Como quantificar a influência do mundo digital no faturamento das lojas físicas?

Essa é uma das perguntas mais complexas para responder quando você deseja migrar para o omnichannel. A jornada do cliente é complexa, não é linear e ainda há muitos dados a serem conectados entre si para chegar perto de responder a essa pergunta. 

Neste post propomos 3 metodologias, que não requerem grandes investimentos em ferramentas, para poder quantificar a influência das atividades de marketing digital nas vendas realizadas em pontos físicos. 

Como primeiro passo, é importante entender o fenômeno ROPO (Research Online Purchase Offline) e alguns detalhes sobre esse fenômeno que já foram identificados pelo Google e CXL.

O que é ROPO?

Como o nome indica, ROPO são todas as compras que ocorrem em lojas físicas que são alavancadas por alguma atividade de marketing digital. Na Jornada do Cliente de cada consumidor, ele opta por fazer compras em uma loja física após ter feito uma ou uma série de interações digitais no site, redes sociais e outras páginas do negócio. 

Esse fenômeno é tão antigo quanto a internet. No entanto, a necessidade atual de otimizar os canais de marketing exige que as empresas sejam capazes de quantificar o efeito ROPO para encontrar oportunidades de crescimento e redução de custos.

Mesmo que não seja um KPI oficial dentro da empresa, incluir o ROPO na conversa é uma forma inteligente de demonstrar novos resultados das equipes de marketing digital. Quantificar o ROPO é provar que o esforço  digital está trazendo receita também fora do comércio eletrônico. Se não mensuradas, essas receitas passariam despercebidas.

Por vários anos, o Google encontrou algumas descobertas muito interessantes sobre o efeito dos sites nas compras em lojas físicas:

  1. Há uma clara indicação de que as compras offline são influenciadas pelo site.
  2. Há evidências de que a publicidade online aumenta as vendas offline.
  3. O efeito ROPO aumente o ticket de compra offline

Da mesma forma, CXL detalha em sua pesquisa alguns elementos do ROPO em termos de categorias onde a pesquisa online é essencial para compras posteriores em lojas físicas. De acordo com isso, o efeito ROPO tem um impacto significativo em:

 – Televisores / Monitores

 – Celulares

 – Equipamentos de áudio

 – Câmeras digitais

 – Ferramentas

Esse comportamento é alavancado por diferentes necessidades de algumas categorias e modelos de negócios de varejo:

 – O comprador quer olhar nos produtos de perto

 – O comprador precisa do produto antes que a empresa possa enviar

 – Quer evitar custos de envio

 – Precisa de aconselhamento presencial

3 metodologias para quantificar o efeito ROPO Correspondência de banco de dados

Ao construir um projeto de Atribuição, a maior parte do tempo pode ser investido extraindo, limpando e conectando dados de diferentes fontes para responder a perguntas de negócios. Como o próprio nome indica, a correspondência de banco de dados consiste na comparação de registros de compradores offline com registros de visitantes ou leads obtidos de canais digitais.

Usaremos este exemplo para explicar de maneira simples, mas eficaz, como o efeito ROPO pode ser analisado fazendo a correspondência de banco de dados.

Nesta primeira abordagem, são detectadas 7 pessoas que efetuaram compras em lojas físicas em um determinado período de tempo. Do total de 7 compradores, são detectados 4 que executaram uma ação online como clicar em um email ou se cadastrar em uma landing page. Com isso, pode-se estimar uma proporção mínima do efeito ROPO.

É considerada uma proporção mínima, pois são consideradas apenas ações digitais de dados próprios , como e-mail e página de destino. Todos os registros que chegam diretamente, organicamente ou por outro tipo de diretriz, com dados de terceiros, ficam de fora do cálculo. Neste caso, não há conhecimento dos dados de identificação do usuário.

Agora, a análise também pode se aprofundar calculando variáveis ​​como o ticket médio de compra e o número de itens. Neste exemplo, você pode ver que os compradores de ROPO têm um ticket médio de US$ 121 versus US$ 51 de compradores que não têm nenhum vestígio de atividade online. Além disso, o exemplo ilustrativo nos mostra que os compradores de ROPO compram mais itens do que um comprador comum.

Nestes exemplos estamos simplificando muito as coisas. No mundo real, essa tarefa de correspondência de banco de dados pode se tornar uma verdadeira dor de cabeça quando o conhecimento e o acesso aos bancos de dados estão concentrados em equipes externas, geralmente de TI e não em marketing e otimização. Por isso, cresce a tendência de incluir talentos humanos com conhecimento técnico e afinidade por números nas equipes de marketing para automatizar e simplificar essas e outras tarefas que o mundo atual exige.

Acompanhamento de eventos offline com Google Tag Manager e Google Analytics

Passamos da unificação de dados para outra metodologia que traz um pouco mais de insight para essa tarefa de medir ROPO. 

Dentro do site, os usuários têm total liberdade para navegar pelas páginas, formulários e botões. Graças a ferramentas como o Google Tag Manager, é possível identificar ações específicas no site que tenham correlação com a geração de uma visita às lojas físicas.

As ações correlacionadas a uma visita à loja física geralmente são visitas a localização da loja ou formulários que solicitam que o usuário selecione sua localização.

Usando o Google Tag Manager, você pode inserir gatilhos e rótulos que são ativados quando os usuários interagem com elementos específicos do site, como botões, banners, formulários, janelas pop-up, entre outros. Quando essas tags são ativadas, um sinal será enviado ao Google Analytics onde o evento será contabilizado e os dados também serão enriquecidos pela atribuição de variáveis ​​próprias do Analytics, como origem, mídia, campanha e outros cálculos de identificação do usuário.

Conseguir identificar as características dos usuários que, pelo seu comportamento, têm maior probabilidade de visitar a loja física é fundamental para contribuir no cálculo do efeito ROPO. 

Analytics / Aquisição / Todo o Tráfego / Origem-Meio / Dimensão Secundária: Categoria do Evento.

 

Neste exemplo, pode-se observar que dentro das 4 primeiras fontes principais de tráfego, Icommmarketing/e-mail é a fonte que mais gera interações com o botão visualizar lojas. De acordo com esse exemplo ilustrativo, pode-se inferir que o email é o que mais influencia nas compras em pontos físicos.

Usando uma configuração de análise semelhante, você pode descobrir quais campanhas específicas têm mais impacto com botões que convidam você a visitar uma loja física.

Dica vencedora: conecte sua conta do Analytics ao Google Data Studio para obter este e outros indicadores personalizados de forma ágil. Na interface do Analytics, esse tipo de análise pode ser limitado e complexo de executar.

A identificação dos canais e campanhas que mais contribuem para o ROPO ajuda a aprofundar a análise desse efeito, além da metodologia de comparação de banco de dados vista acima.

Dados declarados em primeira mão

Antes de falar dessa terceira metodologia, é preciso desmistificar o fato de que os clientes não querem responder a pesquisas de negócios. Diferentes estudos são claros ao afirmar que clientes ou usuários estão dispostos a compartilhar dados com empresas desde que isso ajude a melhorar a experiência de compra ou atendimento.

Assim, para calcular o efeito ROPO, vale perguntar diretamente ao cliente sobre a influência das ações digitais em sua última compra. Conseguir isso requer o desenho de um formulário estruturado e uma ação de automação de marketing que seja responsável por servir o formulário aos compradores no momento certo, momentos após a finalização da compra. 

Fazer com que o formulário pareça relevante é tão importante quanto formular as perguntas adequadamente. Por isso, devemos aproveitar o impulso da compra recente para investigar outros aspectos fáceis e interessantes do cliente, como a satisfação com o serviço.

Assim que o formulário estiver pronto, a tarefa de enviá-lo ao cliente quando ele concluir sua compra deve ser automatizada. Na icomm, essa tarefa pode ser feita em pouco tempo e com pouco esforço usando a integração omnicanal. Ela pode ser integrada com qualquer sistema POS, CRM ou POS para salvar e enriquecer as informações de cada usuário.

 

Assim que essa tarefa for automatizada, a resposta à pergunta sobre “investigação anterior no site” se tornará mais um KPI para rastrear e concluir a análise de ROPO de correspondência de banco de dados e rastreamento de botões com o Google Tag Manager.

Comentários finais

Hoje, no eCommerce, temos acesso a centenas de indicadores que são processados ​​automaticamente e nos permitem tomar decisões em tempo real sobre nossos negócios online. Por outro lado, ao querer medir o omnichannel, aparecem indicadores como ROPO que são obtidos em constantemente e exigem um pouco mais de tempo para serem analisados. O valor da análise não está apenas em comprovar o bom trabalho de uma equipe, está em poder utilizar os dados para melhorar processos e obter um melhor resultado no futuro.

Ser Data Driven implica usar dados para aumentar as vendas ou reduzir custos. Quando se fala em ROPO, vale olhar pela perspectiva transacional, digital e declarada para encontrar as melhores oportunidades de impacto para o negócio.

Você gostaria de contar com a icomm como parte de sua estratégia omnichannel? Escreva-nos para br@icommkt.com ou para o seu contato na icomm para fazer uma demonstração.