E-commerce Analytics: L’Arte E La Scienza Di Usare I Dati

4 Apr

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I dati da analizzare in un e-commerce sono molti e preziosi.

Le aziende non hanno difficoltà nel raccogliere dati. Il problema è che molto spesso non sanno utilizzarli per nuove strategie e azioni concrete ed efficaci per il loro business.

Come afferma Avinash Kaushik, Digital Marketing Evangelist di Google e autore di Web Analytics 2.0:

“La maggior parte delle aziende è ricca di dati, ma povera di informazioni”

L’analytics e-commerce è sia un’arte che una scienza.

In questo articolo di impronta Shopify vedremo:

  1. I fondamenti dell’analytics per e-commerce
  2. Come creare una gerarchia KPI per dare la priorità ai tuoi sforzi
  3. Come ottimizzare e allo stesso tempo visualizzare le metriche più importanti

Concetti fondamentali dell’E-commerce Analytics

Raccogliere dati quantitativi e qualitativi è il punto di partenza, non quello di arrivo. Dovresti poi sovrapporre le informazioni relative al tuo contesto di business, che non è uguale per tutti!

Analisi Assoluta vs Analisi Relativa

Un insieme di dati potrebbe sembrare chiaro con un approccio superficiale, ma persone diverse possono giungere a differenti conclusioni a seconda dell’analisi che stanno facendo.

Ad esempio, se un’azienda aumenta il proprio tasso di conversione con una nuova pagina di destinazione dall’1% all’1,5%, questo è un aumento relativo del 50% ma un aumento assoluto dello 0,5%.

  1. Aumento relativo: 0.5% / 1% = variazione relativa 50%
  2. Aumento assoluto: 1,5% – 1% = variazione assoluta 0.5%

Questa differenza di punto di vista ha implicazioni enormi.

Prendiamo, per esempio, un’analisi che mostra che i tassi di conversione sono diminuiti solo dal 4% al 3% (praticamente dell’1%) questo mese. Non suona poi così male all’inizio.

Una variazione assoluta dell’1% non riflette in modo preciso la variazione reale delle prestazioni perché il cambiamento relativo si riduce a una perdita del 25%. Una variazione relativa dell’1%, in confronto, significherebbe solo un calo del tasso di conversione dal 4% al 3,96%.

Questo problema è acuito su larga scala quando si tratta di numeri più grandi. Un’analisi potrebbe mostrare una fluttuazione stagionale, mentre un’altra potrebbe indicare un grosso fallimento.

E quel contesto aggiuntivo è cruciale per interpretare correttamente la “storia” che i dati ti stanno raccontando.

KPI per l’E-commerce Analytics

Gli indicatori chiave di performance (Key Performance Indicators / KPI) sono valori misurabili che mostrano quanto bene un’azienda stia raggiungendo gli obiettivi prefissati.

I KPI dovrebbero sempre riflettere obiettivi aziendali di livello superiore, come la crescita o il profitto.

Ecco una gerarchia di KPI modellata per un’azienda che sta lavorando sull’aumento dei ricavi:

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Il ricavo è all’apice di questa gerarchia perché è uno degli obiettivi aziendali più comuni tra chi ha un ecommerce (e non solo).

Al livello sottostante ci sono le due variabili che influenzano i ricavi: il Customer Lifetime Value, il valore del cliente nel suo ciclo di vita, e il numero di clienti attivi. Diamo un’occhiata a ognuna per vedere come influenzano l’E-commerce Analytics.

Customer Lifetime Value – CLV

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Il Customer Lifetime Value  è costituito sia dalla frequenza d’acquisto che dai valori medi dell’ordine.

Per esempio, se un cliente acquisito lo scorso mese spende 500 Euro ogni anno per i prossimi 3 anni, ha un valore a vita di 1.500 Euro.

In uno studio di RJMetrics, le aziende con le migliori performance (classificate come quelle che producono più di 45 milioni di dollari di fatturato nei primi anni) avevano in media un CLV 5 volte più alto rispetto alle altre aziende.

Lo studio ha evidenziato come i top producers iniziassero a generare oltre metà dei loro profitti da clienti abituali entro il secondo anno e che per un determinato business i clienti top spendono fino a 30 volte di più rispetto a un cliente medio.

Questo significa che le aziende di maggior successo sono esperte nella retention e nel reselling, in poche parole: fidelizzano i loro clienti.

Non puoi e non vuoi fa acquistare tutti sul tuo ecommerce: concentrarsi sui tuoi clienti abituali con CLV più alto, tuttavia, è ciò che separa l’ecommerce vincente dagli altri piccoli negozi.

Costo di acquisizione del cliente – CAC

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Il Costo di Acquisizione Cliente (CAC) rappresenta la spesa sostenuta per acquisire un nuovo cliente.

Sfortunatamente, la maggior parte delle aziende lavora con dati incompleti quindi non può e non sa risalire a questo costo.

Una cosa importante che devi ricordare è che il CAC non è solo la spesa pubblicitaria.

Include anche i costi soft, come il lavoro, e variabili, come i fornitori esterni o gli appaltatori e le commissioni di vendita.

Quindi la vera “spesa per il marketing” è molto più grande (e anche più fumosa) di quanto si pensi.

Il CAC può essere una metrica fuorviante. Un valore alto non è per forza un male o sbagliato o che le tue attività non stiano funzionando.

Anche il CAC deve essere calato nel contesto e confrontato con il Customer Lifetime Value: solo così potrai vedere se puoi permetterti questa spesa.

Un CAC di 1.000 Euro o più potrebbe essere elevato per un negozio di ecommerce B2C. Per una compagnia di assicurazione per l’invalidità che ottiene una commissione più l’importo residuo per 20-30 anni, è una spesa davvero minima.

Entrambe le metriche sono fondamentali per decidere i passi successivi da compiere.

Ottimizzazione tramite E-commerce Analytics

L’uso di strumenti come Google Analytics e Search Console (che da poco ha rinnovato il suo performance report) vanno bene per capire il sentiero da percorrere. Ma non ti dicono come far crescere o ampliare il business anno dopo anno. Per fare questo dovrai capire il collegamento e gli effetti dei cambiamenti di posizionamento lato SEO sulle fluttuazioni del traffico e sui tassi di conversione.

In Studio siamo maniacali sull’analisi del dato e per tale ragione abbiamo ricevuto tra i primi in Italia le certificazioni di Google Marketing Platfrom e ci siamo specializzati nella Data Analysis e BI.

Ecco due esempi che spiegano come l’analisi dei dati e-commerce può aiutarti a stabilire le priorità per far crescere il tuo business.

Esempio 1: Ottimizzare il Customer Lifetime Value

Se ognuno dei tuoi clienti spende in media circa 500 Euro all’anno, quanto ricavo genererà il tuo business?

Sarà più di quello che ti aspettavi? O ti farà decidere di focalizzarti sull’aumento del CLV invece di acquisire nuovi clienti?

Il Lifetime Value può essere la leva per aumentare i tuoi tassi di conversione.

Questo perché una conversione ha più valore se un cliente medio spende di più nel corso dell’anno. Se da questa analisi risulta che la tua spesa annuale e il Lifetime Value sono alti, potrai spendere di più in online adv per acquisire nuovi clienti, o scegliere di investire in fonti di traffico minori e restare in positivo.

Prendiamo come esempio il Lifetime Value di un cliente Amazon per i membri Prime e Non-Prime.

Un tipico cliente Non-Prime potrebbe valere meno di 1.000 Euro per l’azienda. I clienti Prime valgono almeno il doppio, circa 2.283 dollari (fonte: The Motley Fool).

Includendo servizi come la spedizione gratuita in 2 giorni, i resi gratuiti, gli acquisti one-click, e i prezzi decisamente competitivi, Amazon mantiene i clienti per un lungo periodo. Riesce anche a personalizzare la tua esperienza di acquisto suggerendo nuove offerte basate specificamente sul tuo ordine e sulla cronologia delle visualizzazioni.

Tutto questo “sforzo” per farti tornare per acquistare la stessa cosa, o prodotti di cui non sapevi di aver bisogno. Ogni funzione è stata pensata con l’obiettivo specifico di farti spendere di più e in modo più frequente su Amazon.

Ciò significa che sta spendendo di più per acquisire clienti. Pagare circa 25 Euro a click non è poi così tanto, quando sai che ogni acquisto ti porterà indietro almeno 10 volte tanto.

Facciamo un passo indietro: cosa fare se il valore del cliente in un anno è più basso? Puoi spostare il focus sull’aumento dei valori medi degli ordini o dei riacquisti, in primis, invece di spendere il tuo budget in campagne di acquisizione su larga scala.

Queste decisioni strategiche possono tradursi nelle tue scelte tattiche.

Per esempio, le regole di ottimizzazione di Facebook, permettono di impostare limiti e fermare le campagne quando i costi di acquisizione iniziano a superare una certa soglia. Puoi limitare la spesa che vuoi sostenere per cliente e spostare il resto del tuo budget nel retargeting dei clienti esistenti per guadagnare di più.

Esempio 2: Tracciare e aumentare gli acquisti ripetuti

Le aziende che si sono fatte da sole si affidano esclusivamente alle vendite per alimentare la crescita.

Sono costrette a finanziare i nuovi affari attraverso il flusso di cassa, che dipende in gran parte dai margini di profitto. Questo significa che devono tenere un equilibrio tra la diminuzione del CAC e l’aumento del ​​rendimento (o il profitto per cliente).

Sfortunatamente, non sai sempre in quale parte dell’equazione ti trovi. Non è sempre chiaro se la tua azienda è più sbilanciata verso l’acquisizione (nuovi clienti) o la fidelizzazione (clienti esistenti).

E il problema si risolve con l’adozione di tool per l’analisi di questi fattori (ad esempio come Shopify).

Se il tuo business è giovane, o vendi prodotti di alto profilo, non temere se vedi una gran parte delle tue entrate provenire dai firtst-time buyers (clienti per la prima volta). Le tendenze spesso si annullano nel tempo.

Se il tuo e-commerce ha qualche anno sulle spalle, ma genera ancora un’alta percentuale di entrate da nuovi clienti e non vendi un prodotto con un prezzo elevato, puoi focalizzarti sulla fidelizzazione e sull’aumento Lifetime Value. Così ridurrai il CAC. Anche aumentare il valore medio degli ordini dei nuovi clienti può darti più spazio per alzare la spesa pubblicitaria sulle nuove acquisizioni.

Al contrario, se il tuo e-commerce genera profitti derivanti da acquisti ripetuti, magari vorresti acquisire nuovi clienti anche spendendo di più.

Death Wish Coffee (un’azienda produttrice di caffè americana) ha adottato questo approccio, vincendo un concorso per uno spazio pubblicitario nel 50° Super Bowl che ha generato un quarto di milione di dollari di vendite solo nelle prime 2 ore.

Il costo per acquisizione sarà stato estremamente elevato, tenendo conto della produzione, dei video e della manodopera. Tuttavia il loro modello basato su abbonamento è così valido nel mantenere i clienti già acquisiti che possono permettersi di spendere di più per conquistarne di nuovi.

Come puoi vedere, i dati sono fondamentali per prendere decisioni di marketing che spostano l’ago.

Semplicemente investire (o meglio buttare) soldi sui social perché è di tendenza non farà la differenza per il tuo business, se non c’è una strategia a monte. 

Una strategia supportata da dati ben elaborati e compresi.

Lascia che i dati guidino la tua prossima mossa tattica.

Semplificati la vita con Google Data Studio

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Google Data Studio (siamo agenzia certificata anche per questo strumento di Business Intelligence oltre che altri come Tableau) prende i dati base grezzi che sei solito vedere in Google Analytics e gli dà vita.

Puoi anche inserire dati dai Fogli Google, Google Ads, YouTube ecc. Ciò significa che puoi costruire dashboard complessi, mostrando tutto: dall’acquisizione fino all’intero funnel di vendita.

Ogni report ti aiuta a visualizzare il comportamento dei tuoi visitatori e a ottenere informazioni su come gli utenti in ogni fase della canalizzazione interagiscono con la tua attività.

Grafici e rapporti personalizzati ti permettono di accedere a quasi tutti i data set immaginabili. In più, puoi ordinare ogni colonna secondo i tuoi KPI preferiti.

Per chi ha capito cosa significa dare vita ai dati, c’è la grande opportunità di partecipare al nostro Corso Google Data Studio, l’unico in Italia tenuto da un’agenzia certificata da Google.

In conclusione sull’E-commerce Analytics

Le piattaforme di analisi sono solo … piattaforme di analisi. Forniscono dati grezzi e in abbondanza.

Sfortunatamente, questi dati sono spesso solo superficiali. Lasciano spazio ai pregiudizi e possono distorcere il tuo giudizio.

Confondere un cambiamento relativo con uno assoluto significa che potresti perdere la tendenza di fondo che minaccia di far deragliare le vendite.

Peggio ancora, troppi dati sono altrettanto pericolosi che i troppo pochi.

Utilizzando Google Data Studio, puoi creare rapidamente dashboard di analisi e-commerce personalizzati per evidenziare le metriche basate sulla crescita.

L’analisi dei dati su scala è necessaria perché ti aiuta a eliminare le metriche superficiali. Demistifica e chiarisce. Dirige e informa.

Contattaci se se interessato ad una consulenza di tal genere.


Studio Cappello Data Analytics


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