Как сократить разрыв между онлайн- и офлайн-данными

Время чтения: 10 минут
logo

Связать онлайн- и офлайн-данные — одна из важнейших задач маркетолога, причем не только в ретейле. В любом бизнесе, где есть место омниканальной стратегии, нужно сопоставлять действия клиентов в жизни и на онлайн-площадках. Почему это важно и как извлечь из объединения данных об онлайн-посетителях и офлайн-покупателях максимум пользы — рассказываем в этой статье.


1. Собираем онлайн-данные — e-mail, User ID, UTM...

Чтобы смэтчить данные из офлайна и онлайна, нужно определиться с тем, какие именно показатели нужны и как их собрать. Данные из онлайна собирать относительно просто, есть огромное количество идентификаторов, например User ID.

User ID — уникальный идентификатор пользователя, который присваивается ему во время авторизации на сайте. Как это работает? Пользователь заходит на сайт, User ID отправляется в Google Analytics — таким образом связываются конкретный пользователь и его поведение на сайте. Хранится User ID в CRM или другой внутренней системе компании.

Часто пользователи не хотят авторизовываться на сайте. Как заставить их все-таки сделать это? Есть несколько способов, например:

  1. Создать систему лояльности и выдавать каждому пользователю индивидуальную карту (промокод).
  2. Сделать подписку на e-mail-рассылку с акциями и персонализированными предложениями.
  3. Предлагать специальный промокод на скидку авторизованным пользователям и т.д.

Еще один способ идентификации пользователя — использование в e-mail ссылки с UTM-метками. Если человек перейдет по ссылке из такого письма, вы сможете связать его действия на сайте с учетной записью.


2. Собираем офлайн-данные. В помощь — телефонные номера и Face ID

Какие методы сегодня используются компаниями для сбора офлайн-данных, нам рассказал Павел Костин.

Павел Костин
Павел Костин, генеральный директор CDXP-платформы Exponea

Собрать офлайн-данные в отличие от онлайн-данных сложнее: нужно как-то идентифицировать пользователя, который пришел в реальный магазин и осуществил там покупку. Есть четыре способа идентификации: программа лояльности, номер телефона, QR-код (технология начала набирать обороты только сейчас), Face ID (начинают использовать банки, в том числе для этого они запрашивают согласие на использование данных и фотографируют человека при посещении офиса). При помощи этих технологий можно понять, что за человек пришел в офлайн и что он сделал.

Окей, вы собрали онлайн- и офлайн-данные. Что дальше?


3. Объединяем данные с помощью сквозной аналитики

Компании, которые пренебрегают вопросом объединения онлайн- и офлайн-данных, рискуют совершить серьезную ошибку в планировании маркетингового бюджета. Например, сократить расходы на интернет-рекламу, которая на первый взгляд невыгодна, а затем с удивлением обнаружить падение продаж в офлайне. Чтобы узнать, сколько продаж реально приносят рекламные кампании, нужно связать действия пользователей в интернете и торговых точках. Как это сделать с помощью сквозной аналитики, нам рассказала Соловьева Елена.

Соловьева Елена
Соловьева Елена, директор по внешнему маркетингу Tandem Group

В нашем performance-агентстве для своих клиентов мы выстраиваем сквозную аналитику и соединяем онлайн- и офлайн-данные в рамках аналитики рекламных кампаний. Наши рекламодатели ведут диджитал-кампании, но продажу осуществляют офлайн, поэтому знать эффективность всей воронки просто необходимо.

В рамках своей деятельности мы используем несколько методов. Главное, что надо знать: между всеми используемыми системами у вас должен быть «мостик» в виде единого идентификатора.

Например, связующее звено между сайтом с размещенной рекламой и вашим счетчиком — utm-метки. Между счетчиками аналитики и коллтрекингом звеном будет являться GA cid и Яндекс.Метрика ID. Между офлайн-рекламой и коллтрекингом — подменный номер, между колл-центром и вашей CRM — номер телефона абонента и иногда подменный номер, с которого он звонит.

Цепочку сквозной аналитики мы выстраиваем в системе Power BI, для интеграции всех каналов используем сервис myBI Connect. Знаем о методологии online-to-offline при помощи Wi-Fi-аналитики и МАС-коллекторов, но применить этот опыт пока не было возможности. У OMD MarTech на AdIndex City Conference 2019 был интересный доклад, посвященный online-to-offline.




4. Сегментируем данные и строим коммуникацию с клиентами

Еще один способ объединить онлайн- и офлайн-данные — использовать CDP. Платформа клиентских данных (Customer Data Platform) представляет собой систему, которая идентифицирует пользователя через любой канал взаимодействия и собирает информацию о нем в едином профиле. Далее контактная база сегментируется и с каждым сегментом устанавливается оптимальная коммуникация — как в реальном магазине, так и в виртуальном пространстве.

Павел Костин
Павел Костин, генеральный директор CDXP-платформы Exponea

Собранные офлайн-данные можно смэтчить с онлайн-данными тремя способами:

  1. Вручную в Excel или с помощью самописных решений.
  2. С помощью системы сквозной аналитики, которая позволяет отследить весь путь пользователя.
  3. С использованием CDXP-платформы, которая хранит все данные о каждом пользователе в едином профиле.

Первый способ подходит малому бизнесу, второй — малому и среднему. Крупный бизнес уровня OZON, «Эконика», Hoff предпочитает избавляться от разных инструментов и использовать CDP- или CDXP-платформы.

Пример: компания Hoff использует программы лояльности для сопоставления данных о поведении пользователей в онлайне и рознице. Когда человек кладет товар в корзину на сайте и затем, не завершая заказ, приходит в розничный магазин и покупает там, применяя программу лояльности, компания идентифицирует покупателя и производит правильную ROPO-атрибуцию двух каналов с помощью CDXP-платформы Exponea.




Объединение офлайн- и онлайн-данных до сих пор остается задачей, которую на 100 % решить невозможно: у вас всегда останется погрешность. Однако возможность идентифицировать бó‎льшую часть офлайн-посетителей и связать ее с онлайн-данными — уже достаточное условие для принятия многих важных решений.

Сократив разрыв между онлайн- и офлайн-данными, вы сможете оценить рекламные кампании с учетом прибыли, которую они приносят в реальных точках продаж. Это позволит оптимизировать рекламный бюджет и увеличить эффективность маркетинга. Более того, проанализировав действия клиентов в онлайне и в офлайне, вы сможете построить весь путь взаимодействия с пользователем (CJM), увидеть его действия на каждом этапе воронки продаж, лучше понимать и удовлетворять его потребности.

Хотите больше полезной информации о том, как оценивать эффективность офлайн-рекламы? У нас есть статья-кейс Дмитрия Вервейко из мебельного холдинга «Ангстрем» с примерами, как в компании научились считать «чистую» конверсию и отдачу от офлайн-рекламы. Это было сделано с помощью тегирования звонков в CoMagic. Советуем почитать!



(1)
5/5
Оцените статью
Поделитесь с друзьями
Содержание: