Als online marketeers zijn we goed verwend met alle beschikbare data. Maar online campagnes kunnen ook gericht zijn ter promotie van offline conversies. Waar je online goed kunt herleiden waar een bezoekers die klant wordt vandaan is gekomen, is dat van online naar offline een stuk moeilijker. In dit blog wil ik dan ook vijf mogelijke oplossingen voor dit vraagstuk behandelen.

Online meten we veelal op basis van cookies, om te kunnen herleiden waar een bezoeker vandaan is komen tot aan de kosten per klik voor een specifiek zoekwoord. Zodra iemand de bestelling online heeft afgerond kan deze conversie worden toegeschreven aan een campagne of bepaalde bron. Zodra dit afronden van een bestelling in de fysieke winkel gebeuren zal is het lastig om deze aan een specifieke campagne toe te wijzen. Maar wanneer je een marketing campagne wilt optimaliseren is het wel zo handig om te weten wat een positieve bijdrage heeft gehad en wat juist niet. Om de voorbeelden wat gemakkelijker te maken stellen we ons voor dat we hier willen bekijken hoe goed online campagnes voor een autodealer in Arnhem renderen. Wat we dus willen weten is:

1. Leveren online campagnes klanten op?
2. Wat voor producten met welke orderwaarde kopen deze klanten?
3. Wat heeft een conversie gekost?

Unieke coupons of kortingscodes

Waar online de cookie de unieke code bevat om de herkomst te herleiden is dat offline ook mogelijk met een specifieke coupon of kortingscode. Je zou in ons voorbeeld kunnen denken aan een coupon voor een proefrit voor een speciale uitvoering van het nieuwste sportmodel. Vraag in de showroom naar de coupon en noteer de unieke code in je CRM systeem. Als deze potentiële klant uiteindelijk overgaat tot een verkoop dan kun je deze toeschrijven aan deze code. Om deze code te herleiden naar de verkeersbron of campagne is in Google Analytics wel wat extra informatie nodig.

In dit voorbeeld zou je kunnen stellen dat er een speciaal event met de unieke code wordt ingeladen. Middels event tracking kun je vervolgens terug vinden waar deze code oorspronkelijk vandaan is gekomen. Het grootste voordeel van deze methode is dat je vrij nauwkeurig kunt achterhalen waar een bezoeker vandaan is gekomen. Een nadeel is dat je naast wat technische kennis ook je dagelijkse workflow wat moet aanpassen.

Profielen of klantpas

Een tweede mogelijkheid is de potentiële klant een online profiel te laten aanmaken. Je zou eenvoudig kunnen denken aan het aanmaken van een profiel voor kortingen en nieuwsupdates. In ons voorstel kun je door middel van een profiel kunnen denken aan het samenstellen van verschillende opties of kunnen bieden op een occasion. Of wat te denken van het laatste nieuws over een automerk of speciale aanbiedingen voor vaste klanten. Zodra iemand iets offline gaat kopen vraag je eenvoudigweg naar de username of klantpas en is het weer zaak te registreren welk uniek veld tot een conversie is overgegaan.

Ook hiervoor geldt dat deze validatie ook in Google Analytics terug moet komen. Een nadeel aan deze methode is dat je een behoorlijk grote handeling verwacht van mensen., namelijk het aanmelden of aanmaken van een profiel. Waarschijnlijk zal een groot deel van de mensen, zeker nieuwe bezoekers, niet overgaan tot een dergelijke handeling. Daar dien je dan natuurlijk wel rekening mee te houden bij het analyseren van de uiteindelijke data.

Afspraak maken

Een afspraak maken voor een testrit is geen hele rare vraag aan een potentiële klant van een autobedrijf. Als je hiervoor een contactformulier gebruikt dan is het zeer eenvoudig te herleiden waar iemand vandaan is gekomen. Zorg dat je tracking hebt ingesteld na het voltooien van deze actie. Nu is het alleen zaak de resultaten van de afspraak ook bij te gaan houden. Heeft deze afspraak geleid tot een verkochte auto? Zo ja, dan dienen we in het CRM systeem weer een vinkje bij deze specifieke contactaanvraag te zetten. Voor telefonische afspraken zijn er ook mogelijkheden om deze door te meten. Wellicht wat omslachtiger, maar het is mogelijk om voor bezoekers van een bepaalde verkeersbron een uniek telefoonnummer te tonen. Zo zou je voor bezoekers uit Google Ads een apart telefoonnummer kunnen tonen dan bezoekers die vanuit Facebook kwamen. Nu is het wederom wel weer essentieel om bij te houden welk telefoonnummer uiteindelijk een klant heeft opgeleverd.

Bijhouden producttypes

Deze methode is minder accuraat en zal je dus minder gemakkelijk in staat stellen te vertellen welke campagne nu precies tot betere prestaties leidt. Stel onze autodealer verkoopt winterbanden van diverse merken en adverteert in Google Ads op deze bandenmerken. Je zou kunnen stellen dat wanneer er een mate van invloed is geweest wanneer in een specifieke periode veel meer bezoekers vanuit de Michelin campagne in Ads zijn geweest en juist dit merk beter heeft verkocht in de winkel.

Stel onze autodealer heeft meerdere vestigingen dan is het klassieke tellen van bezoekers in de showroom ook mogelijk. Leg de cijfers van dit tellen naast de Google Ads bezoekcijfers en probeer patronen te ontdekken. Zodra je dit hebt gevonden kun je met een bepaalde zekerheid zeggen wat de bijdrage van deze campagne is geweest. Zoals ik al aangaf is het erg lastig om hiermee precieze optimalisaties in een Google Ads campagne te doen. Zeker wanneer je meerdere campagnes op diverse kanalen hebt lopen is de invloed nog moeilijker te herleiden. Echter met een goede data analyse kan je wellicht wel tot interessante en nuttige inzichten komen.

Vragen aan klanten

De laatste is de minst nauwkeurige methode, maar ook deze kan erg interessante inzichten geven. Wanneer iemand in onze showroom afrekent voor zijn nieuwe setje banden is het prima om eens te vragen hoe ze bij je winkel terecht zijn gekomen. Veel mensen zullen het niet meer weten, maar van diegene die wel antwoord kunnen geven heb je uiteindelijk interessante marketing inzichten.

Importeren in Google Ads

Eventueel kun je zelfs bepaalde gegevens van bovenstaande methodes importeren in Google Ads. Hoe je dit doet lees je hier.