Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

Диджитал разбаловал маркетологов тем, что в нём всё можно посчитать: сколько стоит каждый клик, сколько касаний в цепочке и как относится CAC к LTV. Но что делать, если затраты на онлайн-рекламу посчитаны, а доход получает офлайн-магазин? Тогда на помощь приходит ROPO-анализ.

Research Online Purchase Offline — «ищешь онлайн покупаешь офлайн», который позволяет связать поведение пользователей на сайте с покупками в розничных магазинах. Как использовать ROPO в ритейле – три кейcа от Owox BI.

Ile de Beauté: понять поведение пользователя в онлайне и офлайне

Ile de Beauté — это сеть из 127 магазинов и интернет-магазин с более чем 30 000 наименований косметики и парфюмерии. Команда маркетологов захотела разобраться с тем, как пользователи ведут себя, взаимодействуя с двумя видами магазинов, и доказать, что результат онлайн-рекламы – это не только доход интернет-магазина. Ведь вполне логично предположить, что никто не купит незнакомые духи, положившись на рекламу и описание в карточке товара, – нам всем хочется понюхать, попробовать и сравнить. А потом уже рассылки, акции и ретаргетинг сделают свое дело в онлайн или в рознице, и мы их купим.

Но как в цифрах доказать, что в физический магазин покупателя привела именно онлайн-реклама?

Для этого все разрозненные данные (из разных источников и в разных форматах) надо было собрать в едином хранилище и уже потом анализировать. В качестве хранилища выбрали Google BigQuery, куда настроили автоматический экспорт данных из Google Аналитики, Google Ads и CRM. Расходы из Яндекс.Директ, Яндекс.Маркет, ВКонтакте, Criteo, Facebook и других рекламных источников через OWOX BI Pipeline автоматически передавались в Google Аналитику. После этого все данные стало возможно объединить в одной таблице в BigQuery с помощью SQL-запросов. Для построения отчетов команда ИЛЬ ДЕ БОТЭ использовала Data Studio.

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

Что в результате?

Построили полную цепочку касаний пользователя от взаимодействия с онлайн-рекламой до покупки в офлайн-магазине. Удалось идентифицировать только 0,42% пользователей (то есть только тех посетителей, которые зарегистрированы на сайте).

Из идентифицированных:

  • 31% посетителей совершали покупки в онлайн-магазине.
  • 17% пользователей посещали онлайн-магазин перед офлайн-покупкой (ROPO-пользователи).
  • 53% из них совершали покупки как в онлайн, так и в офлайн-магазинах.

Возвращаясь к вопросу о том, как онлайн-активность влияет на офлайн-продажи: на графике заметно, как email-рассылка отразилась на доходе.

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

На отдельном графике видно, какую долю ROPO-дохода принесла конкретная рекламная кампания.

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

И суммарный доход ROPO пользователей.

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

Rendez-Vous: обосновано увеличить бюджет на онлайн-маркетинг

Rendez-Vous — сеть из 90 магазинов обуви, сумок и аксессуаров низкой, средней и высокой ценовой категории и интернет-магазин. Как и в случае с ИЛЬ ДЕ БОТЭ, подобные товары люди предпочитают покупать не по фото, а после личного знакомства и примерки. Но при этом всю «ознакомительную работу» проводят онлайн – смотрят ассортимент и цены, выясняют в каком магазине есть нужная модель, цвет и размер. Поэтому на пороге магазина покупатели появляются чаще всего уже подготовленными и с определенными ожиданиями.

Маркетологи Rendez-Vous решили узнать как влияют маркетинговые усилия онлайн на продажи в офлайне и по результатам – переоценить эффективность рекламных каналов и пересмотреть бюджеты на каждый из них.

Что для этого нужно? Да-да, вы уже догадываетесь – собрать все данные вместе. Схема движения данных выглядела так:

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

Что в результате? Анализ подтвердил, что 20% офлайн-дохода получено благодаря онлайн-рекламе. То есть, каждый пятый посетитель физического магазина уже соприкасался с сайтом Rendez-Vous. После ROPO-атрибуции части дохода, компания поняла, что онлайн-кампании недооценены и готова пересмотреть бюджеты и маркетинг-стратегию, увеличив инвестиции и роль онлайн-направления.

Fabelio: оценить как онлайн-реклама способствует продажам офлайн

Fabelio — это интернет-магазин мебели и домашнего декора с 10 шоу-румами в Индонезии, где покупатели могут посмотреть, как выглядит товар и пощупать материал, из которого сделана мебель. Основные вопросы, возникающие у маркетологов – это сколько времени и касаний с сайтом нужно пользователю, чтобы решиться на покупку и зависит ли это от товарной группы. При этом Fabelio записывает имя, телефон и email каждого посетителя офлайн-магазина, поэтому у них есть информация обо всех посещениях, даже если они не закончились покупкой.

Чтобы оценить ROPO, все данные собрали в Google BigQuery по такой схеме:

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

Отслеживание микроконверсий помогло более детально проработать транзакционную воронку и точнее оценить источники трафика. Когда все данные были обработаны, их собрали в таблицу с единой структурой,

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

а затем была рассчитана атрибуция на основе воронки, которая учитывает офлайн-заказы. От стандартной модели Last Non-Direct Click ее отличает то, что она учитывает посещения физического магазина. С учетом этих посещений была построена полная воронка посетителей.

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

В итоге Fabelio получили несколько отчетов, в который поняли, как отличается ценность рекламных кампаний по разным моделям атрибуции — GA Last Non-Direct Click и Funnel Based Attribution от OWOX BI.

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

Как распределяется ценность источников и каналов по шагам воронки

Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

Кроме того, отдельный дашборд отвечал на вопросы о том,

  • сколько касаний с сайтом было у пользователей, которые затем совершили покупку в магазине и какой доход они принесли
  • как давно была первая сессия у пользователей, совершивших покупки;
  • сколько времени проходит от первого визита пользователя на сайт до покупки в зависимости от категории товара.
Зачем ритейлу считать ROPO: три кейса

Как видите, для омниканального ритейла, ROPO – один из ключевых показателей, который позволяет оценить, насколько ваши усилия в онлайне влияют на продажи офлайн. Без него вы рискуете недооценить роль диджитал, уменьшить бюджеты на рекламу и в итоге недоумевать, почему до розничных точек стало доходить меньше покупателей, а ваш доход стремительно снижается. К тому же, вы сможете отследить всю цепочку взаимодействий пользователя с брендом, увидеть узкие места и вовремя их пофиксить.

1111
10 комментариев

Если это было бы так просто, как написанно, то жить, анализировать и распределять бюджеты было бы легче. Я так понимаю в статье все "склейки" сводятся по user_id , иначе говоря по email. А вот если вы не знаете данного пользователя и не знаете как его индефицировть , то и дальше придется доказывать , что инет выгодный канал.

1

По email, телефону, карте лояльности, но как-то мы его должны идентифицировать, это верно. Но тут какое дело – мы занимаемся аналитикой и работаем с теми данными, которые нам дает клиент. А заставить пользователя зарегистрироваться на сайте – это все-таки задача маркетологов клиента. Поэтому нам тут важно работать вместе.
Например, маркетолог инициирует активность, которая мотивирует пользователя зарегистрироваться на сайте, а мы настраиваем сессионный стриминг, где по clientid можем подтянуть данные ретроспективно (т.е. вы зарегистрировались сегодня, а мы подтянули данные о ваших посещениях за последние 2 месяца).

Простите, но я так и не понял как вы связываете онлайн-сессии и офлайн визит? Механика-то какая?

1

в случае если пользователь оставляет на сайте какую-либо информацию о себе (email / телефон / ID карты лояльности и т.д.), то при совершении покупки в оффлайн магазинах (и при условии, что в момент оформления оффлайн-покупки вы также собираете базовую информацию о своем клиенте) - по выбранным ключам можно идентифицировать пользователя на обеих точках касания. Конечно, если пользватель никак не идентифициреут себя на сайте, то нам не с чем будет его связать :( В результатах первого кейса я указала, что нам удалось идентифицировать только 0,42% пользователей

Почему не использовали для оценки эффективности влияния онлайна на оффлайн WiFi-Радары?

Мы работаем с теми данными, которые предоставляем клиент. Если он даст нам данные wifi-радаров – напишу об этом в следующем кейсе)

WiFi-Радар предоставляет информацию в виде списка Mac адресов, людей, которые были по-близости. Этот список потом можно загрузить , например, в яндекс аудитории.
https://yandex.ru/dev/audience/doc/intro/data-requirements-docpage/

Но wi-fi радар не предоставляет список конкретных E-mail, Телефонов, Client ID, Куков и т.д.
Поэтому мэтчинг даных с WiFi-Радара и данных по веб-сайту задача очень сложная.