Кейс KIT SOLER и BOGGI Milano: как с помощью базовой аналитики оценить вклад онлайн-каналов в офлайн-продажи
О том, как выстроить бесшовный путь от диджитал-коммуникаций до покупки в магазине, — в кейсе
Клиент
BOGGI Milano — премиальный бренд мужской одежды из Италии, основанный в 1939 году. Сейчас представлен на рынке с 235 магазинами в 61 стране мира. Ассортимент охватывает классическую и повседневную одежду, обувь и аксессуары. Бренд ценит инновации, технологичность и качество.
Целевая аудитория
Мужчины 25–54 лет с доходом выше среднего, значимая доля онлайн-покупателей до 35 лет. Их интересы выходят за рамки одежды и стиля: от бизнеса и профессионального развития до путешествий и спорта.
Гипотеза
Покупатели выбирают многоканальный шопинг. По данным Data Insight, 55% из них используют и онлайн, и офлайн. Каждый канал приносит свою ценность: первый дает скорость и удобство, второй — возможность примерить товар, оценить качество и получить консультацию.
Результаты онлайн-опроса покупателей в рамках исследования «Анализ потребительского поведения в категории товаров одежды и обуви». Вопрос: «Что из перечисленного вы покупали через интернет / не через интернет хотя бы раз за последние 12 месяцев?» База: РФ, 18–64 года, интернет-пользователи, покупали одежду или обувь онлайн и/или офлайн хотя бы раз за 12 месяцев, N=1874.
Чем выше стоимость товара, тем больше времени клиент тратит на изучение, сравнение и принятие решения о покупке. Финальной точкой могут стать соцсети, интернет-магазин, маркетплейсы или магазины сети. Последние особенно востребованы в премиум-сегменте, так как клиенты ценят офлайн-взаимодействие: примерку, оценку качества товара и живое общение с консультантом.
KIT SOLER выдвинул гипотезу: покупатели, увидев рекламу и изучив ассортимент на сайте, в итоге совершают покупку в офлайн-магазине. Для проверки требовалось оценить ROPO*-эффект (ROPO — Research Online, Purchase Offline — поиск в онлайне, приобретение в офлайне), то есть влияние онлайн-рекламы на покупки в магазинах сети, не привлекая дополнительные бюджеты и сторонние инструменты.
Наталья Исаева, Head of E-commerce BOGGI Milano:
«Интерпретация результатов ROPO-анализа не ограничивается оценкой эффективности рекламы, что тоже немаловажно. Поскольку без учета покупок в офлайне можно ошибочно посчитать кампании неэффективными и отказаться от них. Анализ позволяет лучше понять путь клиента и его поведение, а также оптимизировать маркетинговые бюджеты. Мы также можем понять барьеры и триггеры покупки. Например, если доля онлайн-покупок остается невысокой, следует обратить внимание на удобство оформления заказа на сайте и на условия доставки».
Брендформанс-подход к рекламе
Стратегия продвижения строится на брендформанс-подходе с акцентом на увеличение узнаваемости бренда и тестирование разных каналов. На круговой диаграмме показано распределение маркетингового бюджета между основными каналами: большая часть приходится на медийную рекламу, ключевой перформанс-канал — «Яндекс Директ».
Реализация
Первый этап
Для проверки гипотезы использовали доступные и бесплатные сервисы аналитики (одним из условий со стороны бренда было использование текущего бесплатного инструментария) — «Яндекс Метрика» и «Яндекс Медиа Метрика».
Задачи:
- Выгрузить файл с офлайн-конверсиями из CRM: номера телефонов, даты сделки, адреса электронной почты.
- Привести данные в соответствие с требованиями рекламных кабинетов.
- Загрузить подготовленные файлы в кабинет «Яндекс Директа».
- Собрать статистику по каждому каналу с учетом и без офлайн-конверсий в «Яндекс Метрике» и «Яндекс Медиа Метрике».
- Рассчитать долю ROPO-покупок в общем числе продаж и детально проанализировать полученные данные.
Согласно данным «Яндекс Метрики», 2,5% офлайн-покупок совершили пользователи, которые ранее видели рекламу и заходили на сайт. По информации «Яндекс Медиа Метрики», еще 5,1% обеспечили те, кто сталкивался с медийной рекламой, но не обязательно посещал ресурс. Отдельно осталась группа неидентифицированных покупателей — их не удалось распознать по номерам телефонов и email-верификатором.
Что это значит на демонстрационном примере с вымышленными данными: было совершено 1 тыс. покупок в офлайне за определенный период: 51 из них была инициирована или явно связана с нашей активностью в онлайне. При среднем чеке 35 тыс. руб. выручка составит почти 1,8 млн руб., что подтверждает значимость рекламы.
Второй этап
Изучить, как полученные данные повлияли на показатели:
- Проанализировать расходы, покупки и доход.
- Вычислить основные метрики — AOV (Average Order Value — средний чек), ДРР (доля рекламных расходов — процентное соотношение затрат на рекламу и доходов, полученных от этой рекламы), CPO (Cost Per Order — стоимость привлечения одного заказа) и доход.
- Рассчитать офлайн-покупки по каналам и доходу с них.
- Определить AOV, ДРР, CPO с учетом данных по офлайну.
- Сделать корректировку на то, что аудитория с медиаканалов может пересекаться: по опыту — около 50%.
Удалось выявить улучшения показателей по всем кампаниям. Особенно важной оказалась эта информация для оценки медийных кампаний. Они часто не приносят покупки сразу, но оказывают немалое влияние на офлайн-продажи.
Юлия Зорюкова, руководитель проектов KIT SOLER:
«Чем больше параметров идентификации (email, телефон, client id) есть в файлах офлайн-конверсий, тем больше пользователей можно успешно сопоставить с их онлайн-активностью. Максимально полная выгрузка из CRM позволит провести наиболее точный ROPO-анализ».
Результат
ROPO-анализ подтвердил, что большинство покупателей премиальных брендов выбирают многоканальный путь: онлайн вызывает интерес, офлайн фиксирует конверсию. Эффективность каналов рекламы существенно возрастает, когда учитываются покупки в офлайне: реклама в онлайне влияет на лояльность, доверие и итоговые продажи в магазинах. Понимание этого механизма позволяет обоснованно корректировать стратегию — работать над синергией онлайна и офлайна, чтобы формировать единый и бесшовный клиентский опыт.
Реклама. Рекламодатель ООО «Мастерская» ИНН 9701064640
