Come utilizzare l'analisi dell'e-commerce per ottenere informazioni dettagliate sul business

Pubblicato: 2015-04-02

Di recente, ho analizzato i primi 100 siti di e-commerce utilizzando BuiltWith.com e ho scoperto che utilizzano, in media, 14 diversi strumenti di analisi per raccogliere vari bit di dati di e-commerce sui propri clienti .

I dati che raccolgono li aiutano a migliorare il loro sito Web, i messaggi, i prodotti e i servizi per ottenere più clienti e entrate.

Nonostante l'efficacia e la disponibilità di tali strumenti, la maggior parte delle aziende di e-commerce non sta ancora sfruttando i dati per migliorare le proprie vendite. Uno studio di MECLABS ha rilevato che solo il 37% delle aziende di e-commerce intervistate utilizza i dati storici per migliorare i propri siti di e-commerce.

Tutti gli altri, intanto, si rassegnano a prendere decisioni di business alla vecchia maniera (e meno efficace): opinioni, intuizioni e copia di ciò che fa la concorrenza.

Se fai parte del 63% delle aziende che non sfrutta gli strumenti di analisi, stai Con strumenti gratuiti come Google Analytics e le semplici istruzioni di installazione di Shopify, tutti (compreso te) possono iniziare a sfruttare i dati dei visitatori del sito per aumentare le vendite e le entrate.

In questo articolo condividerò con te le due informazioni chiave che ho trovato per utilizzare con successo gli strumenti di analisi. Ma prima, spiegherò perché alcune aziende provano a non utilizzare l'analisi dell'e-commerce, in modo da non cadere nella stessa trappola.

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Perché le aziende non riescono a utilizzare l'analisi dell'e-commerce

Ci sono due trabocchetti in cui cadono molte aziende, che impediscono loro di sfruttare l'analisi in modo significativo ($$$):

Partendo dal presupposto che uno strumento di classe enterprise come Google Analytics terrà automaticamente traccia di tutto ciò che è importante immediatamente.
Quando si guarda all'analisi dell'e-commerce, la quantità di dati e funzionalità è schiacciante. Ciò mantiene le persone a un livello molto superficiale, guardando solo le metriche di base come le visualizzazioni di pagina, mediate tra tutti i visitatori.

Questo suona familiare?

Da questo possono derivare solo due cose; nessuno dei due è buono.

1. Prendi decisioni aziendali sulla base di informazioni insufficienti

Immagina di progettare un ponte su un fiume se conosci solo la sua profondità media . Intuitivamente sai che il terreno sottostante avrà cime e valli diverse, tuttavia i tuoi appoggi sono misurati solo verso la "media" e preghi per il meglio.

Questo è ciò che fai quando prendi decisioni aziendali in base alle visualizzazioni di pagina medie , alla durata media delle visite, ai tassi di pagamento medi e così via...

2. Vedete poco valore aziendale nella parte bassa del pool di dati

...quindi ti arrendi.

La frustrazione di fare tutto questo sforzo per essere basati sui dati è comprensibile, soprattutto quando non sembra esserci un profitto.

Non tutto è grigio e senza speranza. Dopo aver consultato tonnellate di aziende che si sono trovate in queste situazioni, ho scoperto che il danno può essere annullatoㅡo evitato.

Le chiavi per utilizzare efficacemente l'analisi dell'e-commerce

Ecco le mie due idee chiave per sfruttare in modo efficace gli strumenti di analisi per ottenere informazioni fruibili che portano a maggiori entrate , invece di essere un dump di dati passivo.

Il tuo sito è un imbuto, non una gerarchia. Pensa all'intero sito come a una canalizzazione, non a un organigramma. Come una canalizzazione, il tuo sito riceve visitatori da un'estremità e sforna una parte di loro come clienti dall'altra estremità.
Per ottenere buone risposte, inizia con buone domande. Le analisi sono utilizzabili solo se sai cosa stai cercando e ciò significa iniziare con una domanda. Migliori sono le domande, più preziose saranno le risposte. Come ha scritto Douglas Adams, "una volta che saprai qual è effettivamente la domanda, saprai cosa significa la risposta".

Diamo un'occhiata a ciascuno più in dettaglio e come possono essere applicati nel mondo reale.

Il tuo sito è un imbuto, non una gerarchia

L'obiettivo del tuo sito è ricevere visitatori e convertirli in clienti, utenti, fedelissimi, fan, lead e così via.

Ha un input (visitatori) e un output previsto (cliente, utente, lead, ecc.).
È più accurato, quindi, immaginarlo come un imbuto con linee che rappresentano il flusso di persone, piuttosto che come un organigramma con linee che rappresentano la gerarchia delle pagine:
Il solo pensiero del tuo sito come una canalizzazione ti aiuta a dare un senso ai dati dei visitatori.
Invece di pensare solo a pagine statiche, puoi iniziare a pensare in termini di input, output, tassi di performance (output ÷ input) e ritorni sull'investimento (valore dell'output ÷ costo dell'input) per l'intero sito. Questo è già più utile che pensare solo al numero di visualizzazioni di pagina e al tempo medio trascorso su ciascuna (informazioni quasi inutili, tra l'altro).

Il vero valore degli strumenti di analisi dell'e-commerce sta nell'essere in grado di:
Isola input, output, prestazioni e valore (ROI) in base a dimensioni come posizione geografica, sorgente di traffico, campagne di marketing, tipo di browser e così via.
Confronta quanto sopra con diverse coorti. Ad esempio, qual è il valore del traffico di ricerca rispetto al traffico social?

Vedi tendenze e correlazioni , ad esempio come il traffico di ricerca è cresciuto nel tempo e ciò è correlato alle entrate totali?

Nota come è facile illustrare queste informazioni.
Inoltre, puoi ottenere questo livello di dettaglio con un po' di lavoro:

Aggiungi Google Analytics al tuo negozio se non lo hai già. Consulta questa guida dettagliata e facile da seguire per i negozi Shopify.
Configura gli obiettivi per monitorare le conversioni principali come i checkout completati o i nuovi account. Puoi anche creare obiettivi per conversioni secondarie (chiamate anche "micro-conversioni") come le iscrizioni a newsletter.
(Facoltativo) Aggiungi il monitoraggio degli eventi per eventi importanti nella canalizzazione che non rappresentano necessariamente una conversione. Ad esempio, alcuni eventi che potresti voler monitorare: aggiunta di un articolo al carrello; condurre una ricerca per parole chiave; filtraggio dei risultati di ricerca.
Per impostazione predefinita, Google Analytics tiene traccia Per tenere traccia dell'output, devi creare obiettivi (passaggio 2 sopra). Ricorda che l'obiettivo è ottenere informazioni su cui basare le decisioni aziendali e di marketing. Senza conoscere l'output, non puoi nemmeno calcolare il tasso di performance e il ROI e ti rimangono solo i dati di input, che di per sé non sono utili per prendere decisioni.

Ecco come appare la canalizzazione di conversione quando sono attivi input, output e monitoraggio degli eventi.
E ovviamente puoi ancora isolare , confrontare e vedere tendenze e correlazioni con questa canalizzazione.
Ti starai chiedendo dove trovare questo diagramma all'interno di Google Analytics. Purtroppo non ce n'è uno. Ci sono alcuni rapporti all'interno di Google Analytics che si avvicinano ㅡ flusso di utenti, flusso di eventi, flusso di obiettivi e visualizzazione della canalizzazioneㅡma sono tutt'altro che intuitivi ed è meglio lasciarli per utenti esperti.
La buona notizia è che non importa se Google Analytics ha o meno un rapporto che assomiglia esattamente a questo. Se pensi al tuo sito come a una canalizzazione, non a una gerarchia, e misuri l'input, l'output e gli eventi, sarai in grado di trovare informazioni utili per aumentare le tue conversioni e le tue entrate.

Per trovare queste informazioni utilizzabili, passiamo alla seconda chiave per utilizzare efficacemente l'analisi dell'e-commerce.
Per ottenere buone risposte, inizia con buone domande
Gli strumenti di analisi possono fornire molte risposte, ma le risposte non hanno senso se non conosci la domanda.
A meno che tu non abbia molto tempo libero (non gestisci un'attività, quindi probabilmente no), non guadare dati senza un obiettivo, sperando che qualcosa di utile ti salti fuori. Non lo farà. Invece, prenditi del tempo per formulare prima una buona domanda e solo allora vedi se riesci a trovare la risposta nei dati.
Quando inizi con una buona domanda, Google Analytics diventa una potente soluzione per trovare i dati che forniscono una risposta.
Sebbene ci siano molti strumenti all'interno di Google Analytics, puoi trovare la maggior parte delle risposte familiarizzando con quanto segue:
Rapporti standard (Pubblico, Acquisizione, Comportamento e Conversioni): tabelle di dimensioni predefinite come sorgente di traffico e metriche come numero di visitatori .
Segmenti: filtra i dati visualizzati per utenti o sessioni che corrispondono a un filtro predefinito o personalizzato. Puoi confrontare fino a quattro segmenti contemporaneamente. Utile per l' isolamento e il confronto e per vedere le correlazioni .
Date: filtra i dati visualizzati per intervallo di date e confronta fino a due intervalli di date. Utile per vedere tendenze e correlazioni .
Filtraggio dimensioni: filtra le righe visualizzate.
Di seguito sono riportati alcuni esempi di domande le cui risposte possono essere trovate nei dati della canalizzazione:
Qual è il valore medio di output (ricavi) dei clienti abituali rispetto ai clienti occasionali?
Quante persone aggiungono un articolo al carrello senza raggiungere l'obiettivo di pagamento? (Noto anche come abbandono del carrello .)
Quante persone iniziano il processo di checkout senza raggiungere l'obiettivo?
Di questi, c'è un passaggio che perde più persone rispetto ad altri passaggi?
Come si confronta l'output dei visitatori delle campagne sui social media con quello dei visitatori delle campagne e-mail?
Quando i clienti utilizzano un codice promozionale, come si confronta il loro valore medio di acquisto con quelli che non l'hanno fatto?
Che effetto ha, se del caso, il supporto della chat dal vivo sulle tariffe di pagamento?
Qual è il ROI della spesa pubblicitaria sui motori di ricerca del mese scorso?
Si noti che tutte queste domande riguardano input , output , tassi di performance e ROI . Questi sono tutti elementi di un funnel .
Le risposte a domande come queste sono immensamente preziose per qualsiasi azienda online, in particolare per le attività di e-commerce. Puoi ottenere informazioni come questa senza software costosi o enormi team di data science. Anche tu puoi sfruttare i moderni strumenti di raccolta e analisi dei dati per ottenere informazioni utili e utili sui tuoi clienti e sulla tua attività.
E se non usi bene l'analisi, lo faranno i tuoi concorrenti.
Scritto da: Grigoriy Kogan