如何使用电子商务分析来获得商业洞察力

已发表: 2015-04-02

最近，我使用 BuiltWith.com 分析了排名前 100 的电子商务网站，发现他们平均使用14 种不同的分析工具来收集有关其客户的各种电子商务数据。

他们收集的数据有助于他们改进网站、消息传递、产品和服务，从而获得更多客户和收入。

尽管这些工具的有效性和可用性，大多数电子商务企业仍然没有利用数据来提高他们的销售。 MECLABS 的一项研究发现，只有 37% 的受访电子商务企业使用历史数据来改进其电子商务网站。

与此同时，其他所有人都放弃了以老式（且效率较低）的方式做出商业决策：意见、直觉和复制竞争对手的做法。

如果您是 63% 没有利用分析工具的公司之一，那么您就是在借助 Google Analytics 和 Shopify 的简单安装说明等免费工具，每个人（包括您）都可以开始利用来自网站访问者的数据来增加销售额和收入。

在本文中，我将与您分享我发现的成功使用分析工具的两个关键见解。但首先，我将解释为什么有些公司尝试使用电子商务分析却失败了，这样您就不会落入同样的陷阱。

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为什么公司无法使用电子商务分析

许多公司都陷入了两个陷阱，这使他们无法以有意义的 ($$$) 方式利用分析：

假设像谷歌分析这样的企业级工具会自动跟踪所有重要的东西。
在查看电子商务分析时，数据和功能的数量是压倒性的。这使人们处于非常浅薄的水平，只关注所有访问者的平均浏览量等基本指标。

这听起来很熟悉吗？

只有两件事可以由此而来；他们都不好。

1.您根据信息不足做出业务决策

如果你只知道它的平均深度，想象一下设计一座横跨河流的桥梁。直觉上你知道下面的地面会有不同的山峰和山谷，但你的支撑只是朝着“平均”衡量，你祈祷最好的。

当您根据平均浏览量、平均访问持续时间、平均结帐率等做出业务决策时，您就是在这样做……

2. 您在数据池的浅端看到很少的业务价值
……所以你放弃了。
将所有精力投入到数据驱动中的挫败感是可以理解的，尤其是在似乎没有回报的情况下。
并非一切都是灰色和绝望的。在咨询了许多发现自己处于这种情况的公司后，我发现损害可以逆转ㅡ或避免。
有效使用电子商务分析的关键
以下是我有效利用分析工具获得可带来更多收入的可操作见解的两个关键想法，而不是被动的数据转储。
您的网站是一个漏斗，而不是一个层次结构。 将您的整个网站视为一个漏斗，而不是一个组织结构图。作为一个漏斗，您的网站从一端接收访问者，并从另一端产生一定比例的客户。
要获得好的答案，请从好的问题开始。 只有在您知道自己在寻找什么的情况下，分析才是可行的，这意味着从一个问题开始。问题越好，答案就越有价值。正如道格拉斯·亚当斯 (Douglas Adams) 所写，“一旦你知道问题的实质是什么，你就会知道答案的含义。”
让我们更详细地了解它们，以及它们如何应用于现实世界。

您的网站是一个漏斗，而不是一个层次结构
您网站的目标是接收访问者并将他们转化为客户、用户、忠诚者、粉丝、潜在客户等。
它有输入（访问者）和预期输出（客户、用户、潜在客户等）。
因此，更准确的做法是将其描绘成一个带有线条的漏斗，代表人流，而不是一个带有线条代表页面层次结构的组织结构图：
将您的网站视为一个漏斗有助于您开始理解访问者数据。
您可以开始考虑整个网站的输入、输出、性能率（输出 ÷ 输入）和投资回报（输出值 ÷ 输入成本），而不是仅仅考虑静态页面。这已经比只考虑浏览量和每个浏览量的平均时间更有用（顺便说一句，几乎无用的信息）。
电子商务分析工具的真正价值在于能够：
按地理位置、流量来源、营销活动、浏览器类型等维度隔离输入、输出、性能和价值 (ROI)。
将上述内容与不同的群组进行比较。例如，与社交流量相比，搜索流量的价值是多少？

查看趋势和相关性，例如搜索流量如何随时间增长，这是否与总收入相关？

请注意说明这些信息是多么容易。
此外，您可以通过一些工作获得此级别的详细信息：
如果您还没有 Google Analytics，请将其添加到您的商店。请参阅这份适用于 Shopify 商店的详细且易于遵循的指南。
配置目标以跟踪主要转化，例如完成结账或新帐户。您还可以为二次转化（也称为“微转化”）创建目标，例如简报注册。
（可选）为整个渠道中不一定代表转化的重要事件添加事件跟踪。例如，您可能想要跟踪的一些事件：将商品添加到购物车；进行关键字搜索；过滤搜索结果。
默认情况下，Google Analytics 会跟踪您漏斗的要跟踪输出，您必须创建目标（上面的第 2 步）。请记住，目标是获取信息，您可以根据这些信息做出业务和营销决策。在不知道输出的情况下，您也无法计算性能率和投资回报率，而您只剩下输入数据，这些数据本身对决策没有用处。

以下是输入、输出和事件跟踪到位后转化漏斗的外观。
当然，您仍然可以通过此漏斗隔离、比较和查看趋势和相关性。
您可能想知道在 Google Analytics 中的何处可以找到此图表。不幸的是，没有一个。谷歌分析中有一些报告接近ㅡ用户流、事件流、目标流和漏斗可视化ㅡ但它们远非用户友好，最好留给高级用户。
好消息是，Google Analytics（分析）是否有与此完全相同的报告并不重要。如果您将您的网站视为一个渠道，而不是一个层次结构，并且您衡量输入、输出和事件，那么您将能够找到可操作的信息来增加您的转化率和收入。
为了找到可操作的信息，我们转向有效使用电子商务分析的第二个关键。
要获得好的答案，请从好的问题开始
分析工具可以提供很多答案，但如果你不知道问题，答案就毫无意义。

除非你有大量的空闲时间（你经营一家企业，所以可能没有），不要在没有目标的情况下涉水数据，希望有用的东西会突然出现在你身上。它不会。相反，先花时间提出一个好的问题，然后再看看你是否能在数据中找到答案。
当您从一个好问题开始时，Google Analytics（分析）就成为查找提供答案的数据的强大解决方案。
尽管 Google Analytics 中有许多工具，但您可以通过熟悉以下内容来找到大多数答案：
标准报告（Audience、Acquisition、Behavior 和 Conversions）：预定义的维度表（例如流量来源）和指标（例如访问者数量） 。
细分：过滤与预定义或自定义过滤器匹配的用户或会话的显示数据。您一次最多可以比较四个段。用于隔离和比较，以及查看相关性。
日期：按日期范围过滤显示的数据，并比较最多两个日期范围。对于查看趋势和相关性很有用。
维度过滤：过滤显示哪些行。
以下是一些可以在漏斗数据中找到答案的问题示例：

与一次性客户相比，回头客的平均产值（收入）是多少？
有多少人在未达到结账目标的情况下将商品添加到购物车？（也称为放弃购物车。）
有多少人在没有达到目标的情况下开始结帐流程？
其中，有没有一个步骤比其他步骤失去更多的人？
来自社交媒体活动的访问者的输出与来自电子邮件活动的访问者的输出相比如何？
当客户使用促销代码时，他们的平均购买价值与不使用促销代码的客户相比如何？
实时聊天支持对结帐率有什么影响（如果有）？
上个月搜索广告支出的投资回报率是多少？
请注意，所有这些问题都与输入、输出、绩效率和投资回报率有关。这些都是漏斗的元素。
这些问题的答案对任何在线公司都非常有价值，尤其是对电子商务企业而言。您无需昂贵的软件或庞大的数据科学团队即可获得此类信息。您也可以利用现代数据收集和分析工具来获取有关您的客户和业务的可操作且有价值的信息。

如果你没有很好地使用分析，你的竞争对手就会。
作者：格里高利·科根