Data jako kompas v e-commerce
Sběr zákaznických dat je dnes běžnou součástí provozu každého e-shopu. Skutečnou výhodu ale přináší až jejich propojení, analýza a pochopení souvislostí, které ovlivňují chování zákazníků i obchodní výsledky. E-shopům se otevírá možnost pracovat s daty systematicky, sledovat trendy, zefektivnit marketingové aktivity a lépe plánovat rozvoj. Správně zpracovaná data a jejich vizualizace pak ukazují nejen to, co se děje, ale také proč k tomu dochází a jak na to reagovat.
Co e-shopům bez propojení dat uniká
Data ze systému e-shopu, CRM, analytiky nebo marketingových nástrojů často existují odděleně. Aby bylo možné z nich získat opravdu užitečné poznatky, je potřeba je nejen sbírat, ale také propojovat a díky tomu správně vyhodnocovat. Teprve sjednocením různých zdrojů do jedné platformy vzniká ucelený přehled o zákaznickém chování, který lze pomocí vhodných nástrojů vizualizovat.
Právě to je úkolem systému pro správu dat a marketingovou komunikaci – Customer Data Platform (CDP). Jedním z příkladů takového řešení je česká platforma Boldem, která umožňuje kromě efektivní práce s daty i jejich přehlednou vizualizaci. Více o principech fungování CDP a jejich přínosu pro e-shopy je popsáno v tomto článku.
Jak funguje datová analýza a vizualizace v Boldem
Aby bylo možné správně analyzovat chování zákazníků a výsledky kampaní, je potřeba pracovat se spolehlivými daty ze všech důležitých zdrojů. V Boldem CDP se propojují například:
- údaje z webu a e-shopu,
- informace z CRM nebo ERP systémů,
- data z mobilních aplikací a pokladních systémů,
- údaje z formulářů a dalších kontaktních bodů.
Shromážděná data se sjednocují na jednom místě, kde je možné s nimi dál pracovat. Pro jejich hlubší analýzu a vizualizaci je možné využít propojení s nástroji jako je Google BigQuery, Power BI nebo Looker Studio. BigQuery umožňuje efektivní práci s rozsáhlými objemy dat, Power BI i Looker Studio pak nabízejí vytváření přehledných grafů, reportů a dashboardů, které pomáhají odhalit souvislosti, trendy i nové příležitosti.
Vizualizace tak zpřehledňuje nejen samotné výsledky, ale i cestu, která k nim vede, a umožňuje přesněji reagovat na měnící se potřeby zákazníků.
Co všechno odhalí chytrý pohled na e-shopová data
Správně provedená analýza a vizualizace dat umožňuje včas odhalit souvislosti i varovné signály, které by při běžném sledování statistik mohly zůstat skryté. Výsledkem je lepší orientace v obchodních výsledcích, přesnější plánování dalších kroků a strategických změn. V e-commerce lze díky propojení a vyhodnocení dat například:
- sledovat vývoj tržeb v čase a vyhodnocovat efektivitu jednotlivých marketingových kanálů,
- identifikovat nejúspěšnější kampaně, produkty nebo sezónní období,
- analyzovat chování zákazníků při nákupu včetně oblíbených způsobů platby a doručení,
- vytvářet zákaznické segmenty podle nákupního chování a přizpůsobovat jim komunikaci,
- včas zachytit pokles zájmu o konkrétní produkty nebo kategorie,
- vyhodnocovat interakce na webu nebo v aplikaci na základě vlastních událostí.
Část těchto poznatků lze přitom získat přímo ze základních údajů o objednávkách, které umožňují:
- analyzovat celkový objem tržeb za určité období,
- sledovat nejprodávanější produkty a kategorie,
- vyhodnocovat průměrnou hodnotu objednávky,
- mapovat frekvenci opakovaných nákupů,
- zjišťovat preference zákazníků v oblasti plateb a dopravy,
- sledovat sezónní výkyvy v nákupním chování.
Další vrstvu dat pak přinášejí takzvané vlastní události. Jde o sledování konkrétních interakcí zákazníků na webu nebo v aplikaci, např. filtrování produktů, prohlížení určitých kategorií, zájem o konkrétní značky nebo klikání na bannery. Vlastní události rozšiřují možnosti analýzy nad rámec samotných nákupů a umožňují ještě přesnější pochopení zákaznických preferencí a nákupního rozhodování. Data z objednávek i vlastní události tvoří pevný základ pro hlubší datovou analýzu a vizualizaci, na který lze postupně navazovat propojením s dalšími datovými zdroji.
Jak na skutečně funkční segmentaci zákazníků
Základní analýzy umožňují sledovat celkové trendy a výsledky, ale teprve podrobnější práce s daty odhaluje rozdíly v chování jednotlivých skupin zákazníků. Jedním z osvědčených způsobů, jak tato data využít k lepšímu cílení a péči o zákazníky, je RFM analýza, metoda, která vychází z údajů o objednávkách a hodnotí zákazníky podle tří základních kritérií:
- Recency – kdy naposledy zákazník nakoupil,
- Frequency – jak často se nákupy opakují,
- Monetary – kolik zákazník celkově utratil.
Po vyhodnocení těchto parametrů se zákazníci rozdělí do několika segmentů podle toho, jak často a v jakém rozsahu se zapojují do nákupního procesu. To umožňuje připravit komunikační strategii přesně s ohledem na fázi vztahu, ve které se značka se zákazníkem právě nachází. Vizualizace odhalí mimo jiné tyto segmenty:
- skupiny pravidelných zákazníků vhodné pro věrnostní programy,
- příležitostné nakupující, u kterých se vyplatí pracovat na vyšší frekvenci objednávek,
- zákazníky v ohrožení, jejichž znovuzískání vyžaduje cílenou komunikaci,
- nové zákazníky, jimž lze usnadnit cestu k opakovanému nákupu.
Data v souvislostech, ne v tabulkách
Datová analýza a vizualizace dávají e-shopům možnost vidět souvislosti tam, kde by jinak zůstala jen fakta bez kontextu. Ukazují, jak se mění zákaznické chování v čase, které kanály přinášejí nejvyšší hodnotu nebo kde se vyplatí zacílit komunikaci jinak. Správně propojená a vizualizovaná data umožňují přesněji hodnotit minulost, ale především lépe plánovat další kroky, kterými může být vylepšení nákupního procesu nebo cílená podpora věrnosti zákazníků. E-shopy na platformě Upgates tak mají díky nástrojům, jako je Boldem CDP, příležitost využít svá data strategicky a s jasným přínosem pro obchod.
Autor: Boldem - ověřený doplněk Upgates
Vyzkoušet Boldem.
