Допустим, что у вашего интернет-магазина невероятно много посетителей. Вы размещали рекламу, работали в соцсетях, оптимизировали контент для поисковых систем, предпринимали кампании по электронной почте и т д., чтобы обеспечить подобную популярность.
Однако самое ценное здесь — это подробные данные о входящем трафике. Веб-аналитика задействует эти ценные данные для того, чтобы предоставлять вам возможность принимать обоснованные решения. Специализированные платформы помогают повысить вовлечённость пользователей и коэффициент конверсии, тем самым увеличивая доход от онлайн-торговли на основе анализа данных.
Так, в частности, онлайн-магазины, задействовавшие статистическую информацию, полученную в результате маркетинга и продаж, сообщили о росте выручки на 40,38% уже через три года после внедрения аналитики. Вполне очевидно, что они получили преимущество перед компаниями, не применяющими анализ данных. Представим себе интернет-магазин обуви, количество просмотров страниц которого по субботам ниже среднего. Интересно было бы узнать причину этого явления. Возможно, это связано с тем, что его сотрудники изменили ключевые слова в Google Ads. Или, может быть, большая часть его аудитории предпочитает делать покупки в будние дни. Единственный способ понять это — углубиться в данные. Как известно, знание — это сила, и поэтому всегда можно научиться экспериментировать с имеющимися данными с целью стимулировать рост вашего бизнеса.
После того как вы получите доступ к данным, следует выяснить, что они означают и как использовать их в своих интересах. Если вернуться к нашему обувному магазину, то аналитик может подсказать его владельцам, что им необходимо изменить ключевые слова с целью увеличить количество просмотров страниц по субботам. Возможно, он порекомендует добавить словосочетание «обувь для вечеринок».
Анализ данных помогает осмыслить получаемую информацию. Он предполагает сбор данных из всех источников, имеющих отношение к интернет-магазину. Вся эта информация позволяет понять тенденции и изменения в поведении покупателей обуви. Статистика показывает, что в 2021 г. число людей, покупающих товары и услуги онлайн, достигло 2,14 млрд, по сравнению с 1,66 млрд покупателей в 2016 г. Чтобы увеличить доходы от онлайн-торговли и вывести свой бизнес на новый уровень, важно начать налаживать контакты с современными потребителями и стараться лучше их понять. Показатели и анализ в основном ориентируются именно на их поведение.
Как использовать проанализированные данные онлайн-торговли
Начать следует с одного из основных понятий веб-аналитики — воронки. Маркетинговая воронка, или воронка продаж, описывает отношения между вами и потенциальным покупателем. Анализ воронки представляет вашу целевую аудиторию как бы проходящей через определённые этапы или воронку. Вот как это выглядит на примере интернет-магазина средств по уходу за кожей:
- Допустим, какая-то женщина увидела пост о чувствительной коже на странице магазина в Instagram.
- Она переходит по ссылке.
- Затем она заходит на целевую страницу, видит увлажняющий крем для чувствительной кожи и нажимает «Добавить в корзину».
- Далее начинается процесс оформления заказа.
- Она вводит личные данные и покупает товар.
Это, конечно, упрощённый сценарий, поскольку она может забросить дело на любом из этапов. Чтобы понять причины подобного поведения и психологию клиента, вам необходимо знать процент уходов на каждом этапе. Здесь подойдут как стандартные инструменты веб-аналитики, так и более продвинутые и непосредственно связанные с процессом принятия решений.
Выйдите за рамки базового анализа с помощью прогнозного искусственного интеллекта
Маркетинг по электронной почте: учёт дополнительных факторов
Но вернёмся к нашему обувному магазину. Можно создать отличную рассылку по электронной почте для всего списка, однако базовый анализ покажет лишь часть общей картины. Действительно же важно следующее:
Вовлечённость аудитории помимо количества открытий. Следует отслеживать не только открытия, но и клики и действия, совершённые на вашей целевой странице. Это покажет, какие электронные письма нашли наибольший отклик.
Анализ целевой страницы. Посмотрите, сколько посетителей совершают целевое действие после открытия электронного письма.
Наиболее важные показатели в соцсетях
Следует отслеживать каждый шаг на пути клиента в соцсетях. Следует использовать встроенные и специализированные приложения для анализа показов, кликов и вовлечённости читателей ваших постов.
Плата за клики: расшифровывайте данные и повышайте окупаемость инвестиций
Реклама с оплатой за клики способна кардинально изменить ситуацию в вашем интернет-магазине. Однако чтобы по-настоящему преуспеть в этом деле, необходимо понять, как работают ваши кампании. В частности, необходимо разобраться с соответствующими показателями и изучить разницу между различными моделями оплаты:
- Оплата за тысячу показов (CPM). Вы платите за каждые 1000 показов вашего объявления.
- Оплата за клик (CPC). Вы платите за каждый клик по вашему объявлению.
- Оплата за действие (CPA). Вы платите, если посетитель выполняет целевое действие, например, покупку или регистрацию.
- Коэффициент кликабельности (CTR). Этот показатель указывает на то, насколько ваше объявление привлекает внимание. Это количество кликов по объявлению, поделённое на количество показов.
- Средняя позиция показа. Это место объявления в результатах поиска. Более высокая позиция обычно означает лучшую видимость и, следовательно, количество кликов.
Оптимизация процесса продаж на основе искусственного интеллекта
После того, как вы освоили базовые вещи, необходимо переходить к оптимизации воронки продаж для увеличения прибыли и более грамотному распределению средств с целью повысить окупаемость инвестиций в маркетинг. Начать здесь следует со сплит-тестирования. Оно предполагает сравнение двух вариантов элемента страницы путём сбора голосов пользователей с целью выявления наиболее эффективного. Популярным инструмент для этого, способным помочь повысить коэффициент конверсии и среднюю стоимость покупки, является Optimizely. Кроме того, стоит создать специальный календарь в Google Calendar для отслеживания конкретных тестов. Подобная фиксация поможет вам выяснить причину внезапных всплесков или спадов продаж.
Специализированные платформы позволяют собирать данные о пути клиентов из различных источников, включая платную рекламу, системы управления взаимоотношениями с клиентами и сервисы электронной почты, позволяя вам получить полное представление о своём бизнесе. Вы будете понимать, что работает, а что нет, и это откроет перед вами целый спектр возможностей.
Применяем анализ данных для увеличения дохода
Рекомендательные системы
Это мощные инструменты, подталкивающие вашего клиента к покупке и подсказывающие ему тенденции. Их работу можно увидеть, например, на сайтах Netflix и Amazon. Алгоритмы машинного и глубокого обучения способны отслеживать поведение каждого пользователя в сети. Также они анализируют закономерности, чтобы предоставлять уместные рекомендации.
Анализ рыночной корзины
Этот популярный инструмент анализа данных онлайн-торговли исходит из того, что если человек покупает одну группу товаров, то он, скорее всего, приобретёт другой набор, как-то связанный с первой. Так, например, если он покупает шампунь, то, скорее всего, купит и кондиционер для волос. Эти алгоритмы предсказывают вероятное поведение покупателя.
Оптимизация цен
Технологии также могут помочь вам установить оптимальную цену на ваши товары. Подобные инструменты предлагают наилучшие ценовые варианты с учётом местоположения, покупательских привычек клиентов и ценовой политики конкурентов.
Анализ складских запасов
Он весьма полезен в сфере онлайн-торговли, особенно во времена кризисов. Возьмём, к примеру, времена ковида: продуктовые интернет-магазины с хорошей организацией товарных запасов смогли извлечь прибыль из сложившейся ситуации, поскольку их ассортимент оказался доступен именно тогда, когда спрос на продукты резко возрос. Данные о складских запасах позволяют специализированным платформам формулировать стратегии для увеличения продаж, обеспечивать своевременные поставки и управлять самими запасами.
Анализ настроений клиентов
Алгоритмы машинного обучения фиксируют то, что ваши клиенты говорят о вашем бренде где бы то ни было, особенно в соцсетях. Так, например, покупательница увлажняющего крема известного бренда по уходу за кожей может написать в Telegram, что ей понравился или не понравился этот товар. Алгоритм автоматически определит, является ли тон сообщений на различных платформах положительным, отрицательным или нейтральным.
Анализ мерчандайзинга
Розничная торговля не представима без мерчандайзинга. Существуют специальные алгоритмы, которые анализируют информацию о мерчандайзинге и предлагают набор рекомендаций, исходя из тенденций, актуальности товара и сезонных факторов.
Данные — помощник для владельцев бизнеса
У владельцев бизнеса нередко возникает соблазн руководствоваться интуицией, а не надёжной информацией. И хотя действительно существует множество лежащих на поверхности показателей, следует всегда исходить из ваших конкретных целей и требований, а затем взглянуть на картину в целом. Если же анализ данных кажется вам непосильной задачей, можно обратиться за помощью к специализированным платформам, позволяющим увеличить доход от онлайн-торговли.
Нашли ошибку в тексте? Выделите нужный фрагмент и нажмите ctrl + enter
