Сквозная аналитика для ритейлеров: в чем особенности

Современные покупатели свободно переключаются между онлайн и офлайн пространством: сравнивают цены, читают отзывы и выбирают удобный способ покупки. Чтобы соответствовать новым потребительским привычкам, ритейлу приходится стирать границы между каналами продаж и создавать единую клиентскую экосистему.

Главная проблема в том, что продавцы не всегда могут определить, какие digital-каналы реально приводят клиентов в магазины. Решение — сквозная аналитика ритейла, которая соединяет онлайн- и офлайн-данные. Без такой аналитики для ритейлеров рекламный бюджет может тратиться впустую, с ней видно путь клиента и какие каналы генерируют продажи.

В статье рассмотрим технологии и особенности аналитики в ритейле, какие ошибки при внедрении можно совершить и как их избежать, чтобы добиться желаемого результата.

Специфика ритейл-аналитики

Ритейл существует в условиях, где границы между онлайн и офлайн стираются. Клиент видит рекламу на баннере в метро, изучает товар через мобильное приложение, сравнивает цены на сайте, но окончательное решение о покупке принимает у кассы в торговом центре.

Сложность кроется между цифровыми и физическими точками контакта. Инструменты веб-аналитики хорошо фиксируют онлайн-активность — клики, просмотры, время на сайте. Но когда покупатель переступает порог магазина, эта цепочка данных обрывается. Кассовые системы фиксируют факт покупки, но не отвечают на вопрос, что привело клиента в магазин, какие каналы повлияли на решение о покупке.

Остро стоит проблема идентификации. В digital-среде можно идентифицировать покупки через cookie, device ID или авторизацию. Но в офлайн эти механизмы перестают работать. Покупатель может без регистрации изучить товар на сайте, прийти в магазин без карты лояльности, расплатиться наличными и не оставить никаких контактных данных. В результате маркетологи получают разрозненные фрагменты информации, которые невозможно собрать в единую картину.

Поэтому мультиканальность создает проблемы аналитике в ритейле, поскольку система не может точно идентифицировать офлайн-покупки. Но современные технологии предлагают решения — такие платформы, как Upmetric, справляются с задачей и объединяют данные из разных каналов продаж.

Проблемы атрибуции при мультиканальности ритейла

Основная сложность мультиканальной аналитики заключается в том, что традиционные модели атрибуции, такие как Last Click, не учитывают офлайн-покупки. Если клиент совершает покупку в магазине после взаимодействия с несколькими рекламными каналами, эта конверсия не засчитывается ни одному из них. В результате маркетологи видят искаженную картину: все каналы выглядят неэффективными, хотя на самом деле они привели покупателя к решению.

Но проблема кроется не в самих моделях атрибуции — современные алгоритмы Data Driven атрибуции достаточно развиты. Главное препятствие — отсутствие единого идентификатора, который связывал бы онлайн-активность с офлайн-покупками.

Представьте ситуацию: покупатель изучает обзоры на товары в ВК, ставит лайки и сохраняет публикации, затем кликает на контекстную рекламу и просматривает карточки товаров на сайте, потом приходит в шоу-рум и совершает покупку. Для аналитической системы это три разных события без связи между собой.

Частично решить такую проблему можно через программы лояльности и персонализированные предложения, с которыми пользователь получает рекламные материалы, затем переходит по ссылкам на сайт, возможно, скачивает мобильное приложение бренда.

Также эффективное решение предлагает система аналитики на основе отправки электронных чеков, такая, как Upmetric. Е-чеки представляют собой «железный» идентификатор — телефон или email покупателя — и содержат полную информацию о покупке (состав чека, дату, сумму).

Когда пользователь получает электронный чек, система сопоставляет его офлайн-покупку с предыдущей онлайн-активностью. Если данные подтверждают, что это один и тот же человек, система объединяет информацию в единый цифровой профиль.

После этого можно переходить к атрибуции и применять разные модели для анализа:
  • Какие каналы привлекают новых клиентов.
  • Какие инструменты помогают продвигать покупателей по воронке.
  • Какие методы работают на повторные покупки.
Аналитика, которая связывает онлайн и офлайн
Получите полные данные о клиентском пути — 
от первого клика до повторных покупок.
Особенность проблем офлайн-ритейлеров заключается в принципиальном отличии от интернет-магазинов. Для онлайн-продаж достаточно отследить путь пользователя от первого касания до совершения транзакции на сайте. Офлайн-ритейлеры сталкиваются с гораздо более сложной задачей — им нужно связать цифровые взаимодействия с реальными покупками в магазине.

ROPO-эффект в ритейле: суть явления и его значимость

ROPO (Research Online, Purchase Offline) — это явление, когда клиент изучает товар в цифровой среде, но совершает покупку в физическом магазине. В современном ритейле этот эффект стал не исключением, а правилом. Например, покупатель может неделю сравнивать смартфоны на маркетплейсах, читать обзоры, но в итоге купить выбранную модель в офлайн-магазине, чтобы сразу проверить работу камеры.

Масштаб явления варьируется по товарным категориям: более значим для электроники, бытовой техники, строительных, отделочных материалов, товаров для дома и сада, одежды и косметики.
Обратный ROPO (Research Offline, Purchase Online) встречается реже, но тоже значим. Клиент может примерить одежду в магазине, а затем заказать ее дешевле в интернете. Особенно это характерно для категорий с большими ценовыми различиями между каналами.

Проблема в том, что стандартные системы аналитики не отображают влияния ROPO на маркетинг. Они фиксируют:
  • клики по рекламе, но не дают понять, привели ли они к покупке;
  • офлайн-продажи, но не покажут взаимосвязь: что их спровоцировало.
Поэтому ROPO в ритейле требует такого подхода к аналитике, где цифровые и физические точки контакта рассматриваются как части единой экосистемы.

Ключевые технологии и методы в сквозной аналитике для ритейла

Современные технологии позволяют обеспечить связь онлайн и офлайн данных, создать картину покупательского пути. В основе лежат ключевые компоненты: собрать данные, идентификация клиента, атрибутировать и проанализировать.

Идентификация клиента в ритейл

Главная техническая сложность — идентификация. Крайне трудно установить, какой именно пользователь из онлайн впоследствии пришел в физический магазин и совершил покупку. Без решения этой проблемы невозможно корректно атрибутировать офлайн-конверсии к онлайн-рекламе, что приводит к искаженному представлению об эффективности маркетинговых каналов.

В отличие от digital, где достаточно cookie или device ID, ритейл требует более надежных методов. Программы лояльности и CRM-системы связывают онлайн активность с офлайн покупками через телефон или email. Но их охват ограничен – не все покупатели готовы регистрироваться. На помощь приходят альтернативные технологии:

  • Мобильные приложения с геолокацией фиксируют не только покупки, но и перемещения по магазину.
  • Электронные чеки в аналитике (как в решениях Upmetric) позволяют идентифицировать большую часть покупателей.
  • Wi-Fi аналитика отслеживает поведение посетителей в торговых залах без необходимости установки приложений.
  • POS-система (автоматизированная кассовая зона) принимает платежи, учитывает товар, анализирует продажи и интегрируется с учётными системами.

Методы измерения ROPO-эффекта

Измерение ROPO требует особого подхода. Традиционные цифровые метрики могут не сработать, поэтому рекомендуем использовать комбинацию методов:
  • Электронные чеки с привязкой к цифровым сессиям позволяют установить прямую связь между просмотром товара онлайн и последующей покупкой в магазине.
  • Некоторые сети внедряют QR-коды в POS-материалы — клиент сканирует код после онлайн исследования, это создаёт явную связь между каналами.
  • Географическое тестирование включает настройку геотаргетинга в поисковой рекламе с анализом офлайн-продаж в выбранных локациях для оценки влияния digital-кампаний.

Аналитика и визуализация

Эффективная аналитика требует не только сбора данных, но и их грамотной визуализации. Просто накопить информацию и идентифицировать пользователей — только половина дела. Настоящая ценность появляется, когда сложные данные преобразуются в понятные инсайты, которые можно интерпретировать и использовать.

В Upmetric подход к созданию аналитических решений начинается с глубокого понимания потребностей клиента. Перед разработкой дашбордов и отчетов аналитики проводят детальные обсуждения с командой заказчика: выясняется, какие именно данные нужны клиенту и как он будет их использовать.

Например, при создании ROPO-дашборда специалисты Upmetric учитывают необходимость сравнения ключевых метрик. Такой дашборд может показывать стоимость конверсии по разным каналам в двух вариантах: с учетом офлайн-продаж и без них. Это позволяет наглядно увидеть, какие каналы действительно приводят покупателей в магазины. В результате клиент получает не просто набор графиков и цифр, а полноценный инструмент для принятия решений.
Свяжите онлайн-рекламу с офлайн-продажами
Подключите ROPO-аналитику Upmetric, чтобы понимать, какие рекламные кампании приводят клиентов в ваши магазины.

Шаги по внедрению сквозной аналитики в ритейле

Внедрение сквозной аналитики требует системного подхода и интеграции данных в ритейле. Начинать нужно с аудита существующей инфраструктуры. Большинство ритейлеров обнаруживают, что их данные разрознены между различными системами: CRM, POS-терминалами, платформами интернет-маркетинга, мобильными приложениями.

Первый этап внедрения аналитики — составление полной карты данных с указанием, где и в каком формате хранится каждая информация.

Создание единого профиля клиента в ритейле — фундамент для дальнейшей работы. В ритейле это сложнее, чем в digital, так как требуется объединить онлайн-идентификаторы (cookie, device ID), офлайн-идентификаторы (номера карт лояльности, телефоны из чеков), транзакционные данные (историю покупок).

Стоит уделить внимание внедрению системы электронных чеков. Решения типа Upmetric позволяют не только соблюдать требования ФЗ-54, но и получать ценные данные. Через привязку номера телефона к покупке можно идентифицировать значительной части клиентов, что невозможно при использовании только программ лояльности.

Настройка моделей атрибуции — следующий критически важный этап. Для ритейла не подходят стандартные digital-модели. Нужно учитывать временной лаг между онлайн-взаимодействием и офлайн-покупкой, значимость каналов на разных этапах воронки, особенности ROPO-эффекта для определенных товарных категорий.

Разработка дашбордов должна начинаться с определения ключевых метрик для каждого отдела:
  • Для маркетинга — ROI по каналам с учетом ROPO.
  • Для мерчандайзинга — конверсия по зонам магазина.
  • Для категорийных менеджеров — эффективность промоакций.
Обучение команды часто становится самым сложным этапом, так как нужно изменить подход к принятию решений.

План мероприятий по настройке аналитики для ритейла, может выглядеть так:
  1. Пилот в двух-трёх магазинах.
  2. Анализ результатов и корректировка системы.
  3. Масштабирование на всю сеть.
  4. Постоянный мониторинг и донастройка.

Типичные ошибки внедрения сквозной аналитики в ритейле

Внедрение сквозной аналитики — сложный процесс, и многие ритейлеры сталкиваются со сложностями при настройке аналитики.
1
Отсутствие стратегии перед внедрением технологий
Часто компании начинают с покупки дорогой IT-системы, не уточнив, какие бизнес-задачи она должна решать. В результате получают красивый дашборд с бесполезными метриками.
2
Разрозненность систем учета
Данные хранятся в разных системах — POS, ERP, CRM. Каждая система работает по-своему, и объединить их без потерь — сложная техническая задача.
3
Проблемы с качеством данных
При интеграции выясняются ошибки, например, 30% чеков не содержат номеров телефонов, в CRM дублируются профили клиентов, POS-система и сайт используют разные коды товаров.
4
Трудности идентификации клиентов
В digital — cookie и device ID, в офлайне — номера телефонов из чеков или карты лояльности. Связать эти данные без потерь — основная техническая сложность.
5
Неправильный выбор модели атрибуции
Digital-модели не учитывают влияние онлайн-каналов на офлайн-продажи.
6
Непонимание ROPO-эффекта или нехватка экспертизы
Маркетологи оценивают эффективность по онлайн-конверсиям без учёта влияния digital-каналов на офлайн-продажи. Сотрудники не всегда понимают, как работать с омниканальной аналитикой.
7
Ошибки интеграции систем
Попытки объединить системы без технической экспертизы приводят к потере части данных, некорректным сопоставлениям.
Как минимизировать риски от проблем аналитики в ритейле:
  • Стандартизируйте форматы данных перед интеграцией.
  • Начинайте с пилота в двух-трёх магазинах.
  • Назначьте ответственного и обучайте команду.
  • Используйте готовые решения, например, Upmetric для электронных чеков.
  • Постоянно сверяйте данные аналитики с реальными продажами.

Тренды и будущее аналитики в ритейле

Искусственный интеллект
Современные AI в ритейл аналитике уже не просто обрабатывают данные, а прогнозируют поведение покупателей. Например, системы на базе машинного обучения могут предсказать вероятность ROPO-сценария для конкретного товара или оптимальный момент для персонального предложения.

Персонализация
Объединение данных из онлайн и офлайн-каналов позволяет создавать персонализированные пути клиента. Уже сейчас появляются решения, которые в реальном времени адаптируют ценовые предложения под историю покупок клиента, корректируют ассортимент в конкретном магазине под предпочтения местных покупателей и меняют контент в мобильном приложении в зависимости от стадии покупательского цикла.

От мультиканальной аналитики в ритейле к омниканальности
Концепция взаимодействия с клиентом трансформируется от мультиканальности к омниканальности. Разница принципиальна: мультиканальность означает просто наличие разных точек контакта, омниканальность подразумевает их бесшовную интеграцию. Передовые ритейлеры уже внедряют системы, где клиент может сделать заказ через голосового помощника, изменить его в приложении по дороге в магазин, получить персонализированные рекомендации при входе в торговый зал благодаря геолокации и оплатить покупку с помощью Face ID без телефона или карты.

Развитие электронных чеков
Особую роль начинают играть электронные чеки, которые превращаются из формальности в мощный аналитический инструмент. Современные решения, такие как Upmetric, позволяют автоматически привязывать более 90% покупок к клиентским профилям, интегрировать данные чеков с системами управления запасами в реальном времени и мгновенно оценивать эффективность мерчандайзинга.

Примеры успешного использования сквозной аналитики в ритейле

Реальные кейсы внедрения сквозной аналитики Upmetric показывают, как это работает на практике.

Кейс SuperStep

Розничная сеть обуви SuperStep внедрила персонализированные электронные чеки для усиления маркетинговых коммуникаций с покупателями. Решение позволило не только перевести 92% чеков в цифровой формат, но и создать новый канал взаимодействия с клиентами.

Каждый электронный чек превратился в маркетинговый инструмент — с промокодами на следующую покупку, возможностью оставить отзыв и приглашением в программу лояльности. Разработали систему напоминаний о неиспользованных промокодах, что увеличило конверсию в повторные покупки на 50%.

Интеграция с новой кассовой системой Set Retail прошла без остановки бизнес-процессов. Одновременно запустили сквозную аналитику, которая выявила 15% продаж по схеме ROPO.
SuperStep развивает систему дальше, добавляет аналитику для мобильного приложения и углубленную аналитику по товарным категориям.
Кейс мебельной сети «Лазурит»

Российский производитель мебели «Лазурит» перешёл на персонализированные электронные чеки и превратил их в эффективный маркетинговый инструмент. 98% чеков теперь отправляются в цифровом формате, при этом половина покупателей открывают полученные e-чеки.

В работе уделили внимание аналитике ROPO-продаж, которая выявила интересную закономерность: 45% клиентов сначала изучают мебель онлайн, а затем совершают покупку в офлайн-магазине. При этом доход от таких «гибридных» продаж оказался в три раза выше, чем от простых онлайн-заказов. Это открытие позволило «Лазуриту» значительно оптимизировать рекламные бюджеты.

Ключевым элементом успеха стали персонализированные промокоды в электронных чеках — 6% покупателей воспользовались ими для повторных покупок. Дополнительно 4% клиентов ежемесячно подписывались на рассылку через этот канал коммуникации. Интерактивные функции чеков, такие как заказ 3D-дизайн проекта и оставление отзывов, значительно повысили вовлеченность покупателей.

Заключение и практические рекомендации

Связь онлайн и офлайн-продаж превратилась в необходимый инструмент для принятия обоснованных решений в ритейле. Возможность видеть полный путь клиента от первого касания до покупки позволяет по-новому оценивать эффективность маркетинга, мерчандайзинга и работы магазинов.

Чтобы внедрить сквозную аналитику в ритейл, начните со следующих шагов:

  1. Оцените текущее состояние данных в компании.
  2. Определите важные ключевые метрики.
  3. Рассмотрите варианты интеграции существующих систем (CRM, POS, аналитических платформ).

Если вам нужна помощь в оценке потенциала сквозной аналитики для бизнеса, специалисты Upmetric предложат варианты реализации проекта.