Rozbieżności w bazach SKU, brak zgody użytkowników na śledzenie lokalizacji oraz silosy organizacyjne między marketingiem a retailem.
Efekt ROPO w praktyce – jak śledzić i monetyzować ścieżkę Research Online Purchase Offline?
- Ostatnia aktualizacja: 18 kwietnia, 2025
Spis treści
Czym jest efekt ROPO (Research Online Purchase Offline) i dlaczego zyskuje na znaczeniu?
Definicja i przykłady B2C
Efekt ROPO (Research Online Purchase Offline) to zjawisko, w którym konsumenci szukają informacji o produktach w internecie. Następnie finalizują zakup w sklepie stacjonarnym. Kluczową rolę na etapie poszukiwań odgrywają badania, opinie oraz porównywarki cen. Na przykład w branży elektronicznej klient analizuje parametry telewizora online. Później odwiedza salon, aby ocenić obraz na żywo i skorzystać z pomocy sprzedawcy. W segmencie DIY klient porównuje narzędzia w sieci. Ergonomię i jakość wykonania sprawdza dopiero w markecie budowlanym.
Zjawisko ROPO działa również w odwrotnym kierunku. Coraz częściej obserwujemy odwrócony ROPO, czyli zakup online po wcześniejszym obejrzeniu produktu offline. Firmy, które rozumieją oba kierunki tego procesu, mogą lepiej planować swoje działania marketingowe i optymalizować wydatki.
Trendy zakupowe. Mobile first i showrooming
Smartfon stanowi obecnie główne źródło informacji o cenie i dostępności produktów. Strategia mobile first staje się fundamentem działań marketingowych. Strona, która ładuje się szybko i umożliwia łatwe filtrowanie, wspiera decyzję zakupową. Pokazanie aktualnego stanu magazynowego w danym sklepie zwiększa szansę przejścia od researchu do wizyty offline.
Popularność showroomingu nieustannie rośnie. Konsumenci testują produkty w sklepie, ale ostateczne zakupy często realizują w miejscu, które oferuje najkorzystniejsze ceny. Dlatego przejrzysta polityka cenowa, klarowne promocje oraz dogodne warunki zwrotów są obecnie nieodzowne.
Marki stosują geotargetowane reklamy oraz powiadomienia push, aby uchwycić klienta w kluczowym momencie decyzji zakupowej. Skuteczny remarketing przypomina o produktach oglądanych online i kieruje ruch do najbliższego punktu sprzedaży, wzmacniając strategię mobile marketing.
Wpływ kryzysu kosztów życia na decyzje zakupowe offline
Rosnące ceny energii oraz podstawowych dóbr sprawiają, że klienci uważniej analizują swoje wydatki. Efekt ROPO (Research Online, Purchase Offline) zyskuje na popularności, ponieważ pozwala porównać oferty wielu dostawców przed dokonaniem zakupu. Konsumenci chcą zobaczyć rzeczywistą wartość produktu, dotknąć go i upewnić się, że cena jest adekwatna do jakości. Sklepy stacjonarne mogą zaspokoić tę potrzebę, oferując dodatkowe usługi, takie jak darmowa konfiguracja czy dłuższa gwarancja. Transparentna prezentacja ceny online oraz wyraźna informacja o dostępności w sklepie redukują frustrację klientów. Dzięki temu odczuwają oni mniejsze ryzyko i chętniej finalizują transakcje.
Dla marketerów oznacza to konieczność precyzyjnego śledzenia wartościowych fraz, które łączą konkretne wyszukiwania np. „wiertarka Bosch cena sklep Warszawa”. Integracja danych z punktów sprzedaży (POS) z analityką online pomaga przypisać przychody do konkretnych kampanii marketingowych. W efekcie firmy mogą lepiej ocenić rentowność swoich budżetów i szybciej reagować na zmieniające się zachowania konsumentów.
Efekt ROPO, w połączeniu z konsekwentnym marketingiem omnichannel, staje się kluczowym narzędziem wzrostu sprzedaży. Pozwala łączyć siłę informacji online z doświadczeniem zakupów offline, co przekłada się na większe zaufanie klientów i stabilniejszą sprzedaż.
Efekt ROPO (Research Online Purchase Offline) to zjawisko, w którym konsumenci szukają informacji o produktach w internecie. Następnie finalizują zakup w sklepie stacjonarnym.
4 filary pomiaru ROPO
Tagowanie i parametry UTM – łączenie kampanii z wizytami w salonach
Dokładne tagowanie linków stanowi pierwszą linię obrony przed chaosem w danych. Parametry UTM umożliwiają przypisanie każdej sesji online do konkretnej kampanii i kreacji marketingowej. Gdy klient, po przeprowadzeniu researchu, pojawia się w sklepie, systemy analityczne łączą jego wizytę z wcześniejszym kliknięciem.
W praktyce warto stosować spójną nomenklaturę: utm_source, utm_medium, utm_campaign, a także dodatkowe pola, np. utm_store. Dzięki temu raporty jasno pokazują, które działania zwiększyły ruch offline i jakie wygenerowały koszty. Ten krok jest fundamentem pomiaru efektu ROPO. Bez precyzyjnego tagowania trudno określić wpływ reklamy na decyzje konsumentów oraz porównać zjawisko ROPO i odwrócone ROPO w różnych kanałach.
Store Visit Conversion w Google Ads – wymagania techniczne i minimalne wolumeny
Drugim filarem są automatyczne konwersje Store Visit w Google Ads. Funkcja ta działa, gdy firma spełnia kryteria minimalnej liczby kliknięć oraz posiada poprawnie zweryfikowaną lokalizację w Google Business Profile.
System wykorzystuje sygnały GPS i dane WiFi do szacowania wizyt, które następnie przypisuje do kampanii reklamowych. Ważnym elementem jest włączenie historii lokalizacji przez użytkowników. Aby uzyskać reprezentatywną próbę statystyczną, sklepy zazwyczaj potrzebują kilkunastu tysięcy kliknięć miesięcznie.
Monitorowanie wizyt w sklepach pozwala optymalizować stawki w Smart Bidding. System uwzględnia realny ruch w salonach, a nie tylko kliknięcia. To kluczowa metryka, jeśli firma pragnie mierzyć efekt ROPO (Research Online, Purchase Offline) na poziomie całej sieci sprzedaży.
Import transakcji POS do Google Analytics 4 – konfiguracja, mapowanie SKU i ID klienta
Trzeci filar wymaga integracji danych POS z Google Analytics 4. Proces rozpoczyna się od eksportu sprzedaży ze sklepu stacjonarnego w formacie CSV lub przez API. W przypadku integracji API, pomocne mogą okazać się serwisy typu make.com. Każda pozycja w pliku importu powinna zawierać ID transakcji, czas zakupu i wartość koszyka. Niezbędne są też SKU produktu oraz unikalny identyfikator klienta, np. numer karty lojalnościowej.
Do GA4 przesyłamy zdarzenie „offline_purchase” z parametrami odwzorowującymi te pola. Platforma łączy zakup z wcześniejszą aktywnością online dzięki ID urządzenia lub adresowi e-mail zebranemu podczas badań. W rezultacie marketer zyskuje pełen obraz ścieżki Research Online Purchase Offline oraz kosztu pozyskania przychodu w salonie. Dane pomagają także ocenić różnice cen i preferencje konsumentów w odniesieniu do poszczególnych kategorii produktów.
Ankiety i kody QR – walidacja jakości danych na poziomie kas
Kontrola jakości stanowi czwarty filar skutecznego monitorowania. Nawet najdoskonalsze systemy śledzenia wymagają potwierdzenia u źródła. Krótkie ankiety przy kasie lub kody QR drukowane na paragonach umożliwiają weryfikację, skąd klient dowiedział się o ofercie. Jeżeli wskazuje na wyszukiwarkę lub reklamę w mediach społecznościowych, wynik potwierdza statystyki analityczne. Kody QR kierują na stronę z jednorazowym kuponem, co dodatkowo zachęca do udziału w badaniu. Taka walidacja pomaga wykryć ewentualne rozbieżności w raportach i zwiększa wiarygodność modelu atrybucji. Łączenie deklaracji klientów z danymi systemowymi zwiększa pewność pomiaru. Firma zyskuje rzetelne dane, które wspierają optymalizację kampanii i cen.
Integracja tych czterech filarów pozwala budować kompletny obraz zachowań zakupowych. Marketerzy mogą dokładnie określić siłę efektu ROPO w swojej branży. Wiedzą także, które kanały najbardziej wpływają na decyzje klientów. Dzięki temu budżety reklamowe są wykorzystywane efektywniej, a działania offline i online tworzą spójną, mierzalną całość.
Zintegrowane dashboardy do raportowania ROPO
Looker Studio i BigQuery – architektura danych
Aby efektywnie mierzyć zjawisko ROPO, niezbędne jest stworzenie wspólnej przestrzeni dla danych online i offline. BigQuery przechowuje pełne zbiory danych obejmujące kliknięcia, wizyty sklepowe oraz sprzedaż przy kasach POS. Ta hurtownia danych umożliwia łączenie zdarzeń z poziomu kampanii z numerem paragonu oraz SKU produktu. Looker Studio korzysta z wbudowanych konektorów do BigQuery, co pozwala na wyświetlanie wskaźników niemal w czasie rzeczywistym. Interaktywne filtry umożliwiają menedżerom szybkie sprawdzenie, które kampanie marketingowe w Google Ads oraz Meta Ads generują największy ruch w sklepie. Taka architektura zapewnia płynne działanie raportów nawet przy milionach rekordów. Decyzje budżetowe opierają się dzięki temu na solidnych danych, a nie na przeczuciach, co wzmacnia digital marketing.
KPI kluczowe dla oceny efektu ROPO
Pierwszym wskaźnikiem jest ROAS offline – przychód generowany w placówkach stacjonarnych, podzielony przez koszt kliknięć online. Metryka ta uwzględnia realne zyski, a nie tylko ruch na stronie internetowej. Drugim kluczowym wskaźnikiem efektywności jest udział sprzedaży wspomaganej przez online w całkowitym wolumenie sprzedaży sklepu. Pokazuje on, jaki procent paragonów poprzedzony był badaniem (szukaniem) produktów w sieci.
Kolejne miary obejmują średnią wartość koszyka ROPO, liczbę produktów w pojedynczej transakcji oraz marżę brutto. W przypadku kampanii promocyjnych kluczowy jest wskaźnik różnicy między ceną katalogową a finalną, co pozwala ocenić wrażliwość konsumentów na rabaty. Tak skomponowany zestaw KPI ujawnia zarówno skalę efektu ROPO, jak i potencjalne obszary do optymalizacji cen i treści reklamowych.
Segmentacja według źródła i kampanii
Jednolita macierz danych umożliwia precyzyjną segmentację. Najlepszą praktyką jest grupowanie raportów według parametrów „utm_source”, „utm_medium” oraz „utm_campaign”. Looker Studio prezentuje wyniki w tabelach przestawnych. W jednym wierszu widnieje kampania, a w kolumnach liczba wizyt, transakcje offline i ROAS offline. Dodatkowe wymiary, takie jak typ urządzenia czy lokalizacja sklepu, pozwalają wychwycić różnice pomiędzy miastami lub godzinami otwarcia. Dodatkowe wymiary, takie jak typ urządzenia czy lokalizacja sklepu, pozwalają wychwycić różnice pomiędzy lokalizacjami, co ułatwia późniejsze korekty media planu.
Segment „odwrócone ROPO” – zakup online po obejrzeniu produktu w sklepie fizycznym – tworzymy, filtrując transakcje e-commerce z poprzedzającą wizytą offline. Porównanie obu segmentów umożliwia lepsze zbalansowanie budżetów między kanałami i unikanie kanibalizacji sprzedaży.
Korzyści wynikające z zastosowania jednego panelu widokowego
Zintegrowany dashboard radykalnie skraca czas potrzebny na przygotowanie raportów – z kilku dni do zaledwie kilku minut. Dzięki niemu zarząd ma pełen wgląd w koszty pozyskania klienta oraz zyski generowane przez poszczególne wizyty. Zespół ds. marketingu efektywnościowego może natychmiast zidentyfikować kampanie o niskiej rentowności i dokonać niezbędnych korekt jeszcze przed wyczerpaniem budżetu. Specjaliści ds. cen analizują, czy różnice w cenach między sklepem a stroną internetową wpływają negatywnie na współczynnik konwersji. Nieustanna analiza danych pozwala podejmować decyzje oparte na bieżących zachowaniach konsumentów, co przekłada się na bardziej trafne i efektywne działania.
Wdrożenie w czterech krokach
| Etap | Opis |
|---|---|
| (1) Eksport danych | Dane takie jak kliknięcia, wizyty oraz paragony są codziennie przesyłane do BigQuery. |
| (2) Model w Looker Studio | Parametryzujemy źródła i cele, tworząc definicje kluczowych wskaźników efektywności (KPI). |
| (3) Automatyzacja odświeżania | Ustalamy harmonogramy, aby raport aktualizował się w wymaganym czasie. |
| (4) Walidacja | Porównujemy liczby w dashboardzie z raportem kasowym, aby potwierdzić ich wiarygodność. |
Tak skonstruowany system pozwala firmie monitorować sprzedaż w czasie rzeczywistym oraz szybko reagować na zmiany w zachowaniach klientów. Integracja Looker Studio i BigQuery przenosi raportowanie na wyższy poziom, umożliwiając pełne wykorzystanie potencjału danych z różnych kanałów sprzedaży.
Jak przeliczyć efekt ROPO na realny zysk?
Model atrybucji z uwzględnieniem sprzedaży offline
Podstawą kalkulacji jest przypisanie części przychodu sklepu stacjonarnego do wcześniejszych interakcji online. W praktyce używa się hybrydowego modelu data-driven z dodatkowym współczynnikiem „store weight”. Ten parametr określa, jak duży udział w decyzji zakupowej miały kanały cyfrowe. Na przykład – analiza ścieżek pokazuje, że 60 % klientów przed wizytą w salonie klika reklamę Google Ads. Pozostałe 40 % nie korzysta z sieci. Wówczas do oceny kampanii przypisujemy 0,6 wartości paragonu. Takie podejście eliminuje ryzyko podwójnego liczenia przychodu. Umożliwia też porównanie efektu ROPO z odwróconym ROPO, gdzie wynik przypisuje się kanałowi e‑commerce. Wartość współczynnika okresowo weryfikuje się na podstawie ankiet przy kasie oraz danych z Store Visit Conversion.
Arkusz kalkulacyjny ROI – schemat obliczeń
Do szybkiej analizy wystarczy prosty arkusz kalkulacyjny. Kolumny powinny zawierać:
- Kampania/źródło – zgodne z parametrem utm_campaign.
- Koszt reklamy (PLN) – suma wydatków online.
- Przychód offline brutto (PLN) – wartość uzyskana z systemu POS.
- Waga offline (%) – ustalony współczynnik store weight.
- Przychód przypisany (PLN) = Przychód offline × Waga offline.
- ROAS offline = Przychód przypisany ÷ Koszt reklamy.
- ROI (%) = (Przychód przypisany − Koszt reklamy) ÷ Koszt reklamy × 100.
Formuły te pozwalają natychmiast wyróżnić kampanie, które generują straty lub zapewniają najwyższy zwrot. Rozbudowany arkusz może uwzględniać marżę, liczbę nowych klientów oraz średnią wartość koszyka. Dodatkowo można wprowadzić segmenty produktowe, aby sprawdzić, czy np. promocje cenowe przyciągają ruch o wyższym potencjale. Dane można aktualizować poprzez automatyczny import z BigQuery lub ręczny upload raportów POS. W ten sposób zespół marketingu widzi koszt kliknięcia i realny zysk w jednym zestawieniu.
Połączenie modelu atrybucji z arkuszem ROI zmienia analizę efektu ROPO w narzędzie finansowe. Rozwiązanie wspiera decyzje budżetowe i maksymalizuje wartość każdej złotówki wydanej online.
Bariery i błędy w implementacji
Rozbieżności w bazach SKU
Skuteczne mierzenie efektu ROPO wymaga jednolitych danych o produktach. Jeśli baza SKU w sklepie internetowym różni się od katalogu POS, algorytmy nie będą w stanie powiązać badań z zakupami. W praktyce prowadzi to do zaniżonego udziału sprzedaży wspieranej online i błędnych wniosków dotyczących rentowności kampanii.
Źródłem rozbieżności mogą być:
- lokalne nazewnictwo,
- brak aktualizacji cen,
- lub duplikaty numerów SKU.
Krokiem naprawczym może być wprowadzenie centralnego systemu zarządzania informacjami o produktach, który synchronizuje:
- kody,
- opisy,
- i stany magazynowe.
Dodatkowo warto przeprowadzać ręczną weryfikację danych podczas wdrażania nowych linii produktów.
Brak zgody na śledzenie lokalizacji
Modelowanie wizyt w salonach opiera się na sygnałach GPS z urządzeń mobilnych. Jeżeli klienci nie zgodzą się na udostępnianie lokalizacji, odsetek wykrytych wizyt spada. Raport ROPO wówczas zaniża wpływ kampanii online na ruch w sklepach stacjonarnych. Rozwiązaniem jest przejrzysta polityka prywatności. Krótkie komunikaty: „Dzięki danym o lokalizacji pokażemy Ci dostępność w pobliskim sklepie” zwiększają akceptację użytkowników.
Warto również stosować alternatywne metody walidacji, np. kody QR na materiałach POS, które potwierdzają interakcję między kanałami.
Silosy organizacyjne marketing versus sprzedaż
Nawet najlepiej zbudowany model danych nie będzie efektywny, jeśli działy nie będą dzielić się informacjami. Zespół performance marketingu często analizuje kliknięcia i koszty reklamy, natomiast dział sprzedaży koncentruje się na paragonach i marży.
Brak wspólnych wskaźników wartości klienta uniemożliwia realne rozliczenie ROPO i odwróconego ROPO. Rozwiązaniem może być utworzenie zespołu ds. omnichannel, który ustala wspólne źródło informacji o przychodach. Wspólne dashboardy oraz KPI, takie jak ROAS offline czy średnia wartość koszyka ROPO, łączą cele działów. Integracja redukuje potencjalne konflikty interesów.
Usunięcie opisanych barier jest kluczowe, aby efekt ROPO odzwierciedlał rzeczywiste zachowania konsumentów. Dopiero wtedy marka może bezpiecznie skalować budżety i optymalizować ceny. Działania opierają się na zweryfikowanych danych o wpływie kampanii online na sprzedaż w sklepach.
Wnioski i rekomendacje
Checklista wdrożeniowa
| Zadanie | Opis |
|---|---|
| Zsynchronizuj bazy SKU | Uporządkowany katalog online i offline minimalizuje błędy w raportach dotyczących efektu ROPO. |
| Wystandaryzuj parametry UTM | Jednolite nazwy kampanii skracają czas analizy i eliminują luki w danych. |
| Włącz Store Visit Conversion | Sprawdź, czy salony spełniają minima ruchu wymagane przez Google Ads. |
| Importuj paragony do GA4 | Skonfiguruj zdarzenie offline_purchase, dodaj ID klienta oraz wartości koszyka. |
| Zbuduj dashboard w Looker Studio | Zbieraj dane co godzinę i aktualizuj KPI ROAS offline. |
| Zdefiniuj wagę offline | Uzgodnij z działem retail, jaki procent przychodu przypisać kanałom online. |
| Segmentuj kampanie | Porównuj ROPO i odwrócone ROPO według źródła ruchu oraz kategorii produktów. |
| Waliduj wyniki przy kasie | Ankieta lub kod QR potwierdzą, że konsumenci faktycznie widzieli reklamę. |
| Eliminuj silosy | Ustal wspólne KPI dla marketingu i sprzedaży. |
| Optymalizuj | Co miesiąc aktualizuj wagę offline, ceny i kreacje na podstawie nowych danych. |
Zero party data a budowanie lojalności
Konsumenci coraz chętniej dzielą się informacjami dobrowolnie, jeśli widzą w tym korzyści. Dane zero party, takie jak preferencje dotyczące rozmiaru, koloru czy zakresu cenowego, ułatwiają personalizację ofert oraz zwiększają skuteczność remarketingu. Dzięki tej deklaratywnej wiedzy można przewidzieć, które produkty klienci będą chcieli obejrzeć w sklepie. Marki mogą wtedy wysyłać powiadomienia o dostępności wybranego modelu w konkretnym salonie. To redukuje liczbę pustych wizyt i poprawia wskaźnik konwersji offline.
Zbieranie danych zero party wymaga przedstawienia jasnej obietnicy korzyści, na przykład w formie wcześniejszego dostępu do premier lub indywidualnego rabatu. Połączenie tych danych z historią zachowań online pozwala tworzyć segmenty lojalnościowe o wyższej marży. Taka relacja skraca ścieżkę zakupową, wzmacnia zaufanie i zwiększa wartość życiową klienta.
Ścisłe trzymanie się checklisty oraz umiejętne wykorzystanie danych zero‑party czynią efekt ROPO mierzalnym i skalowalnym. Zjawisko przestaje być trudną do uchwycenia ciekawostką konsumencką.
Słowniczek ROPO
| Pojęcie | Definicja |
|---|---|
| ROPO | Research Online Purchase Offline – proces, w którym konsument szuka informacji w sieci, a finalizuje zakup w sklepie stacjonarnym. |
| Odwrócone ROPO | Sytuacja odwrotna do ROPO: klient ogląda produkt w sklepie fizycznym, lecz kupuje go online. |
| Store Visit Conversion | Automatyczna konwersja w Google Ads szacująca wizytę w salonie po interakcji z reklamą online. |
| BigQuery | Hurtownia danych w chmurze Google, wykorzystywana do przechowywania i analizowania dużych zbiorów omnichannel. |
| Looker Studio | Narzędzie do wizualizacji danych, które łączy się z BigQuery i tworzy dashboardy efektu ROPO. |
| UTM | Parametry w adresie URL służące do identyfikacji źródła, medium i kampanii w raportach analitycznych. |
| SKU | Stock Keeping Unit – unikalny kod produktu, niezbędny do mapowania sprzedaży offline na kampanie online. |
| Store Weight | Współczynnik określający, jaki procent przychodu offline przypisać interakcjom online w modelu atrybucji. |
| Zero‑party data | Dane przekazywane dobrowolnie przez użytkownika, np. preferencje kolorów czy budżet, przydatne do personalizacji ROPO. |
| Geotargeting | Wyświetlanie reklam na podstawie bieżącej lub ostatniej lokalizacji użytkownika, często stosowane do kierowania ruchu do sklepów. |
| Showrooming | Praktyka polegająca na testowaniu produktu w sklepie i wyszukiwaniu tańszej oferty online. |
| Smart Bidding | Algorytm Google Ads, który automatycznie dostosowuje stawki pod cele, takie jak wizyty w sklepie czy ROAS offline. |
FAQ – Efekt ROPO w praktyce
Co oznacza skrót ROPO?
ROPO to Research Online Purchase Offline. Klient poszukuje informacji i porównuje ceny w internecie, a zakup finalizuje w sklepie stacjonarnym.
Czym różni się ROPO od odwróconego ROPO?
W ROPO research odbywa się online, a transakcja offline. W odwróconym ROPO klient obejrzy produkt w sklepie, lecz kupi go przez e‑commerce.
Jakie dane są niezbędne do pomiaru efektu ROPO?
Potrzebne są kliknięcia z kampanii, wizyty w salonach (Store Visit), paragony POS oraz spójne kody SKU produktów.
Czy Store Visit Conversion działa w każdej branży?
Nie. Google Ads wymaga minimalnego wolumenu kliknięć i zweryfikowanych lokalizacji. Małe sklepy mogą użyć kodów QR lub ankiet przy kasie.
Jak przypisać przychód offline do kampanii online?
Stosuje się model atrybucji z wagą offline, np. 60 % wartości paragonu przypisać kanałowi, który poprzedził wizytę w sklepie.
Które narzędzia analityczne najlepiej obsłużą dane ROPO?
BigQuery do przechowywania logów i Looker Studio do wizualizacji KPI, takich jak ROAS offline czy udział sprzedaży wspartych online.
Co najczęściej utrudnia wdrożenie pomiaru ROPO?
Jak zero‑party data wspiera strategię ROPO?
Dobrowolne dane od klientów umożliwiają wysyłanie powiadomień o dostępności konkretnego modelu w najbliższym salonie, co zwiększa konwersję offline.
Jak szybko można zobaczyć efekty po wdrożeniu?
Pierwsze wnioski pojawiają się po 4‑6 tygodniach od integracji POS z analityką. Pełna optymalizacja budżetu wymaga jednak kilku cykli raportowych.
Jesteśmy domem mediowym generacji AI.
Obsługujemy firmy w zakresie mediów ATL i Digital. Wykorzystujemy wiodące silniki AI i modelowanie Customer Journey. Prowadzimy skuteczną i efektywną komunikację reklamową.
Tags: efekt ropo | ropo | ropo i odwrócone ropo
Udostępnij:
