Стратегии обработки данных для интернет-магазинов: как объединить все ваши данные и создать единый источник правды

Данные приводят к решениям в области электронной коммерции. Понимание и эффективная интерпретация данных о поведении клиентов является ключом к принятию выгодных решений.

Но есть большой барьер на пути использования данных: Как известно, собирать и интерпретировать данные очень сложно, потому что они разбросаны по всем каналам, платформам и инструментам, которые используют компании, занимающиеся электронной коммерцией.

Вот почему жизненно важно создать единый источник правды, объединяющий все данные вашей электронной коммерции в одном месте. Увидев актуальные данные в одном месте, вы сможете ускорить принятие решений, сократить персонал, необходимый для сбора данных, и увеличить прибыль.

Как данные улучшают процесс принятия решений в электронной коммерции?

Данные суперзатраты на решения электронной коммерции, потому что они не оставляют ничего для догадок. Deloitte обнаружила, что 49% руководителей высшего звена сказали, что они используют данные для принятия решений, а 96% из них предсказали, что данные станут еще более важными в будущем.

Вот как данные помогают решить, что лучше для вашей компании.

Знайте, чего хотят ваши клиенты

Если есть простой секрет прибыльного бизнеса электронной коммерции, то это наличие продукта и бренда, которые нужны покупателям.

Данные помогут вам точно определить, чего хотят клиенты на гранулированном уровне, оптимизируя каждый этап их пути для большего количества преобразований. Например, данные могут показать, куда клиенты выходят при навигации по вашему веб-сайту (или воронке продаж), а затем ваша команда может вносить изменения до тех пор, пока эта «утечка» не будет отключена.

Данные могут даже помочь вам решить, какие продукты создавать, а какие отпускать (высвобождая ценное товарно-материальное пространство). Так как покупатели неоднократно покупают один вид товара, а не другой, ответ становится понятным.

Знайте, какая тактика маркетинга того стоит.

Маркетинг — это минимизация затрат и максимизация прибыли. Данные помогают увидеть, какие маркетинговые тактики делают это хорошо, а какие стоят больше времени или денег, чем стоит потратить на окупаемость инвестиций (ROI).

Маркетинг — это минимизация затрат и максимизация прибыли. Данные помогут вам увидеть, какие маркетинговые тактики делают это хорошо, а какие стоят больше времени или денег, чем стоит потратить на окупаемость инвестиций.

Особенно для новых или растущих брендов электронной коммерции важно знать, какие маркетинговые кампании работают хорошо, какие платформы имеют самый высокий показатель ROI, а какие рекламы имеют значительную окупаемость (ROAS).

Например, скажем, вы вложили средства в рекламу вашего магазина в Facebook и Google. Объединив все данные вашей электронной коммерции в одном месте, вы легко сможете увидеть, какой вид рекламы лучше всего подходит для вашего бренда. Некоторые агрегаторы данных позволяют создавать простые в анализе приборные панели сравнения, как показано ниже:

В нашем примере видно, что в то время как реклама Google обеспечивает более высокий коэффициент прохождения кликов (CTR) и большую экспозицию, стоимость конвертации (CPC) значительно выше, чем реклама Facebook. На основании этих данных вы можете решить, что лучше всего сосредоточиться на оптимизации рекламы Facebook для более высокого CTR и прекратить рекламу Google, чтобы сократить расходы на рекламу.

Короче говоря: Данные помогают вам удвоить эффективность. Они также помогут вам устранить или изменить то, что не работает, чтобы вы никогда не тратили деньги впустую.

Это ключ к превращению вашего маркетинга в машину для зарабатывания денег.

Узнайте, как эффективно осуществлять апселлинг и перекрестные продажи.

Вы, вероятно, знакомы с часто цитируемой статистикой, что приобретение нового клиента обходится в пять раз дороже, чем продажа уже существующего.

Самый быстрый путь получения прибыли для электронной коммерции — это сосредоточиться на существующих клиентах для увеличения средней стоимости заказа (AOV) и срока службы (LTV). Данные могут помочь вам улучшить эти ключевые показатели.

Например, скажем, вы ищете многообещающие возможности для повышения или перекрестных продаж. Вы можете использовать данные для обнаружения…

Какие товары покупаются чаще всего

А затем используйте эти данные, чтобы повысить качество обслуживания клиентов. Взгляните на следующий пример отчета для магазина Shopify:

Стратегии данных для магазинов Shopify

Вы можете сделать вывод, что, начиная с предложения о перекрестных продажах вашего лучшего продаваемого продукта, «Blue Silk Tuxedo», скорее всего, будет работать хорошо.

Тогда данные помогут вам внимательно следить за вашей кампанией перекрестных продаж, чтобы убедиться, что она действительно эффективна.

Ноу-хау по оптимизации коэффициентов конверсии

Без данных вы могли бы оценить, насколько хорошо ваша маркетинговая кампания проходит, исходя из того, сколько людей покупает ваш продукт. Но вы не сможете многое сделать с этой информацией.

Вы должны будете догадаться, почему люди покупают или не покупают. Это копия в вашем объявлении? Это платформа, которую вы выбрали? Это дизайн вашей целевой страницы? Это продукт?

Данные удаляют догадки. Они могут точно показать, что работает, а что нет на каждом этапе маркетинговой кампании. Это позволяет легко подключать протекающие воронки. Вы можете следить за данными, чтобы стратегически настроить части вашей кампании до тех пор, пока воронка не будет преобразована оптимально.

Как принимать решения с данными

Почему, когда решения в области электронной коммерции основаны на данных, не все компании являются прибыльными? Казалось бы, с сохранением данных о каждом вашем шаге, успех должен быть неизбежен.

Однако многие компании, занимающиеся электронной коммерцией, не используют данные эффективно из-за одного общего препятствия: Проблема сбора данных в одном центральном месте для эффективного и точного анализа.

32% руководителей высшего звена сообщили, что «отсутствие централизованного подхода к сбору и анализу данных для использования нашей компанией» является самым большим препятствием для использования аналитики.

Без эффективного способа использования и организации данных практически невозможно получить полную картину. Следовательно, даже решения, основанные на данных, могут быть приняты с ошибками.

Большинство компаний знают об этом, поэтому тратят много рабочей силы, чтобы собрать вместе решение. Типичный способ консолидации данных из нескольких источников — это делать это вручную, копировать/вставлять данные из каждого отдельного канала:

Google Analytics

Shopify Analytics (или WooCommerce, BigCommerce и т.д.).

Реклама на Facebook и Instagram

реклама TikTok

Google-реклама

кампании по электронной почте

Влиятельные маркетинговые кампании

Особенности прессы

Партнерские маркетинговые ссылки

И, возможно, гораздо больше.

Особенно если компании создают воронку, которая включает в себя более одного из вышеперечисленных каналов, таких как Facebook объявление на целевую страницу в кампании по электронной почте, становится чрезвычайно сложно интерпретировать данные для каждой из частей таким образом, что все еще облегчает просмотр всей воронки.

Более того, такой метод копирования/вставки, скорее всего, приведет к человеческой ошибке и отнимет ненужное время и средства.

Методы создания единого Источника Истины

Наряду с традиционными электронными таблицами, существуют более продвинутые возможности для агрегации данных в единый источник истины.

Вариант, который будет оптимальным для вашей компании, зависит от ваших потребностей и сложности ваших данных. Давайте рассмотрим «за» и «против» основных вариантов.

Электронные таблицы

Электронные таблицы — это исходное место для анализа данных, в котором все ваши номера хранятся в Excel или Google-листах.

Плюсы электронных таблиц для агрегации данных

Самым большим достоинством электронной таблицы является присущая ей простота:

Нет кривой обучения: Большинство членов команды знакомы с электронными таблицами.

Простота использования: Может копировать/вставлять данные из любого места

Легко анализировать: Хрустящие данные для понимания

Поделиться: Листы Google и Excel, как правило, доступны на каждом компьютере.

Соотношение электронных таблиц для агрегации данных

Электронные таблицы ограничены в том, что они могут сделать и как они могут быть полезны для достижения ваших целей — и эти ограничения становятся большими проблемами по мере расширения вашей компании и маркетинга:

Ограниченное ячеечное пространство: Большие объемы данных из множества источников не поместятся.

Ограниченные запросы: Более сложные запросы не могут быть выполнены

Не идеально подходит для исторических данных: Исторические данные быстро переполнят электронную таблицу.

Не автоматический: Метод ручного копирования/вставки медленный и сложный

Тебе подходят электронные таблицы?

Электронные таблицы могут быть идеально подходящими для вашего бренда, если…

Ты — микро- и маленькая компания.

Ваш маркетинг ограничивается лишь несколькими каналами.

Тебе еще не нужно выполнять сложные запросы.

Вам нужен агрегатор данных, который можно сразу же внедрить, не обучаясь и не инвестируя средства.

Инструменты визуализации данных

Инструмент визуализации данных (такой как Tableau, Power BI или Google Data Studio) выходит за рамки электронной таблицы и организует ваши данные визуально. Это помогает членам команды получить быстрый обзор того, что происходит по всем каналам.

Плюсы инструментов визуализации данных

Инструменты визуализации данных идеально подходят для быстрого и глубокого понимания:

Автоматизированные приборные панели: Нет необходимости копировать/вставлять для просмотра данных.

Важная информация Сначала: С первого взгляда (нет необходимости сжимать данные).

Легко понять: Идеально подходит для представления лидерским командам (которые не являются аналитиками данных).

Cons of Data Visualization Tools

Представление о том, что инструменты визуализации данных обеспечивают «орлиный глаз», также может быть недостатком в некоторых контекстах:

Чрезмерное упрощение данных: Может не хватать нюансов

Показывает только «Важные» данные: Данные, считающиеся «менее важными», могут быть исключены из анализа.

Опора на инструмент для интерпретации данных: Нет взаимодействия с исходными данными, чтобы сделать собственные выводы.

Подходят ли вам инструменты визуализации данных?

Инструменты визуализации данных могут быть отличным дополнением для анализа данных, особенно в ситуациях, когда у вас нет времени на тщательный осмотр всех ваших данных самостоятельно и требуется быстрое понимание.

По этой причине инструменты визуализации данных рекомендуются компаниям, которые…

Хотят окунуться в использование данных для принятия решений.

У нас нет обученной команды по анализу данных, но мы все еще хотим получить представление о данных.

Нужно дополнить решение для сырых данных (например, электронную таблицу) анализом большой картины

Хранилища данных

Хранилища данных являются центральным местом для всех исторических и новых данных Вашей компании.

Плюсы хранилищ данных

Самым большим преимуществом хранилищ данных является то, что они являются комплексным решением для агрегации данных:

Полные данные из всех источников: Нет ограничений на объем данных, которые вы можете хранить

Мгновенный доступ к данным: Способность принимать быстрые, основанные на данных решения.

Пространство для исторических данных: Прогнозирование будущих тенденций на основе длительной истории тенденций в области данных

Консолидация хранилищ данных

Потенциальные отрицательные стороны, связанные с хранилищами данных, сосредоточены на инвестициях, которые им необходимы:

Цена: Хранилища данных стоят больше всего

Требуется знание SQL: Не для начинающих

Сложная настройка: Большие IT-проекты, такие как хранилища данных, требуют времени для создания

Хранилища данных подходят для вас?

Хранилища данных помогут вам быстро масштабировать свой бизнес. Но они требуют больше времени и финансовых вложений, а также знаний SQL. Поэтому хранилища данных лучше всего подходят для компаний, которые…

готовы к масштабированию (или уже находятся на уровне предприятия).

Иметь несколько маркетинговых каналов для отслеживания данных для

Хотите быть на 100% уверенными в том, что решения будут подкреплены данными (без догадок)

Как регулятор данных стимулирует рост электронной коммерции.

Многие компании, возможно, сочтут, что гибридный подход к агрегации данных работает лучше всего. Например, они могут хранить свои исторические данные в хранилище данных, визуализировать их в инструменте визуализации данных и выполнять простое скринчирование данных в электронной таблице.

Но одно останется верным независимо от того, какие решения вы выберете: Автоматизация сбора данных имеет решающее значение для того, чтобы избежать многочасовой утомительной работы и потери доходов.

В этом случае на помощь приходит агрегатор данных.

Агрегатор данных автоматически переносит все данные в нужное место (электронная таблица, инструмент визуализации или хранилище), чтобы создать единый источник правды в режиме громкой связи.

Вот как наличие агрегатора данных стимулирует рост:

Нет временной задержки или человеческой ошибки

В отличие от метода копирования/вставки, агрегатор данных вытягивает данные автоматически, поэтому каждый бит данных всегда актуален. Кроме того, вероятность человеческой ошибки гораздо меньше.

Это позволяет вам принимать твердые, основанные на данных решения, не задаваясь вопросом, точны ли ваши данные.

Один обтекаемый способ чтения данных

Без агрегатора данных Вы или члены Вашей команды должны быть в курсе изменений на десятках платформ для доступа и интерпретации Ваших данных.

Но если все находится в одном месте, то читать данные не только быстрее, но и проще. И нет необходимости обучать новых сотрудников на каждой отдельной платформе, что означает, что они будут быстрее вносить свой вклад в генерацию прибыли.

Например, можно создавать отчеты «на глаз» для сравнения данных из нескольких источников, например, этот отчет, в котором подробно описываются показатели всех платных маркетинговых операций в разных каналах сбыта:

Больше мозговой энергии для доходоприносящей деятельности

Автоматизация консолидации данных означает, что вы снимаете эту утомительную ношу с себя и своей команды. Вместо этого, члены команды могут тратить эту энергию и время на стратегические мероприятия высокого уровня, которые приведут к прибыли.

Например, чем меньше времени уходит на сбор данных, тем больше времени вы можете потратить на интерпретацию данных и принятие решений, которые двигают вашу компанию вперед.

Нет необходимости в десятках конфигураций и интеграций.

Некоторые компании, возможно, экспериментировали с использованием таких инструментов, как Zapier, чтобы создать свое собственное кусочковое решение проблемы консолидации данных.

Но настройка этих конфигураций требует времени и энергии, и может быть трудно корректировать каждый раз, когда что-то меняется.

Агрегатор данных предназначен для автоматического извлечения данных из всех источников без подключения точек третьими лицами.

Опыт работы по всем каналам

Агрегатор данных поможет вам принять масштабное решение в отношении вашего бренда по всем каналам, потому что вы получаете данные с высоты птичьего полета.

Располагая всеми данными в одном месте, вы можете распознать более крупные закономерности и тенденции, которые выходят за рамки одного конкретного канала. Таким образом, вы можете создать стратегию, согласованную со всем вашим брендом. В конечном счете, это приводит к тому, что ваши клиенты получают опыт работы с брендом по всем каналам.

Быстрый рост с правильными решениями

Агрегатор данных берет мощность данных и делает их более доступными, позволяя использовать их для более быстрого масштабирования.

Например, рассмотрим молниеносную траекторию работы розничной компании Flying Tiger Copenhagen.

Компания Flying Tiger уже имела множество успешных пунктов розничной торговли, но хотела расширить свою деятельность в сфере электронной коммерции. У них была огромная клиентская база и складские запасы, поэтому им нужен был способ быстро масштабировать и автоматически собирать массу данных (или рискнуть стать жертвой электронной коммерции).

Единственным ответом на этот вопрос был единственный источник правды для их данных. Они решили использовать агрегатор данных Supermetrics для автоматического сбора всех своих данных в BigQuery.

Поскольку Flying Tiger необходимо было быстро масштабировать, они не могли тратить время на изучение новой панели управления данными. Поэтому очень важно было, чтобы они могли продолжать использовать платформу, с которой они уже знакомы — BigQuery — и в то же время пользоваться преимуществами автоматической консолидации данных.

Теперь, с их данными в легкодоступном едином месте, Flying Tiger способен эффективно масштабировать свое крыло электронной коммерции, чтобы соперничать с их успехом в розничной торговле.

Как выбрать агрегатор данных

Не все агрегаторы данных создаются одинаково. Следует тщательно выбирать, чтобы не тратить время и финансовые вложения.

Ниже перечислены функции, которые следует искать в агрегаторе данных.

Вытаскивает все данные — не ограниченные данные — из ваших маркетинговых каналов.

Данные о вытягивании должны быть не количественными, а качественными. Редко когда одна компания использует сотни различных каналов маркетинга и продаж. В большинстве магазинов электронной коммерции есть ключевой круг маркетинга и каналов сбыта, на который они могут обратить пристальное внимание.

Поэтому не стоит искать агрегатор данных, который бы вытягивал немного данных из каждого существующего канала сбыта. Вместо этого ищите агрегатор данных, который извлекает все данные из ключевых маркетинговых каналов, которые вы используете.

Полные, качественные соединения с каналами, которые вы на самом деле используете, — вот что будет иметь значение для вашего бизнеса.

Обслуживание компаний электронной коммерции

Выберите агрегатор данных, который был построен для обслуживания электронной коммерции.

Предприятия электронной коммерции имеют различные потребности и источники данных, отличные от других типов предприятий. Агрегатор общих данных, скорее всего, будет иметь функции, которые не будут иметь отношения к электронной коммерции, и он может не содержать ключевых функций электронной коммерции, поскольку они не имеют отношения к другим типам бизнеса.

Сбор данных непосредственно в вашем любимом аналитическом инструменте.

Проблема, которую вы пытаетесь решить с помощью агрегатора данных, заключается в автоматизации и защите от ошибок метода копирования/вставки, будь то конечное местоположение таблицы Excel, Google Data Studio или что-то еще.

Некоторые агрегаторы данных, такие как Funnel.io, требуют, чтобы пользователи сначала встраивали данные в свою собственную платформу, прежде чем загружать их в выбранный ими аналитический инструмент. Это не решает проблему автоматизации напрямую, и добавляет ненужных осложнений в процесс.

Устраните кривую обучения и выберите агрегатор данных, который будет собирать данные в уже используемом вами инструменте для создания отчетов, например, Google Sheets, Excel, Google Data Studio, BigQuery или Snowflake.

Шаблон отчетности по данным электронной коммерции для Google Docs

Создание единого источника правды для данных электронной коммерции стоит того — если вы можете автоматизировать его.

Использование данных для принятия решений и стратегий в области электронной коммерции будет способствовать вашему росту. Но проблема, с которой сталкивается большинство компаний, состоит в том, чтобы собрать все свои данные в единый инструмент отчетности для простого и быстрого анализа.

Типичный метод копирования/вставки является утомительным, трудоемким и подверженным ошибкам. Инвестиции в агрегатор данных автоматизируют этот процесс и поддерживают все данные в актуальном состоянии.

В результате, вы сможете использовать данные так, как вам было задумано: принимать обоснованные стратегические решения и из года в год развивать свою компанию.