Blog Fast White Cat
Analiza danych w e-commerce
admin kw. 11. 2018
Dane w e-commerce to podstawa. Dzięki nim uzyskujemy ogromną wiedzę o użytkownikach, ich działaniach, preferencjach zakupowych oraz możemy prowadzić efektywną strategię rozwoju sklepu internetowego. Możemy je podzielić na informacje jawne (np. zapis do newslettera, dane teleadresowe, historia zakupowa) i anonimowe (głównie z narzędzi analitycznych podpiętych pod sklep internetowy: Google Analytics, Piwik, Hotjar, CrazyEgg, Kissmetrics itp. czy też informacje zawarte w hurtowniach danych).
Na podstawie danych z platformy sklepu internetowego (w tym przypadku mam na myśli Magento) jesteśmy w stanie przetwarzać i analizować poniższe dane:
Większość danych powinna być wykorzystywana głównie przez dział e-commerce, jednak część z nich pozwoli nam zweryfikować pracę logistyki, co w połączeniu z dziennym raportowaniem powinno dać nam obraz efektywności działań magazynu sklepu internetowego.
Wyciąganie wniosków musi się odbywać na podstawie raportów już nie tyle comiesięcznych, cotygodniowych, ale przede wszystkim tych codziennych. W sprawnie działającej organizacji zarządzającej sklepem internetowym powinno być to dopracowane w taki sposób, że codziennie rano analityk generuje raport sprzedażowy na podstawie danych z platformy sprzedażowej, Google Analytics oraz systemu magazynowego i przesyła dokument wraz wnioskami do osób zarządzających e-sklepem. Na bieżąco widzimy wtedy wszystkie trendy i nieprawidłowości we współczynniku konwersji, sprzedaży i realizacji zamówień oraz jesteśmy w stanie w dość szybkim czasie podjąć kluczowe decyzje, żeby poprawić w/w wskaźniki. Do tego mamy dodatkowo podział zamówień w zależności od kanałów pozyskania użytkownika, rozróżnienie na formy płatności oraz dostawy, zwroty itd.
Nie jest sztuką zbierać mnóstwo informacji z e-commerce - sztuką jest je odpowiednio wykorzystać, żeby dane do nas odpowiednio „przemówiły” i przekuły się na odpowiednie wzrosty przychodów w sklepie internetowym. Podstawą do tego są odpowiednio przygotowane procesy i zespół e-commerce, rozumiejący istotę handlu w Internecie. Pamiętajmy, że jest to branża, w której sprzedaje się przez 365 dni roku, przez 7 dni w tygodniu, 24 godziny na dobę, więc czas reakcji i elastyczność jest bardzo istotna.
Gdzie możemy znaleźć dane e-commerce o naszych użytkownikach?
- dane z platformy sklepu internetowego oraz systemu ERP. Z tych źródeł otrzymujemy informacje miedzy innymi o tym, kim jest nasz klient, kiedy i co kupował, w jakich odstępach czasowych, jakiej jest płci, a nawet to, kiedy ma urodziny i ile ma lat. Ta ostatnia informacja, wbrew pozorom mało istotna może nam zobrazować średni wiek naszej grupy docelowej.
Na podstawie danych z platformy sklepu internetowego (w tym przypadku mam na myśli Magento) jesteśmy w stanie przetwarzać i analizować poniższe dane:
Raporty sprzedaży
- imię i nazwisko
- nr zamówienia
- data zakupu
- adres (miasto) doręczenia przesyłki
- wartość brutto zamówienia
- metoda płatności
- metoda dostawy
- status zamówienia
- data ostatniego zamówienia/częstotliwość dokonywania zakupów
- ilość i wartość wykorzystanych kuponów rabatowych
- walutę (w przypadku wersji językowych sklepu internetowego)
Raporty typu exporter (bardziej szczegółowe) zawierają również:
- SKU produktu jakie zakupił klient
- bestsellery
- ilość zakupionych produktów
- cena poszczególnych produktów
- rabaty na poszczególnych produktach
- kody rabatowe użyte przez klienta
- data i godzina wygenerowania Listu Przewozowego
- data i godzina zamknięcia zamówienia
- informacja o ostatnim i przedostatnim statusie zamówienia
Większość danych powinna być wykorzystywana głównie przez dział e-commerce, jednak część z nich pozwoli nam zweryfikować pracę logistyki, co w połączeniu z dziennym raportowaniem powinno dać nam obraz efektywności działań magazynu sklepu internetowego.
- Google Analytics – tak naprawdę to poza platformą sklepową największy zbiór wiedzy
o sklepie internetowym i jego działaniu, użytkownikach, dane na temat pozyskiwania ruchu, konwersji, jak i działań użytkowników w serwisie np. ile czasu użytkownik spędził na stronie, czym był zainteresowany (produkty, kategorie, treści); skąd przyszedł na stronę, z jakiego urządzenia korzystał, jaki był współczynnik odrzuceń itp.
- Ankiety online – wyświetlanie pop-upa zawierającego krótką ankietę dla użytkownika
z pytaniem o ocenę sklepu internetowego pod kątem asortymentu, obsługi klienta, funkcjonalności serwisu i wygody korzystania z niego. W zamian za wypełnienie takiej ankiety użytkownik otrzymuje kod rabatowy/gratis/darmową dostawę – cokolwiek, co jest wartością dodaną dla klienta,
a my w zamian otrzymujemy cenne informacje odnośnie sklepu internetowego.
- Media społecznościowe – jeśli użytkownik lubi strony związane z daną tematyką oraz wykazuje aktywność na forum, dyskutuje na temat konkretnych marek/produktów i wyszukuje je w innych sklepach internetowych, to możemy mu wyświetlić spersonalizowane reklamy na produkty które oglądał wraz z dodatkowym rabatem. Możemy to zrobić dzięki śladom pozostawionym przez niego w plikach cookies
- Narzędzia do analizy zachowań użytkowników na stronie (np. Hotjar) – pozwalają
na dokładna analizę tego, jak zachowują się użytkownicy w sklepie internetowym np. które elementy są klikalne, a które nie są. Takie narzędzia pozwalają generować mapy cieplne (heatmapy) oraz nagrania pokazujące to, w jaki sposób użytkownik poruszał się po sklepie, co przykuło jego uwagę w ścieżce zakupowej, a co sprawiało mu największe problemy. Dzięki temu można zlokalizować przeszkody w finalizacji procesu zakupowego i usprawnić tym samym działanie sklepu internetowego. Bezpośrednio powinno to wpłynąć na zwiększenie współczynnika konwersji, a tym samym przychodów.
- Korzystanie z hurtowni danych - w Internecie na różnego rodzaju witrynach są aktywne specjalne skrypty, gromadzące danych o aktywności anonimowych użytkowników, przeglądanych treściach i produktach. Dzięki temu możemy precyzyjniej kierować reklamy do odpowiedniej grupy docelowej, lepiej dostosowując je do potrzeb klienta. Zajmują się tym wyspecjalizowane firmy, które gromadzą i przetwarzają ogromne ilości danych o internautach m.in. płeć, zainteresowania, ulubione witryny, poszukiwane podmioty itp. Na podstawie takich danych algorytm tworzy konkretne profile klientów, które mogą być wykorzystywane w celach reklamowych przez dany sklep. Takie narzędzia uczą się zachowań użytkowników i pomagają wyświetlać odpowiednie reklamy dopasowane do potrzeb internautów, w dodatku śledzą i analizują zachowania klientów, którzy poszukują konkretnych produktów w Internecie.
- Dzienne raporty magazynu zawierające ilość zrealizowanych zamówień, ilość zamówień w realizacji oraz ilość nowych zamówień. Jeśli sklep działa w modelu omnichannel, to warto również przeanalizować, jaki procent z całości zamówień stanowią te produkty, które dopiero mają zasilić magazyn sklepu internetowego.
Wyciąganie wniosków musi się odbywać na podstawie raportów już nie tyle comiesięcznych, cotygodniowych, ale przede wszystkim tych codziennych. W sprawnie działającej organizacji zarządzającej sklepem internetowym powinno być to dopracowane w taki sposób, że codziennie rano analityk generuje raport sprzedażowy na podstawie danych z platformy sprzedażowej, Google Analytics oraz systemu magazynowego i przesyła dokument wraz wnioskami do osób zarządzających e-sklepem. Na bieżąco widzimy wtedy wszystkie trendy i nieprawidłowości we współczynniku konwersji, sprzedaży i realizacji zamówień oraz jesteśmy w stanie w dość szybkim czasie podjąć kluczowe decyzje, żeby poprawić w/w wskaźniki. Do tego mamy dodatkowo podział zamówień w zależności od kanałów pozyskania użytkownika, rozróżnienie na formy płatności oraz dostawy, zwroty itd.
Nie jest sztuką zbierać mnóstwo informacji z e-commerce - sztuką jest je odpowiednio wykorzystać, żeby dane do nas odpowiednio „przemówiły” i przekuły się na odpowiednie wzrosty przychodów w sklepie internetowym. Podstawą do tego są odpowiednio przygotowane procesy i zespół e-commerce, rozumiejący istotę handlu w Internecie. Pamiętajmy, że jest to branża, w której sprzedaje się przez 365 dni roku, przez 7 dni w tygodniu, 24 godziny na dobę, więc czas reakcji i elastyczność jest bardzo istotna.
Nasze Usługi
Mamy rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb
Klienci
Mamy przyjemność współpracować z:
Kontakt
Skontaktuj się
Kontakt
Skontaktuj się
Dział sprzedaży:
Krzysztof Jagliński
Head of Business Development
krzysztof.jaglinski@fastwhitecat.com
+48 509 961 481
LinkedIn: linkedin.com/in/jaglinski
Dane Kontaktowe
Fast White Cat S.A.
ul. Oławska 27/29, 50-123 Wrocław
+48 71 382 26 48
info@fastwhitecat.com
NIP: 8971779243
REGON: 021761553