ROPO-эффект: как ваш онлайн-маркетинг влияет на продажи в офлайне

20
1593
Материалы для скачивания
769.83 Kb

Представьте, что вы отлично выполнили какую-то работу, но получили за нее на 30-40% меньше, чем ожидали. Просто потому, что не можете доказать эффективность своих усилий. Примерно то же самое происходит с интернет-маркетологами в омниканальном бизнесе, которые не проводят ROPO-анализ. Но недооцененность онлайн-маркетинга в этом случае — всего лишь полбеды. Компании, которые не отслеживают взаимосвязь между поведением клиентов в онлайне и офлайне, рискуют снизить свои продажи. Например, отключив рекламу, которая на первый взгляд не окупается.

В этой статье мы попробуем разобраться, что такое ROPO-анализ и какие преимущества он даст вашему бизнесу. Расскажем, как связать поведение пользователей на сайте с покупками в розничных магазинах с помощью OWOX BI, какие данные нужны для ROPO-отчетов и как их строить.

Начнем с теории. Аббревиатурой ROPO (Research Online Purchase Offline) в маркетинге описывают поведение клиентов, которые ищут товары в интернете, а покупают в физическом магазине. У этого есть несколько причин:

  • На сайте удобнее сделать выбор: сравнить цены, характеристики, почитать отзывы других покупателей.
  • Люди хотят оценить товар: подержать в руках, проверить исправность работы, примерить.
  • Некоторых клиентов не устраивает схема «Утром деньги — вечером стулья», они хотят получить свою покупку здесь и сейчас.
  • Специфика товаров: мало кто делает очень дорогие или очень дешевые покупки в интернете.
  • Банальная привычка или неуверенность в безопасности онлайн-платежей.

Понятно, что доля ROPO-покупок варьируется в зависимости от специфики бизнеса, региона, менталитета и возраста пользователей и т.д. Однако многочисленные исследования показывают, что процент таких покупок слишком велик для того, чтобы его игнорировать:

  • Google и М.Видео выяснили, что 48% российских офлайн-покупателей ищут информацию об электронной технике в интернете. При этом они тратят на 40% больше, чем тем, кто не посещал сайт перед покупкой в физическом магазине.
  • Согласно исследованию IPSOS для Google, доля ROPO среди украинских покупателей одежды и обуви составляет 28%, телевизоров и ноутбуков — 35%.
  • По данным исследования Ibi search и University Regensburg 82% немцев изучают информацию о продукте в интернете прежде, чем купить.
  • Опрос Barilliance среди австралийских пользователей показал, что 21% из них всегда заходят на сайт перед офлайн-покупкой, а 71% делает это время от времени.
  • 88% потребителей по всему миру, опрошенных агентством DigitasLBi, перед покупкой исследуют товары в интернете.

Вы можете узнать, какую долю составляют ROPO-покупки в вашей стране, с помощью Consumer Barometer от Google.

Consumer Barometer

Кроме того, здесь можно выбрать группу товаров, например «Электроника» или «Потребительские товары». Это значит, что вы получите данные, релевантные именно для вашего бизнеса в вашем регионе.

Как использовать информацию о ROPO-покупках

Как использовать результаты ROPO-анализа зависит от того, каких целей вы хотите достичь: узнать реальную эффективность ваших онлайн-каналов, улучшить рекламные кампании и сэкономить бюджет, повысить продажи в онлайне или наоборот в офлайне, увеличить прибыль. Рассмотрим подробнее каждую из целей.

1. Узнать реальную ценность рекламных каналов

Итак, мы убедились, что достаточно большой процент пользователей, которые изучают товары на сайте, идут за ними в розничные магазины. Из-за этого сложно рассчитать точную конверсию и окупаемость онлайн-рекламы и можно принимать ошибочные решения.

Если какой-нибудь товар плохо продается в онлайне, не спешите убирать его с сайта или отключать рекламную кампанию. Может оказаться, что продажи этого товара в офлайне втрое выше, чем в онлайне (как в истории с люстрами). Сопоставьте активность посетителей сайта с покупками в физических магазинах — и вы узнаете, сливаете ли бюджет впустую или сидите на золотой жиле.

Когда вы определите долю ROPO-продаж, можно пойти дальше и рассчитать ROAS любого рекламного канала или кампании с учетом офлайн-покупок. Перед вами откроется совершенно иная картина.

ROAS c учетом ROPO

2. Улучшить маркетинговые кампании

Только изучив пользовательский путь своей аудитории, вы сможете сделать рекламные кампании максимально эффективными. Допустим, у вас настроена email-рассылка по брошенным корзинам. Некоторые пользователи могут использовать корзину на сайте как список покупок, чтобы при случае посмотреть его, а затем пойти и отовариться в физическом магазине. Идентифицировав таких пользователей, вы сможете исключить их из списка адресатов и сэкономить расходы на рассылку.

3. Увеличить прибыль

Люди, которые перед покупкой смотрели товар на сайте, тратят намного больше, чем те, кто этого не делал. К примеру, исследования GfK Russia показали, что средний чек ROPO-покупателей выше на 23-37% в зависимости от группы товаров. ROPO-клиенты М.Видео приносят на 40% больше дохода, чем офлайн-покупатели. При этом на 1 рубль, потраченный человеком на сайте, приходится еще 2 рубля, потраченных в физическом магазине. А результаты совместного исследования Google и Görtz, говорят, что на каждый 1 евро, генерируемый в онлайне, приходится 0,93 евро офлайн-выручки.

Определив, какие товары на вашем сайте хорошо продаются по принципу ROPO, вы можете сосредоточить усилия на их продвижении и тем самым увеличить свою прибыль.

4. Улучшить сайт и повысить онлайн-продажи

Если вы провели ROPO-анализ и обнаружили, что за определенными товарами ваши пользователи предпочитают ходить в розничные магазины, стоит задуматься, что не так с вашим сайтом. Почему пользователи не хотят или не могут покупать в онлайне и в лучшем случае идут в ваш магазин, а в худшем — к конкурентам. У такого поведения могут быть разные причины:

  • Цены в онлайне и в офлайне сильно отличаются.
  • На сайте недоступен какой-то функционал, например нельзя оформить рассрочку.
  • Слишком долгая доставка.
  • Нет акций, которые действуют в физических магазинах.
  • Сложный интерфейс, длинная или неработающая форма для оплаты.

Детально изучив поведение ваших пользователей, вы сможете понять, что мешает им совершать покупки на сайте, и исправить это:

  • Сделать скидки в интернет-магазине.
  • Предложить дополнительную гарантию, бесплатную или быструю доставку.
  • Предоставить удобные способы оплаты.
  • Добавить раздел с частыми вопросами.
  • Предоставить информацию о том, как с вами связаться.

Одним словом — адаптировать свой сайт под пользовательский путь клиента.

Как проводить ROPO-анализ

Концептуально у оценки влияния онлайн-рекламы на офлайн-продажи есть два решения. Первое основано на идентификации конкретных пользователей, когда мы можем связать действия человека на сайте с его покупками в физическом магазине. Понятно, что для этого он должен быть авторизован.

Второе решение — это так называемое безличностное объединение данных. Например, для оценки влияния телевизионной рекламы на офлайн-продажи или в том случае, если ваш сайт вообще не предусматривает регистрацию пользователей, а покупка и получение денег от клиентов происходит в другом месте. Похожие задачи у тех, кто рекламирует на Facebook товары, которые продаются на Аmazon или другом маркетплейсе. В таких случаях связать переходы по рекламным объявлениям или просмотры баннеров с заказами конкретного пользователя невозможно. Поэтому этот класс задач решается с помощью непрямой корреляции. Это тема для отдельной статьи — если она вам интересна, напишите об этом в комментариях.

В этом материале мы сосредоточимся на первом решении, которое является приоритетным для любого бизнеса. Это оценка онлайн-рекламы на основе объединения действий пользователя в онлайне и офлайне.

Основные этапы решения задачи:

  1. Объединить онлайн-данные с данными о транзакциях из CRM.
  2. Выявить сегмент ROPO-покупок и понять долю таких покупок по отношению к продажам в онлайне и офлайне.
  3. Построить дашборды для верхнеуровневого мониторинга данных и их динамики.
  4. Построить детальные таблицы для агентств, чтобы они могли использовать данные о ROPO-доходе в своем медиапланировании и отслеживать результаты.
  5. Найти ответы на вопросы: Совершают ли ROPO-покупатели потом заказ через сайт? Что им мешает изначально оформить заказ на сайте? Как сэкономить бюджет на ремаркетинг на этих пользователях?

Как объединить данные из онлайна и офлайна

Мы рекомендуем объединять данные с сайта, расходы на рекламные кампании и данные из CRM в облачном хранилище Google BigQuery. Безусловно для решения этой задачи можно использовать и Power BI, Google Data Studio, Amazon Redshift и т.д. Небольшой бизнес может даже экспортировать данные в Google Sheets. Однако надо понимать, что автоматизированная обработка данных может выходить из строя по неочевидным и неожиданным причинам. Поэтому нужно использовать механизм, которой работает не просто надежно, а не отвлекает вас от того, чтобы искать инсайты и работать над применением данных.

Google BigQuery хорош тем, что как любой SaaS, он не требует инвестиций в железо и позволяет легко объединять данные вне зависимости от их объема. Это значит, что при росте объема данных вам не нужно будет менять все свои запросы и настройки. Если же у вас не много данных, то и платить за их обработку вы будете не много.
Кроме того, BigQuery поддерживает репроцессинг данных. Если человек сделал заказ в офлайне, а затем зашел на сайт и авторизовался, можно задним числом объединить все его действия. В Google Analytics так сделать не получится.

Какие данные вам понадобятся для ROPO-анализа

1. Данные о поведении пользователей на сайте

Вы можете выгрузить их из Google Analytics в Google BigQuery с помощью стандартного экспорта. А тем, кто пользуется бесплатной версией GA, мы рекомендуем OWOX BI Pipeline, чтобы собирать сырые несемплированные данные с сайта в BigQuery. Ознакомиться со структурой собираемых данных можно в нашем справочном центре.

При этом необходимо проверить исходные данные. У вас должен быть настроен и передаваться с сайта в Google Analytics User ID (или другой общий идентификатор пользователя). Поскольку данные будут связываться именно по этому ключу, очень важно, чтобы он присутствовал в обеих таблицах и был корректным. То есть для каждого авторизованного пользователя User ID отправляется и в Сustom Dimension, и в параметре &uid.

Убедитесь, что идентификатор не дублируется у разных пользователей. Проверьте процент пользователей с User ID и сами значения в течение времени — посмотрите, нет ли аномалий. Для этого можно в GA построить сегмент пользователей, у которых есть User ID, и посмотреть в динамике за последние несколько месяцев, как этот сегмент коррелируется с общим числом пользователей.

Также проверьте на аномалии данные о количестве сессий, пользователей, транзакций, дохода по дням, по источникам трафика. Проще всего это сделать в интерфейсе GA. Берем временной интервал несколько месяцев и смотрим стандартные отчеты Audience Overview, All Traffic, Source/Medium, Ecommerce Overview и т.д. Обратите внимание, нет ли в этих отчетах необоснованных пиков или провалов.

2. Данные об офлайн заказах

Вы можете разово импортировать заказы из CRM в Google BigQuery либо настроить автоматическая выгрузку данных, чтобы регулярно рассчитывать долю ROPO-покупок.

Минимальный набор полей в выгружаемой из CRM таблице должен быть следующим:

  • Дата совершения транзакции.
  • ID транзакции.
  • Сумма заказа.
  • ID пользователя.

Дополнительные поля, которые позволят получить отчеты в дополнительных срезах:

  • Город.
  • ID товара.
  • Количество товаров в заказе.
  • Цена каждого товара.
  • Тип оплаты.
  • Тип доставки.
  • Статус заказа.

На что стоит обратить внимание в данных из CRM:

  • Наличие всех необходимых полей.
  • Наличие данных по всем дням.
  • Сопоставимый формат даты, дохода, города.
  • Наличие параметра User ID у всех транзакций.
  • Исключить дублирование транзакций.

3. Данные о рекламных расходах

Если вы хотите не просто узнать долю ROPO-покупок, но и рассчитать их ROAS, понадобятся данные о тратах из ваших рекламных источников. Вы можете импортировать ваши расходы из разных сервисов в Google Analytics, а затем выгрузить их в Google BigQuery единым потоком с помощью OWOX BI Pipeline.
Все ваши данные можно объединить примерно по такой схеме:

Схема объединения данных

У OWOX BI есть бесплатный 14-дневный trial-период. Вы можете прямо сейчас настроить сбор данных в свой Google BigQuery проект, чтобы создать отчеты по ROPO и другим маркетинговым показателям.

ПОПРОБОВАТЬ OWOX BI

Как связать действия пользователя на сайте и в офлайне

После того, как вы соберете все данные в Google BigQuery, их необходимо связать между собой. В качестве ключа можно использовать User ID. Это уникальный идентификатор, который вы присваиваете каждому пользователю в своей базе данных и связываете его с email-адресом пользователя или картой лояльности. Когда человек заходит на ваш сайт и авторизуется, например, заходит в личный кабинет, его User ID передается в Google Analytics (при условии, что у вас настроена эта функция в GA).

User ID

Таким образом связывается конкретный пользователь и его действия на сайте.

Чтобы «узнавать» как можно больше своих пользователей, вы можете предлагать им бонусы за то, что они логинятся на сайте. Например, давать скидку за авторизацию, предлагать полезные материалы для скачивания, участие в акциях и т.д. Больше примеров для мотивации своих пользователей вы найдете в нашей статье «Зачем связывать онлайн-посетителей и офлайн-покупателей».

Также вы можете использовать специальный параметр huid в ссылках, которые отправляете своим клиентам на email. В этот параметр можно записать значение User ID пользователя из вашей CRM-системы. Это поможет вам идентифицировать пользователя даже, если он не залогинился на сайте. Например, у вас в CRM уже есть клиент, его email и уникальный User ID, который вы ему присвоили. Вы отправляете такому клиенту письмо со ссылкой, в которой добавлен его ID. Клиент кликает по ссылке и переходит на ваш сайт и совершает там какие-то действия, при этом не регистрируясь. Через тот же Google Tag Manager можно передавать этот идентификатор в Google Analytics в поле User ID или в Custom Dimensions.

Если пользователь оставил заявку на вашем сайте, а потом пришел в магазин и забрал товар, то связать его действия можно с помощью ID транзакции.

На схеме слева — данные о поведении пользователя на сайте, а справа данные о покупке из CRM.

Если вас интересуют технические подробности объединения данных и проведения ROPO-анализа, вы можете почитать истории успеха наших клиентов:

Отчеты по ROPO в OWOX BI Smart Data

Наши клиенты часто интересовались проведением ROPO-анализа. Поэтому мы добавили отдельный блок отчетов по ROPO в OWOX BI Smart Data. Это сервис, в котором вы можете задавать вопросы к данным на русском или английском языке, так как делаете это в обычной жизни. Сервис сам обработает запрос, переведет его на технический язык и выдаст готовый ответ.

ROPO-отчеты в OWOX BI Smart Data

Чтобы получать ROPO-отчеты, вам нужно загрузить данные о поведение пользователей из Google Analytics и данные об офлайн-заказах из CRM в ваш Google BigQuery проект и подключить его к OWOX BI Smart Data. Вы можете бесплатно попробовать, как это работает, прямо сейчас.

ПОЛУЧИТЬ TRIAL НА 14 ДНЕЙ

Все метрики в вопросе, которые выделены цветом, вы можете менять на нужные вам параметры и показатели из выпадающего списка. Это может быть доля дохода, транзакций или пользователей, сумма дохода, средний чек и т.д. Подробнее о доступных метриках вы можете узнать в справке.

Всю информацию из отчета можно выгрузить в Google Data Studio либо в CSV-файл. Также вы можете скопировать SQL-запрос и доработать его в Google BigQuery, так как нужно вам.

Рассмотрим несколько примеров с отчетами.

1. Изменение ROPO-доли дохода по дням за последние 30 дней с конверсионным окном 30 дней

Конверсионное окно означает, что с момента последнего посещения пользователем сайта до покупки в офлайн-точке прошло максимум 30 дней. Этот параметр в запросе также можно заменить на подходящий вашему бизнесу.

Этот отчет показывает, как доля дохода распределена между онлайн, офлайн и ROPO. Он помогает отделить ROPO-заказы от обычных офлайн-покупок и понять реальную роль ROPO-эффекта в вашей мультиканальной торговле.

2. Доля транзакций, дохода и покупателей по количеству дней между первой онлайн-сессией и ROPO-покупкой с конверсионным окном 30 дней за последние 30 дней

Это аналог отчета «Время до конверсии» (Time Lag) в Google Analytics, только здесь соотносятся онлайн-действия и офлайн-покупки. Отчет показывает, какие доля или количество транзакций, покупателей и дохода приходятся на каждый день в рамках конверсионного окна.

Этот отчет поможет вам понять реальное конверсионное окно ROPO-покупок, а также отследить, как ценность транзакции зависит от количества дней, необходимых пользователю для принятия решения о покупке.

3. Транзакции по первым источникам и каналам до ROPO-покупки за последние 30 дней с конверсионным окном 30 дней

С помощью этого отчета вы можете определить, какие онлайн-каналы, источники и рекламные кампании приводят к офлайн-покупкам.

Послесловие

Вы можете спросить: «Насколько точны результаты ROPO-анализа, если в нем участвуют только зарегистрированные на сайте пользователи?». Это хороший вопрос и, чтобы на него ответить, нужно понимать, сколько же всего пользователей было. Получить точный ответ в рамках конкретного сайта очень сложно — если пользователь не авторизовался, мы точно не знаем, был он или не был. Разве что, можно использовать панельные исследования.

По нашему опыту доля авторизированных пользователей, которых можно связать с их покупками в офлайне, даже для среднего омниканального ритейлера (если говорить о потребительской электронике) достигает 40%. Этот результат является накопительным в течение года. Во время сезонных продаж он увеличивается. Главное — даже без 100% объединения аудитории вы получаете репрезентативную выборку для перераспределения бюджета. Это значит, что вам не обязательно объединить действия каждого пользователя, вам нужно объединить данные достаточного количества пользователей для построения отчетов.

Мы подготовили чек-лист из 20 обязательных шагов для маркетинг-аналитиков, который поможет вам объединить данные из онлайна и офлайна, чтобы принимать правильные решения. Заполните форму, и мы пришлем чек-лист на ваш email.

Использованные инструменты

Вас также могут заинтересовать