Wskaźnik konwersji i nie tylko… czyli jak analiza danych może napędzać rozwój Twojego e-commerce?

Każdego dnia przez Twój sklep internetowy przetacza się ogromna ilość danych. Jak je zrozumieć i dobrze wykorzystać? Analizując ruch na stronie dostarczasz sobie niezbędnej wiedzy na temat skuteczności działań Twojego e-commerce. Interpretacja zachowań użytkowników w e-sklepie pomaga zaplanować działania, które poprawią doświadczenia zakupowe, tym samym wpływając na zwiększenie wskaźnika konwersji.  

Co wziąć pod uwagę, analizując dane e-sklepu? Poniżej znajdziesz 3 najważniejsze obszary, które stanowią ważne źródła w procesie analizy danych e-commerce. 

Obszary niezbędne w procesie analizy danych w sklepie internetowym 

Źródła pozyskania ruchu na stronie 

Dane Twojego e-commerce mogą pochodzić z różnych źródeł. Możemy je podzielić na: 

• bezpośrednie (“direct”): użytkownicy wpisali adres strony bezpośrednio w przeglądarce lub mieli ją zapisaną w zakładkach.  

• organiczne (“organic”): użytkownicy docierają do e-sklepu za pomocą wyszukiwarki. W tym miejscu dużą rolę odgrywa wysoka pozycja strony w wynikach wyszukiwania (SEO), tym bardziej jeżeli użytkownik nie zna sklepu, a poszukuje konkretnego produktu.  

• płatne: użytkownicy zapoznają się z ofertą za pomocą reklamy (o tym, kiedy którą z nich warto wybrać dowiesz się z artykułu: „Google Ads, czy reklama w social mediach? Który kanał jest dla Ciebie?”). 

• odsyłające: użytkownicy docierają do strony za pośrednictwem linków udostępnianych im bezpośrednio bądź na zewnętrznych witrynach np: w kampaniach mailingowych, czy mediach społecznościowych (tzw. ruch refferal). 

Bezpośrednie wejścia na stronę dostarczają najmniej dodatkowych informacji. Są miarą popularności serwisu i dobrą metodą weryfikacji skuteczności działań związanych z pozostałymi źródłami. 

Źródła organiczne możemy wzbogacić danymi prosto z serwisów wyszukiwarek, jak np. Google Search Console – dadzą nam wgląd w informacje, w którym miejscu, przy jakich zapytaniach nasz sklep jest wyświetlany i jak często potencjalni klienci kierują się na naszą stronę.  

Płatne źródła to w większości reklamy oferowane przez środowiska: Google, Bing, czy media społecznościowe. Za pomocą danych wyciągniętych z tych serwisów możesz zbadać jakość i opłacalność swoich reklam. Podczas analizy, zwróć uwagę na wskaźniki:  

• CTR – proporcje wyświetleń do kliknięć w reklamę; 

• CPC – koszt pojedynczego przejścia z reklamy (kliknięcia) do sklepu;  

• CPM – koszt wyświetlenia reklamy na 1000 użytkowników;  

• ROAS – zwrot z wydatków na reklamę;  

I co ważne: stale kontroluj całkowity koszt przypadający na reklamę względem zaplanowanego budżetu.  

Z kolei ruch refferal pomoże Ci nie tylko pozyskać użytkowników na stronę, ale także przyczyni się do budowania marki w źródłach zewnętrznych takich jak chociażby wspomniane już kanały społecznościowe. 

Ważne: Analizując źródła pozyskania ruchu na stronie, zebrane dane pozwolą Ci odpowiedzieć na kluczowe pytania, takie jak: 

• Skąd pochodzi większość ruchu w sklepie? 

• Ile konwersji generują kampanie mailingowe? 

• Jaki procent źródeł ruchu na stronie stanowią kampanie reklamowe? 

Pamiętaj, że analiza źródeł pozyskania ruchu na stronie jest pierwszym i kluczowym krokiem, który powinieneś uwzględnić, zanim przejdziesz do badania zachowań użytkowników na stronie. 

Zachowania użytkowników na stronie 

Na tym etapie koncentrujemy się na analizie zachowań użytkowników na stronie internetowej. Kluczowe metryki, które możesz uzyskać z narzędzi takich jak Google Analytics i na które warto, abyś zwrócił uwagę, to: 

• Liczba sesji; 

• Średni czas trwania sesji; 

• Liczba wyświetleń podstron; 

• Współczynnik odrzuceń (lub zaangażowania); 

• Rodzaj i liczba zdarzeń na stronie; 

• Liczba konwersji; 

Powyższe dane pomogą nam zrozumieć, co klienci robią na naszej stronie, na przykład: 

• Ile produktów średnio wyświetlanych jest podczas jednej sesji użytkownika?  

• Ilu klientów opuszcza stronę od razu po wejściu? 

• Jak długo klienci pozostają na stronie podczas jednej sesji? 

• Ilu klientów porzuca koszyk na etapie finalizacji zamówienia?  

Konwersje

Analiza konwersji jest jednym z najważniejszych elementów w ocenie skuteczności działań w e-commerce. Skupia się na zrozumieniu i optymalizacji procesu zakupowego w sklepie, co bezpośrednio przekłada się na wyniki finansowe. Aby w pełni wykorzystać potencjał danych, przyjrzyj się szczegółowo następującym wskaźnikom: 

• Liczba zamówień; 

• Średnia wartość koszyka; 

• Koszt i zwrot z konwersji (pozyskania kupującego klienta); 

• Ilość powracających klientów; 

• Użycie kodów rabatowych; 

• Marża; 

• Cykl życia zamówienia po zakupie (zwroty, ankiety z zadowolenia); 

W połączeniu z danymi z pozostałych obszarów tj. źródła pozyskania ruchu i zachowania użytkowników na stronie, odpowiesz sobie na kluczowe pytania, takie jak: 

• Które grupy użytkowników konwertują najczęściej? 

• Jakie produkty są najczęściej razem kupowane w jednym zamówieniu? 

• Jak często użytkownicy dokonują ponownych zakupów? 

Zrozumienie tych aspektów pozwoli na lepsze dostosowanie strategii marketingowych oraz optymalizację oferty, co w rezultacie zwiększy zadowolenie klientów i przyczyni się do wzrostu sprzedaży Twojego e-sklepu. 

Analiza danych napędzana przez Power BI!

Ilość danych do analizy zależy nie tylko od liczby odwiedzin na stronie, ale także od złożoności procesów, na które składają się ścieżki zakupowe użytkowników. Aby uzyskać jak najbardziej trafne wnioski, warto unikać rozproszenia danych i scentralizować je w jednym miejscu.  

Nasz zespół opracował rozwiązanie, które z wykorzystaniem narzędzia Power BI skutecznie odpowiada na wyzwania związane z analizą danych. Dzięki czytelnej formie prezentacji danych, otrzymujesz dynamicznie aktualizowane raporty, które ułatwiają pracę i pozwalają skupić się na najważniejszych aspektach biznesu. Dzięki kompleksowemu podejściu, nie musisz weryfikować kilku plików i zastanawiać się nad poprawnością swoich wniosków – nasz zespół analityczny zintegruje dane Twojego sklepu, tworząc interaktywne dashboardy dotyczące zamówień, zwrotów, płatności, klientów oraz produktów, a wszystko to w zestawieniu ze statystykami Google Analytics. 

Więcej na temat naszego autorskiego rozwiązania: Facts Matter by Power BI.