大規模なeコマースストアのアナリティクスのベストプラクティス

デジタルマーケティングは、特定の指標やダッシュボードを中心に展開するものではありません。 それはあなたのコア戦略についてです。 だから、最もホットな新しいトレンドやツールを追いかけるだけではいけません。 eコマースブランドが成長するにつれて、これらの絶え間なく変化する目標を追いかけることは困難であり、大規模な店舗のステータスに達すると、しばしば受け入れられなくなります。 少し時間を取って、操作全体を確認することをお勧めします。

大規模なeコマースストアで分析とターゲットとするニーズに対応することは、すべての取り組みを調整し、さまざまな利害関係者に期待を設定することです。 何が機能しているのかだけではありません。 このレベルでは、問題と障壁を特定し、変更をサポートするデータを作成してから、それらの変更を関連部門の言語に合わせて調整する必要があります。 これは複雑な組み合わせであり、ベストプラクティスはさまざまです。

それでは、eコマースストアでの分析のベストプラクティスの指針となる力を見てみましょう。

変更管理計画を作成する

Analyticsは、どのストアにもさまざまなオプションを提供しますが、それらが最初のステップになるべきではありません。 分析を実行する目的は、成長して変化することです。 ここで成功するには、変更管理計画が必要です。実行する分析、それらが影響を与える一般的なプラクティス、およびそれらが行う変更をフォローアップする方法をカバーします。 分析の会話がダッシュボードで立ち往生しないようにしてください。

効果的な変更管理計画を作成するには、関連するプロジェクトの利害関係者を定義し、分析に基づいて利害関係者（またはそのタスク）がいつ更新されるかを特定する必要があります。 たとえば、売上データを見ている場合は、誰が影響を受けるかを尋ねます。 アウトバウンドおよびインバウンド販売の各役割に加えて、検索エンジン最適化とマーケティングの取り組みについて、変更するタスクを誰が承認する必要があるかを決定します。 これは中小企業にとっては簡単ですが、企業レベルに達すると、多くの部門長やリーダーがこれらの変更に関与します。

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変更に影響を与える権限さえないかもしれませんが、推奨事項を作成しています。 この場合、変更管理計画は、それらの意思決定者が必要とするものに焦点を合わせています。 彼らは予算とROIの計算に最も左右されますか？ 変更を実装して他のタスクを実行するのに十分な時間がありますか？ 変更を遅らせる可能性のある技術、チーム、または考え方の制限はありますか？ データをキャプチャして分析を評価する計画と同じくらい堅牢な分析に基づいた改善と変更の計画が必要になります。

会社の目標に基づいてツールを選択する

エンタープライズeコマースビジネスと新しいスタートアップeコマースサイトの間のいくつかの類似点を見落とすのは簡単です。 これらの重複の最大の領域の1つは、多くの部門が分析を複雑にするツールを使用しているか、現在作業しているタスクを処理することさえ意図されていないことです。 私たちの経験では、幅広い専門家が残り物で立ち往生しているか、それらを念頭に置いていないプラットフォームに取り付けられたモジュールで作業しています。

会社のパラメータ内で作業していると、分析ツールのスイートを要求できないことがよくあります。 代わりに、要求されたツールごとに特定のユースケースと利点を提示する必要があります。 アナリストの日常業務を加速することを最初に検討している場合、費用便益分析は（意思決定者や予算保有者による受け入れの観点から）ポジティブな傾向にあることがわかりました。

通常、企業レベルで複数のデータソースと視覚化プラットフォームにまたがって作業しています。 したがって、一貫した分析のために、クロスチャネルレポート機能を提供したり、手動レポート時間を短縮したりできるツールに焦点を当ててください。 このようにして、会社の人件費を削減し、収益源に直接結びついた分析またはKPI管理のための時間を増やすことができます。

好みのチャネルをターゲットにし、価値の高いニーズに対応するソリューションを探します。 たとえば、ソーシャルセリングがあなたの成長をリードしているとしましょう。 生の非構造化データを処理したり、感情分析を提供したりするためのツールを活用すると、ハッシュタグを追跡するだけの場合と比較して、誰かがあなたから購入している理由についてより深い洞察を得ることができます。

洞察を得るために戦略的になる

分析の専門家にとっての秘訣は、彼らの活動が大企業のニーズに直接関連していることを確認することです。多くの場合、コスト削減に関連しています。 それは何度も言われていますが、ツールが具体的に影響を与える可能性のある場所についてのガイダンスについて、部門の利害関係者の外を見ていないと専門家から定期的に聞いています。

場合によっては、最善の投資は新しいダッシュボードや分析ツールではなく、データを1か所に集約し、データサイロを削除し、部門と洞察との相互作用を加速できるプラットフォームです。

マーケティング活動のための自然言語処理ツールなど、高価または光沢のあるソリューションを追いかけると、マーケティング費用が大幅に増加し、結果が得られない可能性があります。 詳細な製品データと企業の理解を活用して、チェックアウトページだけでなく、重要なオンラインビジネス領域を改善する方法に優先順位を付けます。

顧客価値のより深い理解を作成します

これを読んでいる人は、CLVまたはCRRを追跡することの価値を確信する必要はありません。 それらが分析プログラムの生命線であることを知っています。また、獲得コストと比較するためにそれらを追跡している可能性が高いため、新規顧客あたりのROIがプラスになる時期をすばやく判断できます。

次に、既存顧客維持率は、広告予算と全体的なマーケティング費用を割り当てるのに役立ち、解約を相殺するのに十分な堅牢な販売パイプラインを維持していることを確認します。

開始方法がわからない場合、またはデータを更新したい場合は、既存のマーケティングプラットフォームで、組み込みのツールや計算機を探してください。

HubSpotには、これらおよびその他のパフォーマンス指標を追跡できる無料のメトリック計算機があります。 このようなツールは、使用している数式を確認し、これらすべての指標を使用してパフォーマンスの全体像を構築する方法について考え始めるのに適した場所です。

HubSpotやその他のいくつかの課題は、適切なデータを取得していることですが、視覚化と実際の分析はサポートされていないか、プラットフォーム内で自動化するのが非常に難しい場合があります。 より高度な分析が必要な場合は、データキャプチャを自動化し、他のソースからの情報と組み合わせる統合パートナーを検索してください。

CLVは、ほとんどの場合、簡単な計算です。 これは、顧客の平均寿命に平均顧客価値を掛けたものです。 この顧客価値メトリックは、顧客が平均して行った購入数に平均注文額を掛けたものです。

CRRはもう1つの簡単な計算です。 時間の長さを選び、その時間枠での顧客の購入を見てください。 CRMを並べ替えて、この期間に複数の購入を行った、または期間前にあなたから購入した顧客を特定します。 その顧客のセットを取り、その期間中にあなたから購入した顧客の総数で割ります。

ターゲットオーディエンスの収益を改善する

多くの企業は、CLVとCRRを組み合わせて、顧客のために作成している価値に焦点を当てることで、ここでゲームを強化できます。 この分析により、支出とコストだけでなく、それ以上のことを考えるようになります。 ありがたいことに、最も価値のあるコンテンツは、多くの場合、フォームの背後にゲートされるか、電子メールで配信されます。 これにより、アクションがアカウントにリンクされ、アンケートを送信したりNPSスコアを収集したりする場合に、ヘルプ、追加のダウンロード、販売、評価に対する顧客の要求を追跡できます。

CRMを使用して平均的な企業と正の外れ値を特定し、それらのアカウントを開いてデータの広がりを確認します。 より高いCLVは、年配の顧客または特定の商品セットを購入している顧客と追跡しますか？ 彼らはより多くのサービスリクエストを提出しますか、それとも苦情解決時間の短縮など、より良いサービス指標を持っていますか？ これらの買い物客は、CRRメトリックのどこに記録されますか？年末年始またはピークシーズンに買い物をしますか？ 彼らは毎月多額の購入者ですか？

ここでの分析は、具体的には、顧客が価値をもたらす時期と、最も重要な買い物客にとって価値のある行動に焦点を当てるのに役立ちます。 数か月間広告費とCRRの低下を減らすことができるが、その後ピークに向かって上昇し、より少ない費用で同じかそれ以上の購入を生み出すことができる時期を特定することができます。 または、多くの強化されたeコマース企業がエンタープライズレベルに移行するにつれて、顧客が取引や新版を視野に入れて一年中購入に移行していることに気付くかもしれません。

CLVとCRRの場合、見つけたトレンドに適応すると、一方にプラスの影響を与え、もう一方にマイナスの影響を与える可能性があります。 ただし、これらの指標がどのように相互作用し、サポートや季節性などの外部の力がそれらにどのように影響するかを統一的に理解することは、変更が会社にとってより有益であるかどうかを判断するのに役立ちます。

コンバージョン率を深く掘り下げる

ほとんどの強化されたeコマースストアはコンバージョン率の重要性を知っていますが、ボタンの色や割引の何パーセントが反対意見を克服するかなどのA / Bテストよりも深くなることなく、多くは理解の表面レベルに固執します。 アナリティクスは、サイトでのユーザージャーニーを考慮して、どのランディングページが販売プロセスを離れたり終了したりするのかを確認する必要があります。

開始するのに最適な場所は、ヒートマッピング技術を使用して、ナビゲーションが簡単かどうかを確認し、人々がサイトをどのように使用しているかをよりよく理解することです。 ヒートマップは、サイトアクティビティまたは特定のアクションを視覚化したものであり、視聴者が関与する最も人気のある場所とクリックされない場所を強調しています。

さまざまなアクションを追跡するさまざまなタイプのヒートマップがあります。 たとえば、クリックマップは、ユーザーがランディングページをクリックした場所を示し、マウスホバーマップは、ユーザーがカーソルを移動して探している場所を理解する方法を示します。 スクロールマップは、視聴者がスクロールする距離を示すため、優れた一般的なツールになります。重要なセクションを、ほぼすべての人が見ることができる場所に移動します。

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これらのツールは、ランディングページのどの要素がオーディエンスと共鳴するか、ユーザーが目標到達プロセス内で行動を停止するかを理解するのに役立ちます。 これをバウンス率、セッション継続時間、紹介分析と組み合わせると、コンバージョンを促進する正確な要因を特定するのに役立ちます。

コンバージョンに失敗したランディングページと組み合わせて多くのクリックを生成する広告は、マーケティング予算の無駄です。この場合、マウスホバーマップは、コンバージョンCTAが表示されていないことを示している可能性があります。 ここでの調整は、新しいランディングページに対して調整をA / Bテストして、計画されたメッセージで視聴者を獲得できるかどうかを確認できることを意味します。

定期的に勉強する場所の1つは、チェックアウトページとプロセスです。 人々がクリックしてスクロールする場所と、離れるときを監視します。 新しい料金が説明された時点で彼らが去っていることを確認して、最初からカートに価格の見積もりを追加するように促すことができます。 過度に複雑なフォームのスクロールマップは、聴衆が記入を途中で終えたときに諦めていることを示している可能性があります。

クリックは重要です。 この指標について広く考えてください。 たとえば、ユーザーがカスタマーサービスのヘルプを定期的にクリックしているが、ヘルプデスクの待機時間が常に3分以上である場合、その時間を短縮することで販売を確保できます。 ただし、応答時間がすぐに発生する場合は、チャットボットまたはエージェントログに飛び込んで、人々が尋ねる質問を学習し、どこでそれらを失っているのかを確認することをお勧めします。

ここでの最良のオプションは、データの追加レイヤーを使用して分析を絞り込むことです。 ビジネスインテリジェンスの取り組みが信頼できる応答を生み出すように、あなたは行動の潜在的な理由を求めています。 ヒートマップは開始するのに最適な場所であり、多くのオプションがあります。 オプションには、クラシックなHotjar、AIに焦点を合わせたContentsquare、マウスとキーストロークのMaven Mouseflow、詳細なチャット統合を備えたLucky Orange、エンゲージメント追跡のための信頼できるツールを備えたSmartlookがあります。

返品の価値を評価する

返品はeコマースストアの運営における現実であり、規模が大きいほど、収益を期待する必要があります。 2021年のホリデーシーズンは、これまでのところeコマースサイトで最大でしたが、eコマースWebサイトの収益も増加し、アメリカの成人の3分の1が何かを返すことを期待しています。 これにより、分析で操作を検討するタイミングを学習するための優れた例が返されます。

ベースライン分析では、収益の増加を確認し、ポリシーをキャンセルするか、それらの製品を回避する理由を確認できます。 ただし、顧客が使いやすい高品質の返品ポリシーは、売上の増加とCRRの上昇と相関することが多いため、返品ポリシーに関する調査のデータを混合すると、アプローチが変わります。

重要な分析は、どのような収益があなたにかかる可能性があるか、そしてそれを最小限に抑える方法を決定することです。 たとえば、上記のリンク先のレビューの1つで、以前に商品を返品したことがある消費者に尋ねた調査では、半数以上が交換品として間違った商品を受け取っていることがわかりました。 この場合、元のリターンは資本の最大の浪費ではありません。 不適切な操作とは、会社が少なくとも3回の出荷に対して支払いを行っていることを意味します。つまり、正しいアイテムを顧客に届けるだけでなく、間違ったアイテムを往復させてから、3回目、できれば正しい顧客への出荷を行います。

製品の品質自体以外の間違いは、多くの場合、返品費用を押し上げます。 返品を特定し、会社の返品ポリシーを分析する場合は、運用上の影響を無視しないでください。 注文を正しく処理するのに苦労している倉庫、または最終的な配達の前に定期的に在庫に損害を与える倉庫は、SKUごとの人件費、受け取り、および材料費を押し上げます。

実質的な返品および関連するエラーは、倉庫内により多くの物理的スペースを必要とし、平方フィートに比べて収益の可能性を制限します。 米国全体で倉庫スペースが貴重であるため、これも成長を制限する懸念事項になる可能性があります。 注文精度の低さと返品管理の問題は、エラーを減らして収益を保護するためのアウトソーシングの価値をより深く分析するための入り口となる可能性があります。

まとめ

強化されたeコマースブランドのツールとベストプラクティスの正確な組み合わせは、ストアに固有のものです。 大規模またはエンタープライズの段階に達すると、他の人と統合して共有できるツールは、最新のトレンドのモデルを備えたツールと同じくらい重要になる可能性があります。 ヒートマップやCRR追跡など、実績のある方法の中には、より広い理解を提供するものもありますが、特定の調整のリストの適用が制限される段階にあります。

あなたのような企業の今日の分析の専門家は、あなたの業種を超えて統合する全体像のモデルを構築するために取り組んでいます。 彼らは企業レベルの理解を生み出しているので、リーダーシップと利害関係者が喜んで支援するという観点からソリューションを導入することができます。 分析を行動に移すことはストーリーテリングであり、ベストプラクティスは、説得力のある物語を作成するために必要なデータとビジネスインテリジェンスの構築に焦点を当てる必要があります。