Duomenų analitikos vaidmuo elektroninėje prekyboje: kaip tai padeda didinti pardavimus?

Šiuolaikinėje internetinės prekybos verslo aplinkoje duomenų analitikos vaidmuo tampa neatsiejama verslo sėkmės dalimi. Viena to priežasčių – intensyvi, dinamiška bei nuolat kintanti konkurencinė aplinka bei būtinybė suprasti potencialių pirkėjų elgesį internete.

Vis dėlto duomenų analitika – tai ne tik skaičiai ar sudėtingos statistikos. Tai taip pat ir įrankis, leidžiantis efektyviai įsigilinti į klientų elgseną, prognozuoti rinkos tendencijas ir priimti svarbius sprendimus, nuo kurių gali priklausyti tolimesni pardavimai ir bendra verslo eiga. Šiais laikais duomenų analitikos įrankiai padeda fiksuoti kiekvieną mygtuko spustelėjimą, apsilankymą internetinėje parduotuvėje ar net konkrečių prekių peržiūras.

Potencialių klientų elgsenos analizė

Dabartinės duomenų kaupimo bei sekimo technologijos suteikia galimybę pardavėjams analizuoti internetinės parduotuvės lankytojų elgseną. Analizuojant, kaip lankytojai naršo svetainėje, kokius produktus peržiūri, kiek laiko praleidžia tam tikruose puslapiuose, galima suformuoti aiškų vartotojų elgsenos modelį. Ši informacija pardavėjams padeda suprasti, kas sudomina klientus, kokie produktai yra patys populiariausi, ir kokios yra bendros pirkimo tendencijos. Pavyzdžiui, jeigu sukaupti duomenys parodo, kad tam tikri produktai susilaukia daugiau dėmesio, galbūt tai yra ženklas, jog šiuos produktus yra verta išryškinti pasinaudojant įvairiomis reklaminėmis kampanijomis taip pateikiant juos platesnei auditorijai?

Žinoma, gavę naudingos informacijos apie konkrečių prekių populiarumą, pardavėjai taip pat gali pasirūpinti ir tinkamu šių prekių kiekiu sandėlyje. Toks sprendimas yra gana svarbus, turint omenyje, jog tikimybė parduoti daug dėmesio susilaukiančius produktus yra gerokai didesnė.

Marketingo strategijų optimizavimas

Duomenų analitika leidžia ne tik suprasti klientų elgseną, bet taip pat ir optimizuoti pačias įvairiausias marketingo kampanijas, nepriklausomai nuo jų pagrindinio tikslo. Segmentuojant surinktus duomenis, galima nustatyti, kurios reklamos yra pačios efektyviausios, bei kurie marketingo kanalai generuoja daugiausiai pardavimų. Tai leidžia sukurti personalizuotas marketingo strategijas, kurios įprastai yra kur kas efektyvesnės nei tarpusavyje panašios masinės reklamos.

Kiekvienas patyręs rinkodaros specialistas žino, jog visos strateginės rinkodaros kampanijos turi būti nukreiptos į atitinkamą tikslinę auditoriją tam, kad reklaminė žinutė būtų kaip įmanoma efektyvesnė. Dažnai pasitaiko atvejų, kuomet pradedantys prekybininkai nusprendžia pasirinkti bendrinę rinkodaros strategiją, kurioje yra bandoma pasiekti kaip įmanoma platesnę auditoriją siunčiant jiems tą pačią žinutę. Tokio tipo reklaminės strategijos tik labai retais atvejais būna efektyvios, todėl reklaminių žinučių personalizavimas jau yra tapęs savaime suprantamu reiškiniu tarp marketingo specialistų, ar patyrusių elektroninės prekybos atstovų. Svarbu paminėti ir tai, jog būtent duomenų rinkimas bei jų analizavimas gali padėti geriau suprasti, kurios reklaminės kampanijos yra efektyvesnės.

Pardavimų didinimas

Galbūt bene svarbiausias duomenų analitikos aspektas elektroninėje prekyboje – tiesioginis jos poveikis pardavimams. Analizuojant duomenis, galima gerokai paprasčiau identifikuoti pardavimo galimybes, tobulinti kainodaros strategijas ir užtikrinti geriausią įmanomą klientų patirtį. Pavyzdžiui, duomenų analitika gali padėti nustatyti, kada klientai labiausiai linkę pirkti, kokios akcijos ar nuolaidos yra efektyviausios, ir kaip galima padidinti vidutinį pirkinių krepšelio dydį. Taip pat, analizuojant grąžinimų ir klientų atsiliepimų duomenis, galima gerinti produktų įvaizdį internetinėje parduotuvėje. Jų įvaizdis įprastai gali būti gerinamas tobulinant aprašymus, produktų nuotraukas, informacijos išdėstymą produkto puslapyje ir dar daugiau.

Atlikus pokyčius internetinėje parduotuvėje ar konkretų produktą reprezentuojamame puslapyje duomenų analitikos pagalba taip pat galima stebėti, kaip keičiasi svetainės lankytojų elgesys. Vieni iš ryškiausių rodiklių, signalizuojančių apie tikslingai atliktus pokyčius – išaugę pardavimai, padidėjęs konversijų rodiklis bei laikas, kurį klientai praleidžia tam tikrame puslapyje. Trumpiau tariant, jeigu šie rodikliai auga – pokyčiai buvo įgyvendinti tinkamai.

Iššūkiai, su kuriais susiduria pradedantieji

Nepaisant duomenų analitikos privalumų, ši sritis neretai tampa ir iššūkiu. Patyrusiems elektroninės prekybos specialistams duomenys yra vienas iš svarbiausių bei labiausiai vertinamų resursų, kurių dėka jie gali greitai reaguoti į klientų elgsenos pokyčius ir dar daugiau. Tuo tarpu mažiau patyrę ar pradedantys pardavėjai gali susidurti su sunkumais. Taip yra todėl, kad tinkama duomenų analizė reikalauja tam tikrų žinių ir tinkamos kompetencijos. Dėl šios priežasties yra rekomenduojama pradedantiems pardavėjams daugiau dėmesio skirti duomenų analizei bei mokytis šio meno ieškant papildomos patikimos informacijos internete ar literatūroje.

Taip pat visuomet yra verta eksperimentuoti bei stebėti, kokie veiksmai internetinėje parduotuvėje daro įtaką klientų elgsenai bei įvairioms su tai susijusioms metrikoms. Reguliarus duomenų stebėjimas, jų analizavimas, eksperimentavimas bei domėjimasis šia sritimi galiausiai leis surasti tinkamiausią internetinės prekybos formulę. Žinoma, reikėtų atminti, jog tam gali reikėti nemažai laiko, todėl apsišarvuoti kantrybe yra tikrai verta.

Įrankis, kuris padės sukurti puikią įžangą į duomenų analitikos pasaulį

Apie „Google Analytics“ yra girdėjęs tikriausiai kiekvienas. Tai – vienas iš populiariausių šio skaitmeninių produktų kūrėjo programų, kiekvieną dieną padedančių milijonams internetinės prekybos verslų visame pasaulyje. Nepaisant to, jog šis įrankis yra visiškai nemokamas, jis suteikia praktiškai visą svarbiausią informaciją, reikalingą internetinei prekybai. Žinoma, rinkoje yra gerokai daugiau duomenų analitikos įrankių, tačiau reikėtų atkreipti dėmesį, jog praktiškai visi jie yra mokami. Iš pirmo žvilgsnio gali pasirodyti, jog naudotis mokamais tokio tipo įrankiai neapsimoka, tačiau dažnai jie yra gerokai intuityvesni, lyginant juos su „Google Analytics“. Dažniausiai „Google Analytics“ programinės įrangos pilnai užtenka net ir sudėtingesnėms internetinėms parduotuvėms bei jų duomenims analizuoti.

Kiekvienas, pradedantis administruoti internetinę parduotuvę turėtų nedelsiant pradėti mokytis naudotis „Google Analytics“ programine įranga. Vienas iš pačių geriausių bei efektyviausių būdų tą padaryti – žiūrėti internete esančias pamokas vaizdo įrašų formatu arba pereiti oficialius „Google“ mokymus, kurių pabaigoje yra suteikiamas oficialus „Google Analytics“ sertifikatas, įrodantis augančią šios srities kompetenciją. 

Registruokitės dabar! Rinkite mokėjimus per el. bankininkystę ir mokėjimo korteles