Quali sono le metriche chiave e i KPI nell'analisi dell'e-commerce?
Le metriche chiave e KPI nell'analisi e-commerce sono misure specifiche e quantificabili che ti aiutano a monitorare il “benessere” di un'attività online.
• Tasso di conversione: La percentuale di visitatori del sito web che decidono di acquistare qualcosa. In altre parole, questa metrica riflette come il tuo sito stia convertendo coloro che stanno semplicemente navigando in acquirenti.
• Valore medio dell'ordine (AOV): Il valore medio dei prodotti o servizi acquistati in una singola transazione. Inoltre, un AOV più elevato può avere un impatto sul tasso di aumento dei ricavi rispetto al traffico.
• Customer Lifetime Value (CLV): La stima dell'afflusso totale di entrate che deriverà da un cliente durante l'intera collaborazione con l'azienda.
• Tasso di Abbandono del Carrello: È la metrica che tiene traccia di quanti clienti iniziano il processo di checkout aggiungendo articoli al carrello ma non completano la transazione. Le metriche in quest'area suggeriscono una connessione tra il processo di checkout del negozio e il suo livello di complessità.
• Ritorno sulla Spesa Pubblicitaria (ROAS): La quantità di denaro generata da ogni dollaro utilizzato per la pubblicità. Questa metrica misura direttamente la redditività delle tue campagne di marketing.
Come le aziende raccolgono i dati per l'analisi dell'e-commerce?
Le aziende raccolgono dati per l'analisi e-commerce integrando una piattaforma di analisi specializzata con il loro negozio online. Questo metodo può essere associato alla capacità degli strumenti di raccogliere dati sul comportamento degli utenti, come clic e conversioni (potrebbe riferirsi a un flusso di dati meno complesso con uno sforzo manuale ridotto). Google Analytics, uno strumento popolare disponibile gratuitamente, è spesso integrato con piattaforme e-commerce come Shopify o WooCommerce. Oltre a ciò, potresti ottenere altri tipi di dati dal tuo Sistema CRM (Customer Relationship Management), piattaforme di marketing come Facebook Ads, o anche da strumenti che creano heatmap visive dell'attività degli utenti sul tuo sito web.
Quali strumenti vengono utilizzati per l'analisi dell'e-commerce?
Piattaforme all-in-one:
• Google Analytics 4 (GA4) è uno strumento disponibile gratuitamente per l'analisi dei dati di siti web e app.
• Adobe analytics: Una soluzione che include un maggior grado di personalizzazione, spesso utilizzata in contesti aziendali.
• Analisi delle piattaforme e-commerce: I dashboard in piattaforme come Shopify e BigCommerce offrono un'introduzione di base.
Strumenti di business intelligence (BI):
• Tableau e Microsoft Power BI: Utilizzati per la visualizzazione avanzata dei dati e la connessione a più sorgenti di dati.
Strumenti specializzati:
• Hotjar: Genera heatmap e registrazioni delle sessioni che aiutano gli utenti a comprendere visivamente il comportamento degli utenti.
• Ahrefs o semrush: Utilizzati principalmente per la SEO, forniscono anche dati relativi al traffico organico competitivo.
• Klaviyo: Una piattaforma di email marketing che fornisce analisi della segmentazione dei clienti e monitoraggio delle prestazioni delle campagne.
Come l'analisi dell'e-commerce aiuta a ottimizzare il percorso del cliente?
L'analisi e-commerce può influenzare il percorso del cliente presentando insight basati sui dati durante le varie fasi, dalla scoperta alla fidelizzazione. Questo processo è cruciale in quanto consente l'identificazione dei punti di attrito per la risoluzione, influenzando i tassi di conversione e la fedeltà del cliente.
Qual è la differenza tra analisi Descrittiva, Predittiva e Prescrittiva nell'E-commerce?
• Analisi descrittiva: Si concentra su eventi passati. È la base dell'analisi. Implica l'uso di dati storici per fornire report standard, come “Quante vendite sono state effettuate il mese scorso?“
• Analisi predittiva: “Cosa succederà?“ ImpRende modelli statistici e tecniche di machine learning per anticipare le tendenze future. Ad esempio, “Quante entrate è probabile che genereremo il prossimo trimestre?“
• Analisi prescrittiva: Questa può essere considerata una variante complessa. Utilizza i dati per indirizzare a una particolare azione, ad esempio, “A quali clienti dovremmo rivolgerci con uno sconto del 15% per massimizzare il nostro profitto?“
Come viene utilizzata un'analisi di coorte per comprendere il comportamento dei clienti nel tempo?
L'analisi di coorte è un metodo di analisi del comportamento dei clienti che traccia i clienti nel tempo e raggruppa coloro che condividono una caratteristica, le più comuni essendo la data di iscrizione o del primo acquisto. Questa tecnica può essere vantaggiosa per osservare il comportamento di un gruppo specifico, consentendo l'esame dei potenziali impatti da aggiustamenti di marketing o di prodotto sulla fidelizzazione e sul valore del cliente. Confrontare diverse coorti ti permette di valutare le implicazioni a lungo termine delle tue decisioni aziendali.
Conclusione
L'analisi e-commerce fornisce metriche che possono essere utilizzate per la comprensione del cliente e la pianificazione aziendale. L'esame di metriche specifiche e l'impiego di strumenti appropriati consentono la conversione dei dati grezzi in informazioni utilizzabili per i processi decisionali e per influenzare le prospettive a lungo termine.
