How to Mine Ecommerce Insights from Analytics [Examples] (2022)

Jika anda menjalankan perniagaan e-dagang, kemungkinan besar anda telah menyediakannya Google Analitis untuk janji cerapan bermakna untuk mengembangkan jualan anda.

Tetapi ramai pemilik perniagaan terlalu kurang menggunakan analitik e-dagang mereka, jatuh ke dalam perangkap meninggalkan wang di atas meja atau membuat “penambahbaikan” yang lebih menyakitkan daripada mereka membantu.

Mari jadikan data itu kurang menakutkan supaya anda boleh mula memanfaatkannya untuk membuat keputusan termaklum tentang pertumbuhan anda.

Begini cara anda boleh menemui cerapan e-dagang yang berharga dan mula mengubah analitis menjadi tindakan—tanpa perisian yang mahal atau ijazah sains data.

Dua sebab orang ramai bergelut dengan analitik e-dagang

Terdapat dua masalah biasa yang menghalang syarikat daripada memanfaatkan analitik untuk mengembangkan perniagaan mereka dengan bermakna:

1. Dengan mengandaikan bahawa alat seperti Google Analitis akan secara automatik menjejaki dan menyampaikan semua perkara penting terus dari kotak.
2. Menganalisis data hanya pada tahap cetek, mengharapkan jawapan khusus daripada metrik peringkat tinggi seperti trafik keseluruhan ke tapak atau purata masa interaksi.

Senang tahu. Tetapi bagaimana saya bertindak atas perkara ini?” anda mungkin terfikir sendiri melihat Google Analitis.

Hasilnya ialah membuat keputusan perniagaan berdasarkan gambaran yang tidak lengkap atau, lebih teruk lagi, menjadi mengetepikan data dan bukannya didorong data kerana anda sedang bergelut untuk mencari cerapan e-dagang yang mendalam di hujung cetek analitis anda.

Oleh itu, mari kita demystify analitis e-dagang dengan kes penggunaan dan amalan terbaik ihsan Daniel Patriciopemilik terdorong data Bull & Cleaver, sebuah syarikat yang menjual biltong tulen—snek daging kegemaran Afrika Selatan yang “lebih baik daripada dendeng daging lembu tradisional.”

Bagaimana untuk memulakan dengan soalan yang baik untuk mendapatkan jawapan yang baik

Menurut Patricio, “Tidak ada satu pun sumber kebenaran untuk semua jawapan anda. Pandangan yang berbeza ke dalam analitis anda akan menjawab soalan yang berbeza. Jadi soalan yang paling penting untuk dimulakan ialah, ‘Apa yang sebenarnya anda cuba jawab?’”

Apakah yang anda ingin ketahui secara khusus tentang tapak web, pemasaran, pelanggan atau produk anda dan, yang lebih penting, apakah yang akan anda lakukan dengan jawapannya?

Satu soalan yang baik boleh membawa kepada jawapan yang membawa kepada lebih banyak soalan yang membawa kepada lebih banyak jawapan—lubang arnab muncul secara semula jadi apabila anda mula menggali analitis anda. Namun, tanpa soalan sebagai titik permulaan, anda dibiarkan mengharungi analisis data anda tanpa hala tuju, yang membuang masa apabila anda mempunyai sedozen perkara lain yang perlu dilakukan untuk mengembangkan perniagaan anda.

Contoh soalan yang baik untuk ditanya boleh terdiri daripada:

• Bagaimanakah trafik ke halaman pendaratan kami berubah dari semasa ke semasa?
• Berapa ramai pelawat menambah item pada troli mereka tanpa mendaftar keluar?
• Di manakah saya kehilangan kebanyakan orang dalam proses pembayaran?
• Sejauh manakah kemungkinan untuk membeli pelawat daripada kempen media sosial berbanding pelawat daripada kempen e-mel?
• Adakah penambahan pop timbul pada tapak web anda dua bulan lalu membantu atau menjejaskan penukaran?
• Bagaimanakah tingkah laku pelawat di halaman kedai kami?
• Apakah yang boleh kita pelajari daripada halaman produk kita?
• Apakah pulangan pelaburan kempen Google Ads saya pada bulan lepas?

Berita baiknya ialah versi terbaharu Google Analitis—platform analitik percuma yang popular dan yang mungkin akan anda gunakan—membuat lebih mudah untuk mencari dan mencerna cerapan, membandingkan gelagat antara segmen khalayak anda yang berbeza dan menyesuaikan laporan serta data yang boleh diambil tindakan. penerokaan.

Untuk banyak cerapan asas—seperti bilangan penukaran yang dijana oleh carian organik berbanding carian berbayar, atau apakah domain teratas yang menghantar trafik rujukan ke tapak anda pada suku ini—anda juga boleh menaip perkara yang anda cari dalam bar carian untuk mendapatkan jawapan pantas daripada Kecerdasan Analitis sebelum menyelam lebih dalam.

Secara lalai, laporan dalam Google Analitis adalah berdasarkan semua pengguna di tapak anda, tetapi dengan mengklik Edit perbandingan anda juga boleh membandingkan berbilang segmen khalayak merentas pelbagai dimensi, seperti “pengguna yang membuat pembelian” dan “pengguna yang menambah pada troli tanpa membeli” untuk mencari corak yang mungkin menjadikan pengguna lebih berkemungkinan untuk melengkapkan pembelian mereka.

Bergantung pada persediaan anda, walau bagaimanapun, alat analitis luar kotak anda mungkin tidak mencukupi untuk mencari cerapan yang lebih terperinci dan mungkin memerlukan beberapa penyesuaian, mencari dalam platform yang berasingan seperti kedai Shopify anda, atau menyediakan alat analitik baharu sepenuhnya .

Senario biasa untuk mengembangkan analitis anda untuk jawapan termasuk:

Tempat untuk mencari cerapan e-dagang dan cara menukar jawapan kepada tindakan

Menurut Patricio, terdapat dua data pekerjaan yang boleh ada:

1. Pengurusan perniagaan—menyokong keputusan tentang melabur semula dalam perniagaan anda, menambah inventori, menapis pemesejan tapak web anda, dsb.
2. Pengoptimuman saluran—menyokong keputusan untuk saluran tertentu tentang tempat untuk memperuntukkan belanjawan anda, iklan yang hendak diskalakan, khalayak atau taktik yang perlu digandakan, dsb.

“Orang ramai membuat kesilapan menggunakan alat yang sama untuk melakukan kedua-dua kerja. Jika anda melihat Facebook, Google atau platform pemasaran e-mel anda, mereka masing-masing mahu anda percaya bahawa alat pengukuran mereka adalah sumber kebenaran untuk segala-galanya, tetapi ia tidak, dan tidak sepatutnya.”

Dia menggunakan Facebook untuk menggambarkan: “Anda boleh mempercayai Facebook untuk kadar klik lalu mereka, kekerapan iklan anda dipaparkan, cara orang bertindak balas terhadap mereka dan yang mana yang mendapat maklum balas yang baik. Tetapi jika anda cuba mengukur perkara yang berlaku selepas mereka mendarat di tapak anda atau pembelian berdasarkan kesan iklan Facebook anda, anda mungkin mendapat jawapan yang kurang berguna.” Patricio berkata ini adalah benar terutamanya kerana perubahan privasi menjadikan atribusi lebih sukar.

Itulah sebabnya Patricio membahagikan cerapan e-dagang kepada tiga baldi:

1. Cerapan tapak web adalah berdasarkan kepada tingkah laku orang selepas mendarat di tapak, dan perkara yang mereka klik, luangkan masa, isi dan tatal lalu.
2. Cerapan pemasaran adalah berdasarkan cara orang berinteraksi dengan pelbagai saluran dan taktik pemasaran anda, daripada iklan media sosial kepada e-mel troli terbengkalai kepada siaran yang ditaja.
3. Cerapan produk adalah berdasarkan jualan produk dan inventori merentas katalog anda.

Untuk membantu membimbing anda dalam penggalian anda sendiri, berikut ialah contoh sebenar bagi setiap jenis cerapan, daripada soalan ke jawapan kepada tindakan yang diilhamkan untuk membantu Bull & Cleaver membuat keputusan besar dan kecil.

Perhatikan bahawa kadangkala di mana anda bermula dengan soalan anda tidak selalu di mana anda akhirnya menemui jawapan anda.

Cerapan tapak web daripada “Bagaimanakah gelagat pelawat di halaman /kedai saya?”

Dengan begitu banyak perisa biltong yang berbeza, sumber geseran semula jadi di laluan untuk membeli adalah memutuskan yang mana satu untuk dicuba dahulu.

Penyelesaian Patricio ialah pek rasa untuk pelanggan kali pertama mencuba produknya yang paling popular.

Ia sangat berkesan untuk menukar pelanggan sehingga dia memutuskan untuk melancarkan cerapan itu ke seluruh perniagaannya, mengutamakan himpunan ini di atas seluruh katalognya di bahagian atas halaman /kedainya.

Analitis Google menunjukkan trafik ke halaman adalah baik tetapi penukaran menurun. Oleh itu, dia melihat pada alat peta haba untuk melihat ke mana perhatian dan klik pelawat pergi.

Apa yang dia dapati ialah orang ramai melangkau berkas dan menatal ke bawah. Sebaik sahaja dia melihat data itu, ia kelihatan jelas—pembeli-belah ingin mengetahui lebih lanjut tentang produk individu terlebih dahulu sebelum membeli satu berkas.

Dia dapat membetulkan kursus terima kasih kepada gelung maklum balas ini, memindahkan himpunan pengecap lebih jauh ke bawah dan meningkatkan kadar penukaran pada halaman /shop sebanyak hampir 20%.

Peta haba seperti ini menunjukkan kepada anda taburan klik dan perhatian merentasi sampel pelawat yang menyemak imbas halaman tertentu.

Cerapan pemasaran daripada “Bagaimanakah trafik ke halaman pendaratan kami berubah dari semasa ke semasa?”

Apabila anda mempunyai begitu banyak bahagian bergerak di seluruh perniagaan anda, menjadi semakin penting untuk memantau cara pengoptimuman dalam satu kawasan boleh mempengaruhi yang lain. Apabila Patricio menyedari betapa hebatnya pek pengecap untuk menukar pembeli kali pertama, dia memutuskan untuk mencuba dengan menghantar lebih banyak trafik ke halaman itu.

“Kebanyakan jualan kami datang dari halaman utama kami, halaman Tradisional Biltong dan halaman Droewors. Kami menurunkan keutamaan untuk menghantar lebih banyak trafik ke pek rasa, yang sangat popular untuk pembeli kali pertama.”

Lebih mudah untuk mencuba dengan yakin seperti ini apabila anda boleh memantau pertukaran dan kesan hiliran sepanjang masa keputusan penting seperti mengagihkan semula trafik anda dengan cara ini. Jika ternyata terdapat kesan negatif daripada beberapa jenis, analitik boleh bertindak sebagai tripwire.

Graf ini daripada Studio Data Google Bull & Cleaver papan pemuka menunjukkan aliran trafik yang diagihkan semula dari halaman lain ke halaman pek rasa dari semasa ke semasa.

Cerapan produk daripada “Mengapa nilai pesanan purata untuk pelanggan yang kembali pada paras terendah sepanjang masa minggu lepas?”

Beberapa penjelasan boleh wujud untuk sebab metrik yang sihat secara rawak jatuh jauh di bawah jangkaan, seperti dalam kes purata nilai pesanan Bull & Cleaver untuk pelanggan yang kembali.

Penurunan itu jelas, tetapi adakah ini perubahan dalam strategi pemasaran, tapak web itu sendiri atau hanya permintaan bermusim?

Ternyata ia hanya produk yang habis dijual.

“Kali pertama saya melihat purata nilai pesanan benar-benar menurun, apa yang saya tidak sedar daripada melihat analisis laman web ialah sumbangan jualan kepada AOV daripada kami. papak biltong adalah apa yang sebenarnya telah menurun, “kata Patricio. Mereka kehabisan stok produk utama itu kerana mereka merancang untuk mengembangkan barisan produk sebelum melancarkannya semula.

Sangat mudah untuk membuat kesimpulan berdasarkan prestasi satu metrik, jadi penting untuk bertanya apakah metrik berkaitan lain yang boleh mempengaruhinya juga? Dalam kes AOV, ia adalah jualan produk individu.

Dia akhirnya mencipta hamparan mudah untuk mendapatkan punca dan mendapati jualan papaknya telah menurun kepada hampir sifar.

Peratusan jumlah jualan mengikut jenis produk dari Mac hingga April

• Pukal: 45.88% → 34.57%
• Himpunan: 32.61% → 44.57
• Papak: 9.45% → 0.69%
• Makanan ringan: 12.06% → 20.18%

Produk yang habis dijual sebenarnya telah menurunkan banyak purata, tetapi nilai pesanan purata untuk pelanggan yang kembali mendapat pukulan terbesar.

Wawasan ini menyebabkan produk itu mendapat permintaan, terutamanya dengan pelanggan sedia ada, oleh itu dia harus berusaha untuk mengembangkan kategori produk. Ini membuatkan Patricio teruja untuk melancarkan semula papaknya tidak lama lagi kerana dia berjaya mengembalikan jualannya ke landasan tanpanya dan hanya dapat membayangkan peningkatan besar dalam jualan dan pengekalan yang akan dihasilkan oleh pelancaran semula itu.

Apakah soalan yang baik yang akan anda tanyakan kepada analisis anda?

Analitis e-dagang boleh menjadi hebat pada mulanya, dan tiada siapa yang menjadi celik data dalam sekelip mata. Tetapi dari masa ke masa, soalan demi soalan dan jawapan demi jawapan, anda boleh belajar cara ingin tahu tentang pelbagai bidang perniagaan anda dan tempat untuk mencari jawapan.

Tempat terbaik untuk bermula ialah dengan menyediakan Google Analitis untuk kedai Shopify anda.

Soalan Lazim cerapan e-dagang

Apakah cerapan yang boleh diambil tindakan dalam analitis e-dagang?

Cerapan boleh bertindak ialah kesimpulan yang anda boleh buat dengan yakin daripada menganalisis data yang boleh memaklumkan perubahan terus pada tapak web, perniagaan, produk atau pemasaran anda.

Bagaimanakah cara saya menggunakan analisis e-dagang untuk mengubah data saya menjadi cerapan yang boleh diambil tindakan?

Anda boleh menggunakan analisis e-dagang untuk menukar data menjadi cerapan yang boleh diambil tindakan dengan mengemukakan soalan khusus yang anda fikir akan membantu anda mengembangkan perniagaan anda pada masa hadapan atau membuat susulan sama ada keputusan lalu yang anda buat untuk meningkatkan perniagaan anda adalah positif atau negatif.

Apakah analisis e-dagang?

Analitis e-dagang ialah proses mengumpul data daripada semua saluran yang mempunyai kesan pada kedai anda. Data ini membolehkan anda menganalisis tingkah laku pelanggan, mengukur trafik tapak web dan mendapatkan cerapan produk.

source: https://www.shopify.co.id/blog/17921828-dont-fear-analytics-ill-make-it-simple-for-you