{"id":14285,"url":"\/distributions\/14285\/click?bit=1&hash=346f3dd5dee2d88930b559bfe049bf63f032c3f6597a81b363a99361cc92d37d","title":"\u0421\u0442\u0438\u043f\u0435\u043d\u0434\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f","buttonText":"","imageUuid":""}

Клиенты выбирают онлайн, а покупают офлайн: как магазин lady&gentleman CITY повысил продажи с помощью аналитики данных

Мультибрендовый магазин одежды и обуви lady & gentleman CITY продает товары как в розничной сети в 15 городах, так и в интернет-магазине. По одной из гипотез компании, иногда покупатели изучают ассортимент онлайн, а затем идут в ближайший магазин пощупать и примерить вещи вживую. Это удобно клиентам и приносит прибыль магазину, но создает сложности для точной аналитики. Было непонятно, как оценить влияние онлайн-маркетинга на продажи в рознице, оптимизировать кампании не только на онлайн, но и на офлайн-покупки. Решением стала настройка передачи данных из офлайна в Метрику.

Решение

Чтобы проанализировать работу каждого из каналов, магазин настроил передачу информации о покупках в офлайн-магазинах lady & gentleman CITY из CRM по API в Метрику — передавали информацию о покупках, которые были совершены в офлайн-магазинах сети. При этом покупки, которые покупатель оформлял в онлайне на сайте, но оплата происходила после доставки или самовывозом из магазина, не передавались.

После магазин настроил передачу по целям офлайн- и онлайн-продаж и подготовили две кампании, разделив трафик через A/B-тестирование:

  • Кампания A — действующая кампания по Cмарт-баннерам с оптимизацией на ecommerce-цель «Покупка».
  • Кампания B — это копия кампании A с оптимизацией по двум целям: ecommerce-цель «Покупка» и новая офлайн-цель «Заказ оплачен».

Передача конверсий по целям из офлайна важна для лучшей оптимизации конверсионных стратегий. Алгоритмы теперь понимают, что показ рекламы для конкретного пользователя не закончился тем, что он провел на странице перехода какое-то время. Директ считает достижением цели поход в офлайн-точку и покупку товара после перехода по рекламе на сайт, —

Фрол Чернышев, менеджер по развитию клиентов категории Fashion в Яндексе

Результат

В первую неделю результаты кампании B (с оптимизацией на онлайн и офлайн) давали результат хуже, чем у кампании A. Связано это с тем, что кампания A уже была обучена до запуска теста, а кампания B только начала обучаться. Но потом результаты стали улучшаться, и за месяц эксперимента кампания B получила лучший показатель по доле рекламных расходов и больше достижений целей по более низкой цене конверсии.

Такого эффекта удалось достичь и потому, что алгоритмы стали получать данные по конверсиям посетителей, которые делали покупки в офлайн-магазине, но ранее видели рекламу в интернете. Благодаря этому реклама стала чаще показываться людям, которые вероятнее всего дойдут до магазина и совершат там покупку.

Офлайн-продажи: CPA новой кампании с оптимизацией на онлайн- и офлайн-продажи оказалась на 32% ниже, чем у старой с оптимизацией только на онлайн-продажи, а достижений цели у новой на 20% больше, чем у старой.

Онлайн-продажи: CPA новой кампании с оптимизацией на онлайн- и офлайн-продажи оказалась на 35% ниже, чем у старой с оптимизацией только на онлайн-продажи, а достижений цели у новой на 24% больше, чем у старой.

Мы довольны результатом, так как неожиданно выяснилось, что интернет-магазин и digital-продвижение приносят в два раза больше выручки, если учитывать ROPO-эффект (сравнение цен в онлайне до покупки в офлайне). Мы на цифрах подтвердили нашу гипотезу.

Несколько интересных фактов:

39% совершили покупку в тот же день.

15% — на второй день.

21% — в течение недели.

У 64% людей, совершивших покупку в офлайне, глубина просмотра сайта составляет 60 страниц! Это однозначно говорит о том, что пользователи ищут товары онлайн и затем покупают их в розничных магазинах.

Рафаэль Абишин, Digital Marketing Director “lady&gentleman CITY”

0
11 комментариев
Написать комментарий...
Вика

Ничего не знаю про магазин, но кейс крутой!

Ответить
Развернуть ветку
Игорь Гольмаков

а раньше просто опросы делали "откуда вы узнали о нашем магазине"

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Гусев

а есть возможность узнать, как наружка на онлайн влияет или даже не наружка, а просто брендовые магазины в ТРЦ?

Ответить
Развернуть ветку
Алексей Чибисков

да, если через mytarget запускаешь наружку они по гео скажут, что телефон был в пределах видимости наружки и был в розничной точке.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Кирилл Самодуров

Почему данные по самовывозу не передавали?

Ответить
Развернуть ветку
Алексей Чибисков

Потому что бизнес процесс отслеживается через онлайн трекеры

Ответить
Развернуть ветку
Vladimir Galiakhmetov

А как вы идентифицировали в оффлайне покупателей?

Ответить
Развернуть ветку
Максим Меренков

К сожалению не написали про то как вы определяли этих пользователей.
Какой процент пользователей вводит свои контактные данные на этапе выбора товара онлайн?
Так же судя по всему вы настроили передачу ClientID в CRM. Подскажите какая CRM использовалась и как настраивали интеграцию?
Спасибо!

Ответить
Развернуть ветку
Максим Коханов

Как понять, что человек, который купил в офлайн магазине, был на сайте?

Ответить
Развернуть ветку
Бухой Пикачу

Удивился, что lady&gentleman еще существует

Ответить
Развернуть ветку
Бухой Пикачу

Матроскин: Чтобы повысить продажи, их сначала нужно ухудшить

Ответить
Развернуть ветку
8 комментариев
Раскрывать всегда