Агентство
интернет-маркетинга

 

Как анализировать данные онлайн-продаж

28.08.2020

Сложность: средняя

2 906

Как анализировать данные онлайн-продаж

На вечные вопросы владельцев интернет-магазинов в наши дни есть простой ответ. Как определить зарождающуюся модель покупок? С помощью инструмента аналитики! Как вы можете сократить свои расходы и лучше управлять сайтом? С помощью инструмента аналитики! Как лучше всего строить коммуникацию с клиентами? Что ж, вы знаете ответ...

Аналитика позволяет вам найти узкие места в своих продажах и маркетинге, изменить стратегию быстрее, чем ваши конкуренты, и потратить свое время и деньги на наиболее эффективные действия, чтобы штурмом покорить рынок.

Что нужно знать, чтобы начать анализировать данные об онлайн-продажах? Прежде всего, надо взглянуть на бизнес в целом – что важно именно для вас, какие ваши цели и в чем вы измеряете успех. Для крупного интернет-магазина и небольшой пекарни, продающей булочки в интернете, аналитика данных означает одно и то же – внедрение показателей, отражающих состояние бизнеса, и получение информации о поведении потребителей. Но то, какими будут эти показатели, отличается кардинально.

Этапы анализа данных

1. Понять, какие источники данных и какие типы данных вам доступны

Откройте новый документ и запишите все источники данных о поведении клиентов и рекламе, к которым у вас есть доступ: онлайн-чаты, формы поддержки, колл-трекинг, все рекламные площадки, которые вы задействуете и т. д. Также проверьте форматы, в которых поступают эти данные, и обратите внимание на те из них, которые не имеют функции автоматического экспорта данных и API для интеграции с вашим инструментом аналитики.

Эти сервисы требуют больше вашего времени и ручной работы, что не самая приятная новость.

На этом этапе вы должны определить все метрики, которые отражают наиболее важные бизнес-события и ситуации, в которых может оказаться ваш бизнес, а также те метрики, которые вы хотите измерить в своей системе аналитики.

2. Соберите все данные

На этом этапе самое важное – четкая и кропотливая техническая реализация. Если вы ничего не знаете о тегах отслеживания, файлах cookie, браузерах и т. д., найдите того, кто знает, и сделайте все максимально корректно – это фундамент всей дальнейшей работы. Постарайтесь собрать все доступные данные. В OWOX мы нередко сталкиваемся с тем, что клиент приходит с запросом на аналитику или хочет получить конкретный отчет, но в итоге понимает, что ему стоит настроить всю систему метрик, чтобы облегчить себе работу в будущем.

3. Объедините и обработайте ваши данные

Обработка подразумевает объединение отдельных потоков данных (из разных источников) в единый набор и подготовку этого набора к следующему этапу – очистке данных. Современные системы аналитики позволяют объединить множество потоков данных из разных источников буквально в несколько кликов.

Сервис от OWOX BI для объединения и обработки данных

4. Очистите ваши данные

Изначально собранные вами данные не подходят для последующей работы – часть из них будет потеряна, а другая наоборот продублирована, будут встречаться ошибки из-за преобразования разных форматов и разницы в наименовании полей в таблицах – все это исправляется на данном этапе и делает ваши данные готовыми к анализу.

Если вы пропустите этот этап, вся ваша предыдущая и дальнейшая работа не принесет пользы бизнесу. Вы просто потеряете время.

5. Анализ данных… наконец-то!

На этом этапе окупаются все ваши старания. Но не поймите неправильно: впереди еще много работы. Вы должны наложить данные на свою систему показателей и посмотреть, как она работает с реальными данными о доходах и расходах. Это этап отчетности, визуализации, изменения результатов и поиска идей.

Подробнее о том, как можно настроить систему аналитики на примере OWOX BI, читайте в блоге.

Типы анализа данных об онлайн-продажах

В зависимости от сложности и изощренности вашей аналитики, вы можете проводить различные виды анализа:

Ретроспективный анализ для раскрытия того, что произошло

Это базовый уровень анализа данных. Он дает вам представление о том, что происходило в прошлом, на основе отслеживаемых событий и дополнительных данных. Описательный анализ может предоставить вам:
– дашборд с основными KPI
– еженедельные и ежемесячные отчеты о доходах
– обзор продаж и лидогенерации

Диагностический анализ для понимания прошлых событий

Этот тип анализа показывает, почему что-то происходит, выявляя скрытые тенденции и закономерности в данных и то, как они соотносятся с поведением клиентов. С помощью диагностического анализа вы можете:
– узнать, почему ваш доход упал или достиг пика, детализируя данные ваших дашбордов
– определить наиболее эффективные маркетинговые активности.

Предиктивный и предписывающий анализ для прогнозирования

Это профессиональная лига анализа данных. Предиктивный анализ помогает понять, что может произойти, если ничего не изменится. Он показывает вам:
– как будут расти ваши продажи
– какие клиенты с наибольшей вероятностью конвертируются
– какие риски можно снизить.

Типы анализа данных об онлайн-продажах

Между тем предписывающий анализ, основанный на сложном программном обеспечении и технологиях, помогает моделировать весь бизнес в таких ситуациях, как изменение рынка или отключение целого канала продвижения. На практике вы можете не только проверить любую маркетинговую гипотезу, но и:
– добиться персонализации на высшем уровне
– улучшить качество обслуживания клиентов
– оптимизировать продуктовые линейки.

Все эти уровни анализа данных требуют специальных инструментов. Но даже самый сложный анализ онлайн-торговли начинается с простейшего инструмента для сбора и отслеживания данных. Мы покажем вам пример того, как настроить и выполнить базовый анализ данных для онлайн-бизнеса.

Настройка анализа данных электронной коммерции от А до Я

1. Определите цели и показатели

Любой бизнес, связанный с онлайн-торговлей, преследует пять основных целей:

  • Привлечение (acquisition)
  • Конверсия (conversion)
  • Покупка (purchases)
  • Удержание (retention)
  • Рекомендации (referrals)

Все эти цели направлены на создание и поддержание вашей лояльной аудитории и стимулирование покупок.

Привлечение – это шаги, направленные увеличение количества новых посетителей на ваш сайт, чтобы они могли конвертироваться, например, подписавшись на рассылку новостей. После того, как вы установили связь с посетителем, путь к покупке открыт. Но покупка – это лишь половина дела. Теперь вы должны удерживать клиентов как можно дольше, чтобы они снова и снова покупали у вас. Постоянные клиенты могут даже предложить вам более дешевых потенциальных клиентов на основе рекомендаций в социальных сетях или по принципу сарафанного радио.

Последний шаг в определении ваших целей – это выбор основных показателей, которые вы будете отслеживать. В зависимости от того, какой инструмент аналитики вы выберете, некоторые из ваших показателей будут автоматически рассчитываться для вас – например, посетители сайта в Google Analytics. Но не бойтесь рассчитывать некоторые показатели вручную или с помощью дополнительных инструментов.

От двух по пяти основных показателей должны быть наиболее выразительными – лучше обращать внимание на покупки и удержание, чем на привлечение и рефералы. Мы не говорим, что последние два показателя не важны, но всегда есть риск превратить их в показатели вашего тщеславия, рост которых не будет отражаться на фактическом доходе.

Чтобы выбрать лучший инструмент аналитики для вашей компании, стоит обратиться за консультацией к профессиональному аналитику, чтобы он предложил вам варианты, основываясь на ваших целях и возможностях. Или вы можете решить самостоятельно, проверив рейтинги на G2 Crowd или спросив на Quora.

2. Настройте теги отслеживания, фильтры и конверсии

Теги отслеживания устанавливают на страницы сайтов, чтобы отслеживать события и наблюдать за поведением клиентов. Хорошая аналитическая система может отслеживать события в реальном времени и предоставлять специальные отчеты.

Убедитесь, что данные с вашего сайта доступны, как только на странице произойдет событие. Это позволит вам принимать решения на основе актуальных и достоверных данных.

Что такое фильтры? Фильтры – это функции инструментов аналитики, которые помогают сохранять ясность и настраиваемость данных о трафике. Фильтры избавят вас от:

  • данных бота. Иногда боты посещают сайты даже чаще, чем настоящие посетители, но едва ли вы захотите ориентироваться на их поведение при принятии решений
  • нежелательные данные. Например, вы можете исключить трафик от своих сотрудников.
  • объединение всех ваших данных в одном представлении. Вы можете создать отдельные отфильтрованные представления для анализа трафика, разделенного на разные сегменты или категории.

Настройте конверсии и индивидуальные цели в своей системе аналитики, чтобы увидеть весь путь пользователя к покупке и понимать, сколько людей завершают все этапы на пути к ней или как и почему они уходят в процессе. Каждый инструмент аналитики предлагает заранее определенные цели, но обычно они не универсальны.

Создавайте понятные названия для конверсий и целей, чтобы они были узнаваемы в наборах данных и отчетах.

Это стартовый пакет для отслеживания и сбора основных данных с вашего сайта. На дашбордами.

И вот теперь самое время задуматься о том, что ваш сайт не одинок во вселенной и что клиенты приходят из онлайна и других сайтов, которые вы можете отслеживать и исследовать. Так что же делать дальше?

3. Интеграция с рекламными аккаунтами, CRM-системами, ПО для колл-центров и офлайн-магазинами

Это этап, на котором вы начинаете понимать, что ваш инструмент аналитики не будет достаточно полезен без информации о ваших затратах, рекламных активностях и данных о клиентах за пределами вашего сайта, которые не могут быть собраны вашим инструментом аналитики. В тот момент, когда вы задаетесь вопросом, как увидеть истинные данные о доходах в отчете о покупках, начинается настоящая аналитика данных электронной торговли.

На этом этапе вы столкнетесь с двумя проблемами:

  • Необходимые вам данные хранятся в разных форматах и ​​источниках. Возможно, другая компания даже хранит эти данные для вас (например, если вы передаете рекламные услуги на аутсорсинг).
  • Вы не можете объединить свои данные без конфликтов, и все данные необходимо очистить. Формат даты может не соответствовать схеме данных, поля могут представлять одно и то же, но иметь разные имена и т. д.

Вам понадобятся инструменты интеграции и место для хранения всех объединенных данных. И вам потребуются аналитики, чтобы навести порядке в данных. У вас могут быть определенные требования к безопасности или предвзятое отношение к определенным инструментам аналитики, поэтому все зависит от вас – выбирайте, использовать ли облачные хранилища или ставить собственные сервера.

В любом случае вы получите целый невообразимый океан данных! Один из самых интересных и ошеломляющих моментов на этом этапе – заставить вашу аналитику помочь вам не только увеличить доход, но и снизить неэффективные расходы. Все дело в построении модели атрибуции.

4. Создайте модель атрибуции и автоматизируйте свой маркетинг

Основная цель моделирования атрибуции – показать, какие каналы приносят вам наибольший доход.

Это потрясающая функция, потому что вы можете использовать эту информацию для перераспределения рекламных бюджетов (и даже делать это автоматически), чтобы сделать ваши эффективные кампании еще более прибыльными, а все неэффективные – остановить.

Создание моделей атрибуции в 2 клика

На этом этапе вам понадобится опытный аналитик, который специализируется на больших данных. Работая с ним, вы сможете узнать, как в полной мере использовать собранные вами данные, чтобы улучшить свои рекламные кампании и увеличить общий доход. На этом этапе универсальных решений больше не существует.

Кроме того, это лучшее время для создания классных дашбордов – один для всех основных показателей, которые вы хотите отслеживать ежедневно или даже ежечасно, один для ежемесячных отчетов, один для прогнозирования эффективности годового плана продаж и один для результатов атрибуции. Эти дашборды невозможно даже сравнить с теми, которые вы создали на первом этапе разработки своей системы аналитики.

Вывод

Иногда анализ данных онлайн продаж усложняет жизнь вашим коллегам. Верно также и то, что пройдет немало времени, прежде чем вы увидите первые результаты. Но самый большой риск по-прежнему заключается в том, чтобы не пытаться собирать данные. Даже если вы пока не понимаете, как именно принимаются решения, основанные на данных, просто начните собирать данные и строить простейшие отчеты, и вы сами не заметите, как вам захочется большего.

Готовы пообщаться?Готовы пообщаться?Готовы пообщаться?

Комментарии

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кейсы