¿Cuáles son las métricas clave y los KPIs en la analítica de e-commerce?
Las métricas clave y KPIs en analíticas de comercio electrónico son medidas específicas y cuantificables que le ayudan a monitorear el “bienestar” de un negocio en línea.
• Tasa de conversión: La proporción de visitantes del sitio web que deciden comprar algo. En otras palabras, esta métrica refleja cómo su sitio está convirtiendo a quienes solo navegan en compradores.
• Valor promedio de pedido (AOV): El valor medio de los productos o servicios comprados en una transacción. Además, un AOV más alto puede tener un impacto en la tasa de aumento de ingresos en comparación con el tráfico.
• Valor del tiempo de vida del cliente (CLV): La estimación del flujo total de ingresos que provendrá de un cliente durante toda la relación con el negocio.
• Tasa de Abandono del Carrito: Es la métrica que rastrea cuántos clientes inician el proceso de pago al añadir artículos a su carrito, pero no completan la transacción. Las métricas en esta área sugieren una conexión entre el proceso de pago de la tienda y su nivel de complejidad.
• Retorno de la inversión publicitaria (ROAS): La cantidad de dinero generada por cada dólar que se utiliza para publicidad. Esta métrica mide directamente la rentabilidad de tus campañas de marketing.
¿Cómo recopilan las empresas datos para la analítica de e-commerce?
Las empresas recopilan datos para el análisis de comercio electrónico integrando una plataforma de análisis especializada con su tienda en línea. Este método puede estar asociado con la capacidad de las herramientas para recopilar datos de comportamiento del usuario, como clics y conversiones (podría relacionarse con un flujo de datos menos complejo y con un esfuerzo manual reducido). Google Analytics, una herramienta popular disponible sin costo, a menudo se integra con plataformas de comercio electrónico como Shopify o WooCommerce. Además de eso, puedes obtener otros tipos de datos de tu Sistema CRM (Gestión de Relaciones con el Cliente), plataformas de marketing como Facebook Ads, o incluso de herramientas que crean mapas de calor visuales de la actividad de los usuarios en su sitio web.
¿Qué herramientas se utilizan para la analítica de e-commerce?
Plataformas todo en uno:
• Google Analytics 4 (GA4) es una herramienta disponible gratuitamente para el análisis de datos de sitios web y aplicaciones.
• Adobe Analytics: Una solución que incluye un mayor grado de personalización, a menudo utilizada en entornos empresariales.
• Análisis de plataformas de comercio electrónico: Los paneles de control en plataformas como Shopify y BigCommerce ofrecen una introducción básica.
Herramientas de Business Intelligence (BI):
• Tableau y Microsoft Power BI: Se utilizan para la visualización avanzada de datos y la conexión a múltiples fuentes de datos.
Herramientas especializadas:
• Hotjar: Genera mapas de calor y grabaciones de sesión que ayudan a los usuarios a comprender visualmente el comportamiento del usuario.
• Ahrefs o Semrush: Se utilizan principalmente para SEO, también proporcionan datos relacionados con el tráfico orgánico de la competencia.
• Klaviyo: Una plataforma de marketing por correo electrónico que proporciona análisis de segmentación de clientes y seguimiento del rendimiento de la campaña.
¿Cómo ayuda la analítica de e-commerce a optimizar el recorrido del cliente?
La analítica de comercio electrónico puede impactar el recorrido del cliente al presentar conocimientos basados en datos durante varias etapas, desde el descubrimiento hasta la retención. Este proceso es crucial ya que permite identificar puntos de fricción para su resolución, influyendo en las tasas de conversión y la lealtad del cliente.
¿Cuál es la diferencia entre la Analítica Descriptiva, Predictiva y Prescriptiva en el Comercio Electrónico?
• Análisis descriptivo: Se enfoca en eventos pasados. Es la base del análisis. Implica el uso de datos históricos para proporcionar informes estándar, como “¿Cuántas ventas se realizaron el mes pasado?“
• Análisis predictivo: “¿Qué pasará?“ Emplea modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para anticipar tendencias futuras. Por ejemplo, “¿Cuántos ingresos es probable que generemos el próximo trimestre?“
• Análisis prescriptivo: Esto puede considerarse una variante compleja. Utiliza datos para dirigir a una acción particular, por ejemplo, “¿A qué clientes deberíamos segmentar con un 15% de descuento para maximizar nuestras ganancias?“
¿Cómo se utiliza un Análisis de Cohortes para comprender el comportamiento del cliente a lo largo del tiempo?
Un análisis de cohortes es un método para analizar el comportamiento del cliente que rastrea a los clientes durante un período de tiempo y agrupa a aquellos que comparten una característica, siendo las más comunes la fecha de registro o de primera compra. Esta técnica puede ser beneficiosa para observar el comportamiento de un grupo específico, permitiendo el examen de los impactos potenciales de los ajustes de marketing o de producto en la retención y el valor del cliente. Comparar diferentes cohortes le permite evaluar las implicaciones a largo plazo de sus decisiones comerciales.
Conclusión
La analítica de comercio electrónico proporciona métricas que pueden utilizarse para la comprensión del cliente y la planificación empresarial. El análisis de métricas específicas y el empleo de herramientas adecuadas permiten la conversión de datos brutos en información que puede utilizarse para los procesos de toma de decisiones e impactar las perspectivas a largo plazo.
