Co mówi klient kiedy nie słyszysz? – 7 głównych błędów w analityce sklepu internetowego

Ciągła ewolucja systemów informatycznych i e-commerce sprawiła, że obecnie każdy prowadzący jakąkolwiek sprzedaż online posiada swobodny dostęp do specjalistycznych narzędzi analitycznych. Mają one pomóc w jak najlepszej optymalizacji działań biznesu w Internecie na różnych płaszczyznach w tym co najważniejsze w analizie zachowań klientów. W przeszłości dostęp do tak precyzyjnej wiedzy zarezerwowany był tylko dla największych podmiotów na rynku. Obecnie z narzędzi korzystać może każdy. Ich implementacja może zająć chwilę, ale wartość jaką za sobą niosą jest nie do ocenienia.

Temat analiz to jeden z kluczowych aspektów, który może pomóc przedsiębiorstwu w dalszym rozwoju i sukcesie w działaniach w e-commerce. Niestety wiele osób do tematu interpretacji zgromadzonych danych podchodzi w nieodpowiedni sposób. Dlatego też wyciągane wnioski są błędne, a działania nietrafione. Mylna analiza działań lub jej zupełny brak to czarna dziura, która pochłania pieniądze oraz paraliżuje Twój biznes.

Poniżej przedstawiam 7 głównych błędów w analityce, które popełniają prowadzący sklepy online.

1. Nie prowadzisz analiz w ogóle

Zadziwiające jest, ile małych sklepów internetowych aspekt analizy własnych działań sprowadza na drugi plan, zajmując się tzw. bieżączką. Takie zaniedbanie prowadzi do sytuacji, w której nie wiemy czy nasze działania przynoszą zamierzony efekt, ile pieniędzy zwraca się nam z marketingu, jak wygląda wędrówka klienta w sklepie, które kategorie lub produkty cieszą się największym powodzeniem czy jak wygląda w tej chwili nasz magazyn produktów.

Ilość niewiadomych w tym labiryncie może być o wiele większa. Rezultatem są działania prowadzone po omacku. Jeżeli odniesiemy sukces to możliwy efekt końcowy może być wynikiem szczęścia, a nie spójnie zaplanowanych działań. A co jeśli szczęścia mieć nie będziesz?

2. Nie określiłeś i nie mierzysz kluczowych wskaźników efektywności działań (tzw. KPI)

W zależności co chcemy mierzyć i co jest dla nas ważne na poziomie zarządczym, finansowym, marketingowym, sprzedażowym albo specjalistycznym, będziemy zwracać uwagę na inne wskaźniki, które pomogą nam określić czy nasze działania idą zgodnie z planowanym kursem, a może konieczna jest korekta naszych działań, ponieważ zamiast na pełnym morzu znajdziemy się na mieliźnie.

Drogowskazem dla naszych decyzji powinno być określenie tzw. kluczowych wskaźników efektywności (z angielskiego KPI – Key Performance Indicators).

Przykładowe wskaźniki magazynowe

Stan magazynu na dzień – podstawowy wskaźnik, który powie nam jak bardzo urósł nasz magazyn w ostatnim czasie. Niekontrolowany rozrost magazynu może po czasie zaburzyć naszą płynność i zmusi nas do sprzedaży produktów poniżej ceny, którą chcieliśmy uzyskać.

Wskaźnik rotacji zapasów – wskaźnik informuje nas ile razy nastąpił obrót naszymi zapasami w magazynie w przeciągu określonego czasu. Dzięki temu dowiemy się jak szybko nasza inwestycja w towar zamieni się w gotówkę.

Wskaźnik zalegania w przedziałach – warto wiedzieć, które produkty zalegają w magazynie dłużej niż pozostałe. Dzięki odpowiedniej analizie danych możemy zidentyfikować produkty, które zbyt długo zbierają kurz na półkach.

Przykładowe wskaźniki sprzedażowo/marketingowe

ROI (Return on investment) – całkowity zwrot z inwestycji, liczony wg. wzoru:

ROI = ((przychód – koszt sprzedanych towarów i usług) / koszt) x 100%

Aby obliczyć ROI musimy znać naszą marżę lub koszt zakupu produktu oraz koszt reklamy produktu. Jest to podstawowy wskaźnik rentowności stosowany w celu zmierzenia efektywności naszych działań.

ROAS (Return of Ad Spend) – zwrot z wydatków reklamowych. Wskaźnik pozwala nam obliczyć zwrot z wydatków na reklamę w postaci wielokrotności obrotu względem wydatków. ROAS liczymy wg. wzoru:

ROAS = (Przychód z reklamy / Koszt reklamy) x 100%

COS (Cost of Sale) – wskaźnik kosztów sprzedaży. Wskaźnik ten pozwoli odpowiedzieć na pytanie czy dane wydatki marketingowe są wydawane efektywnie czy tylko przepalają budżet. COS liczymy wg. wzoru:

COS = (Koszty kampanii / Przychody kampanii) x 100%

CAC (Customer Acquisition Cost) – wskaźnik kosztów pozyskania klienta, który pozwala obliczyć jaki jest realny koszt pozyskania 1 klienta. CAC liczymy ze wzoru:

CAC = koszt pozyskania wszystkich klientów / liczbę pozyskanych klientów

CLV (Customer Lifetime Value, znany także jako Lifetime Value – LTV) – wskaźnik wartości czasu życia klienta:

CLV = Średnia wartość zamówienia x Średnia powtarzalność transakcji x Okres retencji

Przykładowe wskaźniki analityki internetowej

Użytkownicy – to każda osoba, która wchodzi w interakcje z Twoim sklepem czy aplikacją.

Sesje – według definicji Google Analytics to grupa interakcji użytkownika, które zachodzą na Twoim sklepie w danym przedziale czasu.

Strony/sesje – Ilość stron odwiedzanych przez użytkownika w trakcie jednej sesji.

Średni czas trwania sesji – średni czas trwania sesji użytkowników w Twoim sklepie internetowym.

Współczynnik konwersji e-commerce – wskazuje odsetek użytkowników, którzy odwiedzili Twój sklep i dokonali zakupu.

3. Źle wdrożyłeś narzędzia pomiarowe

Nawet najlepiej opracowana strategia pomiaru danych spełznie na niczym, jeżeli gromadzenie i przetwarzanie danych zostanie niepoprawnie wdrożone. Dla przykładu nie wystarczy wdrożyć tylko kodu narzędzia Google Analytics żeby korzystać z jego funkcjonalności. Koniecznie jest skonfigurowanie szeregu ustawień – zarówno w samym narzędziu jak i w sklepie internetowym. Poprawnie zaimplementowany system to gwarancja miarodajnych danych.

4. Nie wykluczyłeś z analiz własnego ruchu i tzw. ruchu spamowego

Jeśli na wejściu Twoich danych pojawią się tzw. śmieci, to i na wyjściu czyli w Twoich analizach będzie podobnie. Podstawą zbierania danych z Internetu jest wykluczenie tzw. ruchu własnego (pochodzącego z odwiedzin Twoich i Twoich pracowników w sklepie), jak i ruchu spamowego (generowanego przez roboty wyszukiwarek, bramki płatności czy inne bezużyteczne dla analiz źródła ruchu).

5. Zbyt wcześnie wyciągasz wnioski

Tzw. istotność statystyczna (ocena czy wynik nie występuje przypadkiem) jest również ważna w Twoich analizach. Nie sil się na wielkie wnioski z danych, które zbierałeś krótki okres czasu (szczególnie jeśli ich ilość będzie statystycznie bez znaczenia). Z interpretacją poczekaj do czasu zebrania odpowiedniej ilości danych.

6. Nie posiadasz elementarnej wiedzy o używanej terminologii i możliwościach, które daje Google Analytics

Brak podstaw analityki i podstawowej terminologii prowadzi do szeregu błędnych wniosków. Przykład? Nieznajomość tzw. segmentów danych zmienia całkowicie Twoją interpretację.

Przyjmijmy, że analizujesz ruch na Twoim sklepie rok do roku. Z analiz wynika, że nie zmienił się na przestrzeni roku pomimo, że inwestujesz cały czas w kanał SEO. Analizujesz jednak segment wszystkich użytkowników, a powinieneś segment ruchu organicznego, który jak się okazuje wzrósł, a całkowitą wartość ruchu zaniżyły inne kanały.

7. Pomijasz w swoich analizach sezonowość

Prawie każdy rynek charakteryzuje się mniejszą bądź większą sezonowością. Znajomość swojego sezonu wysokiego i niskiego pozwala analizować dane pod kątem zewnętrznego popytu ze strony rynku, na którym sprzedajesz. Sezonowość Twojej branży w Internecie możesz mierzyć np. darmowym narzędziem Google Trends (trends.google.com).

Podsumowanie

Powyższe błędy nie wyczerpują tematu, ale znajomość chociaż tych podstaw pozwala na trafniejsze analizy i lepsze decyzje biznesowe w przyszłości. Analityka nie jest może najbardziej zajmującą czynnością, ale może być bardzo dochodowa jeśli Twoje wnioski będą trafne. Dzięki sukcesywnej pracy z danymi wypłyniesz na pełne morze i zostawisz z tyłu swoją konkurencję.