{"id":13846,"url":"\/distributions\/13846\/click?bit=1&hash=e55e48eddda4bc21e41e05a579a7c4f6ff93370a18f4e2b72bfdc3218ac40104","title":"\u0412\u0435\u043d\u0447\u0443\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u043e\u0440 \u043e\u0431 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0444\u0430\u0443\u043d\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432","buttonText":"","imageUuid":"","isPaidAndBannersEnabled":false}

Как соединить посетителей сайта и офлайн покупателей? Рассказываем что такое cookie ловушка

Проблема

Большинство магазинов не могут связать интернет трафик и физическую покупку в офлайне. После совершения клиентом офлайн покупки, обычные счетчики аналитики не способны определить канал трафика – откуда именно пришел клиент. Нам известны случаи, когда половина покупателей предварительно смотрели товар в интернет-магазине, а затем приходили посмотреть и купить его в физическом офлайн магазине. Владелец бизнеса был убежден, что интернет-магазин и офлайн-магазин никак не связаны.

Предыстория

Мы всегда включаем cookie файлы на сайте, чтобы отслеживать действие каждого пользователя, а также настраиваем события – любые положительные действия: нажатие на телефон, переход в контакты, добавление в корзину, переход в социальные сети, прокрутка до конца страницы и т.д.

Все это делается для более глубокого анализа трафика и создания предиктивной модели машинного обучения, которая может предсказывать покупку и выдавать факторы, которые больше всего на нее влияют. Зная эти факторы, мы можем существенно повышать уровень маркетинга и конверсии страниц. Придумали использовать это на kaggle чемпионате от Google - Google Analytics Customer Revenue Prediction. Вошли в топ 12% по решению 3 года назад.

Ниже пример отчета от такой модели: здесь события, которые повлияли на конверсию.

Решение

Так как мы записываем cookie, то мы знаем уникальный номер браузера клиента. Таким образом, нам нужно просто сделать так, чтобы офлайн покупатели переходили по специальной ссылке с utm меткой, которая содержит их номер в CRM. После чего наша система сквозной аналитики определит все его предыдущие визиты.

SMS может быть с любым предложением:

- получите скидку

- подтвердите свой бонусный счет

- тут для вас подарок и т.д.

Иллюстрация для тех, кому лень вникать! На телефоне можно легко приблизить.

Естественно ловушка не будет отлавливать всех покупателей, но значительную часть раскроет.

Отдельно в этой истории стоит отметить instagram и другие социальные сети. Они используют свой браузер внутри приложения, поэтому такой метод может не сработать, но у них есть внутренние сервисы, которые позволяют отслеживать офлайн продажи. Для них достаточно отправить номер телефона или емайл клиента, и они свяжут это с рекламными кампаниями внутри.

Если вам интересен такой типо отслеживания - мы готовы вам помочь! Наш сайт - evilUnion.com. Также мы делаем очень быстрые сайты, а наш дизайн похвалил Артемий Лебедев!

Было интересно? Подписывайтесь:)

0
4 комментария
Аккаунт заморожен

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
evilUnion
Автор

Да оно такое) Но зато контрастное и нам нравиться)

Ответить
Развернуть ветку
Sasha Step

Не пойму зачем мне знать был клиент у меня на сайте или нет?

Я привлекаю интернет рекламой посетителей в офлайн магазин и мне важно знать сколько людей из конкретного канала интернет рекламы зашло ко мне в магазин. Вот это знать бы хотелось для оценки эффективности.

Что касается интернет магазина что если посетители в нем не покупают а идут потом в офлайн магазин, то это проблема как минимум оферта и юзабили магазина. Это плохой магазин.

У меня 7 магазинов с офлайн посещаемостью от 20 - до 100 тыс в месяцю Это какие же мне надо вычислительные ресурсы скоко денег на сервера что бы узнать а был ли клиента на сайте?

Ну так себе решение скорее из области теоретиков для kaggle чемпионата, для реальной практики сомнительное решение.

Ответить
Развернуть ветку
evilUnion
Автор

Спасибо за такую большую обратную связь по этой штуке!)

"Я привлекаю интернет рекламой посетителей в офлайн магазин и мне важно знать сколько людей из конкретного канала интернет рекламы зашло ко мне в магазин. Вот это знать бы хотелось для оценки эффективности."

- Вы интернет рекламу введете на сайт и большенство людей перед тем как купить в офлайн смотрят сайт компании. Посетитель может не покупать прямо на сайте, а просто посмотреть товар и уже продолжить изучать товар в живую. Если товар требует например физического изучения - предположим велосипед. Он понравился внешне и по цене, но вот на нем нужно "Посидеть" перед покупкой. В таком случаи клиент не будет оформлять заказ на сайте, а просто добавит его в корзину или в вишлист. И тогда получаеться что трафик который сделал эту покупку не будет распознан.

"Это какие же мне надо вычислительные ресурсы скоко денег на сервера что бы узнать а был ли клиента на сайте?"

- Очень мало. Так как это очень простая задача - соединить два списка по ключу. Когда то давно мы делали это даже в Google sheets.

"Ну так себе решение скорее из области теоретиков для kaggle чемпионата, для реальной практики сомнительное решение." - kaggle тут не причем) Так как это задача не про машинное обучение.
Для реальности это хороший повод понять какая реклама работает, а какая нет. Понятно дело что это не для всех категорий товаров подойдет. Наверно имеет значение только для товаров, которые требуют внимательного физического изучения перед покупкой - велосипеды, одежда, обувь и т.д

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 4 комментария
null