ROPO : quelle performance pour quel coût ?
ROPO est un acronyme pour "Research Online, Purchase Offline". Le ROPO désigne un comportement d'achat, quand on se place du côté du consommateur. Vu du côté des responsables marketing ou commerciaux, le ROPO désigne la démarche d'utilisation d'Internet à des fins de création de trafic en point de vente physique.

La compréhension de ce phénomène est importante pour deux raisons :
- Attribuer la vente à la(aux) bonne(s) source(s).
- Optimiser des ventes et les allocations budgétaires.

Pour répondre à la problématique de l’attribution des ventes, il est primordial de réconcilier la donnée de navigation et la donnée CRM. L’enjeu est de taille, car il s’agit de bâtir un pont entre deux mondes cloisonnés : l’identité offline du consommateur, représentée par ses coordonnées (nom prénom, adresse postale, téléphone, e-mail..) et son identité digitale, matérialisée par des identifiants anonymes déposés lors de sa navigation (cookies), le tout en respectant la vie privée de l’internaute. De nombreux annonceurs s’équipent aujourd’hui d’une DMP (Data Management Platform) en espérant répondre à cette problématique de la réconciliation on/off, c’est l’une des solutions techniques existantes.

L’identification de l’origine de la vente est indispensable pour :
- mesurer les coûts d’acquisition,
- connaître le media de connexion à la marque,
- valider les investissements.

L’optimisation des ventes : L’idée est de générer des ventes supplémentaires et non de remplacer des ventes existantes. Le phénomène ROPO a pour objectif d’attirer des nouveaux clients ayant un comportement de consommation différent de vos clients habituels.
Pour accentuer le phénomène ROPO, il convient d’activer des leviers digitaux (Google Ads, Display, SEO…). Il est donc nécessaire d’allouer des budgets spécifiques ou de mener des arbitrages budgétaires (diminuer les budgets off-line). Ces actions pouvant avoir des impacts importants sur l’activité et la génération de Chiffre d’Affaires, il est primordial d’effectuer des expérimentations et d’avoir au préalable levé les contraintes techniques et construit les dispositifs de mesures.

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Data Science