Chcąc podejmować odpowiedzialne i trafne decyzje w związku z prowadzonym biznesem w internecie, należy bazować na rzetelnych danych. Ich analiza jest podstawowym zadaniem przedsiębiorców działających online. Jakich błędów się wystrzegać w tym kontekście? Czego unikać, przystępując do badania informacji na temat e-commerce? O tym, jak powinna, a jak nie powinna wyglądać analiza danych e-commerce, opowiada niniejszy artykuł.
Kontekst zewnętrzny
Analizując dane na temat sprzedanych produktów, pobranych plików czy liczby użytkowników, należy uwzględniać zewnętrzny kontekst, w jakim zaszły określone zmiany. Przykładowo, nagły wzrost odwiedzających niekoniecznie musi wynikać z trafnych działań promocyjnych, a wręcz przeciwnie – może być też efektem niepochlebnej opinii jednego z klientów, który opublikował ją w popularnym serwisie tematycznym. Dlatego warto pamiętać, żeby analiza danych e-commerce uwzględniała wpływ zewnętrznych czynników na uzyskiwane wyniki.
Uwzględnianie zależności pomiędzy kanałami promocji
Proces sprzedażowy jest skomplikowany i składa się z poszczególnych etapów, przez które przechodzi klient, aby złożyć zamówienie, pobrać e-book czy wysłać zapytanie ofertowe. Dlatego analizując dane e-commerce, trzeba uwzględniać to, że nawet jeśli określona metoda promocji w ich świetle jest nieskuteczna i nie przyczynia się do sprzedaży, być może jest inaczej. Istnieje bowiem prawdopodobieństwo, że dana forma promocji stanowi jeden z ważnych elementów ścieżki zakupowej klienta, mimo że bezpośrednio nie przyczynia się do wyższej sprzedaży.
Nadinterpretacja danych
Zdarza się, że osoby odpowiedzialne za analizę danych w e-commerce bezzasadnie doszukują się związku pomiędzy dwoma lub więcej wskaźnikami, mimo że w rzeczywistości on nie istnieje i jest tylko nic nieznaczącą korelacją. Przykładowo, krótki czas spędzony przez użytkowników na stronie sam w sobie nic nie znaczy. Mimo to niektórzy postrzegają go negatywnie, uważając, że witryna nie jest ciekawa i użytkownicy szybko ją opuszczają albo wręcz przeciwnie – są zdania, że to dobrze, bo czytelnicy błyskawicznie znajdują interesujące ich informacje i usatysfakcjonowani, opuszczają witrynę.
Aby uniknąć nadinterpretacji i zbliżyć się do prawdy, analiza danych e-commerce powinna być podporządkowana jakiemuś konkretnemu celowi, uwzględniając przy tym zewnętrzny kontekst zdarzeń.
Przedkładanie ilości nad jakość
W działaniach sprzedażowych w internecie liczy się zysk generowany przez liczbę produktów czy usług kupionych przez klientów. Nawet jeśli Twój sklep odwiedzi 10 000 użytkowników, a spośród nich zakupy zrobi tylko 100 osób (1%), będzie to gorszy wynik niż sprzedaż na poziomie 15% (150 produktów) przy dziesięciokrotnie niższej liczbie użytkowników (1 000 osób). Należy dążyć do tego, żeby pozyskiwany ruch był nie tylko duży, ale również dopasowany pod względem zainteresowań do oferty sklepu czy strony.
Przykładanie zbyt dużej wagi do średnich wyników
Wiele danych e-commerce jest ukazywanych poprzez uśrednione wyniki, jednak nie warto się nimi kierować w oderwaniu od innych informacji. Przykładowo, fakt, że użytkownicy spędzają przeciętnie na stronie 10 minut, niewiele mówi na temat ich rzeczywistego zachowania. Jeśli jeden z odbiorów przeznaczył bowiem 20 minut na przeglądanie witryny, a drugi 1 minutę, średnia w wysokości 10 minut może być wręcz myląca, o czym warto pamiętać.
