Como usar a análise de comércio eletrônico para obter insights de negócios

Seu site é um funil, não uma hierarquia

O objetivo do seu site é receber visitantes e convertê-los em clientes, usuários, leais, fãs, leads e assim por diante.

Tem uma entrada (visitantes) e uma saída esperada (cliente, usuário, lead, etc).

É mais preciso, então, imaginá-lo como um funil com linhas que representam o fluxo de pessoas, em vez de um organograma com linhas que representam a hierarquia das páginas:

Pensar no seu site como um funil ajuda você a começar a entender os dados dos visitantes.

Em vez de pensar apenas em páginas estáticas, você pode começar a pensar em termos de entradas, saídas, taxas de desempenho (saída ÷ entrada) e retorno do investimento (valor da saída ÷ custo de entrada) para todo o site. Isso já é mais útil do que pensar apenas no número de visualizações de página e no tempo médio gasto em cada uma (informações quase inúteis, por sinal).

O verdadeiro valor das ferramentas de análise de comércio eletrônico está em poder:
Isole entradas, saídas, desempenho e valor (ROI) por dimensões como localização geográfica, origem de tráfego, campanhas de marketing, tipo de navegador e assim por diante.
Compare o acima com diferentes coortes. Por exemplo, qual é o valor do tráfego de pesquisa em comparação com o tráfego social?

Veja tendências e correlações , como o crescimento do tráfego de pesquisa ao longo do tempo, e isso se correlaciona com a receita total?

Observe como é fácil ilustrar essa informação.

Além disso, você pode obter esse nível de detalhe com um pouco de trabalho:

1. Adicione o Google Analytics à sua loja, caso ainda não o tenha. Veja este guia detalhado e fácil de seguir para as lojas Shopify.
2. Configure metas para acompanhar as conversões primárias, como checkouts concluídos ou novas contas. Você também pode criar metas para conversões secundárias (também chamadas de "microconversões"), como inscrições em boletins informativos.
3. (Opcional) Adicione acompanhamento de eventos para eventos importantes em todo o funil que não representam necessariamente uma conversão. Por exemplo, alguns eventos que você pode querer acompanhar: adicionar um item ao carrinho; realizar uma pesquisa por palavra-chave; filtrar os resultados da pesquisa.

Por padrão, o Google Analytics rastreia a Para rastrear a saída, você deve criar metas (etapa 2 acima). Lembre-se de que o objetivo é obter informações nas quais você possa basear as decisões de negócios e marketing. Sem conhecer a saída, você também não pode calcular a taxa de desempenho e o ROI, e fica apenas com os dados de entrada, que por si só não são úteis para tomar decisões.

Veja como fica o funil de conversão quando você tem entrada, saída e acompanhamento de eventos.

E é claro que você ainda pode isolar , comparar e ver tendências e correlações com esse funil.

Você pode estar se perguntando onde encontrar esse diagrama dentro do Google Analytics. Infelizmente não há um. Existem alguns relatórios no Google Analytics que se aproximam ㅡ fluxo de usuários, fluxo de eventos, fluxo de metas e visualização de funil ㅡ mas estão longe de serem fáceis de usar e é melhor deixar para usuários avançados.

A boa notícia é que não importa se o Google Analytics tem ou não um relatório exatamente como este. Se você pensar em seu site como um funil, não uma hierarquia, e medir a entrada, a saída e os eventos, poderá encontrar informações acionáveis ​​para aumentar suas conversões e receita.

Para encontrar essas informações acionáveis, passamos para a segunda chave do uso eficaz da análise de comércio eletrônico.

Para obter boas respostas, comece com boas perguntas

As ferramentas de análise podem fornecer muitas respostas, mas as respostas não têm sentido se você não souber a pergunta.

A menos que você tenha muito tempo livre (você administra um negócio, então provavelmente não), não vasculhe dados sem um objetivo, esperando que algo útil salte para você. Não vai. Em vez disso, reserve um tempo para formular uma boa pergunta primeiro e só então veja se consegue encontrar a resposta nos dados.

Quando você começa com uma boa pergunta, o Google Analytics se torna uma solução poderosa para encontrar os dados que fornecem uma resposta.

Embora existam muitas ferramentas no Google Analytics, você pode encontrar a maioria das respostas familiarizando-se apenas com o seguinte:

1. Relatórios padrão (Público, Aquisição, Comportamento e Conversões): tabelas predefinidas de dimensões, como origem do tráfego e métricas, como número de visitantes .
2. Segmentos: filtre os dados exibidos para usuários ou sessões que correspondam a um filtro predefinido ou personalizado. Você pode comparar até quatro segmentos de uma vez. Útil para isolamento e comparação , e ver correlações .
3. Datas: filtre os dados exibidos por intervalo de datas e compare até dois intervalos de datas. Útil para ver tendências e correlações .
4. Filtragem de dimensões: Filtre quais linhas são exibidas.

Abaixo estão alguns exemplos de perguntas cujas respostas podem ser encontradas nos dados do funil:

• Qual é o valor médio de saída (receita) de clientes recorrentes, em comparação com clientes ocasionais?
• Quantas pessoas adicionam um item ao carrinho sem atingir a meta de checkout? (Também conhecido como abandono de carrinho .)
• Quantas pessoas iniciam o processo de checkout sem atingir a meta?
• Destes, há um passo que perde mais pessoas do que os outros?
• Como a saída dos visitantes das campanhas de mídia social se compara com a dos visitantes das campanhas de e-mail?
• Quando os clientes usam um código promocional, como seu valor médio de compra se compara com aqueles que não usam?
• Que efeito, se houver, o suporte ao chat ao vivo tem nas taxas de checkout?
• Qual é o ROI dos gastos com publicidade de pesquisa do mês passado?

Observe que todas essas perguntas são sobre entradas , saídas , taxas de desempenho e ROI . Estes são todos os elementos de um funil .

As respostas a perguntas como essas são imensamente valiosas para qualquer empresa online, especialmente para empresas de comércio eletrônico. Você pode obter informações como essa sem software caro ou equipes enormes de ciência de dados. Você também pode aproveitar as ferramentas modernas de coleta e análise de dados para obter informações úteis e valiosas sobre seus clientes e seus negócios.

E se você não usar bem a análise, seus concorrentes o farão.

Escrito por: Grigoriy Kogan