Dáta ako kompas v e-commerce
Zber zákazníckych údajov je dnes bežnou súčasťou prevádzky každého e-shopu. Skutočnú výhodu však prináša až ich prepojenie, analýza a pochopenie súvislostí, ktoré ovplyvňujú správanie zákazníkov aj obchodné výsledky. E-shopom sa otvára možnosť pracovať s údajmi systematicky, sledovať trendy, zefektívniť marketingové aktivity a lepšie plánovať rozvoj. Správne spracované údaje a ich vizualizácia potom ukazujú nielen to, čo sa deje, ale aj prečo k tomu dochádza a ako na to reagovať.
Čo e-shopom bez prepojenia údajov uniká
Údaje zo systému e-shopu, CRM, analytiky alebo marketingových nástrojov často existujú oddelene. Aby bolo možné z nich získať skutočne užitočné poznatky, je potrebné ich nielen zbierať, ale aj prepájať a vďaka tomu správne vyhodnocovať. Až zjednotením rôznych zdrojov do jednej platformy vzniká ucelený prehľad o zákazníckom správaní, ktorý možno pomocou vhodných nástrojov vizualizovať.
Práve to je úlohou systému pre správu údajov a marketingovú komunikáciu – Customer Data Platform (CDP). Jedným z príkladov takéhoto riešenia je česká platforma Boldem, ktorá umožňuje okrem efektívnej práce s údajmi aj ich prehľadnú vizualizáciu. Viac o princípoch fungovania CDP a ich prínose pre e-shopy je popísané v tomto článku.
Ako funguje dátová analýza a vizualizácia v Boldem
Aby bolo možné správne analyzovať správanie zákazníkov a výsledky kampaní, je potrebné pracovať so spoľahlivými údajmi zo všetkých dôležitých zdrojov. V Boldem CDP sa prepájajú napríklad:
- údaje z webu a e-shopu,
- informácie z CRM alebo ERP systémov,
- údaje z mobilných aplikácií a pokladničných systémov,
- údaje z formulárov a ďalších kontaktných bodov.
Zhromaždené údaje sa zjednocujú na jednom mieste, kde je možné s nimi ďalej pracovať. Pre ich hlbšiu analýzu a vizualizáciu je možné využiť prepojenie s nástrojmi ako je Google BigQuery, Power BI alebo Looker Studio. BigQuery umožňuje efektívnu prácu s rozsiahlyma objemami údajov, Power BI aj Looker Studio potom ponúkajú vytvorenie prehľadných grafov, reportov a dashboardov, ktoré pomáhajú odhaliť súvislosti, trendy aj nové príležitosti.
Vizualizácia tak sprehľadňuje nielen samotné výsledky, ale aj cestu, ktorá k nim vedie, a umožňuje presnejšie reagovať na meniace sa potreby zákazníkov.
Čo všetko odhalí múdry pohľad na e-shopové údaje
Správne prevedená analýza a vizualizácia údajov umožňuje včas odhaliť súvislosti aj výstražné signály, ktoré by pri bežnom sledovaní štatistík mohli zostať skryté. Výsledkom je lepšia orientácia v obchodných výsledkoch, presnejšie plánovanie ďalších krokov a strategických zmien. V e-commerce možno vďaka prepojeniu a vyhodnoteniu údajov napríklad:
- sledovať vývoj tržieb v čase a vyhodnocovať efektívnosť jednotlivých marketingových kanálov,
- identifikovať najúspešnejšie kampane, produkty alebo sezónne obdobia,
- analyzovať správanie zákazníkov pri nákupe vrátane obľúbených spôsobov platby a doručenia,
- vytvárať zákaznícke segmenty podľa nákupného správania a prispôsobovať im komunikáciu,
- včas zachytiť pokles záujmu o konkrétne produkty alebo kategórie,
- vyhodnocovať interakcie na webe alebo v aplikácii na základe vlastných udalostí.
Časť týchto poznatkov možno pritom získať priamo zo základných údajov o objednávkach, ktoré umožňujú:
- analyzovať celkový objem tržieb za určité obdobie,
- sledovať najpredávanejšie produkty a kategórie,
- vyhodnocovať priemernú hodnotu objednávky,
- mapovať frekvenciu opakovaných nákupov,
- zisťovať preferencie zákazníkov v oblasti platieb a dopravy,
- sledovať sezónne výkyvy v nákupnom správaní.
Ďalšiu vrstvu údajov potom prinášajú takzvané vlastné udalosti. Ide o sledovanie konkrétnych interakcií zákazníkov na webe alebo v aplikácii, napr. filtrovanie produktov, prehliadanie určitých kategórií, záujem o konkrétne značky alebo klikanie na bannery. Vlastné udalosti rozširujú možnosti analýzy nad rámec samotných nákupov a umožňujú ešte presnejšie pochopenie zákazníckych preferencií a nákupného rozhodovania. Údaje z objednávok aj vlastné udalosti tvoria pevný základ pre hlbšiu dátovú analýzu a vizualizáciu, na ktorý možno postupne nadväzovať prepojením s ďalšími údajovými zdrojmi.
Ako na skutočne funkčnú segmentáciu zákazníkov
Základné analýzy umožňujú sledovať celkové trendy a výsledky, ale až podrobnejšia práca s údajmi odhaľuje rozdiely v správaní jednotlivých skupín zákazníkov. Jedným z osvedčených spôsobov, ako tieto údaje využiť k lepšiemu cieleniu a starostlivosti o zákazníkov, je RFM analýza, metóda, ktorá vychádza z údajov o objednávkach a hodnotí zákazníkov podľa troch základných kritérií:
- Recency – kedy naposledy zákazník nakúpil,
- Frequency – ako často sa nákupy opakujú,
- Monetary – koľko zákazník celkovo utratil.
Po vyhodnotení týchto parametrov sa zákazníci rozdelia do niekoľkých segmentov podľa toho, ako často a v akom rozsahu sa zapájajú do nákupného procesu. To umožňuje pripraviť komunikačnú stratégiu presne s ohľadom na fázu vzťahu, v ktorej sa značka so zákazníkom práve nachádza. Vizualizácia odhalí mimo iného tieto segmenty:
- skupiny pravidelných zákazníkov vhodné pre vernostné programy,
- príležitostných nakupujúcich, u ktorých sa oplatí pracovať na vyššej frekvencii objednávok,
- zákazníkov v ohrození, ktorých opätovné získanie vyžaduje cielenú komunikáciu,
- nových zákazníkov, ktorým možno uľahčiť cestu k opakovanému nákupu.
Data v súvislostiach, nie v tabuľkách
Dátová analýza a vizualizácia dávajú e-shopom možnosť vidieť súvislosti tam, kde by inak zostali len fakty bez kontextu. Ukazujú, ako sa mení zákaznícke správanie v čase, ktoré kanály prinášajú najvyššiu hodnotu alebo kde sa vyplatí zacieliť komunikáciu inak. Správne prepojené a vizualizované dáta umožňujú presnejšie hodnotiť minulosť, ale predovšetkým lepšie plánovať ďalšie kroky, ktorými môže byť vylepšenie nákupného procesu alebo cielená podpora vernosti zákazníkov. E-shopy na platforme Upgates tak majú vďaka nástrojom, ako je Boldem CDP, príležitosť využiť svoje dáta strategicky a s jasným prínosom pre obchod.
Autor: Boldem - overený doplnok Upgates
Vyskúšať Boldem.
