Kiedy prowadzisz sklep stacjonarny, masz możliwość policzenia wchodzących do niego ludzi i tych, którzy coś kupili. Możesz też zapytać ich o opinie na temat sklepu czy produktu. W sklepach internetowych kontakt pomiędzy Tobą a odwiedzającymi nie jest bezpośredni i nie masz możliwości rozmowy z nimi. Zamiast tego, aby poznać ich zachowania potrzebna Ci będzie analityka e-commerce.

Jedną z tych metod, której możesz używać całkowicie za darmo jest Google Analytics. Używając jej opowiem Ci, w jaki sposób odczytywać i analizować dane marketingowe niezmiernie istotne dla Twojego sklepu internetowego, by odnosić jak najlepsze efekty i rozumieć, co tak naprawdę dzieje się z Twoim e-biznesem.

[Poradnik] #Analityka w #e-commerce dla początkujących Click to Tweet

Dlaczego warto analizować ruch w e-commerce?

Aby zachęcić Cię do zbierania danych marketingowych i działań analitycznych w Twoim e-sklepie, również posłużę się danymi i przewidywaniami trendów na przyszłe lata.

Marketing oparty o dane i ich analizę staje się coraz popularniejszy. Powinieneś iść za tym trendem, ponieważ:

  • 77% marketerów jest przekonanych o skuteczności marketingu opartego o dane
  • 74% marketerów planuje zwiększenie budżetu na zbieranie i analizę danych;
  • Jednym z 5 największych trendów na 2017 rok jest właśnie analityka danych marketingowych w celu optymalizacji konwersji;
  • Popularność technik growth hackingowych ciągle rośnie, a wraz z nią potrzeba obserwacji twardych danych i podejmowania decyzji na ich podstawie. Ilustruje to wykres Google Trends:

1

  • z kolei badania Smart Insights dotyczące prywatnych opinii i przewidywań trendów w marketingu e-commerce na lata 2016/2017 pokazuje, że podejmowanie decyzji w oparciu o dane i analizę stanowi tam najważniejszy trend:

2
Dzięki analityce e-commerce jesteś w stanie wprowadzać precyzyjnie zaplanowane udoskonalenia w swoim biznesie bez konieczności zgadywania i domyślania się, co mogłoby zadziałać. Aby jednak dokładniej wyjaśnić, co tak naprawdę statystyki mogą Ci powiedzieć, zobaczmy przykładowe informacje, które jesteś w stanie wyciągnąć dzięki interpretacji zebranych danych.

Co powie Ci analityka e-commerce? Przykłady

Google Analytics zbiera bardzo wiele danych, a ich wykorzystanie zależy od Twojej umiejętności ich interpretowania. Nauczysz się tego poniżej, a dzięki tej właśnie umiejętności będziesz mógł odpowiedzieć sobie na pytania, które zadaje sobie każdy internetowy przedsiębiorca:

  • jaki jest Twój idealny klient, co przegląda, skąd przychodzi?
  • czy strona jest atrakcyjna i zachęca do przeglądania?
  • czy odpowiednio targetujesz SEO, content i reklamy płatne?
  • gdzie powinieneś się reklamować dla maksymalnej konwersji?
  • gdzie powinieneś przestać się reklamować?
  • jakie przeszkody występują na drodze do zakupu oraz w których miejscach sklepu się znajdują?
  • na którym etapie ścieżki zakupowej klienci mają najwięcej problemów i najczęściej rezygnują z zakupów?
  • które produkty są najciekawsze, a które zupełnie nie przyciągają klientów?

I wiele innych. Mając i rozumiejąc te informacje, jesteś w stanie efektywnie zadecydować o tym, których działań zaprzestać, co należy usprawnić i jak zwiększyć skuteczność tych, które już teraz sprawdzają się nieźle.

Skoro wiesz już, dlaczego powinieneś zajmować się analityką e-commerce i jak wartościowych rzeczy dowiesz się dzięki niej, przejdź do nauki podstaw.

Podstawowe statystyki ważne w e-commerce

Podstawowe statystyki, które zawsze powinieneś śledzić i rozumieć są widoczne w Google Analytics zaraz po zalogowaniu.
3
Omówmy je pokrótce:

Sessions, Users and Pageviews:

Sesja to grupa interakcji zachodzących na stronie w określonym czasie. Jeden użytkownik może odbyć kilka sesji na stronie w danym okresie (np. usuwając pliki cookies i wracając na stronę), dlatego sesji zawsze będzie więcej, niż użytkowników.

Użytkownik to jeden komputer, który został wykryty na stronie w wybranym okresie. Innymi słowy, jest to jedna osoba, niezależnie od tego, ile podstron odwiedziła i ile razy w danym czasie powróciła na stronę.

Pageviews to wyświetlenia strony. Jest ich najwięcej, ponieważ liczone są wszystkie wyświetlenia niezależnie od ilości użytkowników, którzy ich dokonali. Jeden użytkownik może przeglądać kilkaset stron produktów i wszystkie te wyświetlenia zostaną zliczone jako Pageviews.

Returning Visitors:

To odsetek ludzi, którzy wracają na Twoją stronę po pierwszej wizycie. Stosunek użytkowników nowych do powracających został przedstawiony na wykresie kołowym po prawej stronie głównego panelu Google Analytics.

Duży odsetek powracających odwiedzających oznacza, że udało Ci się zdobyć ich zainteresowanie i zaufanie, dlatego chętnie wracają po więcej.

Niski odsetek powracających użytkowników może oznaczać, że Twój sklep jest nieintuicyjny i zniechęca ludzi do jego przeglądania lub źle targetujesz reklamy sprowadzając na stronę niezainteresowanych użytkowników.

Avg. session duration

To średni czas, jaki użytkownicy spędzili na podstronie w wybranym okresie. Wysoka wartość tej danej w e-commerce może oznaczać, że Twój sklep jest nieintuicyjny i utrudnia szybkie przeglądanie lub zakupy. Jednocześnie, może też oznaczać, że Twoje produkty są na tyle interesujące (lub jest ich na tyle dużo), że użytkownicy chętnie przeglądają asortyment. Aby dokładnie się tego dowiedzieć i móc zareagować, warto wykonać testy z kilkoma reprezentantami Twojej grupy docelowej oraz audyt strony pod kątem UX.

Pages / session

To średnia ilość podstron w witrynie, jaką odwiedzili użytkownicy. Im wyższa średnia ilość odwiedzonych przez użytkowników stron, tym lepiej. Wysoki wynik najpewniej oznacza, że ludzie odwiedzający Twój sklep są zainteresowani tym, co sprzedajesz, a więc także - że Twoje działania marketingowe kierowane są do właściwych odbiorców.

Bounce rate

To odsetek ludzi, którzy weszli na stronę i opuścili ją bez przechodzenia na kolejną, czy też wykonywania innych działań.

Wysoki bounce rate sugeruje, że:

  • Twoja strona nie zachęca do jej przeglądania
  • ładuje się zbyt długo
  • użytkownicy nie wiedzą o czym jest (lub co sprzedajesz)
  • trafiają na nią nieodpowiednie osoby
  • nieprawidłowo targetujesz swoje reklamy i trafiasz do ludzi, którzy nie zamierzają nic kupić;

Znając i obserwując podstawowe wskaźniki w Analytics, nie zapomnij także o bardziej zaawansowanych obserwacjach, których powinieneś dokonywać w procesie pozyskiwania klienta. Pozwolą Ci one na wyliczenie całkowitej wartości klienta i kosztu jego pozyskania, czyli wartości bezpośrednio wpływających na rentowność Twojego biznesu.

Statystyki ważne w procesie pozyskiwania klientów

Analityka e-commerce wymaga śledzenia większej liczby statystyk, niż blog, czy statyczna witryna internetowa. Na etapie pozyskiwania klientów, który jest najbardziej kapitałochłonnym etapem prowadzenia sklepu internetowego, poza wymienionymi wyżej wynikami musisz śledzić także konwersję, ilość unikalnych zakupów i czas ładowania się strony, który w ogromnej mierze wpływa na pozostałe wskaźniki.

Zacznijmy od jednego z najczęstszych powodów spadku konwersji.

Czas ładowania strony

Badanie pod tytułem “Attention spans” wykonane w 2015 roku na zlecenie Microsoftu pokazało, że aż 20% odwiedzających stronę ludzi wyjdzie z niej w ciągu 10 sekund. Oznacza to bardzo krótki czas skupienia użytkowników Internetu i bardzo niską tolerancję na wszelkie opóźnienia w jej działaniu, a także powoduje konieczność tworzenia stron, które szybko i precyzyjnie komunikują wartość dla klienta.

Z kolei Neil Patel, twórca Kiss Metrics zauważył, że każda dodatkowa sekunda ładowania strony zmniejsza konwersję o 7%. Czy wyobrażasz sobie straty, jakie generuje strona sklepu ładująca się np. 10 sekund? Nie pozwól sobie na to i stale optymalizuj szybkość ładowania.

Aby sprawdzić czas ładowania swojego sklepu lub konkretnej jego podstrony, zaloguj się do Analytics i z menu po lewej stronie wybierz kolejno Zachowanie > Szybkość witryny > Czas wczytywania.
4
Niezmiernie przydatne sugestie dotyczące możliwych usprawnień Twojej strony w zakresie szybkości ładowania również podsunie Ci sam Analytics. Wystarczy, że z menu po lewej stronie wybierzesz opcję Sugestie dotyczące szybkości (zaraz pod opcją Czas wczytywania).

Zobaczysz panel podobny do poprzedniego, który po prawej stronie tabeli zawiera kolumnę zliczającą ilość sugestii, jakie ma dla Ciebie Analytics:
5
Kliknij któryś z linków zaznaczonych czerwoną ramką, by poznać sugestie Google Analytics.

Najczęstszą przyczyną wolnego ładowania się strony są zbyt duże grafiki, które muszą zostać pobrane na dysk, zanim strona przestanie się ładować i będzie gotowa do użycia. Szybkość ładowania strony ma także wpływ na wyniki strony w rankingach Google, dlatego dbając zarówno o konwersję jak i SEO, powinieneś optymalizować wykorzystywane obrazy.

Zadbaj o maksymalne (do momentu widocznego spadku jakości) zmniejszenie ich rozmiaru w pixelach, a w rezultacie - także w kilo/megabajtach np. dzięki programowi Photoshop, Irfan View, Pixlr, czy innych, które służą do obróbki grafiki rastrowej.

Konwersja

Aby śledzić konwersję, musisz aktywować śledzenie Analytics dla e-commerce. Zrobisz to z pomocą oficjalnego poradnika Google Analytics.

Proces konwersji polega na dokonaniu przez odbiorcę akcji, której od niego oczekujesz (np. zakupu, czy zapisu na listę).

Współczynnik konwersji to odsetek odwiedzających, którzy zakupili produkt.

Wraz z konwersją następuje przejście potencjalnego klienta w dół lejka marketingowego i to m.in. od tego wyniku zależny jest wynik ROI Twoich działań marketingowych oraz rentowność całego biznesu. Im wyższa jest konwersja, tym tańszy jest marketing (niższa cena pozyskania jednego klienta) i tym wyższy jest czysty zysk, który odnotowujesz.

Wzór na obliczenie współczynnika konwersji jest bardzo prosty:

Współczynnik konwersji = Liczba transakcji / Ilość unikalnych odwiedzających * 100


6
Po załadowaniu panelu zauważysz wyniki swoich konwersji.

Pamiętaj jednak, że optymalizacja konwersji nie jest procesem, który wygląda identycznie we wszystkich biznesach. Twoja konwersja będzie zależała m.in. od:

  • wspomnianych powyżej statystyk;
  • ceny produktu;
  • branży;
  • jakości Twojej strony pod względem UX
  • dopasowania oferty do klienta (targetowanie reklam i SEO)

Przykładowo, niszowy sklep z drogimi piórami wiecznymi, który reklamuje się wyłącznie na tematycznych portalach internetowych, forach dyskusyjnych dotyczących piór i targetuje reklamy AdWords/Facebooka na wąskie grupy docelowe, będzie najpewniej osiągał wysokie wskaźniki konwersji. Z kolei sklepy oferujące bardzo wiele różnego rodzaju produktów dla szerokich grup klientów mogą osiągać duże przychody, jednak niewielkie wskaźniki konwersji. Dlatego właśnie powinieneś liczyć ten wskaźnik indywidualnie dla swojego biznesu.

Koniecznie pamiętaj, że wysoki wskaźnik konwersji nie oznacza jeszcze wysokiego zysku, zwrotu z inwestycji i nie gwarantuje powodzenia całego przedsięwzięcia. Aby określić te wartości, musisz wiedzieć jeszcze, ile kosztuje Cię pozyskanie klienta i jaka jest jego całkowita wartość na przestrzeni czasu.

Jak to wszystko przekłada się na pieniądze?

Statystyki i dane nic by nie znaczyły, gdyby nie dało się ich wykorzystać do badania i usprawniania firmy. Skoro znasz już podstawy Analytics dla e-commerce, powinieneś też rozumieć ich wpływ na najważniejszy element biznesu - finanse.

Aby to pojąć, musisz poznać dwa istotne wskaźniki - LTV (lifetime value), czyli całkowitą wartość klienta w czasie oraz CAC (customer aquisition cost), czyli całkowity koszt pozyskania klienta.

LTV - customer lifetime value

Customer lifetime value to całkowity zysk, jaki przynoszą klienci, biorąc pod uwagę wszystkie zakupy, jakich dokonali. LTV dla ogółu klientów to średnia arytmetyczna wszystkich ich pojedynczych wartości LTV.

Przykładowo, jeśli jedna osoba kupiła u Ciebie produkt, z którego zysk dla firmy wynosił 20zł, później kupiła inny produkt generując 10zł zysku, a jeszcze w innym czasie produkt dający zysk 30zł, LTV tego klienta wynosi 60zł. Gdy takich klientów jest wielu, wystarczy obliczyć LTV dla każdego z nich i wyciągnąć średnią arytmetyczną.

Świadomość średniego LTV jest bardzo istotna, ponieważ pokazuje on faktyczny zysk z jednego klienta, zamiast wyłącznie zysku z jednej transakcji. Wysoki LTV pozwala na ewentualne zwiększenie kosztów pozyskiwania klienta bez ryzyka zejścia poniżej progu opłacalności.

CAC - customer aquisition cost

Koszt pozyskania klienta to ilość pieniędzy niezbędna, by skłonić jedną osobę do zakupu. CAC jest wskaźnikiem niezmiernie ważnym z punktu widzenia rentowności biznesu, doboru działań marketingowych, wyznaczania budżetu reklamowego i płynności finansowej.

Powinieneś stale porównywać wynik CAC z LTV, aby wiedzieć, czy działania marketingowe przynoszą jakiekolwiek zyski, a jeśli tak - to jakie. Wnioski, jakie możesz wyciągnąć ze stosunku CAC do LTV to:

CAC > LTV - pozyskanie klienta kosztuje więcej, niż wynosi zysk, który ten klient jest w stanie wygenerować dla firmy. Jest to sytuacja, której należy unikać i oznacza nierentowność biznesu.

CAC = LTV - pozyskanie klienta kosztuje dokładnie tyle samo, co zysk, który on przynosi. W tej sytuacji Twój e-sklep nie generuje ani zysków ani strat.

CAC < LTV - pozyskanie klienta wymaga mniejszych nakładów, niż generuje zysku. To sytuacja, do której dążysz. Dzięki wyliczeniu i optymalizacji obu tych wskaźników dowiesz się, jaka jest maksymalna suma pieniędzy, którą możesz wydać na pozyskanie klienta. To informacja, bez której nie powinieneś się zabierać za ustalanie budżetu marketingowego. Przykładowo, powiedzmy, że danego miesiąca reklamujesz się w Google Adwords i wydajesz na ten cel 5000 zł. Dzięki temu zakupu dokonuje 200 osób, z których każda przynosi 50 zł czystego zysku (nie przychodu).

Skoro wydanie 5000 zł na Adwords dało Ci 10 000 zł zysku, CAC wyniósł 25zł i jest 2x niższy od LTV, który po tym jednym zakupie wynosi już 50zł. Sukces! Biznes jest rentowny.

Pora to wszystko połączyć!

LTV i CAC możemy mierzyć śledząc i analizując wszystkie wymienione w artykule statystyki. Aby osiągnąć wysoką wartość klienta w czasie, musisz osiągać wysoki współczynnik konwersji. W tym celu musisz dbać o UX i optymalizować wrażenia użytkownika ciągle obserwując bounce rate, średni czas na stronie, targetowanie reklam i SEO, optymalizować obrazy, skracać i przyspieszać ścieżkę zakupową, a także stale generować ruch w swoim sklepie. To ciężka praca, ale z pomocą Analytics, Twój e-commerce urośnie w siłę, a Ty będziesz w stanie precyzyjnie diagnozować i usuwać wszelkie nieprawidłowości w jego działaniu.

Obserwuj nasze profile social media