¿Cómo cuantificar la influencia del mundo digital en la facturación de las tiendas físicas?
Esta es una de las preguntas más complejas de responder cuando se quiere avanzar hacia la omnicanalidad. El Customer Journey es complejo, no es lineal y hay demasiados datos aún por conectar entre sí para poder acercarse a responder esta pregunta.
En este post planteamos 3 metodologías, que no requieren grandes inversiones en herramientas, para poder cuantificar la influencia de las actividades del marketing digital en las ventas realizadas en puntos físicos.
Como primer paso, es importante entender el fenómeno ROPO (Research Online Purchase Offline) y algunos detalles sobre este fenómeno que ya han sido identificados por Google y CXL.
¿Qué es ROPO?
Como su nombre lo indica, ROPO son todas las compras que ocurren en tiendas físicas que se apalancan por alguna actividad de marketing digital. En el Customer Journey de cada cliente, ellos eligen ir a comprar en una tienda física después de haber realizado una o una serie de interacciones digitales en el sitio web, redes sociales y otras páginas del negocio.
Este fenómeno es tan antiguo como internet. Sin embargo, la necesidad actual de optimizar los canales de marketing exige a los negocios poder cuantificar el efecto ROPO para encontrar oportunidades de crecimiento y de reducción de costos.
Así no sea un KPI oficial dentro de la empresa, incluir el ROPO dentro de la conversación es una forma inteligente de demostrar nuevos resultados de los equipos de marketing digital. Cuantificar el ROPO, es probar que el esfuerzo digital está trayendo ingresos fuera del eCommerce. Si no se mide, estos ingresos pasarían desapercibidos.
Desde hace varios años, Google ha encontrado hallazgos sumamente interesantes sobre el efecto de los sitios web en las compras ocurridas en tiendas físicas:
- Hay un indicio claro de que las compras offline se influencian del sitio web.
- Se encuentra evidencia de que la publicidad online incrementa las ventas offline.
- El efecto ROPO aumenta el ticket de compra offline.
De igual forma, CXL detalla en su investigación algunos elementos propios del ROPO en cuanto a las categorías donde la investigación online es esencial para la compra posterior en tiendas físicas. De acuerdo a esto, el efecto ROPO tiene un impacto significativo en:
– Televisores / Monitores
– Celulares
– Equipos de Audio
– Cámaras digitales
– Herramientas
Este comportamiento es apalancado por distintas necesidades propias de algunas categorías y modelos de negocios minoristas:
– El comprador quiere ver los productos de cerca
– El comprador necesita el producto antes de lo que la empresa puede enviarlo
– Se quieren evitar costos de envío
– Se necesita asesoramiento en persona
3 metodologías para cuantificar el efecto ROPO
Emparejamiento de bases de datos
Al construir en un proyecto de atribución, la mayoría del tiempo se puede ir en extraer, limpiar y conectar datos de distintas fuentes para poder responder las preguntas del negocio. Como su nombre lo indica, el emparejamiento de bases de datos consiste en contrastar los registros de compradores offline con los registros de visitantes o leads que se obtienen de los canales digitales.
Usaremos este ejemplo para explicar de forma simple pero eficaz cómo se puede analizar el efecto ROPO haciendo emparejamiento de bases de datos.
En este primer acercamiento, se detectan 7 personas que realizaron compras en tiendas físicas en un periodo de tiempo determinado. Del total de 7 compradores, se detectan 4 que ejecutaron una acción online como click en un correo o registro en un landing page. Con esto, se puede estimar una proporción mínima del efecto ROPO.
Se considera una proporción mínima ya que sólo se tienen en cuenta las acciones digitales provenientes de datos propios como email y landing page. Se están dejando por fuera del cálculo todos los registros que llegan de forma directa, orgánica o por otro tipo de pauta, con datos de terceros. En este caso no se tiene conocimiento de datos de identificación del usuario.
Ahora, el análisis también se puede hacer más profundo al calcular variables como el ticket promedio de compra y la cantidad de ítems. En este ejemplo, se puede ver que los compradores ROPO tienen un ticket promedio de $121 v.s $51 de los compradores que no tienen rastro de actividad online. También, el ejemplo ilustrativo nos muestra que los compradores ROPO compran más items que un comprador ordinario.
En estos ejemplos estamos simplificando mucho las cosas. En el mundo real, esta tarea de emparejamiento de bases de datos, puede convertirse en un verdadero dolor de cabeza cuando el conocimiento y el acceso a las bases de datos se concentran en equipos externos, generalmente de IT y no en el marketing y la optimización. Por esto, hay una tendencia creciente de incluir talento humano con conocimiento técnico y afinidad por los números en los equipos de marketing con el objetivo de poder automatizar y simplificar estas y otras tareas que el mundo actual demanda.
Rastreo de eventos offline con Google Tag Manager y Google Analytics
Pasamos de la unificación de datos a otra metodología que aporta un poco más de intuición a esta tarea de medir el ROPO.
Dentro del sitio web, los usuarios tienen total libertad para moverse a través de páginas, formularios y botones. Gracias a herramientas como Google Tag Manager, es posible identificar acciones específicas en el sitio que tienen una correlación con generar una visita a las tiendas físicas.
Las acciones correlacionadas a una visita en tienda física son generalmente las visitas a las páginas de ubicación de las tiendas o los formularios que le piden al usuario seleccionar su ubicación.
Usando Google Tag Manager, se podrán insertar triggers y etiquetas que se activan cuando los usuarios interactúan con elementos puntuales del sitio web como botones, banners, formularios, ventanas emergentes, entre otros. Al activarse estas etiquetas, se enviará una señal a Google Analytics donde se contabilizará el evento y así mismo se enriquecerán los datos asignando las variables propias de Analytics como fuente, medio, campaña y otros cálculos de identificación del usuario.
Poder identificar las características de los usuarios que por su comportamiento tienen una mayor probabilidad de visitar la tienda física es fundamental para contribuir al cálculo del efecto ROPO.
Analytics / Adquisición / Todo el Tráfico / Fuente-Medio / Dimensión secundarios: Categoría del Evento.
En este ejemplo, se puede observar que dentro de las 4 primeras fuentes principales de tráfico, Icommmarketing / email es la fuente que genera más interacciones con el botón ver tiendas. De acuerdo a este ejemplo ilustrativo, se puede intuir que el canal email es el que más influencia tiene en compras en puntos físicos.
Usando una configuración de analytics similar, se podría encontrar cuáles son las campañas específicas que más impacto tienen con los botones que invitan a visitar una tienda física.
Consejo Ganador: Conecta tu cuenta de Analytics a Google Data Studio para obtener este y otros indicadores personalizados de forma ágil. En la interfaz de Analytics este tipo de análisis puede verse limitado y ser complejo de realizar.
La identificación de los canales y campañas que más aportan al ROPO ayuda a profundizar el análisis de este efecto en complemento con la metodología de emparejamiento de base de datos vista anteriormente.
Datos declarados de primera mano
Antes de hablar de esta tercera metodología, hay que desmitificar el hecho de que los clientes no quieren responder encuestas de los negocios. Distintos estudios son claros en afirmar que los clientes o usuarios están dispuestos a compartir datos con los negocios siempre y cuando esto ayude a mejorar la experiencia de compra o servicio.
Así las cosas, para calcular el efecto ROPO, es válido preguntarle directamente al cliente sobre la influencia de las acciones digitales en su última compra. Lograr esto requiere del diseño de un formulario estructurado y una acción de marketing automation que se encargue de servir el formulario a los compradores en el momento justo, momentos después de haber terminado su compra.
Lograr que el formulario se perciba como relevante es igual de importante a plantear las preguntas de forma adecuada. Por esto, hay que aprovechar el impulso de la compra reciente para indagar en el cliente otros aspectos fáciles e interesantes de preguntar como la satisfacción con el servicio.
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Una vez listo el formulario, se deberá automatizar la tarea de enviarlo al cliente una vez que finalice su compra. En icomm, esta tarea puede realizarse en poco tiempo y con poco esfuerzo usando la integración omnicanal. La misma se conecta con cualquier sistema POS, CRM o POS para guardar y enriquecer la información de cada usuario.
Una vez automatizada esta tarea, la respuesta a la pregunta sobre “investigación previa en el sitio web” se convertirá en un KPI más para hacer seguimiento y completar el análisis ROPO de emparejamiento de BBDD y rastreo de botones con Google Tag Manager.
Comentarios finales
Hoy en día en eCommerce tenemos acceso a cientos de indicadores que se procesan de forma automatizada y nos permiten tomar decisiones en tiempo real sobre nuestros negocios online. Por otro lado, al querer medir la omnicanalidad, aparecen indicadores como el ROPO que se obtienen a fuego lento y nos exigen un poco más de tiempo de análisis. El valor del análisis no solo está en probar el buen trabajo de un equipo, está en poder usar los datos para mejorar procesos y obtener un mejor resultado en el futuro.
Ser Data Driven implica usar datos para aumentar ventas o reducir costos. Al hablar de ROPO, vale la pena dar una mirada desde la perspectiva transaccional, digital y declarada para poder encontrar las mejores oportunidades de impacto para el negocio.
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