11,8K подписчиков

Как настройка передачи данных из офлайна помогла крупному магазину одежды и обуви повысить продажи в онлайне и офлайне

233 прочитали
Рассказываем, как настроить аналитику, если пользователи изучают ассортимент магазина онлайн, а потом покупают вещи в офлайне.

Рассказываем, как настроить аналитику, если пользователи изучают ассортимент магазина онлайн, а потом покупают вещи в офлайне.

О клиенте

Мультибрендовый магазин одежды и обуви lady & gentleman CITY — это интернет-магазин и сеть из розничных магазинов в 15 городах России.

В ассортименте представлено более 150 мировых брендов, а коллекции подбирались с учетом потребностей российской аудитории и с упором на элегантность и высокое качество.

Задача

Путь пользователя у магазина lady & gentleman CITY неразрывно связан с онлайном. У компании была гипотеза, что покупатели изучают ассортимент онлайн, а затем идут в ближайший магазин пощупать и примерить вещи вживую. Но как именно влияет онлайн на офлайн, сколько приносит денег и как пользователи переключаются между каналами, было непонятно. Поэтому определили две задачи:

  1. Оценить влияние инструментов онлайн-маркетинга на продажи в рознице.
  2. Оптимизировать кампании не только на онлайн-, но и на офлайн-покупки.
Рассказываем, как настроить аналитику, если пользователи изучают ассортимент магазина онлайн, а потом покупают вещи в офлайне.-2

Решение

Настроили передачу по целям офлайн- и онлайн-продаж и подготовили две кампании, разделив трафик через A/B-тестирование:

1. Кампания A — действующая кампания по Cмарт-баннерам с оптимизацией на ecommerce-цель «Покупка».

2. Кампания B — это копия кампании A с оптимизацией по двум целям: ecommerce-цель «Покупка» и новая офлайн-цель «Заказ оплачен».

Рассказываем, как настроить аналитику, если пользователи изучают ассортимент магазина онлайн, а потом покупают вещи в офлайне.-3
Рассказываем, как настроить аналитику, если пользователи изучают ассортимент магазина онлайн, а потом покупают вещи в офлайне.-4

Результат

В первую неделю результаты кампании B (с оптимизацией на онлайн и офлайн) давали результат хуже, чем у кампании A. Связано это с тем, что кампания A уже была обучена до запуска теста, а кампания B только начала обучаться. Но потом результаты стали улучшаться, и за месяц эксперимента кампания B получила лучший показатель ДРР и больше достижений целей по более низкой CPA.

Такого эффекта удалось достичь и потому, что алгоритмы стали получать данные по конверсиям посетителей, которые делали покупки в офлайн-магазине, но ранее видели рекламу в интернете. Благодаря этому реклама стала чаще показываться людям, которые имеют больший шанс дойти до магазина и совершить там покупку.

Офлайн-продажи: CPA новой кампании с оптимизацией на онлайн- и офлайн-продажи оказалась на 32% ниже, чем у старой с оптимизацией только на онлайн-продажи, а достижений цели у новой на 20% больше, чем у старой.

Рассказываем, как настроить аналитику, если пользователи изучают ассортимент магазина онлайн, а потом покупают вещи в офлайне.-5

Онлайн-продажи: CPA новой кампании с оптимизацией на онлайн- и офлайн-продажи оказалась на 35% ниже, чем у старой с оптимизацией только на онлайн-продажи, а достижений цели у новой на 24% больше, чем у старой.

Рассказываем, как настроить аналитику, если пользователи изучают ассортимент магазина онлайн, а потом покупают вещи в офлайне.-6
Рассказываем, как настроить аналитику, если пользователи изучают ассортимент магазина онлайн, а потом покупают вещи в офлайне.-7

Механика

Узнайте больше про настройку и передачу данных из офлайна на вебинаре Яндекса «Данные о конверсиях из офлайна: способы передачи и варианты использования».