كيفية استخدام تحليلات التجارة الإلكترونية لاكتساب رؤى الأعمال
نشرت: 2015-04-02قمت مؤخرًا بتحليل أفضل 100 موقع للتجارة الإلكترونية باستخدام BuiltWith.com ووجدت أنهم يستخدمون ، في المتوسط ، 14 أداة تحليلية مختلفة لجمع أجزاء مختلفة من بيانات التجارة الإلكترونية على عملائهم .
تساعدهم البيانات التي يجمعونها على تحسين موقع الويب والرسائل والمنتجات (المنتجات) والخدمات للحصول على المزيد من العملاء والأرباح.
على الرغم من فعالية هذه الأدوات وتوافرها ، لا تزال غالبية شركات التجارة الإلكترونية لا تستفيد من البيانات لتحسين مبيعاتها. وجدت دراسة أجرتها MECLABS أن 37 ٪ فقط من شركات التجارة الإلكترونية التي شملتها الدراسة تستخدم البيانات التاريخية لتحسين مواقع التجارة الإلكترونية الخاصة بهم.
في غضون ذلك ، يستسلم أي شخص آخر لاتخاذ قرارات العمل بالطريقة القديمة (والأقل فاعلية): الآراء والحدس ونسخ ما تفعله المنافسة.
إذا كنت من بين 63٪ من الشركات التي لا تستفيد من أدوات التحليل ، فأنت باستخدام أدوات مجانية مثل Google Analytics و Shopify تعليمات التثبيت السهلة ، يمكن للجميع (بما فيهم أنت) البدء في الاستفادة من البيانات من زوار الموقع لزيادة المبيعات والإيرادات.
في هذه المقالة سوف أشارككم الرؤيتين الرئيسيتين اللتين وجدتهما لاستخدام أدوات التحليلات بنجاح . لكن أولاً ، سأشرح سبب محاولة بعض الشركات استخدام تحليلات التجارة الإلكترونية وفشلها ، حتى لا تقع في نفس الفخ.
قائمة القراءة المجانية: تحسين التحويل للمبتدئين
حوّل المزيد من زوار الموقع إلى عملاء من خلال الحصول على دورة تدريبية مكثفة في تحسين التحويل. قم بالوصول إلى قائمتنا المجانية المنسقة للمقالات عالية التأثير أدناه.
احصل على قائمة القراءة الخاصة بـ "تحسين التحويل" في بريدك الوارد مباشرة.
أوشكت على الانتهاء: الرجاء إدخال بريدك الإلكتروني أدناه للوصول الفوري.
سنرسل لك أيضًا تحديثات حول الأدلة التعليمية الجديدة وقصص النجاح من Shopify النشرة الإخبارية. نحن نكره الرسائل الاقتحامية (SPAM) ونعدك بالحفاظ على أمان عنوان بريدك الإلكتروني.
لماذا تفشل الشركات في استخدام تحليلات التجارة الإلكترونية
هناك نوعان من المزالق التي تقع فيها العديد من الشركات ، مما يمنعها من الاستفادة من التحليلات بطريقة هادفة ($ $):
- بافتراض أن أداة من فئة المؤسسات مثل تحليلات جوجل سوف تتعقب تلقائيًا كل شيء مهم فور إخراجه من الصندوق.
- عند النظر إلى تحليلات التجارة الإلكترونية ، فإن كمية البيانات والميزات هائلة. هذا يبقي الأشخاص في مستوى ضحل جدًا ، حيث ينظرون فقط إلى المقاييس الأساسية مثل مشاهدات الصفحة ، والتي يتم حساب متوسطها عبر جميع الزوار.
هل هذا يبدو مألوفا؟
يمكن أن يأتي شيئين فقط من هذا ؛ أيا منهما جيد.
1. أنت تتخذ قرارات العمل بناءً على معلومات غير كافية
تخيل تصميم جسر عبر نهر إذا كنت تعرف فقط متوسط عمقه. من البديهي أنك تعلم أن الأرض تحتها سيكون لها قمم ووديان مختلفة ، ومع ذلك يتم قياس دعاماتك فقط نحو "المتوسط" وأنت تصلي من أجل الأفضل.
هذا ما تفعله عندما تتخذ قرارات تجارية بناءً على متوسط مشاهدات الصفحة ، ومتوسط مدد الزيارة ، ومتوسط معدلات الخروج ، وما إلى ذلك ...
2. ترى قيمة عمل قليلة في النهاية الضحلة لتجمع البيانات
... لذلك تستسلم.
الإحباط من بذل كل هذا الجهد في أن تكون مدفوعًا بالبيانات أمر مفهوم ، خاصةً عندما لا يبدو أن هناك مكاسب.
ليس كل شيء رمادي ويائس. بعد التشاور مع العديد من الشركات التي وجدت نفسها في هذه المواقف ، وجدت أنه يمكن عكس الضرر ㅡ أو تجنبه.
مفاتيح الاستخدام الفعال لتحليلات التجارة الإلكترونية
فيما يلي فكرتي الرئيسية للاستفادة الفعالة من أدوات التحليلات للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ تؤدي إلى المزيد من الإيرادات ، بدلاً من أن تكون تفريغًا سلبيًا للبيانات.
- موقعك عبارة عن مسار قمع وليس تسلسل هرمي. فكر في موقعك بالكامل على أنه مسار قمع ، وليس مخططًا هيكليًا. كمرحلة تحويل ، يستقبل موقعك زوارًا من أحد الأطراف ، ويخرج نسبة مئوية منهم كعملاء من الطرف الآخر.
- للحصول على إجابات جيدة ، ابدأ بأسئلة جيدة. التحليلات قابلة للتنفيذ فقط إذا كنت تعرف ما تبحث عنه ، وهذا يعني البدء بسؤال. كلما كانت الأسئلة أفضل ، زادت قيمة الإجابات. كما كتب دوجلاس آدامز ، "بمجرد أن تعرف ما هو السؤال في الواقع ، ستعرف ما تعنيه الإجابة."
دعونا نلقي نظرة على كل منها بمزيد من التفصيل ، وكيف يمكن تطبيقها في العالم الحقيقي.
موقعك عبارة عن مسار قمع وليس تسلسل هرمي
الهدف من موقعك هو استقبال الزوار وتحويلهم إلى عملاء ، مستخدمين ، موالين ، معجبين ، عملاء متوقعين ، وما إلى ذلك.
يحتوي على مدخلات (زوار) ومخرجات متوقعة (عميل ، مستخدم ، عميل محتمل ، إلخ).
من الأكثر دقة ، إذن ، تصويرها على أنها مسار قمع بخطوط تمثل تدفق الأشخاص ، بدلاً من رسم مخطط هيكلي بخطوط تمثل التسلسل الهرمي للصفحات:
مجرد التفكير في موقعك على أنه مسار تحويل يساعدك على البدء في فهم بيانات الزائر.
بدلاً من التفكير في الصفحات الثابتة فقط ، يمكنك البدء في التفكير من حيث المدخلات والمخرجات ومعدلات الأداء (المخرجات - المدخلات) وعوائد الاستثمار (قيمة المخرجات تكلفة المدخلات) للموقع بأكمله. يعد هذا بالفعل أكثر فائدة من مجرد التفكير في عدد مرات مشاهدة الصفحة ومتوسط الوقت المستغرق في كل منها (بالمناسبة ، معلومات غير مفيدة تقريبًا).
تكمن القيمة الحقيقية لأدوات تحليلات التجارة الإلكترونية في القدرة على:
اعزل المدخلات والمخرجات والأداء والقيمة (ROI) حسب أبعاد مثل الموقع الجغرافي ومصدر حركة المرور والحملات التسويقية ونوع المتصفح وما إلى ذلك.
قارن ما ورد أعلاه مع مجموعات مختلفة. على سبيل المثال ، ما هي قيمة حركة البحث مقارنة بالزيارات الاجتماعية؟
شاهد الاتجاهات والارتباطات ، مثل كيفية نمو حركة البحث بمرور الوقت ، وهل يرتبط ذلك بإجمالي الإيرادات ؟
لاحظ مدى سهولة توضيح هذه المعلومات.
علاوة على ذلك ، يمكنك الحصول على هذا المستوى من التفاصيل بقليل من العمل:
- أضف Google Analytics إلى متجرك إذا لم يكن لديك بالفعل. راجع هذا الدليل المفصل وسهل المتابعة لمتاجر Shopify.
- تكوين الأهداف لتتبع التحويلات الأساسية مثل عمليات السحب المكتملة أو الحسابات الجديدة. يمكنك أيضًا إنشاء أهداف للتحويلات الثانوية (تسمى أيضًا "التحويلات الصغيرة") مثل الاشتراك في الرسائل الإخبارية.
- (اختياري) أضف تتبع الأحداث للأحداث المهمة عبر مسار التحويل والتي لا تمثل بالضرورة تحويلاً. على سبيل المثال ، بعض الأحداث التي قد ترغب في تتبعها: إضافة عنصر إلى عربة التسوق ؛ إجراء بحث عن الكلمات الرئيسية ؛ تصفية نتائج البحث.
بشكل افتراضي ، يتتبع Google Analytics لتتبع المخرجات ، يجب عليك إنشاء أهداف (الخطوة 2 أعلاه). تذكر أن الهدف هو الحصول على المعلومات التي يمكنك أن تبني عليها قرارات الأعمال والتسويق. بدون معرفة المخرجات ، لا يمكنك أيضًا حساب معدل الأداء والعائد على الاستثمار ، وبقيت للتو مع بيانات الإدخال ، والتي لا تفيد في حد ذاتها في اتخاذ القرارات.
إليك كيف يبدو مسار التحويل عندما يكون لديك إدخال ، ومخرجات ، وتتبع حدث في مكانه الصحيح.
وبالطبع لا يزال بإمكانك عزل ومقارنة ورؤية الاتجاهات والارتباطات مع مسار التحويل هذا.
قد تتساءل عن مكان العثور على هذا الرسم البياني داخل Google Analytics. للأسف لا يوجد أحد. هناك بعض التقارير في Google Analytics تقترب - من تدفق المستخدمين ، وتدفق الأحداث ، وتدفق الهدف ، وتصور مسار التحويل - لكنها بعيدة كل البعد عن أن تكون سهلة الاستخدام ومن الأفضل تركها للمستخدمين المتقدمين.
الخبر السار هو أنه لا يهم ما إذا كان لدى Google Analytics تقرير يشبه هذا تمامًا أم لا. إذا كنت تفكر في موقعك على أنه مسار قمع ، وليس تسلسلًا هرميًا ، وقمت بقياس المدخلات والمخرجات والأحداث ، فستتمكن من العثور على معلومات قابلة للتنفيذ لزيادة تحويلاتك وإيراداتك.
للعثور على تلك المعلومات القابلة للتنفيذ ، ننتقل إلى المفتاح الثاني وهو الاستخدام الفعال لتحليلات التجارة الإلكترونية.
للحصول على إجابات جيدة ، ابدأ بأسئلة جيدة
يمكن أن توفر أدوات التحليلات الكثير من الإجابات ، لكن الإجابات لا معنى لها إذا كنت لا تعرف السؤال.
ما لم يكن لديك الكثير من وقت الفراغ (إذا كنت تدير نشاطًا تجاريًا ، فمن المحتمل ألا تفعل ذلك) ، لا تضيع في البيانات دون هدف ، على أمل أن يقفز إليك شيء مفيد. لن تفعل ذلك. بدلاً من ذلك ، خذ الوقت الكافي لصياغة سؤال جيد أولاً ، وعندها فقط انظر إذا كان يمكنك العثور على الإجابة في البيانات.
عندما تبدأ بسؤال جيد ، يصبح Google Analytics حلاً فعالاً للعثور على البيانات التي توفر إجابة.
على الرغم من وجود العديد من الأدوات في Google Analytics ، يمكنك العثور على معظم الإجابات من خلال التعرف على ما يلي فقط:
- التقارير القياسية (الجمهور والاكتساب والسلوك والتحويلات): جداول محددة مسبقًا للأبعاد مثل مصدر الزيارات والمقاييس مثل عدد الزوار .
- الشرائح: تصفية البيانات المعروضة للمستخدمين أو الجلسات التي تتطابق مع فلتر محدد مسبقًا أو مخصص. يمكنك مقارنة ما يصل إلى أربعة أقسام في وقت واحد. يفيد في العزل والمقارنة ورؤية الارتباط .
- التواريخ: تصفية البيانات المعروضة حسب النطاق الزمني ، ومقارنة ما يصل إلى نطاقين زمنيين. مفيد لرؤية الاتجاهات والارتباطات .
- ترشيح الأبعاد: تصفية الصفوف التي يتم عرضها.
فيما يلي بعض الأمثلة على الأسئلة التي يمكن العثور على إجاباتها في بيانات مسار التحويل:
- ما هو متوسط قيمة الإنتاج (الإيرادات) للعملاء المتكررين ، مقارنة بالعملاء لمرة واحدة؟
- كم عدد الأشخاص الذين يضيفون عنصرًا إلى سلة التسوق الخاصة بهم دون الوصول إلى هدف السداد؟ (يُعرف أيضًا باسم التخلي عن عربة التسوق .)
- كم عدد الأشخاص الذين بدأوا عملية السداد دون الوصول إلى الهدف؟
- من بين هؤلاء ، هل هناك خطوة تخسر عددًا أكبر من الأشخاص مقارنة بالخطوات الأخرى؟
- كيف تقارن مخرجات الزوار من حملات التواصل الاجتماعي بزوار حملات البريد الإلكتروني؟
- عندما يستخدم العملاء رمزًا ترويجيًا ، كيف يقارن متوسط قيمة شرائهم مع أولئك الذين لم يفعلوا ذلك؟
- ما هو تأثير دعم الدردشة المباشرة ، إن وجد ، على معدلات السداد؟
- ما هو عائد الاستثمار على الإنفاق الإعلاني على شبكة البحث الشهر الماضي؟
لاحظ أن كل هذه الأسئلة تتعلق بالمدخلات والمخرجات ومعدلات الأداء والعائد على الاستثمار . هذه كلها عناصر من القمع .
تعتبر الإجابات على أسئلة مثل هذه ذات قيمة كبيرة لأي شركة عبر الإنترنت ، وخاصة لشركات التجارة الإلكترونية. يمكنك الحصول على معلومات مثل هذه بدون برامج باهظة الثمن أو فرق علوم بيانات ضخمة. يمكنك أيضًا الاستفادة من أدوات جمع وتحليل البيانات الحديثة للحصول على معلومات قيمة وقابلة للتنفيذ حول عملائك وعملك.
وإذا لم تستخدم التحليلات بشكل جيد ، فإن منافسيك سيفعلون ذلك.
بقلم: غريغوري كوجان