Głęboka analityka w eCommerce – jakie dane naprawdę pokazują rentowność sklepu?

Analityka w eCommerce – sama konwersja to za mało

Współczynnik konwersji pokazuje, jaki procent użytkowników odwiedzających sklep dokonuje zakupu. Jest to ważny parametr, ale analizowany bez szerszego kontekstu może prowadzić do zbyt dużych uproszczeń.

Znacznie ciekawsze pytanie brzmi: ile rzeczywistej wartości generuje ruch, który trafia do sklepu?

Można mieć milion użytkowników miesięcznie, ale jeśli większość z nich nie jest zainteresowana oferowanym asortymentem, sam wysoki ruch nie ma większego znaczenia biznesowego. Co więcej, jego pozyskanie kosztuje, a obsługa większego ruchu może również zwiększać wymagania infrastrukturalne sklepu.

Z drugiej strony niewielki, ale bardzo dobrze dopasowany ruch może generować dużą sprzedaż.

Dlatego warto analizować nie tylko liczbę odwiedzających, ale przede wszystkim jakość ruchu i jego przełożenie na sprzedaż.

Segmentacja danych w analityce eCommerce

Jednym z najważniejszych elementów głębokiej analityki jest segmentacja. Im bardziej szczegółowo podzielimy dane, tym łatwiej zauważyć, które elementy biznesu rzeczywiście generują wartość.

Dane można analizować między innymi według:

• krajów,
• grup produktowych,
• źródeł ruchu,
• klientów,
• kanałów sprzedaży,
• konkretnych transakcji.

Może się na przykład okazać, że spośród tysiąca produktów tylko 20% odpowiada za większość sprzedaży. W takim przypadku właśnie te produkty mogą wymagać większej uwagi w działaniach marketingowych.

Podobnie warto oddzielnie analizować sprzedaż pochodzącą z Google Ads, social media, ruchu organicznego czy innych źródeł.

Im głębsza segmentacja, tym mniejsze ryzyko podejmowania decyzji na podstawie średnich, które ukrywają istotne różnice.

Customer Lifetime Value – ile naprawdę wart jest klient?

Pojedyncze zamówienie nie zawsze pokazuje prawdziwą wartość klienta.

Załóżmy, że koszt jego pozyskania wyniósł 70 zł, a pierwsze zamówienie miało wartość 100 zł. Na pierwszy rzut oka relacja pomiędzy kosztem pozyskania a sprzedażą może wyglądać przeciętnie.

Jeżeli jednak ten sam klient wróci w ciągu roku i wyda kolejne 300 zł, jego łączna wartość wyniesie już 400 zł.

Dlatego warto analizować Customer Lifetime Value, czyli wartość, jaką klient generuje w określonym czasie.

To szczególnie ważne w biznesach, w których klienci kupują regularnie. Kampania może wyglądać mało atrakcyjnie po pierwszej transakcji, ale okazać się bardzo rentowna, jeśli duża część pozyskanych klientów wraca po kolejne zakupy.

ROAS a rentowność sprzedaży – dlaczego to nie wystarczy?

ROAS pokazuje relację pomiędzy wydatkami reklamowymi a wygenerowanym przychodem. Problem polega na tym, że nie uwzględnia wielu kosztów związanych z realizacją konkretnej sprzedaży.

Produkty mogą mieć różne marże, a różny może być również koszt ich obsługi logistycznej.

Spakowanie niewielkiej przesyłki wymaga innego nakładu pracy niż przygotowanie dużego zamówienia paletowego. W drugim przypadku mogą pojawić się dodatkowe koszty:

• palety,
• materiałów zabezpieczających,
• czasu pracowników,
• wykorzystania maszyn,
• wózka widłowego,
• transportu.

Dlatego analiza rentowności powinna uwzględniać nie tylko koszt reklamy i wartość sprzedaży, ale również marżę produktową oraz rzeczywiste koszty obsługi zamówienia.

Najbardziej szczegółowy model pozwala zejść nawet do poziomu pojedynczej transakcji i sprawdzić, ile faktycznie na niej zarobiła firma.

Jak obliczyć minimalną wartość rentownego koszyka

To jeden z parametrów, o których sklepy często zapominają.

Jeżeli obsługa jednego zamówienia kosztuje firmę określoną kwotę, można wyliczyć minimalną wartość koszyka, przy której transakcja zaczyna być rentowna.

Przykładowo, jeśli koszty związane z obsługą zamówienia wynoszą 50 zł, a poziom marży powoduje, że sklep wychodzi na plus dopiero przy sprzedaży na poziomie 200 zł, realizowanie zamówień za 150 zł może oznaczać realną stratę.

Aby to policzyć, trzeba połączyć:

• koszt pozyskania klienta,
• marżę na produktach,
• koszty logistyczne,
• operacyjne,
• obsługi zamówienia,
• ewentualne zwroty.

Dopiero takie zestawienie pozwala określić rzeczywistą rentowność sprzedaży.

Analiza rentowności promocji w sklepie internetowym

Obniżenie ceny samo w sobie nie jest strategią. Promocja powinna realizować konkretny cel biznesowy.

Może służyć na przykład do:

• wyprzedaży nadmiernego stanu magazynowego,
• sprzedaży produktów o określonym terminie przydatności,
• zwiększenia wartości koszyka,
• stymulowania sprzedaży produktów komplementarnych.

Dlatego skuteczności promocji nie powinno się oceniać wyłącznie na podstawie liczby sprzedanych produktów objętych rabatem.

Jeżeli produkt promocyjny powoduje, że klient dokłada do koszyka kolejne towary, jego rolą może być przede wszystkim zwiększenie całkowitej wartości zamówienia.

Jak połączyć dane ze sklepu, reklam i ERP?

Na rynku dostępne są rozbudowane systemy Business Intelligence, jednak przy mniejszych i średnich sklepach ich koszt może być nieproporcjonalny do skali biznesu.

Alternatywą może być stworzenie własnego modelu analitycznego, który zbiera informacje z kilku źródeł.

Do jednej bazy mogą trafiać na przykład:

• transakcje ze sklepu,
• źródło pozyskania klienta,
• koszt kampanii,
• faktyczna sprzedaż,
• informacje z faktur,
• marża,
• zwroty,
• koszty logistyczne.

Kluczową rolę mogą odgrywać konektory pozwalające pobierać informacje z różnych systemów i łączyć je w jednym modelu.

Nie istnieje jednak jedno uniwersalne rozwiązanie pasujące do każdego eCommerce. Model analityczny powinien odpowiadać strukturze kosztów, asortymentowi i sposobowi monetyzacji konkretnego biznesu.

Jak wykorzystać dane sprzedażowe do planowania zatowarowania?

Analityka sprzedaży nie musi kończyć się na ocenie tego, co już wydarzyło się w sklepie.

W firmach, które regularnie zamawiają towar, warto analizować również sezonowość poszczególnych grup produktowych.

Inaczej będzie zachowywała się sprzedaż produktów ogrodowych, a inaczej dekoracji bożonarodzeniowych.

Historyczne dane sprzedażowe mogą więc wspierać decyzję, kiedy i w jakiej ilości zamówić kolejną partię produktów.

Podsumowanie

Głęboka analityka eCommerce nie polega na dodaniu kolejnych wykresów do dashboardu. Jej celem jest odpowiedź na znacznie ważniejsze pytanie:

na czym sklep rzeczywiście zarabia, a gdzie tylko generuje obrót?

Dopiero połączenie informacji o sprzedaży, kosztach pozyskania, marżach, logistyce, zwrotach, źródłach ruchu i wartości klientów pozwala zobaczyć realną kondycję biznesu.

Najważniejsze jest jednak to, że taki model trzeba przygotować indywidualnie. Inne dane będą kluczowe dla hurtowni B2B, inne dla sklepu detalicznego, a jeszcze inne dla biznesu prowadzącego sprzedaż na kilku rynkach.