V aprilu smo skupaj z Big Bang-om, največjim slovenskim trgovcem v segmentu zabavne elektronike predstavili rezultate integracije napredne analitike v marketingu.
Tako kot se spreminja potrošnik, se spreminja tudi trgovina. Več kot 80 odstotkov kupcev išče informacije na spletu, v nekaterih kategorijah, ki jih pokriva Big Bang, pa ta delež presega 90 odstotkov.
Na podlagi teh in še drugih podatkov je Big Bang razvili nov poslovni model, ki združuje fizično trgovino in splet. Na sama prodajna mesta so postavili tako imenovane Info točke, kjer kupca izobražujejo preko Pomočnika za izbiro televizorjev in mu ponujajo dodatno ponudbo modelov, ki fizično niso na zalogi – govorimo o razširjeni ali longtail ponudbi. Vedno več kupcev želi potrditev svoje odločitve. Ni jim torej dovolj strokovno svetovanje prodajnega osebja, iščejo potrditev svojega izbora. Pomočnik za izbiro televizorja kupca vodi skozi 4 preproste korake, ter mu na koncu ponudi 4 modele po njegovem izboru. Segmentirali so tudi ponudbo izdelkov. Večje trgovine imajo razstavljenih 88 modelov različnih televizorjev, medtem ko je na spletu objavljenih 170 različnih modelov. Kupci lahko izbirajo med razširjeno ponudbo in tako najdejo primeren televizor zase.
Za spletne kupce je Big Bang razvili Click & Collect sistem (Izberi in Prevzemi v Big Bangu). Tako tudi spletnim kupcem omogočajo prevzem na 16-ih lokacijah, jim nudijo možnost nakupa na kredit in jim hkrati ponudijo komplementarne produkte.
Zelo velik poudarek v Big Bangu dajejo tudi izobraževanju. Vsebine so na spletu predstavljene na Info portalu, kjer pripravljajo članke vezane na nove tehnologije, hkrati pa v lastni produkciji snemajo YouTube filme, ki razlagajo uporabnost teh tehnologij. Vsebine so iste tako na spletu, v fizični trgovinah in v vseh marketinških materialih.
Kako vse to spremljamo, merimo, nadgrajujemo, razvijamo?
Marketing ni bil nikoli preprost. Z eksplozijo digitalnega marketinga je postal še bolj zapleten. Ogromen nabor različnih spletnih strani, aplikacij, možnosti oglaševanja, družbenih medijev in drugih trženjskih kanalov nam preprosto ne pomaga pri razumevanju potrošnikov.
Postavitev sistema za merjenje učinkovitosti marketinga na Big Bangu ni bil nobena izjema. Zelo hitro smo spoznali nekatera dejstva, ki verjetno vplivajo na celotno digitalno okolje v Sloveniji. Digitalno okolje je dejansko kompleksno. V Big Bangu več kot 66 odstotkov spletnih konverzij vsebuje več kot en digitalni kanal. Samo v zadnjih šestih mesecih smo našteli več kot 1.300 različnih nakupnih poti. To kaže, da so nakupne odločitve iz dneva v dan bolj kompleksne. Kljub temu prodaja v spletni trgovini še vedno predstavlja samo nekaj odstotkov celotne prodaje. Večina ljudi torej kupuje v fizičnih trgovinah. In da je situacija za splet še slabša – samo 1 odstotek uporabnikov, ki na spletu prične nakup (doda izdelek v košarico), nakup tudi zaključi. Kakšen je torej pomen spletne analitike?
Namen spletne analitike ni zbiranje podatkov temveč izgradnja podpornega sistema za določanje tako v digitalnem kot v realnem svetu. Pri gradnji sistema napredne analitike moramo kot prvo spremljati celotni odločitveni proces potrošnika (zbiranje in merjenje pravilnih podatkov), kot drugo pravilno razumeti potrošnike (interpretacija podatkov) in kot tretje pravilno razumeti atribucijo med različnimi kanali.
Ja vem, naše potrošnike vsi poznamo. Popolnoma nam je jasno kakšen je njihov odločitveni proces. Pa nam je res? Pri Big Bangu se je izkazalo, da tipičen odločitveni proces poteka preko treh različnih naprav, osmih kanalov in 17ih trgovin. Le redki potrošniki vedno sledijo istemu vzorcu in za odločitev o nakupu vedno uporabijo isti kanal in nakup vedno opravijo v eni in isti trgovini. Da bi v kasnejših fazah pravilno razumeli pomen različnih naprav, kanalov in trgovin smo že v fazi načrtovanja postavili sistem večkanalne (multichannel) atribucije. Glede na zgoraj opisani odločitveni proces potrošnikov smo vzpostavili atribucijo preko različnih naprav (accross multiple screens), digitalnih kanalov (across digital channels) in iz spleta v fizične trgovine (online 2 offline).
Z vzpostavljenim atribucijskim modelom smo se lotili definicije vseh stičnih točk med blagovno znamko in potrošnikom skozi celoten odločitveni proces. Za vsako izmed stičnih točk smo definirali osem osnovnih dimenzij, ki to stično točko razlikujejo od ostalih. V vsaki točki smo na podali ABO modela določili metrike, ki definirajo kako potrošnike v to točko pridobivamo, kako se potrošniki v tej točki obnašajo in kakšni so rezultati te stične točke. Vsaka od omenjenih faz je nadalje definirana s cilji, ključnimi kazalniki uspeha in tipičnimi segmenti uporabnikov.
Na podlagi vseh stičnih točk smo vzpostavili sistem metrik, ki zajema spremljanje podatkov na 20 poddomenah in 45 profilih. Implementiran je bil Google Tag manager z naprednimi metodami spremljanja potrošnikov, Google Analytics eCommerce z več kot 20.000 izdelki, spremlja pa se tudi uporaba 16ih Info točk postavljenih v trgovinah Big Bang po celi Sloveniji.
Vse to nam omogoča dostop do izredno zanimivih podatkov. Tako smo naprimer ugotovili, da so uporabniki, ki dostopajo do Big Banga preko mobilnih telefonov v povprečju starejši od uporabnikov na računalnikih. Hitro nam je padlo v oči, da je stopnja konverzije na mobilnih telefonih 3x nižja kot na računalnikih, vendar je poglobljena analiza pokazala logičen vzrok za tako obnašanje potrošnikov. Večina potrošnikov na mobilnih telefonih namreč išče vsebino povezano s prodajnimi mesti (lokacije), akcijami in Info portalom. Njihov namen že v osnovi torej ni nakup.
Vsi ti podatki so zanimivi, ampak kot rečeno, namen napredne analitike ni spremljanje podatkov temveč izgradnja odločitvenega sistema. Želeli smo torej izvedeti kako potrošniki prehajajo med različnimi kanali in napravami, kakšno je število interakcij pred nakupom in koliko časa traja odločitveni proces potrošnika.
Za ta namen smo vse metrike organizirali v framework, ki potrošnike razdeli v tri glavne faze odločitvenega procesa – opazovanje, razmišljanje in akcijo. V prvi fazi (opazovanje oz. see) se nahajajo vsi potrošniki, ki uporabljajo naše ali sorodne izdelke. V drugi fazi (razmišljanje oz. think) so vsi potrošniki, ki uporabljajo izdelke in razmišljajo o nakupu novega. V tretji fazi (akcija oz. do) so vsi potrošniki, ki so v tem trenutku pripravljeni iz denarnice potegniti kreditno kartico in opraviti nakup. Na podlagi tega sistema smo lažje segmentirali tudi vse ostale dimenzije, med drugimi tudi ključne kazalnike uspeha.
Prav ključni kazalniki uspeha, povzeti po stičnih točkah in segmentirani glede na framework, dajejo eno izmed najboljših analiz v sklopu merjenja učinkovitosti marketinga. Vsaka akcija, ki jo potrošnik opravi v svojem odločitvenem procesu se veže na kanal, ki je do akcije pripeljal. Tako lahko iz vseh zbranih podatkov vidimo kateri kanali so bolj učinkoviti v začetnih fazah odločitvenega procesa, kateri v sredini in kateri v zaključnih fazah. Ta vpogled nam daje osnovo za optimizacijo marketinških aktivnosti.
Sistem napredne analitike zasnovan na osnovi odločitvenega procesa potrošnika gre še korak dlje. Na podlagi zbranih podatkov lahko optimiziramo vsebine na Big Bang Info portalu. Na podlagi spremljanja vedenja potrošnikov na Info točkah v trgovinah lahko beležimo trende in preference potrošnikov glede na mesta v Sloveniji. In ne nazadnje na podlagi vedenja potrošnikov na spletu, v kombinaciji s podatki iz fizičnih lokacij lahko prilagodimo ponudbo v vsaki od trgovin glede na trende regije. Možnosti za implementacijo sprememb, ki jih narekuje napredna analitika je še ogromno. V Big Bangu smo verjetno šele pričeli s spremembami in čaka nas še veliko dela.
In za konec. Marketing tudi danes ni preprost, vendar nam napredna analitika omogoča, da potrošnike razumemo bolje kot kadarkoli in da s tem svoj marketing optimiziramo in naredimo učinkovitejši.