Обо всем в красках: как мы смогли связать онлайн и офлайн, и при чем тут философия

И увеличить заказы в 1,5 раза, сократить ДРР на 10% с помощью коллтрекинга и оцифровки, рассказывают Алексей Родионов, руководитель группы департамента Маркетинга и Электронной торговли компании ТБМ, и Егор Магранин, New business director «ПроКонтекст»

ТБМ-Маркет – это крупнейший поставщик фурнитуры и комплектующих для ремонта и строительства, отделки, декора интерьера и экстерьера. Также продаются материалы для производства окон, дверей, стеклопакетов и изготовления мебели. ТБМ-Маркет представлен более, чем в 40 городах России, а также в Беларуси и Казахстане. Специализируется на секторе B2B, но с 2011 года компания запустила розничный интернет-магазин. Именно ему и посвящен этот кейс, а точнее, как для него сквозную аналитику и отследили весь трафик, в том числе и офлайн.

Сегмент продаж строительных материалов имеет свою специфику. Значительная часть ассортимента требует знакомства с товаром «вживую». Пользователь должен увидеть, как он выглядит. Лаки, краски, подоконники, мебель – все эти позиции редко покупают онлайн.

Из-за этого нюанса меняется путь конверсии пользователя. Обычно это выглядит так: посетитель заходит на сайт, изучает товар и совершает конверсию на сайте через корзину или телефонный звонок. Однако путь пользователя ТБМ-Маркет сложнее. Он заходит на сайт и изучает товар, но не покупает сразу онлайн, а едет в магазин – ему надо удостовериться в качестве и соответствии своим пожеланиям. И уже в офлайне происходит транзакция.

Из-за этого возникает проблема: как оценить эффективность рекламы в платных источниках, когда значительная часть заказов уходит в офлайн мимо сайта? С этой задачей компания ТБМ обратилась в агентство «ПроКонтекст». К решению в агентстве подошли последовательно. Не зря в отрасли уже сложился мем: в любой непонятной ситуации подключайте коллтрекинг.

В ТБМ-Маркет только 40% продаж происходят исключительно онлайн. Источники таких продаж легко отследить – этот канал можно полностью оцифровать в Яндекс.Метрике и Google Analytics. Для этого надо связать переходы, трафик с контекстной рекламы, Яндекс Маркета других агрегаторов. Все это можно объединить через корзину, специализировать по категориям и конкретным товарам, а также использовать коллтрекинг. Для этого в ТБМ-Маркет и агентстве «ПроКонтекст» подключили коллтрекинг Calltouch.

Но как мы знаем, пользователь еще переходит на сайт и может не совершить заказ. Даже не позвонить, а просто прийти в офлайн-точку и там заказать товар. Но и здесь коллтрекинг пригодился – с его помощью увеличили долю оцифрованных данных пользователей с 40 до 80 и даже 90%.

А теперь по порядку. Коллтрекинг был установлен на все платные каналы. Это позволило оцифровать пользователей, которые сначала переходят на сайт и совершают либо прямой звонок в ТБМ-Маркет или отправляют форму обратной связи и им перезванивает оператор.

Когда пользователь переходит на сайт, он звонит оператору. Этот номер телефона фиксируется в личном кабинете Calltouch и в CRM-системе ТБМ-Маркет. После этого пользователь приходит в магазин, выбирает товар, идет на кассу и покупает его. Продавцы просят оставить номер телефона, чтобы завести карточку, привязать к программе лояльности и создать опознанного клиента с конкретным пониманием того, что он искал и покупает.

Получается, вся информация объединяется по номеру телефона пользователя, который позвонил с сайта и затем пришел в офлайн-магазин. Таким образом можно узнать, какие товары он в итоге купил. Все данные сохраняются в СRМ-системе. Затем расходы по рекламной кампании накладываются на транзакцию в офлайне. В итоге получается соединить онлайн и офлайн.

То есть для оцифровки использовали данные из коллтрекинга Calltouch. Это номера телефонов и звонки, которые пришли с переходов по рекламным объявлениям. Затем подтягивались данные из CRM-системы ТБМ-Маркета. С их помощью можно узнать, что конкретно купили пользователи, которые звонили через сайт, но не совершили заказ через корзину. Так обзор с 40% чистого онлайна вырос до 70% покупателей, в том числе и тех, кто совершил заказ офлайн после посещения сайта. И здесь коллтрекинг стал связующим звеном между офлайном и онлайном.

Чтобы не создавать вручную бесконечное количество отчетов в Google Docs, в агентстве «ПроКонтекст» и ТБМ-Маркет внедрили систему автоматизации ContextUs как единое окно в системе сквозной аналитики. В системе хранятся все данные с рекламных площадок: показы, клики, расходы и другие показатели. То есть вся аналитика собиралась автоматически.

Но остались 30% пользователей, которых по-прежнему не видно. Это существенная доля, которая не позволяет полноценно оценить эффективность рекламных каналов и понять, какие из них лучше, а какие хуже влияют на рост бизнеса. Агентству «ПроКонтактекст» и ТБМ-Маркет требовалось выявить маржинальные рекламные форматы. Это помогло бы определить стратегию управления и повысить эффективность рекламных площадок.

Эти 30% покупателей разделили на три категории:

1. Пользователь переходит на сайт, может позвонить и уточнить информацию по товару, после этого прийти в офлайн и не оставить номер телефона. На первом шаге его номер попадает в систему, но дальше его невозможно связать с конкретной покупкой в офлайн, так как покупатель не оставил данных на кассе. Это белое пятно и непонятный путь оцифровки данных.

2. Пользователь не звонит оператору, а просто смотрит карточки товаров на сайте. Далее он приходит в офлайн и готов оставить номер телефона. Но и здесь коллтрекинг не помогает, так как данные невозможно связать с посещением интернет-магазина.

3. Пользователь не звонит при посещении сайта и, приходя в офлайн-магазин, не оставляет номер телефона при покупке – отказывается делиться личными данными.

Все эти пути взаимодействия покупателя с магазином находятся в 30% белой зоны.

Для решения первой ситуации разработали систему промокодов. Когда пользователь приходит на сайт, его путь до кассы офлайн-магазина может занимать от 1 до 5 дней. Это справедливо для несложных категорий, например, лаков и красок. Когда речь идет о более дорогостоящем продукте, например, кухнях на заказ, пользовательский путь может достигать месяца с момента посещения сайта до прихода в офлайн один, два или три раза. Только после этого он готов совершить покупку.

Поэтому все товары в ассортименте ТБМ-Маркет разбили по когортам. Затем для каждого определили наиболее релевантный вид пользователя и рассчитали, какое количество времени проходит от посещения сайта до покупки в зависимости от товара или категории.

По этим когортам сделали промокоды для каждой кампании и рекламного канала, которые с помощью аудитории из Яндекс.Метрики и Google Analytics собрали в отдельные сегменты. Настройка рекламных кампаний по ретаргетингу выполнялась как на поиск, так и в рекламной сети Яндекса и КМС Google. Так пользователя стимулировали использовать промокод либо на сайте, либо когда он приходит в офлайн.

Покупатель был заинтересован назвать промокод, поскольку он давал скидку от 3 до 10% в зависимости от категории товара. Так пользователя стимулировали поделиться более прозрачной информацией, которая поможет связать путь от сайта до офлайна. После этого все данные можно было сопоставить в едином окне аналитики, чтобы наблюдать путь от расходов и кликов до конкретных продаж и оценить эффективность рекламных каналов.

Специалисты агентства «ПроКонтекст» собирали аудитории в Яндекс.Метрике и Google Analytics и создавали разные креативы во всех рекламных системах. А еще распределяли по источникам заказы с сайта ТБМ-Маркет или офлайн от людей, которые использовали эти промокоды. Благодаря этому долю оцифровки увеличили с 70% до 77-80%.

Даже после всех затраченных усилий осталась зона в 20%. Она существенна и может сильно повлиять на итоговую эффективность. В учете этой пятой части покупателей не помогают ни промокоды, ни коллтрекинг. Пользователь все равно переходит на сайт и не оставляет никакой информации. Он просто приходит офлайн и заказывает товары.

Однако здесь помогла предиктивная модель атрибуции, которая достаточно проста. Модель использовали для оценки по товарам и категориям когорты пользователей. Для каждой применялись критерии и параметры, которые соответствуют потенциальной продаже. Так удалось понять, с какой вероятностью посещение сайта завершится онлайн-заказом или офлайн-покупкой при соблюдении параметров: количество просмотренных на сайте страниц, общее время посещения и микроконверсии.

К тому моменту уже была готова статистика по связкам номеров телефона и промокодам – это и помогло выработать признаки потенциальный конверсии. Поэтому оставшиеся 20% распределили с опорой на параметры вовлечения и качественного посещения сайта между платными и органическими каналами.

Подобное применение специалисты агентства «ПроКонтекст» назвали «зоной турбулентности». Прямо сказать, что эти пользователи пришли из этих рекламных каналов, невозможно. Но здесь пригодилась философия. Когда невозможно оцифровать что-то, нужно оперировать более высокими параметрами. Тут на помощь инструментам аналитики пришли один из философов и основателей прагматизма Чарльз Пирс и его высказывание: «Истинным является знание, которое приносит результат».

По сути в ТБМ-Маркет и агентстве «ПроКонтекст» использовали предиктивную модель атрибуции для оставшихся 20% и распределили их по рекламным каналам и органике. Так и увидели корреляцию между масштабированием кампаний и вливанием большего бюджета, а также получением большего трафика из Яндекс.Директа, Google Ads, таргетированной рекламы, Яндекс.Маркета и других источников. Это масштабирование оказало прямое влияние на рост офлайн-заказов ТБМ-Маркета. Гипотеза сработала.

Следующим логичным шагом стало ее усложнение с более комплексным анализом когорт и корреляций, добавлением новых параметров с точки зрения сеанса и пользователей. Поэтому поставили задачу сделать оставшуюся «белую зону» более прозрачной не только на уровне гипотезы, но и на уровне конкретных цифр и показателей.

Подводя итоги проделанной работы и оцифровав офлайн, компания ТБМ значительно перераспределила бюджет и трафик на товарные категории с лучшей эффективностью.

Это помогло увеличить количество заказов в 1,5 раза и снизить издержки, сократив ДРР на 10%. Дополнительно ко всей этой аналитике в компании создали единый отчет, куда собрали все используемые метрики для удобства и полноты анализа поступающей информации.