Как мы помогли «Лазуриту» увидеть в 3 раза больше дохода с рекламы

«Лазурит» — крупнейшая в России компания по производству и продаже корпусной и мягкой мебели. Основные мощности и главный офис находятся в Калининграде, розничная сеть охватывает более 500 салонов мебели в 170 городах России.

• 98% — доля электронных чеков
• 50% покупателей открывают свои e-чеки
• 6% клиентов, получивших промокод, использовали его для повторной покупки
• 4% подписываются на рассылку через e-чеки ежемесячно
• 45% — показатель ROPO. Измерение ROPO показало, что доход от онлайн-кампаний в офлайне в 3 раза больше, чем в онлайне

Проект по запуску электронных чеков занял 4 недели, но мы сотрудничаем с «Лазуритом» уже несколько лет. Собираем статистику по e-чекам, занимаемся ROPO-аналитикой.

Управленческая команда «Лазурита», ознакомившись с информацией по нашим кейсам в сегменте продажи мебели, где доля е-чеков достигла 96% (кейс «Асконы»), приняли решение тоже перейти с бумажных чеков на электронные.

Наш клиент сформулировал следующие цели проекта:

• нарастить повторные и дополнительные продажи, увеличить частоту покупок и размер среднего чека за счет механик персонализированного е-чека (промокоды, рекламные блоки, рекомендации и другие);
• повысить вовлеченность офлайн-покупателей во взаимодействие и покупки через диджитал-каналы и таким образом увеличить число омниклиентов;
• увеличить число подписчиков на рассылку и количество лояльных клиентов за счет контента и современного сервиса;
• сделать для своих покупателей процесс получения и хранения чеков более удобным, избавив их от бумажной версии, и внести посильный вклад в экологию;
• создать основу и инструмент для будущего ROPO-анализа.

Для бизнеса очень важно распределять рекламный бюджет только по тем каналам, которые приносят клиентов. Но сложность состоит в том, что маркетологи не могут оценить влияние онлайн-рекламы на офлайн-продажи, которые для розницы весьма значительны. ROPO-аналитика решает эту проблему, так как связывает интернет-трафик и офлайн-покупки.

Наш опыт и наши кейсы говорят о том, что 40-60% покупателей изучают и выбирают товары в интернете — мебель, одежду, технику. Потом они идут в розничные магазины и делают покупки там. Получается, что интернет-реклама напрямую влияет даже на тех, кто покупает в офлайн-магазине.

С помощью наших продуктов и технологии OMNI-идентификации iDentityUP мы сводим в одну систему идентификацию офлайн- и онлайн-касаний. Даже если покупатели не авторизовались на сайте, технология Upmetric сможет идентифицировать их на любых устройствах — как на мобильных, так и на десктопных, объединив все их касания с брендом в единый путь к покупке. Такой подход помогает оптимизировать ручные и автоматизированные рекламные кампании, точнее измерить ROMI, ДРР и другие показатели маркетинга, чтобы системно их улучшать.

В Upmetric мы используем персональные электронные чеки как первый шаг для запуска ROPO-аналитики, потому что они позволяют оцифровать офлайн-покупателей, а открытие таких чеков идентифицирует их аналогично логину на сайте.

С помощью ROPO-аналитики компания «Лазурит» планировала решить следующие задачи:

• начать собирать реальные, полные операционные метрики эффективности онлайн-рекламы (ДРР, ROMI, ROAS) с учетом офлайн-продаж,
• оценить влияние онлайн-рекламы на офлайн-продажи в мебельных салонах,
• построить максимально эффективные рекламные стратегии.

Мы собрали команду для реализации проекта: назначили опытного проджект-менеджера, ответственного за планирование и координацию всех этапов, привлекли интегратора и дизайнера.

Первоначально наш дизайнер разработал визуальное оформление чеков в соответствии с брендбуком компании. Текущий дизайн чеков разработан командой клиента.

Мы предложили и реализовали следующие функциональные блоки на основе целей и задач проекта:

Чтобы получить промокод на скидку при следующей покупке, покупателю нужно оставить свой электронный адрес. Таким образом, команда маркетинга «Лазурита» получила инструмент для сбора контактов для email-рассылок, которым пользуются 5% покупателей.

У «Лазурита» появилась новая бесплатная услуга: можно заказать дизайн-проект в 3D-формате. Это позволяет покупателям представить, как будет смотреться мебель у них дома. Наша команда оперативно реализовала этот блок и добавила его в чек.

В электронном чеке можно быстро менять баннеры, чтобы поддержать любые маркетинговые активности.

Такой блок позволяет измерить CSI (Customer Satisfaction Index) — показатель, который характеризует удовлетворенность покупателей товарами и обслуживанием компании.

Этот элемент чека реализован так: при нажатии на эмоджи для оценки появляется окошко с возможностью оставить отзыв.

Если оценка нейтральная или негативная, система перенаправит отзыв в отдел по работе с клиентами.

Если оценка положительная, покупателю предлагается оставить отзыв сразу на сайте.

Этот блок работает, когда покупатель заходит в e-чек с мобильного устройства. Кликнув на кнопку, можно скачать приложение и установить его на свой телефон. В приложении, как и на сайте, можно завести личный кабинет, делать покупки, узнавать про акции и т.д.

Специалисты «Лазурита» настроили передачу электронных чеков в наш контур для отправки клиенту. Мы настроили интеграции с провайдером по отправке электронных чеков и с CDP Mindbox через готовый плагин.

Когда покупатели «Лазурита» получают персонализированный электронный чек, в соответствии с ФЗ-54, мы не печатаем бумажный чек, повышая тем самым открываемость и интерактивные метрики электронного чека. Также мы отключили отправку обычных неперсонализированных чеков покупателям в ОФД, чтобы исключить дублирование. При этом процесс передачи данных о чеках в ОФД из кассы «Лазурита» остался неизменным.

Тестирование — важный шаг, чтобы убедиться, что всё налажено и правильно работает. Мы произвели отправку разных электронных чеков, а также всех вариаций данных и статуса клиента в тестовом режиме. Ошибок не выявили.

Положительный эффект от внедрения e-чеков во многом зависит от умения команд в магазинах доносить их преимущества. Важно, чтобы покупатели охотно соглашались получать электронные чеки вместо бумажных, открывали их и пользовались предложениями.

Поэтому мы провели обучение для сотрудников «Лазурита»:

• Подготовили скрипты и обучающую презентацию, чтобы максимизировать долю е-чеков и довести открываемость чеков (Open Rate) до 50%.
• Провели тренинги, научили продавцов и кассиров объяснять клиентам, почему компания перешла на е-чеки, подчеркивать их преимущества с точки зрения экологии, контента, персональных предложений.

Как уже было сказано выше, наши чеки нужны были в том числе для настройки ROPO-аналитики. После запуска электронных чеков с технологией идентификации IDentityUP мы настроили автоматическую выгрузку ROPO-данных в кабинет Яндекс.Метрики для оптимизации рекламных кампаний в Яндекс.Директе с учётом офлайн-продаж.

Команда «Лазурита» начала проектировать собственную систему сквозной аналитики и планировала использовать фид данных после её запуска. У Upmetric, в свою очередь, есть коробочная сквозная аналитика на базе решения Яндекс Datalens, и мы решили учесть бизнес-требования «Лазурита» в нашей дорожной карте.

Готовые коннекторы к рекламным кабинетам, системам веб-аналитики и сервисами колл-трекинга и чат-платформ

Подход Upmetric по построению сквозной аналитики отличается от того, как обычно реализованы аналитические системы, в которых маркетологи работают через онлайн-данные, учитывая касания с рекламой и сайтом, а офлайн-данные подтягиваются из программы лояльности. В этом и сложность — программа лояльности в магазине не позволяет охватить всех, оцифровать касания и связать с посещением сайта. Поэтому Upmetric формирует сбор данных для аналитики на 360°, начиная с офлайн-продаж, где у торговли основное количество покупателей, и добавляет онлайн-составляющую. Мы оцифровываем офлайн- и онлайн-касаний в единой цифровой замкнутой системе.

Мы предложили «Лазуриту» протестировать нашу систему аналитики. Так случилось, что в тот момент клиент столкнулся с первыми сложностями в самостоятельном построении аналитики. Компании нужны были время и ресурсы на подготовку коннекторов с рекламными кабинетами, call-трекингом, чат-платформой Jivo и другими системами. Также нужно было нанять команду, выстроить процессы. Возникла необходимость поддерживать базу знаний проекта на случай ухода сотрудника, ответственного за аналитику.

Подобные трудности встречаются достаточно часто, когда компании хотят разработать систему аналитики самостоятельно. По нашему опыту, помимо больших финансовых и временных затрат, бизнес в такой ситуации сталкивается и с другими сложностями:

• Пока вы занимаетесь внедрением, можно потерять деньги из-за неудачных рекламных кампаний, так как этот процесс занимает много времени.
• Даже после завершения проекта, система может работать с ошибками и не давать точных данных, поэтому бизнесу всегда нужно иметь ИТ-ресурс на исправление ошибок и поддержку.
• Так как задачи и требования бизнеса меняются, для совершенствования аналитики нужно сформировать дорожную карту развития и следовать ей. Часто при кастомной разработке знания концентрируются у отдельных сотрудников, и могут возникнуть сложности с масштабированием системы.

Поэтому мы предложили клиенту построить сквозную аналитику с помощью нашего решения. Мы подключили два рекламных кабинета Яндекс.Директ и передачу данных из Яндекс.Метрики. Выгрузили данные из «VK Рекламы» и автоматически добавили данные по офлайн-транзакциям — тут нам как раз пригодились накопленные данные по электронным чекам.

При настройке дашборда мы учитывали пожелания команды, запускающей контекстную и таргетированную рекламу для «Лазурита». Также специально для клиента мы настроили отдельный фильтр по типам кампаний, чтобы можно было оперативно отслеживать эффективность конкретной рекламы.

Скриншот таблицы типов рекламных кампаний

В итоге клиент получил решение, которое позволяло закрывать основные задачи по аналитике.

После запуска дашборда мы предложили команде «Лазурита» платную подписку на наш сервис сквозной аналитики. Клиент оценил расходы (временные и финансовые) на собственную разработку и, сравнив их с нашим предложением, отдал предпочтение системе Upmetric.

На момент запуска сервиса аналитики уже был достигнут показатель ROPO в 27% (на апрель 2024 — 38%). Это означает, что мы идентифицировали 38% чеков и связали их с просмотром сайта и рекламными переходами. Благодаря чему появилась возможность реально оценить вклад разных каналов в продажи магазина. Например, если сравнивать выручку от рекламных каналов и ROPO-выручку, то каналы в рознице приносят в 3 раза больше, чем в ecommerce, а значит, реальный эффект от расходов на маркетинг гораздо больше.

Такой подход помогает эффективно управлять бюджетом на разных уровнях и увеличивать омниканальную выручку магазина. ROPO-аналитика позволяет перераспределять деньги между разными рекламными кампаниями и каналами. Можно, например, перемещать средства между кампаниями в Яндекс.Директе или перенести в рекламный кабинет VK, если это более эффективно.

ROPO-аналитика также помогает синхронизировать KPI внешних подрядчиков с общей стратегией компании.

Компания «Лазурит» достаточно быстро перешла на экологичные электронные чеки. Благодаря этому ей удалось более эффективно анализировать покупательское поведение, увеличить повторные продажи через персонализированные промокоды.

Мы продолжаем проект и оказываем клиенту постоянную поддержку. Еженедельно проводим Zoom-встречи с менеджером, чтобы лично обсудить статус по развитию сквозной аналитики.

С момента запуска были дополнительно реализованы следующие инструменты аналитики:

• разделение показателей авансовой и итоговой выручки с учетом случаев возврата,
• диаграммы с показателем среднего чека (онлайн, офлайн, ROPO),
• фильтр с регионами кампаний Яндекс.Директа,
• отдельная сводная таблица по кампаниям только контекстной и таргетированной рекламы,
• обогащение ROPO-данными из чат-платформы Jivo.

В рамках развития системы сквозной аналитики для «Лазурита» мы запланировали:

• Запуск товарной аналитики. Это нужно, чтобы оценить, на какие товарные категории работают рекламные каналы, а на какие нет.
• Запуск ROPO-аналитики из мобильного приложения. Такое внедрение важно, чтобы понять, какой процент покупателей совершает покупки офлайн после сессий в мобильном приложении.
• Увеличение статистики ROPO за счет данных GA4 на 8%. По аналитике GA4 мы видим, что счетчик Google традиционно показывает больше сессий и Client ID, привязанных к чекам.