[Etude de cas] L’effet ROPO est une réalité : en voici la preuve, chiffres à l’appui


 
Kézako?
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L’effet ROPO est une réalité : en voici la preuve, chiffres à l’appui

L’effet ROPO est une réalité : en voici la preuve, chiffres à l’appui

De nos jours, tous les marketers en sont informés: le online influence le offline. Et vice et versa.  Il est commun aujourd’hui que les consommateurs:

  • recherchent un point de vente sur Internet ou sur leur mobile avant de s’y rendre,
  • regardent en ligne si telle ou telle enseigne a bien le produit qu’ils s’apprêtent à aller acheter,
  • téléchargent des offres & promotions online pour les utiliser dans une boutique ensuite,
  • ou comparent les prix sur leur smartphone à l’intérieur même du magasin.

Ce phénomène multicanal, où le monde online s’entremêle avec le monde offline, a un nom; le ROPO. Qu’est-ce que l’effet ROPO? Research Online, Purchase Offline. Autrement dit, c’est la part de « retombées » de vos efforts online qui profitent au réseau offline.

Qu'est-ce que l'effet ROPO (Source: Google)

Bref, c’est le chiffre d’affaires que le responsable e-commerce génère en plus dans les magasins, mais qui ne se voit pas dans Google Analytics…

En 2011 déjà, Google publiait des études faites avec Ipsos concernant les effets du digital sur la distribution offline. Dans une de ses vidéos, Google présente des cas où la publicité en ligne a généré entre 1% et 3% de ventes additionnelles en magasin, avec un ROI pouvant aller jusqu’à 10 : 1.

Et effectivement, vous vous apprêtez à voir d’autres chiffres qui prouvent que le ROPO est une réalité… L’étude de cas d’aujourd’hui concerne une enseigne qui a « craqué » la formule, avec un simple compte Google Analytics. Il s’agit d’un site de e-commerce de niche (env. 100 000 VU/mois, 125k€ de CA mensuel), avec un réseau de magasins physiques (environ 10 sur le territoire Français). Ce billet relate leurs découvertes.

Comprendre les comportements multicanaux pour mieux les servir

> 1 visiteur ROPO sur 4 est on the go

Utilisez deux segments avancés Google Analytics:

  • les internautes ayant visité votre store locator
  • VS les autres…

… et commencez par comparer les chiffres dans le rapport d’audience mobile. Le proxy de l’analyse est que la visite des pages « Trouver son Point de Vente » manifeste un intérêt volontaire de se diriger vers un magasin (circuit offline).

Pour le site concerné dans cet article, le marchand y a découvert que les utilisateurs qui manifestaient une intention « offline » étaient plus mobiles que les autres (+43% smartphones).
DriveToStore_Mobile

 

Cette information nous permet de saisir qu’environ 1 visiteur ROPO sur 4 est on the go.

Gardez à l’esprit que les gérants de magasin doivent entrevoir le mobile comme une formidable opportunité pour leur business. 

Faites ce premier exercice pour votre business: il est important pour le retailer de savoir communiquer en s’adaptant au contexte du mobinaute (itinéraires, click to call, prise de RDV via une app ou directement sur le web…)

> Les taux de conversion e-commerce sont influencés par la couverture du réseau de magasins physiques

En approfondissant et en segmentant ses données Google Analytics, on peut y trouver de véritables trésors. Le tableau suivant compare les taux de conversion e-commerce entre les utilisateurs qui sont DANS la zone de chalandise d’un magasin, et ceux en DEHORS. Il ventile les résultats en fonction de la visite, ou non, du store locator du site (ici conservé comme proxy de l’intention de se rendre en point de vente).

TxConv_ZoneChalandise

> 3 typologies de clients, qui apparaissent très clairement

Apparaissent 3 personas évidents. Quelques analyses segmentées supplémentaires dans Google Analytics nous permettent de dresser un profil encore plus précis des visiteurs types:

  • Persona 1 : Urbain & nomade, proche d’un magasin, se sert du web comme un catalogue. Le taux de conversion inférieur à 1% est sensiblement plus bas que pour les deux autres typologies d’individus.
  • Persona 2 : Urbain, plus âgé que le persona 1, avec plus de probabilité d’avoir une famille à charge. Ses clients, bien qu’appartenant à la zone de chalandise du magasin, connaissent mieux la marque et préfèrent la simplicité du e-commerce (Taux de conversion 2,1x plus important).
  • Persona 3 : En dehors de la zone de chalandise d’un magasin, le client connait bien la marque et achète en ligne « par la force des choses » puisqu’il n’y a aucun magasin aux alentours (Taux de conversion le plus élevé, 2,1x plus important).

Fort de cette information, le marchand peut mieux orienter sa stratégie communication & promotionnelle. On peut par exemple imaginer des offres promotionnelles exclusives en fonction de chaque Persona:

  • une remise immédiate en magasin,
  • une livraison le jour même,
  • ou des frais de port offert…

En comprenant qui sont réellement ses clients, l’enseigne a pu adapter sa stratégie marketing pour coller vraiment aux besoins de ses clients.

Mesurer le profit financier que rapporte le digital au business offline

> Un processus en 3 étapes pour mettre un chiffre sur les effets ROPO

Quand on est responsable e-commerce, on veut connaitre son véritable impact -Online + Offline. Pas en visites. En € ! La méthode pour comprendre & mesurer l’effet ROPO comprend 3 étapes :

  1. Identifier & mesurer des signaux online
  2. … Les synthétiser dans un « multiplicateur ROPO »
  3. … qu’on rajoute ensuite dans son équation de profit.

> Tirez des benchmarks de ses campagnes passées pour poser 3 hypothèses dans le raisonnement

La bonne nouvelle, c’est que vous n’avez pas besoin de faire une grande étude Ipsos; vos outils classiques vous permettent vous aussi de mesurer la contribution « indirecte » du numérique au réseau physique. Il s’agit juste de quelques manipulations dans votre interface webanalytics, et d’un peu d’ingéniosité statistique.

Reprenez les résultats de vos précédentes campagnes de pub. Vous avez peut-être déjà fait du couponing? Des Adwords? Du Facebook Ads? Quoi que ce soit, cela vous donne une idées des « taux de succès » de chaque levier.

De ces expériences, tirez-en des proxies pour évaluer la contribution du ROPO:

  • Proxy 1 : le % de signaux qui se transforment en visite concrète,
  • Proxy 2 : leur taux de transformation en boutique,
  • Proxy 3 : leur panier moyen offline.

Par exemple, pour le site qui nous sert d’illustration, les hypothèses suivantes ont été émises sur la base de l’expérience des équipes marketing. Google Analytics indiquait que 80% des utilisateurs qui consultent le store locator étaient vraiment en recherche active d’un magasin : cela représentait un groupe de 20,2k utilisateurs uniques sur la période d’analyse.

  • Hypothèse #1 : 25% iront physiquement en magasin dans les 60 prochains jours
    soit 5k utilisateurs en tout
  • Hypothèse #2 & 3 : 35% réalisent un achat d’un panier moyen de 66€
    soit 1800 ventes dans le réseau de magasin, pour 
    une valeur estimée de 116,7k€

> Définir un coefficient multiplicateur ROPO : pour X ventes online, j’assiste X ventes offline

Une fois que vous avez calculé, à l’aide de vos hypothèses, le revenu offline qu’a généré vos efforts online, il ne vous reste plus qu’à en déduire un « multiplicateur ROPO » = [CA online / CA additionnel généré en magasin]. 

Ce multiplicateur vous permet de capitaliser sur votre connaissance, et de ne pas refaire sans cesse les calculs à chaque opération. Cela vous servira par exemple pour vos prévisions de ventes, ou pour anticiper/réévaluer les performances d’un levier.

Dans notre cas, en ramenant ces chiffres sur une base annuelle, l’entreprise a découvert la « vérité » suivante :

Toutes les 3 transactions en ligne, le site a directement assisté 1 vente en magasin, quelque part en France.

> Intégrer le multiplicateur ROPO dans le calcul de vos produits d’exploitation e-commerce

Vous avez tout ce qu’il vous faut : vous connaissez le CA additionnel offline apporté par le digital, et vous avez calculé votre « multiplicateur ROPO ». Avec ces informations, vous pouvez à présent considérer la « full value » de vos efforts et leur impact direct sur le compte de résultat. 

Comment « recalculer » son compte de résultat e-commerce pour y intégrer la performance ROPO? Tout se passe sur vos produits d’exploitation. Il suffit d’ajouter à chaque transaction  online ce que vous faites gagner en plus dans les magasins de votre réseau. Le calcul de votre marge intègre donc le « multiplicateur ROPO ».

  • Vision « E-commerce only » –> Marge totale = Transactions x Panier Moyen x Taux de marge
  • Vision « ROPO » –>Marge Totale ROPO = Transactions x Panier Moyen x Multiplicateur ROPO x Taux de Marge

Multiplicateur ROPO

Pour notre marchand, en réévaluant ainsi la contribution du digital à l’ensemble du réseau de point de vente, les profits attribués directement au web ont bondi de +39% avec cette nouvelle méthode de calcul. Après cette découverte, l’entreprise a doublé ses efforts « drive to store« , notamment sur mobile, pour développer une approche multicanale plus robuste, et harmonieusement intégrée.

Comment transformer l’effet ROPO en opportunité?

Nous vivons dans un monde multicanal pour le consommateur. Ces pourquoi les acteurs « brick & mortar » doivent redéfinir l’équation du profit e-business en y intégrant les effets ROPO.

Commencez par définir des KPI ROPO, et intégrez les dans votre tableau de bord. Ensuite, adaptez les stratégies marketing au phénomène ROPO. Par exemple, développez des contenus pour mettre en avant l’expérience magasin, en complément du web. Consolidez votre stratégie mobileAdaptez également vos stratégies de fidélisation, en vous posant les bonnes questions:

  • Comment faire vivre au client la même « expérience » entre le « on » et le « off »?
  • Comment rentabiliser votre clientèle en jouant sur les différents canaux?
  • Comment adapter la communication promo. en fonction des habitudes de chaque “persona”?

L’entrepreneur multicanal qui alignera ses décisions stratégiques aux usages on/off line de ses clients mettra toutes les chances de son côté pour tirer le meilleur parti du ROPO – Research Online, Purchase Offline.

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