endonezya pazarında en popüler dijital analiz sistemlerinden biri olan Google Analytics'i (GA) kullanıyor. Şirketin GA'da Gelişmiş bir E-ticaret hunisi vardır:

Web sitesiyle önemli etkileşimlerin yanı sıra, Fabelio ekibi çeşitli mikro dönüşümleri izler:

Bu veriler, müşterileri segmentlere ayırmalarına, işlem hunisini derinlemesine keşfetmelerine ve trafik kaynaklarını doğru bir şekilde tahmin etmelerine yardımcı olur.

Reklam kanallarının satışlar üzerindeki etkisini tahmin etmek için her bir kanalın gelir ve giderlerini karşılaştırmamız gerekiyor. Bu tahmin için veri toplamak için Fabelio ekibi, OWOX BI Pipeline'ın yardımıyla giderlerin Google Analytics'e otomatik olarak aktarılmasını sağladı. Bu gider verileriyle, Fabelio pazarlamacıları, Google Ads (GA entegrasyonuna sahip) ve diğer hizmetlerdeki kampanyalar için KPI'ları analiz edebilir:

Fabelio ekibi, müşterilerin web sitesi eylemlerine ve reklam harcamalarına ilişkin verileri Google BigQuery'ye aktarmak için OWOX BI Pipeline'ı kullandı. Bu hizmet, aynı isabetleri Google Analytics ve Google BigQuery'ye aynı anda sunar. Sonuç olarak, veriler örneklenmez ve gönderildikten sadece 2 ila 5 dakika sonra Google BigQuery'de analiz için kullanılabilir.

Fabelio, Magento CRM'de müşteriler, siparişler ve showroom ziyaretleriyle ilgili verileri depolar. Fabelio uzmanları, çevrimdışı ve çevrimiçi verileri ilişkilendirmek için Fluent Plugin'in yardımıyla CRM verilerinin günlük olarak Google BigQuery'ye yüklenmesini sağladı.

Google BigQuery'yi diğer sistemlerle entegre etmek için herkese açık, kullanıma hazır çeşitli çözümler vardır. Örneğin, OWOX BI, CRM'nizi bulut depolama ile entegre etmek için birkaç ücretsiz komut dosyasına sahiptir.

Tüm veriler Google BigQuery'de toplandıktan sonra, bunları tek bir tabloda hizalamak gerekir. OWOX BI analistleri, Fabelio pazarlamacılarının çevrimiçi ve çevrimdışı siparişler için doğru yapıya sahip bir veri seti hazırlamasına yardımcı oldu.

Son aşamada, Fabelio ekibi, çevrimdışı siparişleri içeren ML dönüşüm hunisine dayalı bir ilişkilendirme modeli uyguladı. Bu özel modelin düzgün çalışması için çevrimdışı mağaza ziyaretleriyle ilgili verilere ihtiyacı var. Bu verileri sağlamak için Fabelio analistleri, özel olayların ilişkilendirilmesi için ek bir veri kaynağı hazırladı.

Bitirmek için Fabelio ekibinin sadece hesaplamaları başlatması gerekiyordu. Sonuç olarak şirket, çevrimdışı siparişleri ve ziyaretleri hesaba katan bir dönüşüm hunisine sahip oldu:

Fabelio.com, pazarlamacıların içgörüler bulmasına ve doğru kararlar almasına olanak tanıyan otomatik raporlara sahiptir.

Fabelio pazarlamacıları artık OWOX BI Smart Data'da aşağıdaki içgörülere erişebilir:

1. Farklı ilişkilendirme modellerine göre reklam kampanyası değerinin karşılaştırması: GA Doğrudan Olmayan Son Tıklama ve OWOX BI tarafından ML Dönüşüm Hunisine Dayalı İlişkilendirme

2. Farklı huni aşamalarında kaynaklar ve kanallar arasında değer dağılımı

Ayrıca, OWOX BI analistleri, Fabelio için Data Studio'da otomatik olarak güncellenen bir gösterge tablosu hazırladı. Bu gösterge panosunda Fabelio pazarlamacıları, verileri kaynağa, ürün kategorisine, müşteri türüne, satın alma yerine, ödeme yöntemine, showroom adına, ilk ziyaretten ve ilk oturumdan itibaren geçen gün sayısına vb. göre filtreleyebilir.

Pano, Fabelio pazarlamacılarının şu soruların yanıtlarını bulmasına yardımcı olur:

1. Bir müşteri bir satın alma işlemi yapmadan önce genellikle kaç web sitesi temas noktasıyla karşılaşır ve bu temas noktaları ne kadar kârlıdır?

2. Alışveriş yapan bir müşterinin ilk seansı ne zaman oldu?
   

3. Müşteriler, satın alınan belirli ürün kategorileri için ortalama olarak kaç web sitesi temas noktasıyla karşılaşıyor?
   

4. İlk web sitesi ziyaretinden belirli bir ürün kategorisinde satın alma işlemine kadar ne kadar sürer?

Not: Fabelio.com'daki meslektaşlarımız Çok Kanallı Perakendecilik: Çevrimiçi ve Çevrimdışı Müşteri Temas Noktalarını Neden ve Nasıl Entegre Edilir makalemizi okuduktan sonra bu çözümü uygulamaya teşvik edildi. Bu vaka çalışması sizi çevrimiçi ve çevrimdışı temas noktalarını entegre etmeye teşvik ettiyse, OWOX BI yardımıyla ROPO raporları oluşturmayı denemelisiniz. Ücretsiz deneme süresi boyunca OWOX BI'ın tüm olanaklarını deneyimleyebilirsiniz.