Napędzanie wzrostu za pomocą analityki e-commerce: strategie, które działają

Koncentrujesz się na zwiększaniu obecności na rynku globalnym? Budowanie świadomości marki w docelowych segmentach? A może skuteczne pozyskiwanie i utrzymanie klientów?

Strategiczne zastosowanie analityki e-commerce zapewnia dźwignię do osiągnięcia wszystkich tych celów. Raportowanie e-commerce umożliwia markom podejmowanie świadomych decyzji, optymalizację działań marketingowych i ostatecznie maksymalizację sprzedaży.

W tym artykule pokazano, jak marki mogą rozszyfrować zachowania konsumentów, udoskonalić kampanie marketingowe i poprawić ogólną wydajność biznesową poprzez precyzyjne śledzenie i analizę danych e-commerce.

Co to jest analityka e-commerce?

Analizując dane dotyczące handlu elektronicznego, marketerzy mogą dostrzec bezpośrednią korelację między inicjatywami marketingowymi a generowaniem przychodów. Analityka e-commerce dostarcza także przydatnych informacji, które pozwalają na optymalizację wydatków marketingowych, ulepszanie targetowania kampanii i ostatecznie napędzanie rozwoju firmy w konkurencyjnym środowisku.

Podstawa analityki e-commerce

Podstawą analityki danych e-commerce jest skrupulatne śledzenie i analiza kluczowych wskaźników wydajności (KPI) oraz metryk, które bezpośrednio wpływają na rozwój i rentowność firmy internetowej.

Zrozumienie i analiza tych wskaźników e-commerce zapewnia przydatne informacje, które wpływają na strategiczne decyzje:

• Źródła ruchu: identyfikuje, skąd pochodzą odwiedzający, pomagając w efektywniejszej alokacji zasobów marketingowych.
• Współczynniki konwersji: Mierzy odsetek odwiedzających, którzy wykonali pożądane działanie, co pomaga w optymalizacji wydajności witryny i kampanii.
• Średnia wartość zamówienia (AOV): śledzi średnią kwotę wydaną w dolarach za każdym razem, gdy klient składa zamówienie, informując o strategiach cenowych i sprzedaży dodatkowej.
• Wartość życiowa klienta (CLV): szacuje całkowity przychód, jakiego firma może oczekiwać od pojedynczego konta klienta, podkreślając znaczenie utrzymania klienta.
• Wskaźniki porzucania koszyka: wskazuje odsetek kupujących, którzy dodają produkty do koszyka, ale wychodzą bez dokończenia zakupu, wskazując obszary wymagające poprawy procesu realizacji transakcji.

Najważniejszym elementem wykorzystania tych wskaźników jest panel e-commerce, niezbędne narzędzie do integracji i wizualizacji danych w wielu punktach danych. Dobrze zaprojektowany pulpit nawigacyjny e-commerce zapewnia kompleksowy przegląd stanu sklepu internetowego, obejmujący wyniki sprzedaży, zachowania klientów i stan zapasów.

Istotną funkcją dashboardu e-commerce jest pomiar i optymalizacja wydajności biznesowej na różnych platformach, takich jak Amazon, Shopify i inne.

Najwyższej klasy pulpit nawigacyjny e-commerce płynnie integruje dane z różnych źródeł, w tym systemów CRM, platform e-mail marketingu i mediów społecznościowych, zapewniając całościowy obraz kondycji e-commerce.

Możesz oczekiwać wszystkich tych funkcji od pulpitu e-commerce opartego na Improvado. Platforma zarządza każdym etapem procesu, od gromadzenia danych e-commerce z Shopify, źródeł danych Amazon i platform marketingowych po mapowanie i wizualizację tych danych.

Improvado to platforma analityczna dostosowana dla dużych przedsiębiorstw, takich jak ASUS, Illy, Monster Energy i innych. Jako centrum centralne integruje się z ponad 500 platformami reklamowymi, e-commerce i CRM, centralizując dane w spójny zestaw danych marketingowych. Na podstawie tego zbioru danych Improvado tworzy dashboardy dostosowane do potrzeb Twojej firmy. Umów się na demonstrację, aby dowiedzieć się więcej o możliwościach Improvado.

Zaawansowane techniki analityki e-commerce

Po stworzeniu solidnych podstaw raportowania e-commerce ważne jest zbadanie, w jaki sposób bardziej wyrafinowane techniki analityczne mogą jeszcze bardziej usprawnić proces podejmowania decyzji, personalizować doświadczenia klientów i napędzać wzrost przychodów.

Dane i analizy klientów w handlu elektronicznym

Techniki takie jak segmentacja klientów pozwalają firmom podzielić bazę klientów na odrębne grupy w oparciu o wspólne cechy. Segmentacja może opierać się na danych demograficznych, ale także wzorcach zachowań, historii zakupów i poziomach zaangażowania.

Te analizy e-commerce umożliwiają spersonalizowane kampanie marketingowe, które oddziałują na bardziej indywidualnym poziomie, znacznie zwiększając współczynniki konwersji.

Analiza kohortowa idzie dalej, śledząc zachowanie określonych grup klientów w czasie, zapewniając wgląd w długoterminowe trendy i wartość cyklu życia klienta.

Analityka predykcyjna

Analityka predykcyjna wykorzystuje dane historyczne i algorytmy uczenia maszynowego do prognozowania przyszłych zachowań klientów, trendów sprzedaży i potrzeb w zakresie zapasów.

Ta technika analityki e-commerce pozwala markom przewidywać potrzeby rynku, personalizować interakcje z klientami i optymalizować operacje w łańcuchu dostaw z większą dokładnością. Analityka predykcyjna zapewnia przewagę strategiczną, umożliwiając identyfikację potencjalnych możliwości wzrostu i obszarów ryzyka, zanim w pełni się one pojawią.

Kluczowe zastosowania obejmują przewidywanie wartości życiowej klienta, identyfikowanie prawdopodobnych rekomendacji produktów i prognozowanie okresów szczytowego zapotrzebowania w celu odpowiedniego dostosowania działań marketingowych i poziomów zapasów. Integrując analitykę predykcyjną ze swoją strategią, firmy zajmujące się handlem elektronicznym mogą aktywnie dostosowywać swoje podejście do przyszłych warunków rynkowych, co prowadzi do zwiększenia zadowolenia klientów, zwiększenia sprzedaży i poprawy efektywności operacyjnej.

Przypisanie przychodów

Integralną częścią zaawansowanej analityki e-commerce jest atrybucja przychodów. Przypisując przychody konkretnym kanałom marketingowym, kampaniom i interakcjom z klientami, firmy mogą odkryć prawdziwe czynniki napędzające sprzedaż. Te spostrzeżenia dotyczące e-commerce są nieocenione w efektywnym alokowaniu wydatków marketingowych, zapewniając inwestowanie zasobów w kanały, które przynoszą najwyższe zyski.

Aby wykorzystać wiedzę e-commerce opartą na danych, upewnij się, że Twój model atrybucji przychodów jest wyposażony w niezbędne komponenty:

• Stwórz ujednoliconą infrastrukturę śledzenia, która przechwytuje każdą interakcję z klientem we wszystkich kampaniach i kanałach.
• Zapisz wszystkie surowe dane dotyczące interakcji i reklam w swojej hurtowni danych. Przechowywanie surowych danych umożliwia analizę historyczną i elastyczność w stosowaniu różnych modeli atrybucji, w razie potrzeby.
• Wdrażaj rozwiązania do śledzenia i mapowania wydatków na reklamy bezpośrednio z platform reklamowych.
• Wykorzystaj solidną technologię strumieniowego przesyłania zdarzeń do przechwytywania i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
• Skonfiguruj szczegółowe śledzenie konwersji i zdarzeń, które wykracza poza zwykłą sprzedaż lub rejestrację e-mailową, włączając mikrokonwersje, takie jak zwroty produktów lub interakcje z obsługą klienta.
• Korzystaj z elastycznych opcji dopasowywania tożsamości, aby śledzić interakcje użytkowników przy użyciu różnych identyfikatorów – np. grupowanie urządzeń i rodzin.

Jednym ze sposobów podejścia do analityki danych e-commerce jest rodzaj stosowanych technik, podczas gdy inny koncentruje się na konkretnym celu lub wskaźnikach, które marka chce ulepszyć.

Analityka e-commerce dla efektywności pozyskiwania klientów

Marki e-commerce muszą monitorować pozyskiwanie klientów, aby bezpośrednio powiązać działania marketingowe z wynikami sprzedaży. To śledzenie pokazuje, które strategie skutecznie przekształcają przeglądarki w kupujących i odzyskują porzucone koszyki, optymalizując generowanie przychodów.

Oto, na czym musisz się skupić.

Analityka reklamowa dla e-commerce

Jeśli Twoja firma chce udoskonalić swoje podejście do pozyskiwania klientów, warto zacząć od analityki reklamowej.

Holistyczne podejście do analityki wydajności e-commerce:

• Oceniaj ROAS nie tylko jako miarę natychmiastowego zwrotu, ale także pod kątem jego udziału w całkowitych przychodach i wpływu na marże zysku. Wysoki ROAS jest pożądany, ale jeśli powiązane kampanie generują sprzedaż o niskiej marży, ogólny wpływ na zysk może być minimalny.
• Podobnie zrównoważone spojrzenie na CAC obejmuje zrozumienie jego związku ze średnią wartością zamówienia (AOV) i marżami zysku pozyskanych klientów. Celem jest to, aby koszt pozyskania nowego klienta nie przewyższył zysku wygenerowanego z jego zakupów.
• Porównaj CAC w różnych kanałach. Kanały z niższym CAC są na ogół bardziej efektywne, ale muszą być zrównoważone jakością klientów, których przyciągają. Wymaga to dokładnego zbadania współczynników konwersji oraz kosztu potencjalnego klienta lub kosztu pozyskania w poszczególnych kanałach.
• Ocena jakości klienta obejmuje analizę wartości życiowej klienta (CLV) i wskaźników utrzymania klienta. Kanały, które mogą mieć wyższy początkowy CAC, mogłyby uzasadnić ten wydatek, przyciągając klientów z wyższym CLV. Analiza wskaźników retencji według kanałów zapewnia również wgląd w to, które kanały pozyskują bardziej lojalnych klientów.

Skuteczna reklama powinna także oddziaływać na już istniejące, zachęcając do powtórnych zakupów i zwiększając ich wartość życiową. Na przykład kampania z pozornie wysokim CAC może być uzasadniona, jeśli przyciągnie klientów, którzy wykazują się wysoką lojalnością i współczynnikiem powtarzalności zakupów, oferując tym samym wyższy CLV.

Analityka kanałów organicznych w e-commerce

Oprócz reklam skuteczne strategie analityki e-commerce oceniają skuteczność bezpłatnych wyników wyszukiwania, mediów społecznościowych, marketingu e-mailowego i programów polecających. Śledzenie wskaźników, takich jak efektywność źródła ruchu, współczynniki zaangażowania i współczynniki konwersji w tych kanałach, zapewnia całościowy obraz wysiłków związanych z pozyskiwaniem klientów.

Każdy kanał organiczny zasługuje na oddzielny dashboard, na którym można dokładnie monitorować jego wkład we wzrost sprzedaży.

Analityka e-commerce zapewniająca doskonałą obsługę witryny

Przestój lub spadek wydajności witryny e-commerce może szybko przełożyć się na znaczne straty finansowe.

Ryzyko związane z problemami z wydajnością witryny internetowej podkreśla znaczenie monitorowania różnych elementów promocyjnych na stronie internetowej firmy – strony katalogowej, banerów, elementów rekomendacyjnych, wyskakujących okienek itp. oraz powiadamiania o wszelkich istotnych zmianach.

Oto kilka ogólnych wskaźników e-commerce, które może obejmować pulpit nawigacyjny:

• Wskaźniki ruchu w witrynie: liczba odwiedzających, skąd pochodzi ruch, średni czas trwania sesji i tak dalej. Te wskaźniki zapewniają wgląd w poziom zaangażowania użytkowników i potencjalne punkty sporne.
• Wskaźniki skuteczności promocji: CTR dla wszystkich promocyjnych miejsc docelowych w witrynie, współczynnik konwersji dla wszystkich miejsc docelowych i, jeśli to konieczne, wskaźniki zaangażowania.
• Wskaźniki konwersji i sprzedaży: w zależności od celów możesz śledzić wielkość sprzedaży, współczynnik porzuceń koszyków itp.
• Wskaźniki wydajności witryny internetowej: czasami nie jest to problem z przesyłaniem wiadomości, projektem lub umiejscowieniem, ale raczej z wydajnością lub nieprawidłowym działaniem witryny. Śledź czas ładowania strony, poziom błędów, czas do pierwszego bajtu i inne wskaźniki wskazujące stan Twojej witryny.
• Alerty w czasie rzeczywistym: dzięki temu analitycy mogą natychmiast identyfikować problemy, takie jak nagły spadek zaangażowania lub problemy techniczne z funkcjami promocyjnymi, i reagować na nie. Ta funkcja zapewnia szybkie usuwanie potencjalnych przeszkód w sprzedaży lub doświadczeniu użytkownika.

Analityka e-commerce dla skutecznego utrzymania klientów

Analityka e-commerce umożliwia markom identyfikowanie i reagowanie na zróżnicowane potrzeby i zachowania ich bazy klientów, co ostatecznie prowadzi do wyższych wskaźników utrzymania klientów.

Kluczowe strategie raportowania e-commerce dotyczące retencji:

• Analiza sekwencji: zastosuj techniki analizy sekwencji, aby zidentyfikować wzorce na ścieżce zakupowej. Zrozumienie kolejności zakupu produktów może ujawnić możliwości sprzedaży krzyżowej i dodatkowej dostosowane do etapu cyklu życia klienta.
• Analiza koszyka: Wykorzystaj analizę koszyka, aby zrozumieć, które produkty są często kupowane razem. Ta wiedza wspiera tworzenie ofert pakietowych, które zwiększają średnią wartość zamówienia i zachęcają do powtórnych zakupów.
• Dynamiczne modele CLV: zastosuj modele dynamiczne, które dostosowują prognozy CLV na podstawie interakcji z klientami w czasie rzeczywistym i opinii. To zróżnicowane podejście pozwala na dokładniejsze targetowanie i alokację zasobów do segmentów klientów o wysokim potencjale.
• Informacje dotyczące CLV specyficzne dla segmentu: podziel obliczenia CLV według segmentu klienta, aby określić, które grupy reprezentują największą wartość w czasie. Dostosuj wysiłki związane z utrzymaniem firmy, aby chronić i rozwijać te segmenty o wysokiej wartości.
• Analiza przyczyn źródłowych: Połącz dane o rezygnacji z opiniami klientów, aby wskazać konkretne problemy lub trendy, które prowadzą do utraty klientów. Bezpośrednie zajęcie się tymi pierwotnymi przyczynami może znacznie zmniejszyć współczynnik rezygnacji.
• Ocena zaangażowania: Opracuj system punktacji zaangażowania, aby określić ilościowo, w jaki sposób klienci interaktywnie wchodzą w interakcję z Twoją marką w różnych kanałach. Klienci o wysokich wynikach mogą być celem specjalnych programów lojalnościowych, natomiast klienci o niskich wynikach mogą wymagać kampanii ponownego zaangażowania.

Analityka e-commerce dla personalizacji

Dane e-commerce dostarczają ogromnej ilości informacji dla marek chcących dostosować doświadczenia zakupowe do indywidualnych preferencji i zachowań klientów.

Wykorzystując szczegółowe analizy, firmy mogą uzyskać głębsze zrozumienie swoich klientów, ułatwiając spersonalizowane interakcje, które zwiększają zaangażowanie, lojalność i sprzedaż:

• Śledzenie zachowań: wykorzystaj pliki cookie i dane sesji do śledzenia działań użytkowników w Twojej witrynie. Obejmuje to odsłony stron, czas spędzony w witrynie oraz interakcje z listami produktów i treścią, umożliwiając szczegółowe zrozumienie zainteresowań i preferencji klientów.
• Profile klientów: agreguj dane z różnych punktów kontaktu, w tym historię transakcji, interakcje z obsługą klienta i aktywność w mediach społecznościowych, w celu tworzenia kompleksowych profili klientów. Profile te odgrywają zasadniczą rolę w dostarczaniu wysoce spersonalizowanych treści i rekomendacji.
• Spersonalizowane kampanie e-mailowe: wykorzystuj dane klientów do segmentowania list e-mailowych i dopasowuj wiadomości do wcześniejszych zachowań zakupowych, historii przeglądania i poziomu zaangażowania. Spersonalizowane e-maile znacznie przewyższają standardowe wiadomości pod względem współczynnika otwarć, klikalności i konwersji.
• Śledzenie konwersji: monitoruj, jak spersonalizowane interakcje w różnych kanałach przyczyniają się do końcowych zdarzeń konwersji. Umożliwia to jasne zrozumienie, które taktyki personalizacji są najskuteczniejsze w zwiększaniu sprzedaży.

Dzięki zaawansowanemu gromadzeniu danych, dynamicznym strategiom personalizacji i zaangażowaniu w wykorzystywanie opinii klientów, firmy mogą znacznie usprawnić podróż klienta, co prowadzi do zwiększenia lojalności i przychodów.

Maksymalizacja przychodów dzięki zaawansowanym narzędziom do analityki e-commerce

Uprość analizę e-commerce, współpracując z solidną platformą do analityki i zarządzania danymi.

Improvado to rozwiązanie do analityki marketingowej dostosowane do potrzeb dużych przedsiębiorstw. Jako centrum centralne integruje się z ponad 500 platformami reklamowymi, e-commerce i CRM, centralizując dane w spójny zestaw danych marketingowych.

Na podstawie tego zbioru danych Improvado tworzy dashboard e-commerce, dashboard atrybucji przychodów dostosowany do potrzeb Twojej firmy lub dowolne inne wizualizacje. Solidna baza danych obsługiwana przez Improvado zapewnia aktualne i dostępne informacje umożliwiające optymalizację w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Często Zadawane Pytania