Стимулирование роста с помощью аналитики электронной торговли: стратегии, которые работают

Сосредоточены на расширении присутствия на мировом рынке? Повышать узнаваемость бренда в целевых сегментах? Или добиться эффективного привлечения и удержания клиентов?

Стратегическое применение аналитики электронной коммерции обеспечивает рычаги для достижения всех этих целей. Отчеты об электронной торговле позволяют брендам принимать обоснованные решения, оптимизировать маркетинговые усилия и, в конечном итоге, максимизировать продажи.

В этой статье показано, как бренды могут расшифровывать поведение потребителей, совершенствовать маркетинговые кампании и повышать общую эффективность бизнеса посредством точного отслеживания и анализа данных электронной торговли.

Что такое аналитика электронной торговли?

Анализируя данные электронной коммерции, маркетологи могут увидеть прямую корреляцию между маркетинговыми инициативами и получением дохода. Аналитика электронной коммерции также предоставляет полезную информацию для оптимизации маркетинговых расходов, улучшения таргетинга кампаний и, в конечном итоге, стимулирования роста бизнеса в конкурентной среде.

Фонд аналитики электронной коммерции

В основе анализа данных электронной коммерции лежит тщательное отслеживание и анализ ключевых показателей эффективности (KPI) и показателей, которые напрямую влияют на рост и прибыльность онлайн-бизнеса.

Понимание и анализ этих показателей электронной коммерции дает полезную информацию, которая помогает принимать стратегические решения:

• Источники трафика: определяет, откуда приходят ваши посетители, помогая более эффективно распределять маркетинговые ресурсы.
• Коэффициент конверсии: измеряет процент посетителей, выполнивших желаемое действие, помогая оптимизировать веб-сайт и эффективность кампании.
• Средняя стоимость заказа (AOV): отслеживает среднюю сумму в долларах, потраченную каждый раз, когда клиент размещает заказ, что дает информацию о ценообразовании и стратегиях дополнительных продаж.
• Пожизненная ценность клиента (CLV): оценивает общий доход, который бизнес может ожидать от одного аккаунта клиента, подчеркивая важность удержания клиентов.
• Доля брошенных корзин: показывает процент покупателей, которые добавляют товары в корзину, но выходят, не завершив покупку, что указывает на области, требующие улучшения процесса оформления заказа.

Центральное место в использовании этих показателей занимает панель электронной коммерции, важный инструмент для интеграции и визуализации данных из нескольких точек данных. Хорошо продуманная информационная панель электронной коммерции предоставляет полный обзор состояния интернет-магазина, включая показатели продаж, поведение клиентов и состояние запасов.

Важной функцией информационной панели электронной коммерции является измерение и оптимизация эффективности бизнеса на различных платформах, таких как Amazon, Shopify и других.

Лучшая информационная панель электронной коммерции также легко интегрирует данные из различных источников, включая CRM-системы, платформы электронного маркетинга и социальные сети, для целостного представления о состоянии электронной коммерции.

Вы можете ожидать всех этих функций от информационной панели электронной коммерции на базе Improvado. Платформа управляет каждым этапом процесса: от сбора данных электронной торговли из Shopify, источников данных Amazon и маркетинговых платформ до картирования и визуализации этих данных.

Improvado — это аналитическая платформа, специально разработанная для крупных предприятий, таких как ASUS, Illy, Monster Energy и других. Являясь центральным узлом, он интегрируется с более чем 500 платформами рекламы, электронной коммерции и CRM, централизуя данные в единый набор маркетинговых данных. На основе этого набора данных Improvado создает информационные панели, адаптированные к потребностям вашей компании. Запланируйте демонстрацию, чтобы узнать больше о возможностях Improvado.

Передовые методы аналитики электронной торговли

После создания прочной основы для отчетности по электронной торговле крайне важно изучить, как более сложные аналитические методы могут еще больше улучшить процесс принятия решений, персонализировать обслуживание клиентов и стимулировать рост доходов.

Данные и аналитика клиентов электронной коммерции

Такие методы, как сегментация клиентов, позволяют предприятиям разделить свою клиентскую базу на отдельные группы на основе общих характеристик. Сегментация может основываться на демографических данных, а также на поведенческих моделях, истории покупок и уровнях вовлеченности.

Эти данные об электронной коммерции позволяют проводить персонализированные маркетинговые кампании, которые находят отклик на более индивидуальном уровне, значительно повышая коэффициент конверсии.

Когортный анализ идет дальше, отслеживая поведение конкретных групп клиентов с течением времени, предоставляя представление о долгосрочных тенденциях и ценности жизненного цикла клиента.

Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика использует исторические данные и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущего поведения клиентов, тенденций продаж и потребностей в запасах.

Этот метод анализа электронной коммерции позволяет брендам предвидеть потребности рынка, персонализировать взаимодействие с клиентами и оптимизировать операции цепочки поставок с более высокой степенью точности. Прогнозная аналитика предлагает стратегическое преимущество, позволяя выявлять потенциальные возможности роста и области риска до того, как они полностью проявятся.

Ключевые приложения включают прогнозирование жизненной ценности клиента, определение вероятных рекомендаций по продукту и прогнозирование периодов пикового спроса для соответствующей корректировки маркетинговых усилий и уровня запасов. Интегрируя прогнозную аналитику в свою стратегию, предприятия электронной коммерции могут активно корректировать свои подходы в соответствии с будущими рыночными условиями, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов, увеличению продаж и повышению операционной эффективности.

Распределение доходов

Неотъемлемой частью расширенной аналитики электронной коммерции является атрибуция доходов. Относя доход к конкретным маркетинговым каналам, кампаниям и взаимодействиям с клиентами, компании могут выявить истинные движущие силы продаж. Эти сведения об электронной коммерции имеют неоценимое значение для эффективного распределения маркетинговых расходов и обеспечения инвестирования ресурсов в те каналы, которые приносят максимальную прибыль.

Чтобы использовать аналитику электронной коммерции на основе данных, убедитесь, что ваша модель атрибуции доходов оснащена необходимыми компонентами:

• Создайте единую инфраструктуру отслеживания, которая фиксирует каждое взаимодействие с клиентом во всех кампаниях и каналах.
• Сохраните все необработанные данные о взаимодействии и рекламе в своем хранилище данных. Хранилище необработанных данных позволяет проводить исторический анализ и гибко применять различные модели атрибуции по мере необходимости.
• Внедряйте решения для отслеживания и сопоставления расходов на рекламу непосредственно с рекламных платформ.
• Используйте надежную технологию потоковой передачи событий для сбора и обработки данных в режиме реального времени.
• Настройте детальное отслеживание конверсий и событий, выходящее за рамки простых продаж или регистрации по электронной почте, включая микроконверсии, такие как возвраты продуктов или взаимодействие со службой поддержки клиентов.
• Используйте гибкие возможности сопоставления идентификационных данных, чтобы отслеживать взаимодействия пользователей по различным идентификаторам, например по группам устройств и семейств.

Один из способов подхода к анализу данных электронной коммерции зависит от типа используемых методов, а другой — сосредоточения внимания на конкретной цели или показателях, которые бренд стремится улучшить.

Аналитика электронной торговли для повышения эффективности привлечения клиентов

Бренды электронной коммерции должны отслеживать привлечение клиентов, чтобы напрямую связывать маркетинговые усилия с эффективностью продаж. Это отслеживание показывает, какие стратегии эффективно конвертируют браузеров в покупателей и возвращают брошенные корзины, оптимизируя получение дохода.

Вот на чем вам нужно сосредоточиться.

Рекламная аналитика для электронной коммерции

Если ваша компания хочет усовершенствовать свой подход к привлечению клиентов, лучше всего начать с рекламной аналитики.

Комплексный подход к аналитике эффективности электронной коммерции:

• Оценивайте рентабельность инвестиций в рекламу не только как показатель немедленной прибыли, но и с точки зрения ее вклада в общий доход и влияния на размер прибыли. Высокая рентабельность инвестиций в рекламу желательна, но если связанные кампании приводят к низкорентабельным продажам, общее влияние на прибыль может быть минимальным.
• Аналогичным образом, сбалансированный взгляд на CAC предполагает понимание его взаимосвязи со средней стоимостью заказа (AOV) и размером прибыли привлеченных клиентов. Цель состоит в том, чтобы гарантировать, что стоимость привлечения нового клиента не перевешивает прибыль, полученную от его покупок.
• Сравните CAC по каналам. Каналы с более низким CAC, как правило, более эффективны, но должны быть сбалансированы с качеством клиентов, которых они привлекают. Это требует глубокого изучения коэффициентов конверсии и цены за лид или цены за привлечение по каналам.
• Оценка качества клиентов включает в себя рассмотрение пожизненной ценности клиента (CLV) и уровня удержания. Каналы, которые могут иметь более высокий первоначальный CAC, могут оправдать затраты, привлекая клиентов с более высоким CLV. Анализ показателей удержания по каналам также дает представление о том, какие каналы привлекают более лояльных клиентов.

Эффективная реклама также должна перекликаться с уже существующей, поощряя повторные покупки и повышая их пожизненную ценность. Например, кампания с, казалось бы, высоким CAC может быть оправдана, если она привлекает клиентов, которые демонстрируют высокую лояльность и уровень повторных покупок, предлагая тем самым более высокий CLV.

Органическая аналитика каналов в электронной коммерции

Помимо рекламы, успешные стратегии аналитики электронной коммерции оценивают эффективность органического поиска, социальных сетей, электронного маркетинга и реферальных программ. Отслеживание таких показателей, как эффективность источника трафика, уровень вовлеченности и коэффициент конверсии этих каналов, дает целостное представление об усилиях по привлечению клиентов.

Каждый органический канал заслуживает отдельной панели мониторинга для тщательного мониторинга его вклада в рост продаж.

Аналитика электронной торговли для удобства работы с веб-сайтом

Простои или падение производительности веб-сайта электронной коммерции могут быстро привести к существенным финансовым потерям.

Риски, связанные с проблемами производительности веб-сайта, подчеркивают важность мониторинга различных рекламных элементов на веб-сайте компании — страницы каталога, баннеров, элементов рекомендаций, всплывающих окон и т. д. и оповещения о любых существенных изменениях.

Вот несколько общих показателей электронной коммерции, которые может включать панель мониторинга:

• Показатели трафика веб-сайта: количество посетителей, откуда поступает трафик, средняя продолжительность сеанса и т. д. Эти показатели дают представление об уровнях вовлеченности пользователей и потенциальных точках разногласий.
• Показатели эффективности рекламы: CTR для всех рекламных мест размещения на сайте, коэффициент конверсии для всех мест размещения и показатели взаимодействия, если необходимо.
• Показатели конверсии и продаж. В зависимости от ваших целей вы можете отслеживать объем продаж, процент брошенных корзин и т. д.
• Показатели производительности веб-сайта. Иногда это не проблема обмена сообщениями, дизайна или размещения, а скорее проблема или неисправность веб-сайта. Отслеживайте время загрузки страницы, частоту ошибок, время до первого байта и другие показатели, указывающие на работоспособность вашего сайта.
• Оповещения в режиме реального времени. Таким образом, аналитики могут немедленно выявлять и реагировать на такие проблемы, как внезапное снижение вовлеченности или технические проблемы с рекламными функциями. Эта возможность гарантирует быстрое устранение потенциальных препятствий для продаж или взаимодействия с пользователем.

Аналитика электронной торговли для эффективного удержания клиентов

Аналитика электронной коммерции позволяет брендам выявлять и реагировать на нюансы потребностей и поведения своей клиентской базы, что в конечном итоге приводит к более высокому уровню удержания клиентов.

Ключевые стратегии удержания отчетов об электронной торговле:

• Анализ последовательности: используйте методы анализа последовательности для выявления закономерностей на пути к покупке. Понимание порядка покупки продуктов может раскрыть возможности перекрестных и дополнительных продаж, адаптированные к этапу жизненного цикла клиента.
• Анализ корзины. Используйте анализ корзины, чтобы понять, какие продукты часто покупаются вместе. Это понимание помогает создавать комплексные предложения, которые увеличивают среднюю стоимость заказа и стимулируют повторные покупки.
• Динамические модели CLV. Используйте динамические модели, которые корректируют прогнозы CLV на основе взаимодействия с клиентами и их отзывов в режиме реального времени. Такой детальный подход позволяет более точно таргетировать и распределять ресурсы среди высокопотенциальных сегментов клиентов.
• Анализ CLV по конкретным сегментам: разбивайте расчеты CLV по сегментам клиентов, чтобы определить, какие группы представляют наибольшую ценность с течением времени. Адаптируйте усилия по удержанию для защиты и развития этих ценных сегментов.
• Анализ первопричин: объедините данные об оттоке с отзывами клиентов, чтобы выявить конкретные проблемы или тенденции, которые приводят к оттоку клиентов. Непосредственное устранение этих коренных причин может значительно снизить уровень оттока сотрудников.
• Оценка вовлеченности: разработайте систему оценки вовлеченности, чтобы количественно оценить, насколько интерактивно клиенты взаимодействуют с вашим брендом по различным каналам. Клиентов с высокими показателями можно привлечь с помощью специальных программ лояльности, а клиентам с низкими показателями могут потребоваться кампании повторного вовлечения.

Аналитика электронной торговли для персонализации

Данные электронной торговли содержат огромное количество информации для брендов, стремящихся адаптировать процесс совершения покупок к индивидуальным предпочтениям и поведению клиентов.

Используя детальную аналитику, компании могут глубже понять своих клиентов, способствуя персонализированному взаимодействию, которое повышает вовлеченность, лояльность и продажи:

• Поведенческое отслеживание: используйте файлы cookie и данные сеансов для отслеживания действий пользователей на вашем веб-сайте. Сюда входят просмотры страниц, время, проведенное на веб-сайте, а также взаимодействие со списками продуктов и контентом, что позволяет детально понять интересы и предпочтения клиентов.
• Профили клиентов: агрегируйте данные из различных точек взаимодействия, включая историю транзакций, взаимодействие со службой поддержки клиентов и активность в социальных сетях, для создания комплексных профилей клиентов. Эти профили играют важную роль в предоставлении персонализированного контента и рекомендаций.
• Персонализированные кампании по электронной почте. Используйте данные клиентов для сегментации списков адресов электронной почты и адаптации сообщений в соответствии с поведением прошлых покупок, историей просмотров и уровнем взаимодействия. Персонализированные электронные письма значительно превосходят обычные рассылки по показателям открытий, кликабельности и конверсии.
• Отслеживание конверсий. Отслеживайте, как персонализированное взаимодействие по разным каналам влияет на конечные конверсии. Это позволяет четко понять, какие тактики персонализации наиболее эффективны для увеличения продаж.

Благодаря расширенному сбору данных, стратегиям динамической персонализации и стремлению использовать отзывы клиентов компании могут значительно улучшить процесс взаимодействия с клиентами, что приведет к повышению лояльности и доходам.

Максимизация дохода с помощью расширенных инструментов аналитики электронной торговли

Упростите анализ электронной торговли, сотрудничая с надежной платформой аналитики и управления данными.

Improvado — это решение для маркетинговой аналитики, разработанное специально для крупных предприятий. Являясь центральным узлом, он интегрируется с более чем 500 платформами рекламы, электронной коммерции и CRM, централизуя данные в единый набор маркетинговых данных.

На основе этого набора данных Improvado создает панель мониторинга электронной коммерции, панель атрибуции доходов, адаптированную к потребностям вашей компании, или любые другие визуализации. Надежная база данных на базе Improvado обеспечивает своевременную и доступную информацию для возможностей оптимизации практически в реальном времени.

Часто задаваемые вопросы