W ramach analizy danych w e-commerce mamy wiele narzędzi, które dostarczają nam cennych informacji. Na które z nich warto jednak zwrócić szczególną uwagę i badać je skrupulatniej od innych?
POLECAMY
Najbardziej przydatne narzędzia do analizy danych w e-commerce
Zanim przejdziemy do konkretnych danych, warto w dwóch słowach wspomnieć o narzędziach, dzięki którym jesteśmy w stanie wyłuskać to, co dla naszego biznesu najistotniejsze. Oczywiście pierwszym i najszerzej wykorzystywanym jest Google Analytics 4, które w swojej najnowszej wersji daje nam bardzo duże pole do popisu, szczególnie pod kątem personalizacji raportów. Wszystkie liczby związane z ruchem na stronie, kanałami pozyskiwania użytkowników i ich zachowaniem w obrębie witryny to właśnie domena GA4. Dzięki temu popularnemu i darmowemu narzędziu do analizy danych w e-commerce jesteśmy też w stanie ustalić profil naszych klientów (dane demograficzne i behawioralne), co znacznie ułatwia budowanie lejków sprzedażowych i wspiera konwersję.
Sprawdź: Przewodnik GA4 po pół roku. Zmiany, wyzwania i plany na przyszłość
Niektórzy w ramach analizy danych korzystają wyłącznie z Google Analytics 4, ale nie można zapomnieć o innych przydatnych narzędziach, takich jak Google Tag Manager, Optimizely czy Hotjar. Pierwsze z wymienionych pozwala nam samodzielnie, bez rozległej wiedzy programistycznej tworzyć zdarzenia (np. interakcje użytkowników ze sklepem), które później będą podlegać raportowaniu w GA4. Optimizely (lub konkurencyjne AB Tasty czy VWO) z kolei pozwala nam prowadzić testy A/B, których wyniki także zostaną zaimplementowane w GA4. Zaś Hotjar lub inny program o podobnej funkcjonalności umożliwia właścicielowi witryny nagrywanie sesji użytkowników w sklepie, co pozwala na dogłębne zbadanie ich zachowania.
Analiza danych – jakie informacje warto zbierać i badać?
Wyżej wymienione narzędzia do analizy danych w e-commerce to oczywiście nie jest zamknięta lista – w Sieci można znaleźć wiele płatnych i darmowych programów, które wspierają podejmowanie racjonalnych decyzji w biznesie online. Jednak bez względu na to, z których z nich zdecydujemy się skorzystać, trzeba wiedzieć, czego szukać. A zatem, jakie dane w pierwszej kolejności powinno się analizować?
Ruch w sklepie
Mowa tu nie tylko o jego natężeniu, ale także tym, z jakich źródeł pochodzi, jak wygląda ścieżka użytkownika w sklepie, jakie podstrony odwiedza, jakie połączenia między nimi są najpopularniejsze, gdzie zazwyczaj kończy się sesja itp. Wszystko to pozwala przesunąć część środków na najbardziej zyskowne kanały dotarcia i produkty.
Współczynnik odrzuceń
To jeden z podstawowych współczynników, jakie warto badać – określa jaki procent użytkowników od razu opuścił sklep tuż po tym, jak się w nim znalazł (czyli nie „przeklikał się” na kolejną podstronę). Wysoki Bounce Rate zwykle oznacza źle stargetowaną reklamę, problemy techniczne strony, jej niedostosowanie lub złe dopasowanie treści do zapytania użytkownika.
Konwersja
W tym obszarze można badać kilka różnych elementów. Najprościej pozyskać dane dotyczące po prostu tego, jaki procent odwiedzin zakończył się zakupem – wiadomo, im większy, tym lepiej. Jednak warto także analizować, jaki asortyment jest najchętniej kupowany, z jakich urządzeń zwykle dokonywano zakupów czy jaki jest najczęściej pojawiający się profil demograficzny nabywcy.
Koszyk zakupowy
Nasz sklepowy, wirtualny koszyk to kopalnia wiedzy na temat zachowań klientów sklepu. Tutaj analiza danych powinna w szczególności skupiać się na tak zwanych koszykach porzuconych. Powinniśmy zbadać nie tylko ich liczbę, ale także co w nich pozostawało i jak wyglądała ścieżka prowadząca do braku finalizacji zakupu. Dzięki temu możemy poznać przyczynę utraty potencjalnych przychodów.
Dane dotyczące wartości
To bardzo pojemna kategoria, w której znajduje się wszystko, co można umownie lub dosłownie przeliczyć. A zatem przy korzystaniu z narzędzi do analizy danych w e-commerce dobrze jest wyliczać średnią wartość koszyka, określająca standardową transakcję w naszym sklepie. Jeśli już o wartości mowa, możemy „przeliczyć” każdego klienta na pieniądze, określając jego „wartość życia” (z ang. customer lifetime value, LTV), czyli to, ile możemy na nim maksymalnie zarobić. Ten wskaźnik pomaga ustalić wartość budżetu, jaki należy przeznaczyć na pozyskanie nowych lub zatrzymania stałych klientów. W obrębie danych dotyczących wartości warto także obliczać koszt pozyskania klienta oraz zwrot z inwestycji (ROI).
Wyżej wymienione elementy to tylko część tych, które warto badać podczas kompleksowej analizy danych w e-commerce. Całościowe podejście do tego procesu gwarantuje rozwój biznesu online, jednak wymaga wiedzy, zaangażowania i doświadczenia w interpretacji wielu danych. Wiele marek decyduje się na powierzenie tych zadań agencji performance, która ma odpowiednio przeszkolonych pracowników, zaplecze technologiczne oraz know-how w zakresie analityki danych.
