Home 9 Kategoria: Analityka eCommerce

Analityka eCommerce

Wpisy z kategorii:

Analityka eCommerce jest procesem obejmującym gromadzenie danych, poddawanie ich analizie, stawianie rekomendacji i podejmowanie konkretnych działań. Służą temu narzędzia analityczne, takie jak Google Analytics, które pozwalają na monitoring tego, co dzieje się na stronach sklepu internetowego i w jego otoczeniu. Wizyta każdego użytkownika na stronie daje możliwość gromadzenia danych na temat jego zachowań, dokonywanych wyborów, miejsc wejść i wyjść ze sklepu oraz obszarów, w których podejmuje decyzje zakupowe. Bazując na pozyskanych informacjach, również dotyczących tego, z jakiego typu urządzeń korzysta użytkownik (komputer stacjonarny, laptop, smartfon), można wyciągnąć odpowiednie wnioski, wdrażając działania usprawniające proces skalowalności biznesu. Analityka eCommerce jest zatem jedną z kluczowych kwestii. Na łamach strony znaleźć można publikacje na temat istotnych składowych analityki, takich jak kluczowe współczynniki KPI w eCommerce, Google Analytics w sklepie internetowym, moduł eCommerce i cele w Google Analytics, źródła ruchu i kanały sprzedaży w sklepie internetowym, czy modele atrybucji i atrybucja w sklepie internetowym z uwzględnieniem sposobu ich mierzenia.

 

Analityka eCommerce – sektory

 

Analityka eCommerce dzieli się na kilka głównych sektorów:

  • zbieranie danych – kompletowanie informacji związanych z ruchem użytkowników na stronie, witrynami odsyłającymi, np. Facebook i aspektami technicznymi
  • analizowanie danych – skompletowane dane podlegają obróbce, łączeniu w zestawy i są poddawane szczegółowej analizie
  • raporty – na bazie wcześniej zebranych i przetworzonych danych tworzone są raporty uwzględniające istotne operacje odbywające się w analizowanym sklepie internetowym
  • rekomendacje – na podstawie wykonanych raportów wskazujemy najlepsze drogi usprawnienia działania sklepu, zwiększenia ruchu i konwersji.

 

Analityka eCommerce – Google Analytics

 

W kategorii analityka eCommerce znaleźć można szereg informacji z zakresu szeroko pojętej analityki. Na łamach bloga dostępny jest między innymi obszerny artykuł na temat jednego z najbardziej znanych, darmowych narzędzi Google służących do analizy statystyk ruchu i zachowania użytkowników na stronie internetowej. Mowa o Google Analytics. Narzędzie zostało podzielone na sekcje (raporty), które odpowiadają za konkretne obszary monitorowania strony. Sekcje te obejmują:

  • czas rzeczywisty – czyli informacje, kto obecnie odwiedza sklep i która strona jest aktualnie najczęściej odwiedzana. Te informacje pozwalają zdobyć dane na temat tego, która z realizowanych w danym momencie kampanii jest skuteczna i generuje ruch na stronie oraz jakie są konwersje
  • odbiorcy – ta sekcja dostarcza informacji na temat tego, kto dokładnie odwiedza sklep. Pozwala zweryfikować płeć, wiek, zainteresowania i preferencje użytkowników dotyczące między innymi tego, z jakich urządzeń korzysta (mobile, desktop, tablet) i z jakich przeglądarek odwiedza stronę
  • pozyskanie – czyli miejsca, z których użytkownik wszedł na stronę. Dzięki tym informacjom jesteśmy w stanie określić, z jakiego kanału odbiorca trafił do sklepu (Organic, Social, Direct, Referral), jakie były bezpośrednie wyniki z kampanii Google Ads, czy jakie są wyświetlania w organicznych wynikach wyszukiwania Google Search Console
    zachowanie – czyli komplet danych na temat tego, które strony są najczęściej odwiedzane, które produkty cieszą się największą popularnością, jakie hasła są najczęściej wyszukiwane w sklepie internetowym oraz jaka jest prędkość ładowania witryny na różnych przeglądarkach
  • konwersja – czyli akcje wykonane na stronie. Te informacje pozwalają zdobyć wiedzę na temat celów realizowanych przez użytkownika na stronie (zakup, zapis do Newslettera, pobranie ebooka). Poznajemy też całą ścieżkę zakupową klienta, dowiadujemy się, które produkty najlepiej konwertują, jakie ścieżki są wielokanałowe itp.

 

W dostępnym na stronie artykule znaleźć można szczegółowe informacje na temat tego, jak wdrożyć i poprawnie skonfigurować konto Google Analytics w e-sklepie. Zostały też przedstawione przydatne wskazówki dotyczące wdrożenia na platformę Shoper i Shopify. Analityka eCommerce to również raportowanie, dlatego na blogu znajdziesz odpowiedź na pytanie, jak monitorować dane w Google Analytics, wyjaśniam, jakie informacje uzyskamy w danym raporcie i jak je poprawnie odczytywać, definiuję, czym jest sesja, średni czas trwania sesji, odrzucenia i współczynnik odrzuceń. Artykuł ten powstał z myślą o osobach, które chcą lepiej zrozumieć, czym powinna charakteryzować się analityka eCommerce oraz stawiają pierwsze kroki w Google Analytics.

 

Analityka eCommerce – modele atrybucji i atrybucja w e-sklepie

 

Prowadzenie sprzedaży w sklepie internetowym wymaga zrozumienia zachowań zakupowych konsumentów i poznania ścieżki zakupowej. Analityka eCommerce obejmuje również te kwestie. Istotna w tym wypadku jest atrybucja i jej modele. Dlatego też na blogu pojawił się poświęcony temu artykuł. Czym tak właściwie jest atrybucja? Najprościej rzecz ujmując to monitorowanie i przypisywanie udziału konwersji do konkretnego źródła ruchu. Idealny model atrybucji rozdziela wartości pochodzące z różnych źródeł ruchu w sklepie, dokładnie określając ich udział. Atrybucja pozwala zatem określić, które działania marketingowe – zarówno kanały, jak i źródła ruchu przynoszą efekty i daje pogląd na to, jakie są tego skutki. Wprowadzając modele atrybucji, możemy uzyskać odpowiedzi na pytania:

 

  • które działania marketingowe przekładają się na największe zyski
    w które źródła ruchu warto zainwestować
  • czy ostatnie inwestycje przełożyły się na wzrost przychodów w sklepie internetowym
  • z których kampanii i źródeł ruchu lepiej zrezygnować, aby pozyskać dodatkowy budżet reklamowy.

 

Z artykułu dowiesz się, czym jest atrybucja Facebook Ads, Google Ads i Google Analytics oraz zrozumiesz, dlaczego suma sprzedaży z managera reklam Facebook Business i Google Ads jest często większa niż analizowana rzeczywista suma na koncie Google Analytics. Analityka eCommerce opiera się na analizie, dlatego w artykule podpowiadam, jak mierzyć atrybucję konwersji, przybliżam też kwestię modeli atrybucji, do których zalicza się:

 

  • model Last Non-Direct Click – domyślny model atrybucji w Google Analytics
  • model ostatnia interakcja
  • model ostatnie kliknięcie niebezpośrednie
  • model ostatnie kliknięcie Google Ads
  • model pierwsza reakcja
  • model liniowy
  • model rozkład czasowy
  • model uwzględnienie pozycji

 

Wyjaśniam, kiedy warto stosować dany model oraz, który jest najlepszy pod kątem analityki eCommerce.

 

Analityka eCommerce – źródła ruchu i kanały sprzedaży

 

Analityka eCommerce nierozerwalnie związana jest ze źródłami ruchu i kanałami sprzedaży. Czym tak właściwie są źródła ruchu w eCommerce? To miejsca, z których pochodzi ruch kierujący użytkowników na naszą witrynę internetową. W celu zgłębienia tego tematu powstał artykuł, na którego łamach wyjaśniam między innymi, jakie są różnice pomiędzy kanałami a źródłami ruchu. Wyróżniam też konkretne kanały ruchu, do których zalicza się:

 

direct – czyli bezpośrednie wpisanie adresu w wyszukiwarce lub wejście z zapisanej zakładki
organic search – to wszystkie źródła ruchu z organicznych wyników wyszukiwania dla dostępnych przeglądarek
social – sieć społecznościowa, z której pochodzi działanie na stronie (Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, Tik Tok)
e-mail – ruch generowany przez kampanie e-mail marketingowe
referral – źródła pochodzące ze stron statycznych, bloga, postów, grup dyskusyjnych, porównywarek cenowych, kampanii, których linki oznaczone są jako UTM
paid search – źródła kampanii oznaczone jako źródła CPC, PPC i Paid Search, czyli kampanie w sieciach społecznościowych – Facebook, Instagram, Google Ads
other advertising – kampanie, których źródła ruchu mają oznaczenie CPV, CPA, Content
display – kampanie banerowe w sieci reklamowej Google lub źródło ruchu z innych sieci reklamowych, np. kampanii na blogu z oznaczeniem medium jako display CPM banner
other – wszystkie sesje, które pasują do wyżej wymienionych źródeł ruchu, które nie zostały oznaczone jako referral i wpadną do other.

 

Poza wyjaśnieniem źródeł, na łamach artykułu dzielę się wiedzą z zakresu tego, które kanały sprzedaży najlepiej konwertują, wyjaśniam też, jaki kanał będzie najlepszy dla konkretnej branży oraz, w które kanały warto inwestować.

 

Analityka eCommerce to proces, który wymaga śledzenia większej liczby statystyk, które pozwolą zrozumieć zachowania zakupowe klientów, poznać lepiej ich potrzeby oraz zweryfikować, czy podjęte działania przynoszą upragnione rezultaty. Warto pamiętać, że analityka eCommerce pozwala też odkryć braki sklepu internetowego, które sprawiają, że ruch na stronie jest mniejszy, podobnie, jak ilość zakupów. To również pole do tego, aby poznać przestrzeń, która jeszcze nie została wykorzystana, a ma spory potencjał i mogłaby przełożyć się na zyski. Przygotowane artykuły pozwolą nie tylko lepiej poznać kwestie związane z analityką eCommerce, ale i zrozumieć, jak działają konkretne narzędzia, jak poprawnie odczytywać dane, jakimi dysponujemy oraz lepiej dopasować kanały sprzedaży, usprawniając tym samym działanie sklepu internetowego i rentowność. Jeśli zatem chcesz skalować swój biznes, lepiej zrozumieć swoich potencjalnych klientów, dopasowując działania do potrzeb odbiorców i mieć rękę na pulsie, prawidłowo monitorując i interpretując zdobyte dane, zapoznaj się z treściami dostępnymi w zakładce analityka eCommerce, gdzie znaleźć można wyczerpujące artykuły i poradniki przygotowane przez doświadczonych specjalistów.

5/5 - (2 votes)
Poland

Wyrażam zgodę na przetwarzanie imienia oraz adresu e-mail w celu wysyłki Newslettera. Zaznaczając zgodę jednocześnie akceptuję warunki Polityki Prywatności. Zgoda jest dobrowolna i może zostać wycofana w dowolnym momencie.

 

Newsletter eCommerce

Wyrażam zgodę na przetwarzanie imienia oraz adresu e-mail w celu wysyłki Newslettera. Zaznaczając zgodę jednocześnie akceptuję warunki Polityki Prywatności. Zgoda jest dobrowolna i może zostać wycofana w dowolnym momencie.