如何使用電子商務分析來獲得商業洞察力

已發表: 2015-04-02

最近，我使用 BuiltWith.com 分析了排名前 100 的電子商務網站，發現他們平均使用14 種不同的分析工具來收集有關其客戶的各種電子商務數據。

他們收集的數據有助於他們改進網站、消息傳遞、產品和服務，從而獲得更多客戶和收入。

儘管這些工具的有效性和可用性，大多數電子商務企業仍然沒有利用數據來提高他們的銷售。 MECLABS 的一項研究發現，只有 37% 的受訪電子商務企業使用歷史數據來改進其電子商務網站。

與此同時，其他所有人都放棄了以老式（且效率較低）的方式做出商業決策：意見、直覺和復制競爭對手的做法。

如果您是 63% 沒有利用分析工具的公司之一，那麼您就是在借助 Google Analytics 和 Shopify 的簡單安裝說明等免費工具，每個人（包括您）都可以開始利用來自網站訪問者的數據來增加銷售額和收入。

在本文中，我將與您分享我發現的成功使用分析工具的兩個關鍵見解。但首先，我將解釋為什麼有些公司嘗試使用電子商務分析卻失敗了，這樣您就不會落入同樣的陷阱。

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為什麼公司無法使用電子商務分析

許多公司都陷入了兩個陷阱，這使他們無法以有意義的 ($$$) 方式利用分析：

假設像谷歌分析這樣的企業級工具會自動跟踪所有重要的東西。
在查看電子商務分析時，數據和功能的數量是壓倒性的。這使人們處於非常淺薄的水平，只關注所有訪問者的平均瀏覽量等基本指標。

這聽起來很熟悉嗎？

只有兩件事可以由此而來；他們都不好。

1.您根據信息不足做出業務決策

如果你只知道它的平均深度，想像一下設計一座橫跨河流的橋樑。直覺上你知道下面的地面會有不同的山峰和山谷，但你的支撐只是朝著“平均”衡量，你祈禱最好的。

當您根據平均瀏覽量、平均訪問持續時間、平均結帳率等做出業務決策時，您就是在這樣做……

2. 您在數據池的淺端看到很少的業務價值
……所以你放棄了。
將所有精力投入到數據驅動中的挫敗感是可以理解的，尤其是在似乎沒有回報的情況下。
並非一切都是灰色和絕望的。在諮詢了許多發現自己處於這種情況的公司後，我發現損害可以逆轉ㅡ或避免。
有效使用電子商務分析的關鍵
以下是我有效利用分析工具獲得可帶來更多收入的可操作見解的兩個關鍵想法，而不是被動的數據轉儲。
您的網站是一個漏斗，而不是一個層次結構。 將您的整個網站視為一個漏斗，而不是一個組織結構圖。作為一個漏斗，您的網站從一端接收訪問者，並從另一端產生一定比例的客戶。
要獲得好的答案，請從好的問題開始。 只有在您知道自己在尋找什麼的情況下，分析才是可行的，這意味著從一個問題開始。問題越好，答案就越有價值。正如道格拉斯·亞當斯 (Douglas Adams) 所寫，“一旦你知道問題的實質是什麼，你就會知道答案的含義。”
讓我們更詳細地了解它們，以及它們如何應用於現實世界。

您的網站是一個漏斗，而不是一個層次結構
您網站的目標是接收訪問者並將他們轉化為客戶、用戶、忠誠者、粉絲、潛在客戶等。
它有輸入（訪問者）和預期輸出（客戶、用戶、潛在客戶等）。
因此，更準確的做法是將其描繪成一個帶有線條的漏斗，代表人流，而不是一個帶有線條代表頁面層次結構的組織結構圖：
將您的網站視為一個漏斗有助於您開始理解訪問者數據。
您可以開始考慮整個站點的輸入、輸出、性能率（輸出 ÷ 輸入）和投資回報（輸出值 ÷ 輸入成本），而不是僅僅考慮靜態頁面。這已經比只考慮瀏覽量和每個瀏覽量的平均時間更有用（順便說一句，幾乎無用的信息）。
電子商務分析工具的真正價值在於能夠：
按地理位置、流量來源、營銷活動、瀏覽器類型等維度隔離輸入、輸出、性能和價值 (ROI)。
將上述內容與不同的群組進行比較。例如，與社交流量相比，搜索流量的價值是多少？

查看趨勢和相關性，例如搜索流量如何隨時間增長，這是否與總收入相關？

請注意說明這些信息是多麼容易。
此外，您可以通過一些工作獲得此級別的詳細信息：
如果您還沒有 Google Analytics，請將其添加到您的商店。請參閱這份適用於 Shopify 商店的詳細且易於遵循的指南。
配置目標以跟踪主要轉化，例如完成結賬或新帳戶。您還可以為二次轉化（也稱為“微轉化”）創建目標，例如簡報註冊。
（可選）為整個渠道中不一定代表轉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：將商品添加到購物車；進行關鍵字搜索；過濾搜索結果。
默認情況下，Google Analytics 會跟踪您漏斗的要跟踪輸出，您必須創建目標（上面的第 2 步）。請記住，目標是獲取信息，您可以根據這些信息做出業務和營銷決策。在不知道輸出的情況下，您也無法計算性能率和投資回報率，而您只剩下輸入數據，這些數據本身對決策沒有用處。

以下是輸入、輸出和事件跟踪到位後轉化漏斗的外觀。
當然，您仍然可以通過此漏斗隔離、比較和查看趨勢和相關性。
您可能想知道在 Google Analytics 中的何處可以找到此圖表。不幸的是，沒有一個。谷歌分析中有一些報告接近ㅡ用戶流、事件流、目標流和漏斗可視化ㅡ但它們遠非用戶友好，最好留給高級用戶。
好消息是，Google Analytics（分析）是否有與此完全相同的報告並不重要。如果您將您的網站視為一個渠道，而不是一個層次結構，並且您衡量輸入、輸出和事件，那麼您將能夠找到可操作的信息來增加您的轉化率和收入。
為了找到可操作的信息，我們轉向有效使用電子商務分析的第二個關鍵。
要獲得好的答案，請從好的問題開始
分析工具可以提供很多答案，但如果你不知道問題，答案就毫無意義。

除非你有大量的空閒時間（你經營一家企業，所以可能沒有），不要在沒有目標的情況下涉水數據，希望有用的東西會突然出現在你身上。它不會。相反，先花時間提出一個好的問題，然後再看看你是否能在數據中找到答案。
當您從一個好問題開始時，Google Analytics（分析）就成為查找提供答案的數據的強大解決方案。
儘管 Google Analytics 中有許多工具，但您可以通過熟悉以下內容來找到大多數答案：
標準報告（Audience、Acquisition、Behavior 和 Conversions）：預定義的維度表（例如流量來源）和指標（例如訪問者數量） 。
細分：過濾與預定義或自定義過濾器匹配的用戶或會話的顯示數據。您一次最多可以比較四個段。用於隔離和比較，以及查看相關性。
日期：按日期範圍過濾顯示的數據，並比較最多兩個日期範圍。對於查看趨勢和相關性很有用。
維度過濾：過濾顯示哪些行。
以下是一些可以在漏斗數據中找到答案的問題示例：

與一次性客戶相比，回頭客的平均產值（收入）是多少？
有多少人在未達到結賬目標的情況下將商品添加到購物車？（也稱為放棄購物車。）
有多少人在沒有達到目標的情況下開始結帳流程？
其中，有沒有一個步驟比其他步驟失去更多的人？
來自社交媒體活動的訪問者的輸出與來自電子郵件活動的訪問者的輸出相比如何？
當客戶使用促銷代碼時，他們的平均購買價值與不使用促銷代碼的客戶相比如何？
實時聊天支持對結帳率有什麼影響（如果有）？
上個月搜索廣告支出的投資回報率是多少？
請注意，所有這些問題都與輸入、輸出、績效率和投資回報率有關。這些都是漏斗的元素。
這些問題的答案對任何在線公司都非常有價值，尤其是對電子商務企業而言。您無需昂貴的軟件或龐大的數據科學團隊即可獲得此類信息。您也可以利用現代數據收集和分析工具來獲取有關您的客戶和業務的可操作且有價值的信息。

如果你沒有很好地使用分析，你的競爭對手就會。
作者：格里高利·科根