Co analizować w małym sklepie internetowym

Na początku działalności sklep internetowy siłą rzeczy ma ograniczoną ilość danych o klientach. Zagłębianie się w szczegółowe analizy nie ma wtedy sensu.

 Na jakie metryki zwracać uwagę i jakie zachowania użytkowników analizować, gdy Twój e-commerce ma skalę do 10 000 wizyt miesięcznie? Dowiesz się z tego artykułu.

 Przy małej skali odpuść szczegółowe analizy

Często spotykam się z podejściem, gdzie właściciele sklepów chcą wiedzieć wszystko. 

Porównują najdrobniejsze detale, jak różnice w wizytach z poszczególnych kreacji reklamowych i starają się z tego wyciągnąć wnioski.

 Niestety, jeśli konwersji z konkretnej kreacji reklamowej są 3, a z innej 5, to brutalne prawa statystyki powodują, że taka analiza nie ma sensu.

 Czas poświęcony na takie działania jest stracony. Nie przynosi żadnych korzyści.

Chociaż kusi, aby znać każdy detal na temat Twojego sklepu, odpuść i skup się na bardziej ogólnych metrykach.

 Co warto więc analizować w małym sklepie? Poniżej trzy konkretne przykłady.

 #1: Koszt pozyskania klienta z różnych kanałów

Aby sklep mógł się rozwijać, potrzebujesz modelu marketingowego, który zapewni jak najniższy koszt pozyskania klienta.

 Na początku warto testować różne kanały, jak Google Ads, Facebook, Instagram, porównywarki cenowe, agregatory czy afiliacje.

 Należy jednak trzymać rękę na pulsie i monitorować, które z nich sprawiają, że rzeczywiście zarabiasz na sprzedaży produktów.

Google Analytics to dobre miejsce do oceny efektywności kanałów pozyskania ruchu, natomiast wymaga on trochę dodatkowej konfiguracji. Jeśli powiążesz konto Google Ads z Analytics, to dane o kosztach kampanii będą automatycznie importowane. Sprawdzisz je m.in. w sekcji Google Ads.

Dane o kosztach kampanii z innych kanałów musisz zaimportować do Google Analytics. Pomagają w nim narzędzia pozwalające na automatyczny import, jak na przykład OWOX BI i jego funkcjonalność “Pipeline”.

Poprzez funkcjonalność “Import danych” możesz też to zrobić ręcznie. W wielu przypadkach jest to jedyna opcja (np. przy danych z porównywarek cen czy agregatorów).

Aby zaimportować dane kosztowe, musisz stworzyć schemat, a następnie pobrać formatkę pliku .csv i wypełnić ją danymi (które wyciągniesz z narzędzia reklamowego). Gdy plik jest gotowy, importujesz go do Analyticsa, który po kilku godzinach wyświetli dane kosztowe w raportach.

Pełną instrukcję znajdziesz w dokumentacji Google Analytics (https://support.google.com/analytics/answer/2803329?hl=pl)

Gdy będziesz posiadać komplet danych o kosztach pozyskania ruchu w Google Analytics, w jednym raporcie będziesz w stanie porównać efektywność różnych kanałów.

 To cenna informacja, ponieważ podpowiada Ci, w jakie aktywności więcej inwestować (bo się opłacają), a z których zrezygnować (bo są stratą pieniędzy).

#2: Strony wejścia

W sklepie internetowym zawsze można coś poprawić. Interfejs, UX, opisy produktów, zdjęcia, widoczność informacji o dostawie czy terminie realizacji.

Ale skąd wiedzieć, które strony opłaca się optymalizować pod kątem konwersji? Dowiesz się tego w dużej mierze z raportu Zachowanie > Strony docelowe.

Raport pokaże Ci, od jakich stron użytkownicy rozpoczynają wizyty w Twoim sklepie. Może się wydawać, że najpopularniejsza jest strona główna, ale nie daj się zmylić.

W e-commerce najczęściej wizyta rozpoczyna się od karty produktu lub strony kategorii i to są podstrony, które powinieneś na bieżąco optymalizować.

W analizie popularnych stron wejścia pomaga skonfigurowanie grupowania treści. Wtedy zamiast sumować dane dla setek URLi kart produktu, możesz je zobaczyć w jednym wierszu.

Grupowanie treści skonfigurujesz w sekcji Administracja, w ustawieniach widoku. Najprostszy sposób to skonfigurowanie reguł grupowania ręcznie w Analyticsie.

Jeśli każdy z typów stron ma unikalny fragment adresu URL (np. strony kategorii mają /category/ w adresie, a karta produktu ma fragment /product/), to poradzisz sobie z grupowaniem treści bez technicznej wiedzy.

Analizując strony wejścia, sprawdzaj, jaki jest współczynnik konwersji do zakupu. Szukaj stron, które mają dużo wejść, ale niski współczynnik konwersji. Zrób ich listę, a następnie sprawdź je po kolei i poszukaj elementów, które mogą obniżać ich skuteczność.

Dla karta produktów negatywny wpływ na konwersję mają często:

• Kiepskiej jakości zdjęcia produktów lub ich mała liczba
• Zbyt wysoka cena w porównaniu do konkurencji
• Brak informacji o gwarancji i warunkach zwrotu (im droższy produkt, tym istotniejsza jest to informacja)
• Brak w opisie wszystkich potrzebnych szczegółów

Dla stron kategorii problematyczne mogą być:

• Zbyt mała liczba produktów (przez co użytkownik nie znajduje niczego co mu odpowiada i opuszcza sklep)
• Brak odpowiednich filtrów pozwalających zawęzić wybór (gdy produktów jest dużo)
• Słaby UX funkcjonalności filtrowania i sortowania (przez co zawężenie listy produktów jest zbyt skomplikowane)
• Brak potrzebnych użytkownikowi informacji na listingu (np. dostępne kolory, rozmiary, warianty, cena). Jeśli klient musi dla każdego produktu sprawdzać to ręcznie, wchodząc na kartę produktu, będzie to dla niego niewygodne.

To tylko kilka potencjalnych przyczyn niskiej konwersji na dwóch najpopularniejszych typach stron w e-commerce. W odkryciu problemów z UX sklepu pomogą Ci dalsze analizy, takie jak badania użyteczności, analiza heatmap czy nagrania sesji.

#3: Ścieżka składania zamówienia

Twoja oferta i produkty mogą się spodobać klientowi, ale kiepska ścieżka składania zamówienia spowoduje porzucenie koszyka.

No właśnie – jak dobra jest Twój proces składania zamówienia (checkout)?

Możesz to łatwo sprawdzić w Google Analytics. W sekcji Konwersje > Cele znajdziesz raport Wizualizacja ścieżek.

Raport wyświetla lejek konwersji w łatwej w odbiorze, graficznej formie. Możesz go dopasować do struktury swojego sklepu.

Jak na dłoni widać w nim, które kroki powodują, że użytkownicy porzucają proces składania zamówienia.

Porzucenia etapu koszyka w wysokości kilkudziesięciu procent to norma, więc wysokie odrzucenia na tym kroku nie są powodem do paniki. Wiele osób dodaje produkty do koszyka, ale wciąż się zastanawia (dodaje, aby później nie szukać ich znowu w sklepie).

Jeśli jednak na kolejnych krokach, takich jak uzupełnienie danych, wybór formy dostawy i płatności czy potwierdzenie zamówienia raport mocno świeci się na czerwono, to jest to sygnał alarmowy.

Koniecznie sprawdź wtedy kroki checkoutu, które powodują, że tracisz klientów zainteresowanych zakupem.

Często klienci rezygnują z zakupu przez:

• Błędy techniczne (problemy z formularzem)
• Brak preferowanej formy płatności
• Brak preferowanej formy dostawy (np. brak opcji wysyłki do Paczkomatu)
• Rozpraszacze (wyskakujący pop-up z kodem rabatowym czy widgety z polecanymi produktami)
• Kiepski UX na urządzeniach mobilnych, który utrudnia ukończenie transakcji

Dokładnie przeanalizuj wszystkie scenariusze przejścia ścieżki składania zamówienia i wyeliminuj napotkane problemy z konwersją.

Jeśli chcesz łatwo podnieść sprzedaż w e-sklepie, to najszybszym sposobem jest uszczelnienie ścieżki składania zamówienia. To tutaj tracisz zainteresowanych klientów, którzy porzucają koszyk przez techniczne detale.

Podsumowanie

Prowadząc mały sklep internetowy nie przesadzaj ze szczegółowym analizowaniem danych.

Najważniejsze na tym etapie jest kontrolowanie kosztu pozyskania klienta, sprawdzanie popularnych, ale nisko konwertujących stron wejścia oraz monitorowanie skuteczności ścieżki składania zamówienia.

Damian Rams

Moja praca polega na pomaganiu firmom w zwiększaniu konwersji na ich stronach internetowych. Specjalizuję się w narzędziach Google Analytics, Google Tag Manager i Google Optimize.

Klientom zapewniam pełne wsparcie analityczne - od konfiguracji analityki, przez przeprowadzenie analiz i badań, aż po postawienie rekomendacji i zaprojektowanie zmian, które przekładają się na wzrost konwersji.

Pracuję jako freelancer, co umożliwia mi na kontakt z wieloma branżami i modelami biznesowymi. To zdecydowanie poszerza moje spojrzenie na rolę analityki internetowej i jej możliwości.

Współpracowałem z takimi firmami, jak Adecco, E-point S.A. czy Oney S.A.. Przeszkoliłem ponad 500 osób z analityki i optymalizacji konwersji, w tym studentów Wyższej Szkoły Bankowej w Poznaniu, Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie i Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu. Posiadam certyfikat Google Analytics for Power Users oraz ConversionXL Certified Optimizer. Prowadzę bloga o analityce pod adresem damianrams.pl.

Jestem też autorem kursu online dotyczącego narzędzia Google Tag Manager.