За 31 год на рынке автомобильный дилер «Рольф» прошел длинный путь развития. И сейчас — очередное время для поиска новых инструментов. Такую необходимость всей индустрии диктуют современные вызовы. Как именно компания борется за клиентов прямо сейчас, рассказал Максим Набока, Head of Digital «Рольф».
Сейчас сложное время и для импортеров, и для дилеров, и для покупателей. Спрос на автомобили снижается. Этому способствуют как геополитические факторы, так и падение потребительской способности.
Усугубляет ситуацию демографическая яма 1990–2000 годов. Наша целевая аудитория — люди в возрасте от 25 до 45 лет. Но сейчас эта аудитория уменьшается. А потому растет цена трафика.
Поэтому мы поняли — пора менять подход и ужесточать «борьбу» за каждого клиента, чтобы получать те же и даже лучшие результаты на сокращающейся аудитории. Нам нужно менять подход, уделять более пристальное внимание маркетингу и — особенно — аналитике.
Существует несколько источников трафика, на которые мы смотрим — Google Analytics, Яндекс Метрика и другие. Они аккумулируются в ClickHouse. Туда же подтягиваются данные CRM, из офлайна. Расходы трафика мы тянем из рекламных кампаний — онлайн-кабинетов.
Все это проходит через систему управления базами данных с открытым кодом PostgreSQL. С ее помощью можно создавать и хранить базы данных, работать с данными через запросы на языке SQL. Туда же включаются сведения из аналитического сервиса Calltouch о взаимодействиях на различных путях пользователя. Эта информация преобразуется в витрины веб-данных и финальную отчетность.
На текущий момент аналитика в автомобильной индустрии не самая совершенная. Как мы видим пользователя? Он переходит по целевому запросу, никаких взаимодействий с сайтом не совершает. Поэтому пользователь пропадает из нашего поля зрения до момента появления контракта в офлайне. Но при такой аналитике управлять маркетингом — все равно что ехать ночью на жигулях без тормозов и фонарей.
В поисках решения мы обратили внимание на смежные индустрии. Например, в e-commerce сильно прокачана история с показателем ROPO. Research Online Shopping Offline — что переводится как «изучение онлайн, покупка офлайн». ROPO-эффект — явление, когда люди находят информацию и сравнивают цены в интернете, прежде чем совершить покупку в физическом магазине.
Коллеги давно работают с перетеканием трафика из онлайна в офлайн и научились его анализировать. Есть множество исследований, которые подтверждают, что порядка 80–90% пользователей сперва изучают продукт онлайн, а завершают потребительский цикл офлайн.
Поговорим о решениях, которые позволяют оценить ROPO. Сначала перечислю методы, которые работают не очень хорошо:
Мы выбрали наиболее релевантный для нас инструмент — QR-коды.
Например, в дилерском центре на каждом подержанном автомобиле есть QR-код с ценником и дополнительной информацией. Будем честны, не все клиенты их сканируют — многие сразу подзывают продавца. Но те посетители дилерского центра, которые используют код, попадают на наш сайт — на карточку автомобиля с меткой. Благодаря этой метке мы можем размотать клубок всех посещений пользователя и узнать, из каких источников он к нам приходил.
В результате мы увидели, что порядка 30%, сканирующих QR-коды, уже были на наших сайтах, но при этом не взаимодействовали с нами в онлайне.
В этом помог инструмент Big Data от Calltouch, который позволяет отследить историю посещений веб-ресурсов по номеру телефона. Мы собрали контакты 42 246 покупателей, которые не проявились онлайн, и прогнали их через сервис Calltouch. Результаты — ниже.
30 885 человек попало к нам через объявления на классифайдах, 2 150 — через Яндекс и Google карты, 9 211 не оставили никакого цифрового следа, то есть, они пришли офлайн.
А еще мы посмотрели, как эти пользователи взаимодействовали с нашей платной онлайн-рекламой. Данные собирали по двум направлениям — автомобили с пробегом и новые автомобили Hyundai. Оказалось, что более 20% клиентов — неважно, хотели они купить новый автомобиль или нет — посещали сайт rolf-probeg.ru.
Хотелось бы заострить внимание на том, какое место занимают сайты в цепочке касаний. Основная доля трафика приходится на первое касание. При этом есть длинный хвост касаний там, где пользователи и аудитория разных сайтов пересекается друг с другом.
На вопрос, сколько людей приходит из офлайна, мы ответили, но продолжили исследование. Нас интересовало, как пользователи взаимодействуют с нашими ресурсами и после каких касаний совершают целевые действия — это заявка, звонок, создание рабочего листа.
Основная доля целевых действий приходится на первое касание с сайтом. При этом более 50% покупателей взаимодействуют с нашими ресурсами свыше пяти раз. Далее мы измерили время от первого касания до принятия решения.
Оказалось, 1–5 дней достаточно лишь 8% пользователей. Это говорит о том, что аудитория сейчас не готова приобретать автомобиль, поскольку это достаточно крупная и дорогая покупка, требующая более детального изучения. 97% посетителей наших дилерских центров нужно 91–100 дней для принятия решения о покупке.
Эти данные позволяют выстроить аналитику не от заявки до контракта, а гораздо детальнее. Теперь мы видим весь путь потребителя: от первого касания с сайтом, на который пользователь попал через объявление, до контакта офлайн. Это помогает строить более эффективную стратегию, правильно оценивать стоимость лидов, а также превращать разовых клиентов в постоянных за счет их интеграции в нашу экосистему с широким спектром возможностей.
Сразу скажу, еще не все реализовано, но мы уже понимаем, что нужно делать дальше. Основной вывод: если у вас большое количество людей в офлайне, которых вы не можете идентифицировать по трафику из предыдущих посещений, то это не значит, что покупатели странные, просто вы не разгадали, откуда именно они пришли. А для этого следует анализировать весь путь клиента.
Источник: https://vc.ru/marketing/720965-vyyti-iz-sumerek-kak-rolf-nahodit-klientov-kotorye-ne-proyavlyayutsya-onlayn
Хочу получать интересные новости блога
16 октября 2023
12 октября 2023
23 октября 2023
27 октября 2023
30 октября 2023
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных