Как офлайн покупатели оказываются в онлайн платформе?Если коснуться самого распространенного варианта - замера влияния онлайн рекламной кампании на офлайн-продажи, как офлайн-покупатели идентифицируются в онлайне? По-разному в зависимости от инструментов на стороне владельца данных о продажах.
Ритейл и фарма – запоминают историю покупок по карте лояльности, которая используется при покупке. Покупки без карты – не запоминают. Чтобы пользоваться картой, как мы помним, мы привязываем к карте номер нашего телефона.
Вот и связь онлайн с офлайн: покупки офлайн совершают мобильные телефоны, привязанные к картам лояльности. Аудитории на базе мобильных телефонов распознаются большинством рекламных платформ: VK, MyTarget, Яндекс, программатик-платформ. До 90% объема аудиторий на базе мобильных телефонов доступны для открутки рекламы.
Аптечные сети также привязывают онлайн-покупки к номеру телефона, который указывается при оформлении заказа. Таким же способом копят историю онлайн кассы Атола.
Для рекламных кампаний не все покупатели передаются в рекламную платформу. Они сегментируются по определенным признакам на стороне data-поставщика например, "те, кто покупал категорию за X период с Y частотой" или "те, кто покупал категорию со стоимостью SKU выше Z руб."). Далее уже этот сегмент мобильных телефонов передается data-поставщиком в платформу и происходит создание рекламной кампании с таргетингом на этот сегмент. Только при условиях открутки на данных поставщика возможно замерить эффект онлайн-рекламы на офлайн-продажи.
Почему эффект чистый? Может быть, вы замерили не эффект рекламы, а сезонность или эффект скидки на полке, которая была в период кампании? Группа видевших испытывает на себе те же факторы, что и группа не видевших (то есть у них те же шансы увидеть промо/скидку, купить в сезон). Кроме того, обе группы, как мы помним, принадлежат одному и тому же сегменту покупателей в определенной сети за определенный период.
Можно пойти глубже.
Группы видевших и не видевших рекламу должны быть уравнены, чтобы потенциалы к покупке у 2-х групп были схожими. Стоит выровнять следующие показатели:
- пол
- возраст
- средний чек в категории за период
- время последней покупки бренда и т д.
Почему нельзя ограничиваться одним параметромO2O отчет (online to offline отчет) – отчет о влиянии онлайн-рекламной активности на офлайн-действия (обычно, офлайн-продажи). Исследуя продажи, вызванных рекламной активностью, мы не ограничиваемся метрикой sales lift.
Рассматриваем отчет как более широкое понятие и, кроме метрики sale lift, смотрим на CR сегмент. Кстати, замеряя эффективность сегментов, часто в отчетах получаем CR и sales lift зеркально противоположные: сегмент, у которого выше CR, имеет ниже sales lift. Это легко объяснить, т. к. сегмент с высоким CR имеет органически высокую конверсию и без воздействия рекламы.
Собирая O2O, считаем инкрементный ROI, обращаем внимание на динамику продаж между периодами, сезонность, поведение конкурентов (дают ли они скидки и проводят ли рекламные кампании параллельно). Настаиваем на использовании в одном флайте нескольких сегментов, а не одного, чтобы иметь возможность сравнить performance нескольких ЦА.
Это дает возможность рассматривать отчет как комплексное исследование, приносящее подтверждение или опровержение маркетинговых гипотез, выявлять инсайты, оптимизировать бюджеты на медийную рекламу, находя максимально эффективные форматы/УТП/аудитории/рекламные платформы и их сочетания.
Полная формулаМы обещали привести полную формулу расчета sales lift – выполняем обещание.