คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นในการวิเคราะห์รายงานของ Shopify และ Analytics
เผยแพร่แล้ว: 2017-11-01ไซต์ใดที่อ้างอิงถึงการเข้าชมร้านค้าของคุณ ผู้เยี่ยมชมของคุณอยู่ที่ไหนในโลก แคมเปญการตลาด Black Friday Cyber Monday ของคุณมีผลงานเป็นอย่างไรในปีที่แล้ว? ผลิตภัณฑ์ใดที่ผู้คนค้นหามากที่สุด
คุณมีคำถามมากมายเกี่ยวกับธุรกิจ ลูกค้า และความพยายามทางการตลาดของคุณ
อัปเดต: ด้วย Live View คุณสามารถรับชมแบบเรียลไทม์เมื่อผู้เยี่ยมชมกลายเป็นลูกค้า ตอนนี้คุณสามารถเฉลิมฉลองการขายได้ทันที เรียนรู้เพิ่มเติมที่นี่
โชคดีที่คำตอบของคำถามเหล่านี้มีอยู่มากมายในรายงานและการวิเคราะห์ของ Shopify
รายการเรื่องรออ่านฟรี: การเพิ่มประสิทธิภาพการแปลงสำหรับผู้เริ่มต้น
เปลี่ยนผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ให้กลายเป็นลูกค้ามากขึ้นโดยรับหลักสูตรความผิดพลาดในการเพิ่มประสิทธิภาพการแปลง เข้าถึงรายการบทความที่มีผลกระทบสูงฟรีและรวบรวมไว้ด้านล่าง
รับรายการเรื่องรออ่านการเพิ่มประสิทธิภาพการแปลงของเราที่ส่งตรงถึงกล่องจดหมายของคุณ
เกือบเสร็จแล้ว: โปรดป้อนอีเมลของคุณด้านล่างเพื่อเข้าถึงได้ทันที
เราจะส่งข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับคู่มือการศึกษาใหม่และเรื่องราวความสำเร็จจากจดหมายข่าว Shopify ให้คุณด้วย เราเกลียดสแปมและสัญญาว่าจะรักษาที่อยู่อีเมลของคุณให้ปลอดภัย
การรายงานเทียบกับการวิเคราะห์
เป็นช่วงสิ้นสุดของวัน (หรือสัปดาห์ หรือเดือน) ดังนั้น คุณจึงเปิดเครื่องมือวิเคราะห์และจดเมตริกสำคัญๆ “การจราจรเพิ่มขึ้น 2% สัปดาห์ต่อสัปดาห์ ดี!" คุณตบหลังตัวเอง บางทีเต้นบนเก้าอี้ก็ได้
นั่นคือการรายงานข้อมูล ขึ้นก็ดี ลงก็แย่
คุณต้องคิดถึงข้อมูลและการวิเคราะห์ในแบบที่คุณคิดเกี่ยวกับภูเขาน้ำแข็ง แน่นอนว่าคุณสามารถเห็นตัวชี้วัดที่แวววาวสองสามตัวเหนือน้ำ แต่มีหลาย อย่าง ซ่อนอยู่ใต้พื้นผิว
การวิเคราะห์คือกระบวนการของการดำดิ่งลงสู่ผิวน้ำและเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ ดังนั้น แทนที่จะได้รับ "อะไร" จากเมตริกอีคอมเมิร์ซพื้นฐาน คุณเริ่มสำรวจ "ทำไม" และ "แล้วอย่างไร"
การวิเคราะห์มีความซับซ้อนมากกว่า "ขึ้นได้ดี ลงก็คือแย่" แต่ความซับซ้อนที่เพิ่มเข้ามาของการมองใต้พื้นผิวนั้นสามารถครอบงำได้ ไม่ว่าคุณจะใช้ Google Analytics หรือการวิเคราะห์ของ Shopify
ถึงกระนั้น เราต้องยืนหยัดเพราะใต้ผิวน้ำ คุณจะพบ:
- คำตอบสำหรับคำถามทางธุรกิจที่มีความหมาย (และคำถามใหม่ที่ต้องถามด้วย)
- พื้นที่ปัญหาที่คุณไม่ทราบว่ากำลังเสียเงิน
- ชนะและแก้ไขอย่างรวดเร็วเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) และอัตรา Conversion
ถามคำถามที่ถูกต้องเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ
ดังนั้น เราทุกคนต่างก็ต้องการข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นที่ซ่อนอยู่ใต้พื้นผิว คำถามกลายเป็นว่า: คุณไปอยู่ใต้พื้นผิวได้อย่างไร? โดยการถามคำถามที่มีความหมายเกี่ยวกับร้านค้าของคุณ
หากคุณเปิดข้อมูลวิเคราะห์ คุณจะต้องจ้องมองข้อมูลจำนวนมาก ปริมาณดังกล่าวล้นหลามอย่างรวดเร็ว การมีรายการคำถามที่คุณต้องการคำตอบจะช่วยให้มีสมาธิจดจ่อกับความพยายามของคุณ
ด้วยวิธีนี้ คุณจะไม่ต้องคลิกไปมาเพื่อรอให้ข้อมูลเชิงลึกปรากฏขึ้นมาที่คุณ (สิ่งนี้จะไม่เกิดขึ้น แม้ว่ามันจะดี) คุณต้องมี จุดประสงค์
แล้วคำถามที่ดีคืออะไร? คำถามที่ดี.
เมื่อคุณคิดว่าคุณมีคำถามที่ดีแล้ว ให้ถามตัวเองว่า “ฉันจะเปลี่ยนอะไรจากคำตอบของคำถามนี้” ถ้าคำตอบคือไม่ใช่คำถามที่ดี
พยายามสร้างสถานการณ์สมมติ "ถ้าเป็นอย่างนี้" สำหรับแต่ละคำถาม ถ้าคำตอบคือใช่ ก็นี่เลย ถ้าคำตอบคือไม่ ก็นี่เลย
ขั้นตอนง่ายๆ ในการตั้งคำถามที่มีความหมายเพื่อถามข้อมูลของคุณ:
- สำรวจไซต์ของคุณเพื่อค้นหาพื้นที่ที่มีปัญหา โดยพื้นฐานแล้ว คุณกำลังพยายามทำลายร้านค้าของคุณ เพื่อค้นหาบางสิ่งที่ไม่ได้ผลตามที่คาดไว้
- จดประเด็นปัญหา ข้อกังวล คำถาม ฯลฯ ที่คุณระบุในระหว่างการแนะนำ
- หันไปใช้การวิเคราะห์ของคุณเพื่อยืนยันประเด็นปัญหาและข้อกังวล และตอบคำถาม
สำหรับขั้นตอนที่หนึ่ง จะช่วยให้มีกระบวนการแนะนำแบบมีโครงสร้าง ตัวอย่างเช่น กำหนดปัจจัยสำคัญสองสามอย่างไว้ล่วงหน้าเพื่อขจัดความคิดเห็นและอคติที่เป็นส่วนตัวของคุณ:
- แรงเสียดทาน: มีอะไรยากไหม? คุณจะทำให้ง่ายขึ้นได้อย่างไร มีอะไรขัดขวางผู้เข้าชมจากการซื้อหรือไม่
- สิ่งที่ ทำให้ไขว้เขว: มีอะไรเบี่ยงเบนความสนใจของผู้เยี่ยมชมจากการดำเนินการที่คุณต้องการมากที่สุดหรือไม่ ตัวอย่างเช่น การเพิ่มสินค้าลงตะกร้าหรือชำระเงิน
- แรงจูงใจ: อะไรคือการเพิ่มหรือลบจากแรงจูงใจของผู้เยี่ยมชม? พวกเขามีแรงจูงใจมากพอที่จะทำสิ่งที่คุณต้องการมากที่สุดหรือไม่?
- ความ เกี่ยวข้อง: ทุกอย่างบนหน้ามีความเกี่ยวข้องหรือไม่ มีอะไรที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่สำคัญหรือไม่? ทุกอย่างในเพจใช้ได้ผลกับการกระทำที่เป็นที่ต้องการตัวมากที่สุดหรือไม่
- ความชัดเจน: คุณค่าของผลิตภัณฑ์หรือบริการมีความชัดเจนหรือไม่? ขั้นตอนต่อไปชัดเจนหรือไม่ การกระทำที่เป็นที่ต้องการตัวมากที่สุดชัดเจนหรือไม่? มีอะไรน่าสับสนไหม?
หลังจากแนะนำคุณแล้ว คุณจะมีคำถามที่สำคัญมากมายที่จะถามเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ
สิ่งหนึ่งที่ควรทราบแม้ว่า มีคำพูดเก่าแก่นี้ในสถิติซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจาก Ronald H. Coase "ทรมานข้อมูลนานเพียงพอและจะสารภาพทุกอย่าง"
ถ้าคุณไปหาคำตอบที่เฉพาะเจาะจง คุณจะพบมัน การขจัดความลำเอียงทางปัญญาระหว่างการวิเคราะห์การวิเคราะห์นั้นค่อนข้างยาก แต่พยายามเน้นที่คำถามของคุณ ไม่ใช่คำตอบที่คาดเดาไว้
เรียนรู้เพิ่มเติม: วิธีดำเนินการวิเคราะห์ SWOT สำหรับธุรกิจของคุณ
X อะไรดี?
ปริมาณการเข้าชมรายเดือนที่ดีคือเท่าใด อัตราการแปลงที่ดีคืออะไร? มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยที่ดีคืออะไร? อะไรดี…?
ไม่มีคำตอบที่แท้จริงสำหรับคำถามเหล่านี้ แน่นอนว่ามีเกณฑ์มาตรฐานและค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่คุณเปิดดูได้ แต่มักจะน่าสนใจมากกว่านำไปปฏิบัติได้
ตัวอย่างเช่น คุณจะเปลี่ยนแปลงอะไรเกี่ยวกับธุรกิจของคุณเมื่อรู้ว่าร้านค้าโดยเฉลี่ยในอุตสาหกรรมของคุณมีผู้เข้าชม 100,000 คนต่อเดือน
หากคุณมีผู้เข้าชมน้อยกว่า 100,000 คนต่อเดือน บางทีคุณอาจให้คำมั่นว่าจะเพิ่มการเข้าชมรายเดือนของคุณ แต่เราพยายามเพิ่มการเข้าชมอยู่เสมอไม่ใช่หรือ หากคุณมีผู้เยี่ยมชมมากกว่า 100,000 คนต่อเดือน คุณจะลืมเรื่องการเพิ่มการเข้าชมทั้งหมดหรือไม่
ปริมาณการเข้าชมรายเดือนที่ดีคือการเข้าชมมากกว่าที่คุณมีในเดือนที่แล้ว เช่นเดียวกับเมตริกอื่นๆ ทั้งหมดที่คุณกำลังติดตาม
มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับสิ่งที่ดีสำหรับ คุณ และร้านค้าของคุณ
เริ่มต้นที่ค่า is
หากคุณสงสัยว่าจะเริ่มต้นคำแนะนำแบบละเอียดจากที่ใดเพราะคุณไม่มีเวลาทำงานทั่วทั้งร้านในตอนนี้ ให้เริ่มที่โอกาสที่ใหญ่ที่สุด ที่เดือดลงไปสามประเภท:
- เพจปริมาณมาก มูลค่าต่ำ หน้าเหล่านี้เป็นหน้าที่มีการเข้าชมมาก แต่ไม่ได้สร้างรายได้มากนัก ตัวอย่างเช่น นี่อาจเป็นโพสต์บล็อกเก่า
- ปริมาณต่ำ หน้ามูลค่าสูง หน้าเหล่านี้เป็นหน้าที่มีการเข้าชมน้อยกว่า แต่การเข้าชมนั้นมีคุณภาพสูงกว่าและมีแนวโน้มที่จะทำ Conversion มากกว่า ตัวอย่างเช่น หน้าชำระเงินของคุณ
- ช่องทางของคุณ แบ่งช่องทางการซื้อของคุณออกเป็นขั้นตอนที่ชัดเจน ตัวอย่างเช่น หน้าแรกคือขั้นตอนที่หนึ่ง หน้าคอลเลกชันคือขั้นตอนที่สอง หน้าผลิตภัณฑ์คือขั้นตอนที่ 3 รถเข็นคือขั้นตอนที่สี่ และการชำระเงินคือขั้นตอนที่ห้า ช่องทางเชิงเส้นกำลังจะหมดลง ดังนั้น คุณน่าจะนึกถึงเส้นทางที่ผู้เยี่ยมชมจะซื้อได้หลายเส้นทาง
ช่องทางมีความน่าสนใจเป็นพิเศษ หากคุณรวบรวมข้อมูลสำหรับแต่ละขั้นตอนของช่องทาง คุณสามารถระบุได้อย่างชัดเจนว่าช่องทางของคุณ "รั่วไหล" อยู่ที่ใด นั่นคือที่ที่ผู้คนมักจะหลุดบ่อยที่สุด ตัวอย่างเช่น:
- 100 คนเข้าสู่หน้าคอลเลกชัน
- 50 คนเข้าสู่หน้าผลิตภัณฑ์
- 40 คนเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น
คุณสามารถเห็นได้จากตัวอย่างช่องทาง (พื้นฐานขั้นสูง) นี้ว่าการรั่วไหลที่ใหญ่ที่สุดอยู่ในหน้าคอลเลกชันของคุณ เนื่องจากคุณสูญเสียผู้เข้าชม 50% ที่นั่น นั่นเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการเริ่มค้นหาคำถาม ซึ่งคุณจะใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณในภายหลัง
โปรดทราบว่ายิ่งคุณลงช่องทางมากเท่าใด ผลกระทบที่จำเป็นก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น ตัวอย่างเช่น:
- 100 คนเข้าสู่หน้าคอลเลกชัน
- 50 คนเข้าสู่หน้าผลิตภัณฑ์
- 40 คนเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น
- 20 คนคลิกชำระเงิน
- 4 คนชำระเงินเสร็จสิ้น
ในตัวอย่างนี้ ลองนึกภาพการเพิ่มการชำระเงินที่เสร็จสิ้นแล้วสี่รายการเป็นหกรายการ นั่นคือการเพิ่มขึ้น 50% ใกล้ กับผลกำไรของคุณ ตอนนี้ลองนึกภาพว่ามีคน 50 คนที่เข้าสู่หน้าผลิตภัณฑ์เพิ่มขึ้นเป็น 52 คน ผลกระทบน้อยกว่ามากเพราะเป็นช่องทางที่สูงขึ้น
นั่นเป็นสาเหตุที่ทำให้ส่วนล่างของช่องทางของคุณสมบูรณ์แบบจึงมีค่ามาก
การวิเคราะห์ 3 หมวดหมู่รายงาน Shopify หลัก
คุณจะพบทั้งแดชบอร์ดการวิเคราะห์และรายงานการวิเคราะห์ฉบับสมบูรณ์ใน Shopify:
คุณสามารถใช้รายงานต่างๆ ได้ขึ้นอยู่กับแผน Shopify ของคุณ ทุกคนมีสิทธิ์เข้าถึงแดชบอร์ดภาพรวมและรายงานการเงิน หากคุณใช้แผน Shopify หรือสูงกว่า คุณยังมีสิทธิ์เข้าถึงรายงานอื่นๆ อีกสามหมวดหมู่ ได้แก่ การได้มา พฤติกรรม และการตลาด
1. รายงานการเข้าซื้อกิจการ
รายงานการเข้าซื้อกิจการมุ่งเน้นไปที่ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณ สิ่งสำคัญสองสามข้อที่ควรทราบ:
- จำนวนการเข้าชมและผู้เยี่ยมชมจะขึ้นอยู่กับคุกกี้ หนึ่งที่ระบุอุปกรณ์ (ผู้เยี่ยมชม) และอีกคนหนึ่งที่ระบุระยะเวลาของการเยี่ยมชม ดังนั้น เพื่อให้ชัดเจน ผู้เข้าชมหนึ่งรายสามารถสร้างการเข้าชมได้หลายครั้ง
- การเข้าชมจะสิ้นสุดลงโดยอัตโนมัติหลังจากไม่มีกิจกรรมใดๆ เป็นเวลา 30 นาที หรือในเวลาเที่ยงคืน UTC
เยี่ยมชมเมื่อเวลาผ่านไป
คุณจะพบรายงานนี้ภายใต้ "การได้มา" ในภาพรวม "รายงาน":
การเข้าชมเมื่อเวลาผ่านไป จะแสดงจำนวนผู้เข้าชมและเซสชันในช่วงเวลาที่ระบุ:
คุณจะสังเกตเห็นการแสดงภาพกราฟแท่งเหนือตารางข้อมูลเพื่อการตีความที่ง่ายขึ้น
คุณสามารถคลิกส่วนหัวคอลัมน์ของตารางข้อมูลเพื่อจัดเรียงจากน้อยไปมากหรือมากไปหาน้อย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถนำวันที่มีผู้เยี่ยมชมมากที่สุดมาไว้บนสุดของตารางข้อมูล หรือเพียงแค่เรียงลำดับวันตามลำดับเวลา
โปรดทราบว่าคุณสามารถเจาะลึกกว่าช่วงเวลาเริ่มต้นได้:
เปรียบเทียบ 30 วันล่าสุดกับ 30 วันก่อนหน้า เปรียบเทียบ Q3 ของปีนี้กับ Q3 ของปีที่แล้ว ยิ่งคุณแบ่งและแยกข้อมูลของคุณมากเท่าไร ยิ่งขุดมากเท่าไหร่ คุณก็จะยิ่งถูกปกปิดมากขึ้นเท่านั้น
สิ่งสำคัญคือต้องจัดลำดับความสำคัญของแนวโน้มด้วย ข้อมูลจะผันผวน สัปดาห์ที่แล้วมักมีความสำคัญน้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับสัปดาห์ก่อนหน้าแปดสัปดาห์ อย่ามองหาความผันผวนเล็กน้อย ให้มองหาแนวโน้มที่กำลังพัฒนา
ผู้เข้าชมโดยผู้อ้างอิง
คุณจะพบรายงานนี้ภายใต้ "การได้มา" ในภาพรวม "รายงาน" ด้วย
ผู้เข้าชมตามผู้อ้างอิง จะแสดงจำนวนผู้เข้าชมและเซสชันที่อ้างอิงโดยแหล่งที่มา:
ในกรณีนี้ การค้นหาของ Google เป็นแหล่งอ้างอิงที่ได้รับความนิยมมากที่สุด Google ได้แนะนำผู้เยี่ยมชมร้านค้า 574 รายซึ่งสร้าง 604 เซสชัน
โปรดทราบว่าแหล่งอ้างอิงแยกตามชื่อผู้อ้างอิง คุณสามารถใช้การจัดเรียงส่วนหัวของคอลัมน์เพื่อลงเอยด้วยสิ่งนี้:
ในตอนนี้ จะเห็นได้ง่ายขึ้นว่า Facebook เป็นแหล่งอ้างอิงทางสังคมอันดับต้นๆ เป็นต้น
รายงานนี้เพิ่มชั้นอีกชั้นหนึ่งให้กับรายงานการเข้าชมแบบธรรมดาเมื่อเวลาผ่านไป คุณไม่เพียงแต่รู้ว่าใครเข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณและบ่อยแค่ไหน แต่คุณรู้ว่าพวกเขามาจากที่ใดเช่นกัน
นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจว่าจะลงทุนเวลาและเงินทางการตลาดของคุณไปที่ใด คุณเป็นผู้ประกอบการที่มีงานยุ่งที่ไม่สามารถไปได้ทุกที่ในคราวเดียว ให้ความสนใจกับสิ่งที่จ่ายออกไปและเพิ่มเป็นสองเท่า หรือดีกว่านั้น ให้ทดลองกับแหล่งอ้างอิงใหม่ และติดตามว่าแหล่งนั้นอ้างอิงการเข้าชมมายังไซต์ของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพมากน้อยเพียงใดในระหว่างระยะเวลาการทดสอบ
อย่าลืมสังเกตความแตกต่างระหว่างผู้เข้าชมและเซสชัน หากจำนวนผู้เข้าชมจากแหล่งอ้างอิงสูงและจำนวนเซสชันจากแหล่งอ้างอิงเดียวกันนั้นเท่าเทียมกัน ก็ไม่ได้เลวร้ายอะไร แต่ อาจ บ่งบอกถึงคุณภาพการเข้าชมหรือการมีส่วนร่วมที่ต่ำกว่า
ผู้เข้าชมตามสถานที่
คุณจะพบรายงานนี้ภายใต้ "การได้มา" ในภาพรวม "รายงาน" ด้วย
ผู้เข้าชมตามสถานที่ แสดงจำนวนผู้เข้าชมและเซสชันจากประเทศต่างๆ:
ไม่เพียงแต่เป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะรู้ว่าผู้คนกำลังเข้าถึงร้านค้าของคุณจากประเทศใด แต่ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ก็สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกได้เช่นกัน
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังแสดงโฆษณาบน Facebook ไปยังหน้าสินค้ายอดนิยมของคุณ ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าควรกำหนดเป้าหมายโฆษณาของคุณที่ใด:
หรือบางทีคุณอาจแบ่งแคมเปญโฆษณาตามประเทศเพื่อดูว่ารายการใดอ้างอิงการเข้าชมร้านค้าของคุณมากที่สุด คุณอาจจะใส่ค่าโฆษณาในประเทศที่มีแนวโน้มว่าจะเป็นไปได้ เช่น ฟิลิปปินส์ ซึ่งสร้างผู้เข้าชมเพียง 5 คน แต่มี 11 เซสชัน
คุณยังสามารถใช้ข้อมูลทางภูมิศาสตร์เพื่อแจ้งข้อมูลต่างๆ เช่น การสะกดคำและไวยากรณ์ ข้อมูลอ้างอิงทางวัฒนธรรม และภาพ (โทนสีผิว ใบหน้า ฯลฯ) ก้าวไปอีกขั้นและแจ้งการจัดส่งและราคาของคุณ
2. รายงานพฤติกรรม
รายงานพฤติกรรมมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการของผู้เยี่ยมชมของคุณ สิ่งสำคัญสองสามข้อที่ควรทราบ:
- รายงานการวิเคราะห์รถเข็นเว็บไซต์ ก็จัดอยู่ในหมวดหมู่นี้เช่นกัน แต่จะใช้ได้เฉพาะผู้ที่อยู่ในแผน Shopify หรือสูงกว่าเท่านั้น
- ครึ่งหนึ่งของรายงานเหล่านี้ต้องการให้คุณใช้ธีมที่มีแถบค้นหา หากคุณไม่ทำเช่นนั้น รายงานสองในสี่ฉบับต่อไปนี้จะไม่มีข้อมูลที่จะแสดง
การค้นหาร้านค้าออนไลน์ยอดนิยม
คุณจะพบรายงานนี้ภายใต้ "พฤติกรรม" ในภาพรวม "รายงาน":
การค้นหาร้านค้าออนไลน์ยอดนิยม จะแสดงข้อความค้นหาที่ผู้เข้าชมของคุณใช้เพื่อค้นหาสิ่งที่พวกเขากำลังมองหาในไซต์ของคุณ:
“คำค้นหาดั้งเดิม” แสดงคำหลักที่ผู้เข้าชมค้นหาในร้านค้าของคุณ "การค้นหาทั้งหมด" แสดงจำนวนครั้งที่ค้นหาคำหลักนั้น
มีข้อมูลเชิงลึกที่แตกต่างกันสองสามอย่างที่คุณสามารถดึงออกมาจากรายงานนี้:
- ความเห็น จากลูกค้า : นี่คือวิธีที่ลูกค้าของคุณคิดและอธิบายผลิตภัณฑ์ที่คุณขาย รวมคำถามไว้ในชื่อผลิตภัณฑ์ คำอธิบายผลิตภัณฑ์ ข้อเสนอมูลค่า ชื่อคอลเลกชัน ฯลฯ
- ความนิยมของผลิตภัณฑ์: ความถี่ในการค้นหาน่าจะสัมพันธ์กับความนิยมของผลิตภัณฑ์บ้าง ดูรายงานนี้เป็นระยะเวลานานขึ้นเพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ที่อาจกำลังได้รับความนิยมหรือกำลังสูญเสีย
- ความสับสน UX: หากผู้เยี่ยมชมกำลังค้นหาบางสิ่ง อาจเป็นสัญญาณบ่งชี้ว่าพวกเขามีปัญหาในการค้นหาด้วยตนเอง (แม้ว่าเพื่อความเป็นธรรม ผู้เยี่ยมชมบางรายอาจต้องการใช้แถบค้นหามากกว่า) พิจารณาว่าการนำทางของคุณมีความชัดเจนและใช้งานง่ายหรือไม่ ตัวอย่างเช่น คุณอาจสังเกตเห็นปริมาณการค้นหาที่เพิ่มขึ้น หากปริมาณผลิตภัณฑ์ของคุณเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องปรับปรุง UX การนำทาง
การค้นหาร้านค้าออนไลน์ยอดนิยมที่ไม่มีผลลัพธ์
คุณจะพบรายงานนี้ภายใต้ "พฤติกรรม" ในภาพรวม "รายงาน" ด้วย
การค้นหาร้านค้าออนไลน์ยอดนิยมที่ไม่มีผลลัพธ์ จะแสดงข้อความค้นหายอดนิยมที่ไม่แสดงผลลัพธ์:
คุณจะสังเกตเห็นว่าตัวกรอง "ผลลัพธ์ที่ส่งคืนคือไม่" ถูกเปิดใช้งาน นี่เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของการแบ่งกลุ่มรายงาน เนื่องจากความแตกต่างเพียงอย่างเดียวระหว่างรายงานนี้กับรายงานคำค้นหาก่อนหน้าคือตัวกรองนั้น แต่คุณก็ได้ค้นพบข้อมูลเชิงลึกชุดใหม่ทั้งหมดแล้ว
เมื่อผู้เยี่ยมชมของคุณค้นหาบางสิ่ง คุณสามารถสันนิษฐานได้ว่ามีความตั้งใจในการซื้อในระดับหนึ่ง เมื่อไม่ได้ผลลัพธ์กลับเป็นความผิดหวังโดยสิ้นเชิง คุณสามารถใช้รายงานนี้เพื่อลดความผิดหวังได้อย่างไร:
- ความต้องการสินค้า. หากผู้คนกำลังค้นหาคำหลักที่ไม่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์หรือร้านค้าของคุณ เหตุใดจึงเป็นเช่นนั้น บางทีคุณอาจกำหนดเป้าหมายคำหลักหรือกลุ่มผู้เข้าชมโฆษณาที่ไม่ถูกต้อง หากผู้คนค้นหาด้วยคีย์เวิร์ดที่เกี่ยวข้อง แต่คีย์เวิร์ดเหล่านั้นไม่ตรงกับผลิตภัณฑ์ใดๆ ของคุณ ให้พิจารณาสร้างอุปทานเพื่อตอบสนองความต้องการ
- การติดฉลากสินค้า. ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ให้ใช้คำค้นหาเหล่านี้ในชื่อผลิตภัณฑ์ คำอธิบาย และอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้ผลลัพธ์ถูกส่งกลับสำหรับคำหลักยอดนิยม
- ลำดับชั้นของผลิตภัณฑ์ หากคุณมีผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องซึ่งตรงกับคิวรียอดนิยม แต่ไม่มีผลลัพธ์ถูกส่งกลับ ให้ย้ายผลิตภัณฑ์ขึ้นลำดับชั้นที่มองเห็นได้ เป็นไปได้ว่ามันถูกฝัง มีบางอย่างเบี่ยงเบนความสนใจ หรือผู้เข้าชมอาจพลาด ให้โดดเด่นยิ่งขึ้น!
ผู้เข้าชมตามหน้า Landing Page
คุณจะพบรายงานนี้ภายใต้ "พฤติกรรม" ในภาพรวม "รายงาน" ด้วย
ผู้เยี่ยมชมตามหน้า Landing Page จะแสดงหน้าที่ผู้เข้าชมมาถึงร้านค้าของคุณเป็นครั้งแรกเมื่อ:
ในตัวอย่างข้างต้น บล็อกมีผู้เข้าชมมากที่สุด ตามด้วยหน้าผลิตภัณฑ์และหน้าแรก คุณอาจตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลนี้ว่าคุณควรเพิ่มความพยายามในการเขียนบล็อกเป็นสองเท่าเพราะการทำงานเพื่อนำผู้เข้าชมมายังไซต์ของคุณ หรือคุณอาจสังเกตว่าโฆษณา Pinterest ของคุณในหน้าผลิตภัณฑ์ของคุณทำงานได้ดี
แน่นอน คุณจะค้นพบสิ่งที่ใช้ไม่ได้ผลด้วย
อย่าลืมเปรียบเทียบประสิทธิภาพปัจจุบัน (ช่วงเจ็ดถึง 30 วันที่ผ่านมา) กับประสิทธิภาพในระยะยาว หน้า Landing Page ใหม่กำลังจะมาหรือไม่? หน้าที่เชื่อมโยงไปถึงที่ประสบความสำเร็จก่อนหน้านี้หลุดจากเรดาร์ของคุณหรือไม่?
ซึ่งจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าจะใช้เวลาและความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพหน้า Landing Page ของคุณไปที่ใด หากหน้า Landing Page ทำงานได้ดีในอดีตแต่ไม่ได้ผลอีกต่อไป มีความเป็นไปได้ที่หน้านั้นจะมีปัญหา หากหน้า Landing Page ทำงานได้ดีในอดีต แต่ตอนนี้กำลังเฟื่องฟู ให้จัดลำดับความสำคัญในระหว่างการแนะนำ
สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งหากคุณกำลังดำเนินการทดสอบหน้า Landing Page โดยเฉพาะ เช่น Black Friday Cyber Monday เป็นต้น คุณสามารถจัดเรียงตามส่วนหัวของคอลัมน์ "ประเภทหน้า Landing Page" และดูว่าหน้า Landing Page ของ BFCM ใดทำงานได้ดีที่สุด (เช่น รูปแบบ A กับรูปแบบ B หรือเสื้อผ้าผู้ชายกับเสื้อผ้าผู้หญิง)
ผู้เข้าชมตามอุปกรณ์
คุณจะพบรายงานนี้ภายใต้ "พฤติกรรม" ในภาพรวม "รายงาน" ด้วย
ผู้เยี่ยมชมตามอุปกรณ์ จะแสดงประเภทอุปกรณ์ที่ใช้เข้าถึงร้านค้าของคุณ:
ทำไมเรื่องนี้? ในแวบแรกอาจดูเหมือนว่ารายงานนี้เต็มไปด้วยข้อมูล "น่ารู้" แต่จริงๆ แล้วเป็นรายงานที่นำไปดำเนินการได้จริง โดยใช้วิธีดังนี้:
- การกำหนดเป้าหมายโฆษณา แพลตฟอร์มโฆษณาหลักๆ ส่วนใหญ่จะถามว่าคุณต้องการสร้างโฆษณาเดสก์ท็อป โฆษณาบนมือถือ หรือทั้งสองอย่าง รายงานนี้จะช่วยแจ้งการตัดสินใจนั้น การใช้ข้อมูลข้างต้นทำให้โฆษณาบนมือถือและโฆษณาบนเดสก์ท็อปดูเท่าเทียมกัน ทั้งคู่ดูเหมือนจะเป็นตัวเลือกที่ดี
- UX แตกต่างกัน UX บนมือถือที่ดีมีลักษณะและความรู้สึกที่แตกต่างจาก UX บนเดสก์ท็อปที่ดีอย่างมาก เป็นสิ่งที่หลายคนละเลย การออกแบบที่ตอบสนองเป็นขั้นตอนในทิศทางที่ถูกต้อง แต่คุณต้องก้าวไปอีกขั้น เมื่อใช้อุปกรณ์เคลื่อนที่ คุณจะต้องคิดถึงสิ่งต่างๆ เช่น ขนาดปุ่ม รูปแบบแป้นพิมพ์ การเลื่อน การแตะ ฯลฯ การนำทางที่ใช้งานง่ายบนเดสก์ท็อปอาจทำให้อุปกรณ์เคลื่อนที่ไม่พอใจ รายงานนี้จะช่วยคุณตั้งค่าสถานะปัญหา UX ที่อาจเกิดขึ้นบนเดสก์ท็อปและอุปกรณ์เคลื่อนที่
- แยกการทดสอบ. เนื่องจากเดสก์ท็อปและอุปกรณ์เคลื่อนที่ต่างกันมาก การทดสอบและทดสอบแยกกันจึงเป็นสิ่งสำคัญ การมีรายงานแยกตามประเภทอุปกรณ์จะทำให้ง่ายขึ้นมาก
3. รายงานการตลาด
รายงานการตลาดเน้นที่ประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดของคุณ สิ่งสำคัญสองสามข้อที่ควรทราบ:
- รายงานอื่นๆ อีกสี่รายงานยังอยู่ภายใต้หมวดหมู่นี้ แต่รายงานเหล่านี้มีให้เฉพาะผู้ที่อยู่ในแผน Shopify หรือสูงกว่าเท่านั้น
- รายงานการตลาดสรุปข้อมูลจากคำสั่งซื้อช่องทางร้านค้าออนไลน์ทั้งหมด
ผู้เข้าชมตามแคมเปญการตลาด
คุณจะพบรายงานนี้ภายใต้ "การตลาด" ในภาพรวม "รายงาน":
ผู้เข้าชมตามแคมเปญการตลาด แสดงจำนวนผู้เข้าชมที่สร้างโดยแคมเปญการตลาด UTM:
หากคุณไม่คุ้นเคยกับแคมเปญ UTM นี่เป็นคำแนะนำที่ดีในการเริ่มต้น นี่คือพื้นฐาน:
- พารามิเตอร์ UTM เป็นข้อมูลขนาดเล็กที่สามารถเพิ่มลงในลิงก์ได้ เพื่อให้คุณมีมุมมองที่เป็นองค์รวมมากขึ้นเกี่ยวกับความพยายามทางการตลาดของคุณ
- คุณจะเห็นพารามิเตอร์สามตัวบ่อยที่สุด:
- แหล่งที่มา (utm_source): โดยทั่วไปจะใช้เพื่อกำหนดไซต์ที่ลิงก์วางอยู่ ตัวอย่างเช่น utm_source=shopify หรือ utm_source=newsletter
- ปานกลาง (utm_medium): โดยทั่วไปจะใช้เพื่อกำหนดความพยายามทางการตลาด ตัวอย่างเช่น utm_medium=paid
- แคมเปญ (utm_campaign): โดยทั่วไปจะใช้เพื่อกำหนดแคมเปญเฉพาะที่คุณกำลังเรียกใช้ ตัวอย่างเช่น utm_campaign=bfcm หรือ utm_campaign=summer17
ในท้ายที่สุด ลิงก์แคมเปญ UTM ของคุณอาจมีลักษณะดังนี้:
www.yoursite.com?utm_source=shopify&utm_medium=paid&utm_campaign=bfcm
ตอนนี้ เมื่อคุณเปิดให้ผู้เยี่ยมชมตามรายงานแคมเปญการตลาด คุณสามารถดึงข้อมูลพารามิเตอร์ UTM นั้นได้ ตอนนี้คุณมีความเข้าใจอย่างครอบคลุมว่าความพยายามทางการตลาดของคุณเป็นอย่างไร ตั้งแต่จดหมายข่าวไปจนถึงแคมเปญที่เสียค่าใช้จ่าย
โปรดทราบว่าพารามิเตอร์ UTM จะถูกนำไปใช้โดยอัตโนมัติโดยแอพ Integrated Marketing
ทำความเข้าใจคอลัมน์และตัวกรอง
อย่างที่คุณเห็น มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากมายภายในการวิเคราะห์ของ Shopify รายการพื้นที่ปัญหาหรือพื้นที่ที่คุณควรสำรวจในระหว่างการแนะนำไซต์ของคุณอาจยาวเกินไปแล้ว
แต่เรา ยัง ไม่ได้ขีดข่วนพื้นผิว ยังมีข้อมูลเชิงลึกมากมายซ่อนอยู่ใต้ผืนน้ำสุภาษิต
คุณเจาะลึกข้อมูลนั้นอย่างไร? ผ่านการแบ่งส่วน
การแบ่งกลุ่มเป็นคำที่น่ากลัว แต่จริงๆ แล้วค่อนข้างตรงไปตรงมา สมมติว่าคุณมี Smarties หนึ่งชุด คุณเคยแยก Smarties ออกเป็นสีหรือไม่? นั่นคือการแบ่งส่วน
ด้วยการวิเคราะห์ของ Shopify คุณมีสองตัวเลือก: ตัวกรองและคอลัมน์
ตัวกรองช่วยให้คุณแยกส่วนเฉพาะของข้อมูลในรายงาน (เช่น เฉพาะ Smarties สีแดง) ตัวกรองมีสามองค์ประกอบหลัก:
- ชื่อ: ระบุตัวกรองและสอดคล้องกับคอลัมน์ ตัวอย่างเช่น "ประเภทอุปกรณ์" หรือ "เมือง"
- โอเปอเรเตอร์: นี่คือที่ที่คุณจะเลือก “เป็น” (หมายถึง “เท่ากับ”) หรือ “ไม่”
- ค่า: ระบุคำหรือตัวเลขเฉพาะที่คุณต้องการกรองตาม ตัวอย่างเช่น “มือถือ” หรือ “โตรอนโต”
ที่ด้านซ้ายบนของตารางข้อมูล คุณจะพบปุ่ม "จัดการตัวกรอง" ซึ่งจะเปิดป๊อปอัปขึ้น:
คุณสามารถเพิ่มและลบตัวกรองต่างๆ จากหมวดหมู่ต่างๆ เช่น อุปกรณ์ หน้า Landing Page ตำแหน่ง แคมเปญการตลาด ผู้อ้างอิง ผลลัพธ์ที่ส่งคืน เป็นต้น
โปรดทราบว่ารายงานบางฉบับจะมีตัวเลือกการกรองเฉพาะแก่คุณ เช่น รายงานในแถบค้นหา:
คุณสามารถเพิ่มตัวกรองหลายตัวได้เช่นกัน ยิ่งคุณแบ่งและแบ่งข้อมูลโดยใช้ตัวกรองมากเท่าใด ก็ยิ่งมีโอกาสมากขึ้นที่คุณจะพบข้อมูลที่อยู่ใต้ข้อมูลเชิงลึกของพื้นผิว
คอลัมน์ช่วยให้คุณแสดงข้อมูลได้มากกว่าที่แสดงโดยค่าเริ่มต้น คุณกำลังเพิ่มและลบส่วนหัวของคอลัมน์ที่เราใช้เพื่อจัดเรียงตารางข้อมูล
เพียงคลิกปุ่ม "แก้ไขคอลัมน์" เพื่อเรียกรายการดรอปดาวน์ ซึ่งคุณจะเห็นคอลัมน์ที่มีอยู่ทั้งหมด:
คุณสามารถเพิ่มและลบคอลัมน์ต่างๆ จากหมวดหมู่ต่างๆ เช่น อุปกรณ์ หน้า Landing Page ตำแหน่ง แคมเปญการตลาด ผู้อ้างอิง เวลา การเข้าชม ฯลฯ
โปรดทราบว่ารายงานบางฉบับจะมีตัวเลือกคอลัมน์ที่ไม่ซ้ำกับคุณ เช่น รายงานในแถบค้นหา:
ลองดูสิ่งนี้ในการดำเนินการกันไหม
จำ ผู้เข้าชมตามรายงานสถานที่ ? เราสามารถใช้ตัวกรองและคอลัมน์เพื่อแบ่งกลุ่มข้อมูลและเจาะลึกลงไปในข้อมูลเชิงลึก:
ตอนนี้ คุณกำลังดูเมืองต่างๆ ในสหรัฐอเมริกา (ตัวกรอง) ที่สร้างผู้เข้าชม เพิ่มรถเข็น (คอลัมน์) และชำระเงิน (คอลัมน์)
สังเกตว่าการวัดค่าเงินให้ใกล้เคียงกับเงินเป็นความคิดที่ดีเสมอ ตัวอย่างเช่น การชำระเงินเป็นเครื่องบ่งชี้ความสำเร็จที่แข็งแกร่งกว่าผู้เยี่ยมชม
จำ ผู้เข้าชมโดยรายงานหน้า Landing Page ได้ หรือไม่ เป็นรายงานที่สมบูรณ์แบบที่จะแสดงให้คุณเห็นว่าเหตุใดเมตริกช่องทางด้านล่าง เช่น การชำระเงินจึงมีข้อมูลเชิงลึกมากกว่าเมตริกช่องทางด้านบน เช่น ผู้เข้าชม:
ทั้งหมดที่ฉันทำไปคือเพิ่มคอลัมน์ "ชำระเงิน" และข้อมูลเชิงลึกก็เปลี่ยนไปอย่างมาก เมื่อเราดูเฉพาะเซสชัน เราคิดว่าเราควรเน้นที่การเขียนบล็อกมากขึ้นเนื่องจากสร้างผู้เข้าชมได้มากที่สุด
ตอนนี้เรารู้แล้วว่าบทความในบล็อกสร้างผู้เข้าชมได้ แต่มียอดขายไม่มากนัก เราจะปรับปรุงอัตราการแปลงจากบล็อกได้อย่างไร มาเพิ่มที่รายการแนะนำของเรา
ผู้เข้าชมจำนวนมากขึ้นก็ดี แต่เงินคือเป้าหมาย ทราฟฟิกคุณภาพต่ำที่จะไม่เกิด Conversion เป็นการเสียเวลาและเงินทางการตลาดไปเปล่าๆ
โอเค อีกหนึ่ง จำ ผู้เข้าชมตามรายงานอุปกรณ์ ? ขณะนี้มีตัวกรองและคอลัมน์ใหม่บางส่วน:
ฉันได้เพิ่มตัวกรองสองตัว ตัวหนึ่งสำหรับแยกมือถือ และอีกตัวสำหรับแยกผู้เยี่ยมชมโดยใช้ iOS ดังนั้นตารางข้อมูลจึงแสดงข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้ iOS บนมือถือโดยเฉพาะ
ฉันได้เพิ่มคอลัมน์ใหม่สามคอลัมน์ คอลัมน์แรกเพื่อบอกเวอร์ชันของ iOS คอลัมน์หนึ่งเพื่อบอกเราว่าระยะเวลาเซสชันโดยเฉลี่ยอยู่ที่เท่าใด และอีกคอลัมน์หนึ่งเพื่อระบุจำนวนการชำระเงิน
รายงานนี้มีประโยชน์ด้วยเหตุผลสองประการ:
- จะทำให้คุณประหลาดใจว่ามีคนจำนวนเท่าใดที่ใช้ระบบปฏิบัติการเวอร์ชันเก่าและเวอร์ชันของเบราว์เซอร์ (คุณสามารถสร้างรายงานนี้ขึ้นใหม่สำหรับเบราว์เซอร์ได้เช่นกัน) ซึ่งถือว่าไม่เกี่ยวข้อง คุณรู้หรือไม่ว่าธีมที่คุณกำหนดเองดูดีและทำงานได้ดีบนระบบปฏิบัติการมือถือตั้งแต่ปี 2013 เนื่องจากมีผู้เยี่ยมชม 143 คนผ่าน iOS 7.1
- หากเวอร์ชันระบบปฏิบัติการของอุปกรณ์มีเวลาเซสชันเฉลี่ยหรือจำนวนเช็คเอาต์ที่ต่ำกว่ามาก อาจเป็นสัญญาณบ่งชี้ว่ามีปัญหา UX ในเวอร์ชันนั้น ให้แน่ใจว่าคุณมักจะเปรียบเทียบภายในครอบครัวเดียวกันแม้ว่า ตัวอย่างเช่น ฉันตั้งใจแยกเฉพาะ iOS เท่านั้น ฉันจะไม่เปรียบเทียบ iOS กับ Android เฉพาะ iOS กับ iOS และ Android กับ Android
- ใช้เวลานานมากในการตรวจสอบว่าร้านค้าของคุณทำงานได้ดีเพียงใดในเวอร์ชันอุปกรณ์และเบราว์เซอร์หลายสิบเวอร์ชัน รายงานนี้สามารถช่วยคุณค้นหาเวอร์ชันยอดนิยม (และเกี่ยวข้องมากที่สุด) สำหรับ ร้านค้าของคุณ ดังนั้นคุณจึงรู้ว่าจะเริ่มต้นจากที่ใด
คุณยังสามารถส่งออกรายงานเป็น CSV:
ซึ่งจะเป็นประโยชน์กับผู้ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง
เมื่อคุณทำการทดลองกับตัวกรองและคอลัมน์ต่อไป แนวคิดการแบ่งกลุ่มจะเริ่มผุดขึ้นในใจ ฉันไม่ได้พูดเกินจริงเมื่อฉันพูดว่าตัวเลือกไม่มีที่สิ้นสุด ฝึกฝนบ่อยๆทำให้เก่ง!
การวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจของคุณเป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง
คำตอบสำหรับคำถามที่ร้อนรุ่มของคุณจะนำไปสู่คำถามมากขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
การวิเคราะห์รายงานเป็นกระบวนการต่อเนื่องในการถามคำถาม การค้นหาคำตอบ (ทั้งในรายงานและในไซต์ของคุณ) และถามคำถามที่มีข้อมูลมากขึ้นในครั้งต่อไป
หั่นและหั่นเป็นลูกเต๋า ทดลองกับตัวกรองและคอลัมน์ ต่อต้านการกระตุ้นให้เพียงแค่รายงานสิ่งที่อยู่เหนือพื้นผิว
หากคุณมีคำถามหรือแนวคิดการรวมตัวกรอง/คอลัมน์ โปรดแสดงความคิดเห็นด้านล่าง