ROPO analizi: Neden buna ihtiyacınız var ve nasıl yapılır?

Harika bir iş çıkardığınızı, ancak beklediğinizden yüzde 40 daha az elde ettiğinizi hayal edin. Sırf çabalarının sonucunu kanıtlayamadığın için. Kabaca aynı şey, ROPO analizi yapmayan çok kanallı internet pazarlamacılarına da olur. Ancak bu durumda değeri düşük çevrimiçi pazarlama, sorunun sadece yarısıdır. Çevrimiçi ve çevrimdışı müşteri davranışı arasındaki ilişkiyi takip etmeyen şirketler, örneğin ilk bakışta işe yaramayan reklamları devre dışı bırakarak satışlarını azaltma riskiyle karşı karşıyadır.

Bu yazımızda ROPO analizinin ne olduğunu ve işletmenize ne gibi avantajlar sağlayabileceğini anlatacağız. ROPO raporları için hangi verilerin gerekli olduğunu ve bunların nasıl oluşturulacağını OWOX BI kullanarak perakende mağazalarında yapılan satın almalarla sitedeki kullanıcıların davranışlarını nasıl ilişkilendireceğinizi anlatacağız.

Teoriyle başlayalım. ROPO (çevrimiçi araştırma, çevrim dışı satın alma), internette ürün arayan ve fiziksel bir mağazadan satın alan müşterilerin davranışlarını tanımlar. Müşterilerin bunu yapmasının birkaç nedeni vardır:

Tüketici Barometresinde, işletmenizle ilgili verileri almak için verileri elektronik veya tüketim malları gibi ürün türüne göre de sıralayabilirsiniz.

ROPO analizinin sonuçlarını nasıl kullanmanız gerektiği, ulaşmak istediğiniz hedeflere bağlıdır. Çevrimiçi kanallarınızın gerçek etkinliğini öğrenmek, reklam kampanyalarını iyileştirmek ve paradan tasarruf etmek, çevrimiçi veya çevrimdışı satışları artırmak veya karları artırmak mı istiyorsunuz? Bu hedeflerin her birini daha ayrıntılı olarak ele alalım.

Böylece, sitenizde ürünleri inceleyen yeterince büyük bir kullanıcı yüzdesinin bunları perakende mağazalarından satın almasını sağladınız. Bu nedenle, çevrimiçi reklamcılığın tam dönüşümünü ve geri ödemesini hesaplamak zordur ve bu da kötü kararlara yol açabilir.

Bir ürün internette kötü satıyorsa, onu siteden kaldırmak veya reklam kampanyasını kapatmak için acele etmeyin. Bu ürünün çevrimdışı satışlarının çevrimiçi olduğundan üç kat daha fazla olduğu ortaya çıkabilir. Web sitesi ziyaretçilerinin faaliyetlerini fiziksel mağazalardaki alışverişlerle karşılaştırın ve paranızı boşa mı harcadığınızı yoksa bir altın madeninde mi oturduğunuzu anlayacaksınız.

ROPO satışlarının payını belirlediğinizde, çevrimdışı satın alımlara dayalı olarak herhangi bir reklam kanalının veya kampanyanın ROAS'ını hesaplayabilirsiniz. Bu tamamen farklı bir resim gösterebilir.

Yalnızca müşteri yolculuğunu inceleyerek reklam kampanyalarını olabildiğince etkili hale getirebilirsiniz. Terk edilmiş alışveriş sepetleri için otomatik bir e-posta yapılandırdığınızı varsayalım. Bazı müşteriler alışveriş sepetini alışveriş listesi olarak kullanabilir ve ardından fiziksel bir mağazaya gidip alışveriş yapabilir. Bu kullanıcıları belirleyerek onları bu hatırlatma e-postalarının dışında tutabilir ve tasarruf edebilirsiniz.

Satın almadan önce sitenize bakan kişiler, bakmayanlara göre daha fazla harcama yapma eğilimindedir.
Sitenizdeki hangi ürünlerin iyi sattığını ROPO ilkesine göre belirledikten sonra bunların tanıtımına odaklanabilir ve bu sayede kazancınızı artırabilirsiniz.

ROPO analizi yaparsanız ve müşterilerinizin belirli ürünleri perakende mağazalardan satın almayı tercih ettiğini tespit ederseniz, web sitenizde neyin yanlış olduğunu düşünmelisiniz. Neden müşteriler - veya neden müşteriler - mağazanıza (umarım) ve hatta rakiplerinize gitmek yerine çevrimiçi satın alamazlar. Bu davranışın çeşitli nedenleri olabilir:

• Çevrimiçi ve çevrimdışı fiyatlar farklıdır.
• Sitede bazı işlevler mevcut değildir, örneğin taksitle ödeme yapmak imkansızdır.
• Teslimat çok uzun sürüyor.
• Karmaşık bir arayüz veya uzun bir ödeme süreci var.

Kullanıcılarınızın davranışlarını ayrıntılı olarak inceledikten sonra, sitede alışveriş yapmalarını neyin engellediğini anlayabilir ve aşağıdakileri yaparak düzeltebilirsiniz:

• çevrimiçi mağazada indirimler sunan
• ek bir garanti veya ücretsiz veya hızlı teslimat sunma
• uygun ödeme yöntemleri sağlamak
• sık sorulan soruların olduğu bir bölüm ekleme
• sizinle nasıl iletişime geçileceği konusunda bilgi sağlamak.

Kısacası, web sitenizi müşterinin özel yoluna uyarlayabilirsiniz.

Kavramsal olarak, çevrimiçi reklamcılığın çevrimdışı satışlar üzerindeki etkisini değerlendirmenin iki yolu vardır. Birincisi, belirli kullanıcıları tanımlamaya ve sitedeki ziyaretçilerin eylemlerini fiziksel bir mağazadaki satın almalarla ilişkilendirmeye dayanır. Bunun gerçekleşmesi için kullanıcıların yetkilendirilmesi gerektiği açıktır.

İkinci çözüm, sözde kişisel olmayan veri füzyonudur. Televizyon reklamlarının çevrimdışı satışlar üzerindeki etkisini değerlendirmek veya sitenizin kullanıcıların kaydolmasına izin vermemesi durumunda kişisel olmayan veri birleştirmeyi kullanabilirsiniz. Benzer görevler, Amazon'da veya Facebook'taki diğer pazaryerlerinde satılan ürünlerin reklamını yapanlar içindir. Bu gibi durumlarda, reklamlardan ve afiş görünümlerinden gelen dönüşümleri belirli kullanıcılar için siparişlerle ilişkilendirmek imkansızdır. Bu problem dolaylı korelasyon kullanılarak çözülür. Bu ayrı bir makale için bir konudur. Dolaylı korelasyonla ilgili bir makaleyle ilgileniyorsanız, yorumlarda bize bildirin.

Bu makalede, herhangi bir işletme için bir öncelik olan belirli kullanıcıları belirlemeye odaklanacağız. Bunu yapmak, hem çevrimiçi hem de çevrimdışı kullanıcı eylemlerinin bir kombinasyonuna dayalı olarak çevrimiçi reklamcılığın etkinliğine ilişkin bir tahmin sağlar.

Kullanıcıları tanımlamanın ana aşamaları:

1. Çevrimiçi verileri CRM'nizdeki işlem verileriyle birleştirin.
2. Bir ROPO satın alma segmenti belirleyin ve bu satın almaların çevrimiçi ve çevrimdışı satışlarla ilgili payını anlayın.
3. Verilerin ve dinamiklerinin yüksek düzeyde izlenmesi için panolar oluşturun.
4. Ajanslar için ROPO verilerini medya planlamalarında kullanabilmeleri ve sonuçları takip edebilmeleri için ayrıntılı tablolar oluşturun.
5. Şu soruların cevaplarını bulun: ROPO alıcıları web sitesi üzerinden sipariş veriyor mu? Siteye başlangıçta sipariş vermelerini engelleyen nedir? Bu müşterilere yeniden pazarlamadan nasıl tasarruf edebilirsiniz?

Google BigQuery'de web sitenizdeki verileri, reklam kampanyası maliyetlerine ilişkin verileri ve CRM'nizden gelen verileri birleştirmenizi öneririz. Bunu yapmak için Power BI, Google Data Studio, Amazon Redshift veya başka bir araç kullanabilirsiniz. Küçük bir işletme, verileri Google E-Tablolar'a bile aktarabilir. Ancak, otomatik veri işlemenin açık olmayan ve beklenmedik nedenlerle başarısız olabileceğini anlamalısınız. Bu nedenle, güvenilir bir şekilde çalışan ve sizi içgörü aramaktan ve verileri uygulamaktan alıkoymayan bir mekanizma kullanmanız gerekir.

Google BigQuery iyidir, çünkü herhangi bir SaaS gibi, donanım yatırımı gerektirmez ve miktarı ne olursa olsun verileri birleştirmeyi kolaylaştırır. Bu, veri hacminiz büyüdükçe tüm isteklerinizi ve ayarlarınızı değiştirmeniz gerekmeyeceği anlamına gelir. Ve çok fazla veriye sahip değilseniz, onu işlemek için fazla para ödemezsiniz.
Ayrıca BigQuery, verilerin yeniden işlenmesini destekler. Bir müşteri çevrimdışı sipariş verir ve ardından siteye gider ve oturum açarsa, tüm işlemlerini geriye dönük olarak birleştirebilirsiniz. Google Analytics ile bu mümkün değil.

Standart dışa aktarmayı kullanarak kullanıcı davranışı verilerini Google Analytics'ten Google BigQuery'ye aktarabilirsiniz. Google Analytics'in ücretsiz sürümünü kullananlar için sitenizden BigQuery'de ham örneklenmemiş verileri toplaması için OWOX BI Pipeline'ı öneririz. Bu verilerin yapısını yardım merkezimizde öğrenebilirsiniz.

Kaynak verileri doğrulamak gereklidir. Siteden Google Analytics Kullanıcı Kimliğini (veya başka bir ortak kullanıcı kimliğini) yapılandırmış ve aktarmış olmalısınız. Veriler tam olarak bu ID ile bağlanacağından, her iki tabloda da mevcut olması ve doğru olması önemlidir. Yani, her yetkili kullanıcı için Kullanıcı Kimliği hem Özel Boyuta hem de & uid parametresine gönderilmelidir.

Aynı kimliğin birden fazla kullanıcı tarafından kullanılmadığından emin olun. Herhangi bir anormallik olup olmadığını görmek için Kullanıcı Kimliğine sahip kullanıcıların yüzdesini ve zaman içindeki değerleri kontrol edin. Bu amaçla, Google Analytics'te kimlikleri olan bir kullanıcı segmenti oluşturmak ve bu segmentin toplam kullanıcı sayısıyla nasıl bir ilişki kurduğuna bakmak mümkündür.

Ayrıca gün ve trafik kaynağına göre oturum sayısı, kullanıcılar, işlemler ve gelirle ilgili verilerde anormallik olup olmadığını kontrol edin. Bunu yapmanın en kolay yolu GA arayüzündedir. Birkaç aylık bir zaman aralığı alabilir ve standart Kitleye Genel Bakış, Tüm Trafik, Kaynak/Aracı, E-ticarete Genel Bakış ve diğer raporları görebilirsiniz. Bu raporların makul olmayan tepe noktaları veya başarısızlıkları olup olmadığını kontrol edin.

CRM'nizden Google BigQuery'ye bir kez siparişleri aktarabilir veya ROPO satın alımlarının payını düzenli olarak hesaplamak için otomatik veri yüklemeyi ayarlayabilirsiniz.

CRM'nizden yüklenen tablo en azından şunları içermelidir:

• İşlem tarihi
• İşlem Kimliği
• sipariş fiyatı
• Kullanıcı kimliği

Ek bölümlerde rapor almanızı sağlayacak ek alanlar:

• Şehir
• Öğe kimliği
• Siparişteki ürün sayısı
• Her öğenin fiyatı
• Ödeme türü
• Teslimat türü
• Sipariş durumu

CRM verileriyle şunlara dikkat edin:

• Gerekli tüm alanların kullanılabilirliği
• Tüm günler için verilerin kullanılabilirliği
• Tarih, gelir ve şehir için karşılaştırılabilir format
• Kullanıcı Kimliği parametresinin tüm işlemlerde bulunması
• Yinelenen işlemler

Yalnızca ROPO satın alımlarının payını bulmakla kalmayıp aynı zamanda ROAS'larını da hesaplamak istiyorsanız, reklam kaynaklarınızdan gelen maliyet verilerine ihtiyacınız olacaktır. Farklı hizmetlerden yaptığınız harcamaları Google Analytics'e aktarabilir, ardından bunları OWOX BI Pipeline kullanarak tek bir akış olarak Google BigQuery'ye yükleyebilirsiniz.
Tüm verileriniz bu şemaya göre birleştirilebilir:

OWOX BI ücretsiz deneme süresi sunar. Bu süre zarfında, ROPO ve diğer pazarlama göstergeleri hakkında raporlar oluşturmak için Google BigQuery projenizde veri toplamayı ayarlayabilirsiniz.

Google BigQuery'deki tüm verileri topladıktan sonra, onu bağlamanız gerekir. Anahtar olarak Kullanıcı Kimliğini kullanabilirsiniz. Bu, veritabanınızdaki her kullanıcıya atadığınız ve kullanıcının e-posta adresi veya bağlılık kartıyla ilişkilendirdiğiniz benzersiz bir tanımlayıcıdır. Kullanıcılar web sitenize girip giriş yaptıklarında - örneğin, kişisel bir hesap girin - Kullanıcı Kimlikleri Google Analytics'e aktarılır (bu işlevi GA'da yapılandırmış olmanız şartıyla).

Bu şekilde, kullanıcılar sitedeki eylemlerine bağlanır.

Mümkün olduğunca çok sayıda kullanıcınızı tanımak için, giriş için bonuslar sunabilirsiniz: giriş için indirimler, faydalı indirilebilir materyaller, promosyonlar, vb. Kullanıcılarınızı motive etmenin daha fazla yolunu «Neden ve Nasıl Yapılır) makalemizde bulabilirsiniz. Çevrimiçi ve Çevrimdışı Müşteri Temas Noktalarını Entegre Edin»

Müşterilerinize e-posta ile gönderdiğiniz bağlantılarda özel huid parametresini de kullanabilirsiniz. Bu parametrede CRM sisteminizden Kullanıcı Kimliği değerini yazabilirsiniz. Bu, sitede oturum açmamış olsalar bile bir kullanıcıyı tanımlamanıza yardımcı olacaktır. Örneğin, CRM'nizde zaten bir e-postası ve benzersiz bir Kullanıcı Kimliği olan bir müşteriniz olduğunu varsayalım. Bu müşteriye, kimliği içeren bir bağlantı içeren bir e-posta gönderirsiniz. Müşteri linke tıklayıp web sitenize gider ve kayıt olmadan sitede bazı işlemler gerçekleştirir. Google Etiket Yöneticisi aracılığıyla, Kullanıcı Kimliği veya Özel Boyutlar alanında bu tanımlayıcıyı Google Analytics'e aktarabilirsiniz.

Kullanıcı sitenize bir istek bırakır ve ardından mağazaya gelir ve bir satın alma işlemi yaparsa, işlem kimliğini kullanarak eylemlerini bağlayabilirsiniz.

Yukarıdaki şemada, sitedeki kullanıcı davranışı verilerini (solda) ve CRM'den satın alma verilerini (sağda) görebilirsiniz.

Veri entegrasyonu ve ROPO analizinin teknik ayrıntılarıyla ilgileniyorsanız, müşterilerimizin başarı öykülerinden bazılarını okuyun:

• M.video'nun Başarı Öyküsü: Çevrimiçi Reklamcılığın Çevrimdışı Satışlar Üzerindeki Etkisini Değerlendirmek
• Darjeeling'in Başarı Öyküsü: ROPO Analizi, Müşterilerin %40'ının Çevrimdışı Satın Almadan Önce Şirketin Web Sitesini Ziyaret Ettiğini Kanıtlıyor​

Müşterilerimiz genellikle ROPO analizi ile ilgilenmektedir. Bu nedenle, OWOX BI Smart Data'ya ayrı bir ROPO raporları bloğu ekledik. Bu hizmet ile verilerinizi Rusça veya İngilizce olarak doğal dil kullanarak sorabilirsiniz. Servis talebi işleyecek ve size görsellerle birlikte net bir cevap verecektir.

ROPO raporlarını almak için Google Analytics'ten kullanıcı davranışı verilerini ve CRM'nizden çevrimdışı sipariş verilerini Google BigQuery projenize yüklemeniz gerekir. Ardından projenizi OWOX BI Smart Data'ya bağlayın. Nasıl çalıştığını görmek için OWOX BI'yi hemen ücretsiz olarak deneyebilirsiniz.

Akıllı Verilerde ROPO raporları almak için, Google Analytics'ten kullanıcı davranışına ilişkin verilere ve CRM'nizden çevrimdışı siparişlere ilişkin verilere ihtiyacınız vardır.

Akıllı Veri'de, açılır listeden seçenekleri belirleyerek bir soru için vurgulanan tüm alanları değiştirebilirsiniz: gelir payı, kullanıcı işlemleri, gelir miktarı, ortalama çek boyutu vb. Kullanılabilir metrikler hakkında daha fazla bilgiyi şurada bulabilirsiniz: yardım bölümü.

Rapordaki tüm bilgiler Google Data Studio'ya yüklenebilir veya bir CSV dosyası olarak indirilebilir. Ayrıca SQL sorgusunu kopyalayabilir ve gerektiğinde Google BigQuery'de hassaslaştırabilirsiniz.

Birkaç rapor örneğini düşünün.

30 günlük dönüşüm aralığı, kullanıcının siteyi son ziyareti ile çevrimdışı satın alma işlemi yapması arasında en fazla 30 gün geçtiği anlamına gelir. Dönüşüm aralığı işinize uyacak şekilde değiştirilebilir.

Bu rapor, çevrimiçi, çevrimdışı ve ROPO satışları arasında gelirin nasıl dağıtıldığını gösterir. ROPO siparişlerini normal çevrimdışı satın alımlardan ayırmaya ve çok kanallı satışlarınızda ROPO etkisinin gerçek rolünü anlamaya yardımcı olur.

Bu, Google Analytics'teki Dönüşüm Süresi raporunun (Gecikme Süresi) bir benzeridir, yalnızca burada çevrimiçi işlemler ve çevrimdışı satın almalar ilişkilidir. Bu rapor, dönüşüm aralığı içinde her gün işlem, müşteri ve gelirin yüzde veya sayısını gösterir.

Bu, ROPO satın alımları için gerçek dönüşüm aralığını anlamanıza ve ayrıca işlem değeri ile kullanıcıların satın alma kararı vermek için ihtiyaç duyduğu gün sayısı arasındaki ilişkiyi izlemenize yardımcı olacaktır.

Bu raporla, hangi çevrimiçi kanalların, kaynakların ve reklam kampanyalarının çevrimdışı satın almalara yol açtığını belirleyebilirsiniz.

Sadece siteye kayıtlı kullanıcılar dikkate alınırsa ROPO analizinin sonuçları ne kadar doğru diye sorabilirsiniz? belirli bir site için kesin bir cevap.Bir kullanıcı oturum açmadıysa, web sitesinde olup olmadığını kesin olarak bilemeyiz.Panel araştırma kullanmak mümkün değilse.

Deneyimlerimize göre, ortalama çok kanallı tüketici elektroniği perakendecisi için bile çevrimdışı satın almalarla ilişkilendirilebilecek yetkili kullanıcıların payı yüzde 40'a ulaşıyor. Bu sonuç yıl boyunca kümülatiftir. Sezonluk satışlarda artar. Ana şey, yüzde 100 izleyici havuzu olmasa bile, bütçenin yeniden dağıtımı için temsili bir örnek alabilmenizdir. Bu, her kullanıcının eylemlerini birleştirmeniz gerekmediği anlamına gelir; raporlar oluşturmak için yalnızca yeterli sayıda kullanıcının verilerini birleştirmeniz gerekir.

Doğru kararları vermek için çevrimiçi ve çevrimdışı kaynaklardan gelen verileri birleştirmenize yardımcı olacak pazarlama analistleri için 20 adımlık bir kontrol listesi hazırladık. Formu doldurun, bu kontrol listesini e-postanıza gönderelim.