Das komplette E-Commerce-Analytics-Toolkit:29 Berichte, 6 umsetzbare Schritte + 2 kostenlose Leitfäden

Es gibt da draußen ein Zitat, das ich regelmäßig benutze, um mich mit mir selbst abzugleichen. Ich kann nicht herausfinden, wer es zuerst gesagt hat, aber es klingt jedes Mal wahr, wenn ich es lese:

Worauf dieses Zitat hinausläuft, ist der innere Wert und der Aufwärtstrend, der natürlich mit inkrementellen Gewinnen einhergeht.

Und inkrementelle Gewinne sind der einzige Weg, in jeder Branche oder jedem Lebensbereich, dass jemand Größe erreicht.

Im E-Commerce bedeutet es Folgendes:

Wenn Sie das tun, wenn Sie jeden Tag mehr Umsatz, mehr Loyalität und mehr Marktanteile erzielen können –– werden Sie gewinnen. Es ist die neu erzählte Geschichte von der Schildkröte und dem Hasen. Schnelligkeit ist nicht die Tugend. Konsequente Bewegung in Richtung eines Endziels ist.

Im Gegensatz zum Hasen haben E-Commerce-Unternehmen jedoch keinen physischen Weg, um ihren Fortschritt zu messen – oder ihre Fehltritte zu notieren.

Aus diesem Grund sind E-Commerce-Analysen für Online-Marken so unglaublich wichtig. Aus diesem Grund erwarb BigCommerce 2015 Jirafe Analytics – den Branchenführer für E-Commerce-Analysen mit Kunden wie:

• Böses Mädchen
• Nikon
• Diamantkerzen

Das Ziel war es, BigCommerce-Kunden beispiellose Einblicke in ihre Merchandising-Strategien vor Ort zu geben, um ihre Google Analytics-Informationen zu ergänzen.

Wir freuen uns, heute Aktualisierungen der E-Commerce Analytics and Insights Suite von BigCommerce ankündigen zu können –– einschließlich erhöhter Datengenauigkeit, optimierter Benutzeroberflächen und leichter verständlicher Preise.

Warum wir unsere E-Commerce Analytics + Insights Suite aktualisiert haben

In den letzten 6 Monaten haben wir mit BigCommerce-Kunden in der Beta-Phase zusammengearbeitet, um die Genauigkeit, Preisgestaltung und Benutzerfreundlichkeit unserer E-Commerce-Analysedaten zu aktualisieren. Was wir gehört haben, war Folgendes:

Basierend auf diesem Feedback haben wir jetzt die UX-, Datengenauigkeits- und Ressourcenleitfäden für unsere 11 sofort einsatzbereiten Analyseberichte und 18 Insights-Berichte aktualisiert, die Kunden für ein wiederkehrendes Abonnementzahlungsmodell verwenden können. Das sind insgesamt 29 Berichte, die BigCommerce-Kunden zur Verfügung stehen.

Sehen wir uns genau an, was wir getan haben.

Datengenauigkeit

Wir haben Verbesserungen an der E-Commerce-Analytics-Suite vorgenommen, um unsere Datengenauigkeit zu verbessern und Ihnen zu helfen, besser zu verstehen, wo und wann Daten aktualisiert werden. Hier ist, was Sie jetzt sehen werden.

Zeitstempel

Alle Daten in unseren sofort einsatzbereiten E-Commerce-Analytics-Berichten (außer Echtzeit, Wiederherstellung abgebrochener Warenkörbe, In-Store-Suche und Umsatzsteuerbericht) enthalten jetzt einen Zeitstempel, damit Sie genau wissen, wann die Daten zuletzt abgerufen wurden.

Die Zeitzone kann durch Bearbeiten der Datumseinstellungen geändert werden.

Daten in unseren Insights-Berichten (zusätzliche 18 Berichte, die gegen eine Abonnementgebühr erhältlich sind) werden je nach Metrik wöchentlich oder monatlich aktualisiert.

Wichtig zu beachten

Sie werden Datenabweichungen zwischen Ihren BigCommerce E-Commerce Analytics, Google Analytics und anderen von Ihnen verwendeten Analysetools feststellen.

Das liegt daran, dass keine zwei Systeme Daten auf die gleiche Weise messen oder sammeln. Kissmetrics definiert es wie folgt:

Zu den Elementen, die die Genauigkeit beeinflussen, gehören:

• Daten auf Produktebene versus Standortebene versus Daten auf Kundenebene
• Zeitzonen
• Datenaktualisierungsperioden
• Welche Zugriffsquellen gutgeschrieben werden
• Wie ein Analysetool Benutzer identifiziert (erste Berührung vs. letzte Berührung, Erstanbieter- vs. Drittanbieter-Cookies usw.)

Aus diesem Grund haben wir dafür gesorgt, dass wir genau angeben, was wir messen, wie und wie oft.

Wie die Daten berechnet werden (+ Ressourcenleitfäden)

Wir haben uns an den Best Practices der Branche für Datendefinitionen orientiert –– und einige Berichte umbenannt, um die am häufigsten verwendeten Begriffe für diese Art von Datensätzen widerzuspiegeln.

Und wir haben 29 Diagramme erstellt, um Ihnen genau zu zeigen, wie wir die für Sie wichtigsten Messwerte berechnet haben.

Hier ist beispielsweise genau, wie wir alles im Store-Übersichtsbericht berechnen:

Weitere Informationen finden Sie auf der KB-Seite zum Store-Übersichtsbericht.

Alle 29 Berichte haben ein ähnliches Diagramm wie das obige. Sie können hier auf die Berechnungsdetailseiten für vorkonfigurierte Berichte und hier auf die Berechnungsdetailseiten für Insights-Berichte zugreifen.

Holen Sie sich Ihr kostenloses PDF mit allen Berichtsberechnungsdetails

Möchten Sie jederzeit zur Hand haben, wie Ihre Analysen berechnet werden? Klicken Sie hier, um eine PDF-Datei zu erhalten, die Sie ausdrucken und bei Bedarf nachschlagen können.

Dieses PDF enthält auch den vollständigen Datendefinitionsleitfaden.

E-Commerce-Analytics + Insights UX

Alle Berichte wurden einem UX-Scrubbing unterzogen, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, und wurden Benutzertests unterzogen, um die Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität für alle Ebenen von Geschäftsmitarbeitern sicherzustellen.

Kostenlose E-Commerce-Analytics-Berichte

Hier ist eine aktualisierte Ansicht der Übersichtsseite von BigCommerce’s E-Commerce Analytics.

Zusätzliche sofort einsatzbereite Berichte umfassen:

1. Echtzeit
2. Merchandising
3. Marketing
4. Bestellungen
5. Kunden
6. Kauftrichter
7. Verlassene Warenkörbe
8. Wiederherstellung abgebrochener Warenkörbe
9. In-Store-Suche
10. Umsatzsteuer

BigCommerce Insights-Berichte

Die Insights-Berichte von BigCommerce erhielten das umfassendste Facelifting, basierend auf dem Feedback von BigCommerce-Kunden.

Die Insights-Berichte sind in drei Kategorien unterteilt:

1. Produktinformationen
2. Kundeneinblicke
3. Marketingeinblicke

So sehen diese jetzt aus.

Produktinformationen

Kundeneinblicke

Marketingeinblicke

Wir verwenden BigCommerce Insights täglich ziemlich intensiv. Tatsächlich war es ein wichtiger Motivator für uns, uns für BigCommerce statt für Shopify zu entscheiden.

Wir müssen keine Daten aus Tabellenkalkulationen ziehen und sortieren, um zu sehen, was los ist. Stattdessen können wir uns darauf konzentrieren, die Insights-Daten in eine CSV-Datei zu übertragen und Kampagnen so anzupassen, dass sie auf bestimmte Kundensegmente abzielen.

David Berlach, CEO von Bohemian Traders

So verwenden Sie Ihre E-Commerce Analytics + Insights-Berichte

Sobald Sie wissen, dass Sie diese Berichte zur Hand haben, fragen Sie sich wahrscheinlich:

Ich bin so froh, dass Sie gefragt haben –– denn wir haben es auch getan.

Wir haben in den letzten 6 Monaten mit mehreren BigCommerce-Kunden zusammengearbeitet, um genau herauszufinden, wie Ladenbesitzer, Marketingmanager und Datenteams die E-Commerce-Analysen von BigCommerce nutzen, um strategische Entscheidungen zu treffen.

Hier sind die 6 besten Möglichkeiten und genau, wie es geht.

Holen Sie sich Ihren kostenlosen E-Commerce Analytics Action Items Guide

Möchten Sie die folgenden Informationen mitnehmen, sie Ihrem Team zeigen und mit der Arbeit beginnen, um den Umsatz auf Ihrer Website zu steigern? Laden Sie die kostenlose Anleitung hier herunter.

1. E-Commerce-Analytics für ein personalisiertes Kundenerlebnis

BigCommerce-Kunden haben standardmäßig Zugriff auf Merchandising und Kundenanalysen. BigCommerce Insights steht allen Kunden gegen eine monatlich erhöhte Gebühr (ab 49 $) zur Verfügung.

Diese Analysetools können Ihnen helfen, zusätzliche Kundensegmente und Kohorten für verschiedene Personalisierungsbemühungen zu bestimmen. Hier sind ein paar Denkanstöße.

Gast gegen registrierte Käufer

Die sofort einsatzbereite E-Commerce-Analyse von BigCommerce bietet Ihnen eine Kundenberichtsansicht, in der neue und wiederkehrende Kunden zusammengefasst sind, sowie woher diese Kunden kamen, in welche Kohorte sie fallen (basierend auf dem ersten Kaufdatum), die Höhe der letzten Ausgaben und die Gesamtlebensdauer ausgeben.

Anzahl früherer Käufe + Kaufhistorie

Mit der sofort einsatzbereiten E-Commerce-Analyse von BigCommerce können Sie in einzelne Kundenberichte eintauchen, um festzustellen, wie oft sie kaufen, was sie kaufen, alle Kaufmotive (Rabatte) und mehr.

Hier können Sie auch sehen, welche Marketingkanäle den Umsatz pro Kunde ankurbeln. Sie können dies auch nach Kohorte erhalten.

Top-Verweis-Traffic-Quelle nach Kohorte

BigCommerce Insights ermöglicht es Marken, tiefer in die Top-Konversionskanäle von Kunden nach Kohorte einzutauchen –– für 30-, 60-, 90-, 180- und 360-Tage-Berichtansichten.

Typische Kaufgewohnheiten

Mit BigCommerce Insights können Marken über den Erstkauf hinaus in Kundenkohorten eintauchen und Kunden basierend auf Aktivität und Kaufgewohnheiten in Kohorten einteilen.

Die besten Kunden werden anhand der Anzahl der Einkäufe über einen bestimmten Zeitraum bestimmt. Andere Kohorten umfassen Kunden mit dem besten Vollpreis und Kunden mit dem niedrigsten AOV, sodass Sie festlegen können, welchen Kohorten Rabatte angezeigt werden sollen und welchen Sie neue Produktaufrufe senden und Streams fördern möchten.

Seiten angesehen, aber kein Kauf getätigt

Mit BigCommerce Insights können Sie nachvollziehen, welche Kunden welche Seiten angesehen, aber nichts in den Warenkorb gelegt oder ausgecheckt haben. Auf diese Weise können Sie Ihre Reichweite personalisieren und nachvollziehen, welche Kohorten welche Produkte mögen und warum.

Sobald Sie mit den oben genannten Datenpunkten als Grundlage ausgestattet sind, nimmt die erweiterte E-Commerce-Personalisierung drei Formen an:

1. On-Site-Targeting durch modale Pop-ups, Kopf-/Fußzeilen-Banner, Schieberegler, Pop-unders und dynamische Inhaltsblöcke (UX)
2. E-Mail-gesteuerte 1:1-Produktempfehlungen, d. h. E-Mail-Automatisierung
3. Personalisierte Produktempfehlungen vor Ort mit transaktionsorientierter UX

Der vollständige Leitfaden zur E-Commerce-Personalisierung

Weitere Personalisierungstipps und Anleitungen, damit Sie online mehr verkaufen als je zuvor.

2. E-Commerce Analytics zum Erstellen eines RFM-Modells

Wenn Sie sowohl das Onsite- als auch das Offsite-Erlebnis für Kunden mit einer wirklich ganzheitlichen und integrierten Personalisierungsstrategie optimiert haben, wie finden Sie dann Ihre wertvollsten Kunden, die die höchste Konversionsrate erzielen?

Die RFM-Methodik ist ein Akronym für die folgenden drei Segmente:

• Aktualität wird in Tagen gemessen. Sie müssen einen für Ihr Unternehmen sinnvollen Schwellenwert festlegen, denn je weniger Tage nach dem letzten Kauf eines Kunden vergangen sind, desto besser.
• Die Häufigkeit wird als Anzahl der Bestellungen pro Jahr gemessen von jedem Kunden. Bei einigen Unternehmen bestellen ihre besten Kunden monatlich und bei anderen auf Nachschub ausgerichteten Unternehmen bestellen ihre besten Kunden wöchentlich.
• Monetäre Analyse ist der Gesamtbestellwert über einen bestimmten Zeitraum –– typischerweise über ein Jahr.

Vermarkter verwenden das RFM-Modell, um jeden Kunden anhand seines letzten Kaufdatums (das Segment „Aktualität“), der Anzahl der Bestellungen jedes Kunden (seiner Kaufhäufigkeit) und dann anhand seines kumulierten Bestellwerts über einen bestimmten Zeitraum herauszufiltern und zu bewerten Zeitraum (für die monetäre Analyse).

Jeder Kundendatensatz sollte die folgenden Felder enthalten, um eine RFM-Analyse für Ihr Geschäft durchzuführen:

• Gesamtbestellwert
• Durchschnittlicher Bestellwert
• Gesamtzahl der Bestellungen
• Letztes Bestelldatum
• Wert der letzten Bestellung
• Datum der ersten Bestellung
• Wert der ersten Bestellung
• Durchschnittliche Anzahl von Tagen zwischen Bestellungen

BigCommerce E-Commerce Analytics bietet diese Ansicht sofort einsatzbereit.

Dann würde die Ausgabe einer RFM-Analyse etwa so aussehen (dies ist von OroCRM):

Wie Sie oben sehen können, ist die Analyse in 3 Segmente für Aktualität, Häufigkeit und Geldwert aufgeteilt, wobei jedem Segment Punkte zuerkannt werden.

Bildquelle:OroCRM

• Im Aktualitätssegment vergab dieses Unternehmen die Punktzahl 5 an Kunden, die in den letzten zwei Monaten nichts bestellt haben.
• Im Frequenzsegment erhalten Kunden, die im vergangenen Jahr weniger als 5 Käufe getätigt haben, ebenfalls die Punktzahl 5.
• Und in ihrem Geldwertsegment erhalten Kunden, deren Gesamtausgaben im vergangenen Jahr weniger als 5.000 $ betrugen, die "schlechteste" Punktzahl von 5.

Ihre am besten bewerteten Kunden erhalten die Bestnote 1, wenn sie in den letzten 7 Tagen einen Kauf getätigt, im vergangenen Jahr 50 oder mehr Bestellungen erhalten und im vergangenen Jahr mehr als 20.000 $ ausgegeben haben.

Die obige Tabelle hingegen gibt den leistungsstärksten Kunden nach Aktualität (0–30 Tage), Häufigkeit (16+ Bestellungen in den letzten 12 Monaten) und Geldwert (Gesamtbestellungen über 500 $) niedrigere numerische Punktzahlen.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie RFM-Scores verwenden können, um Ihre Marketingentscheidungen und -regeln für personalisierte 1:1-E-Mail-Kampagnen zu verbessern:

RFM-Scores sollten verwendet werden, um Segmente für die Personalisierung zu erstellen

Ihre RFM-Analyse hilft Ihnen dabei, Segmente für bestehende Kunden zu erstellen, z. B. hochwertige Kunden, aktivste Kunden und neueste Kunden.

Auf diese Weise können Sie Ihre Umsatzziele mit gezielteren, einzigartigen Botschaften und personalisierten Angeboten zusammenführen. Die RFM-Analyse kann Ihnen auch dabei helfen, Segmente zu erstellen, die inaktive Kunden identifizieren.

RFM-Scores sollten nach Kanal berechnet werden

Für Multichannel-Händler sollten RFM-Scores nach Kanal berechnet werden, um die Qualität der Kunden pro Kanal besser zu verstehen.

BigCommerce E-Commerce Analytics bietet eine Pro-Kunden-Ansicht des letzten Berührungskanals vor der Konvertierung für alle Stammkunden. Diese Daten können exportiert werden, um Ihnen einen soliden Überblick über den Kaufwert von Wiederholungskunden nach Kanal zu geben.

Integrieren Sie das RFM-Scoring in Ihre Strategie zum Verlassen des Einkaufswagens

RFM-Scores könnten verwendet werden, um den Schwellenwert für den Anreizwert zu bestimmen, den Sie bereit sind, Kunden anzubieten, die kürzlich ihren Einkaufswagen verlassen haben.

Zum Beispiel könnten höherwertige Kunden mit Bestellsummen über einem festgelegten Schwellenwert höhere Rabatte erhalten, um ihren Kauf abzuschließen.

Hier sind Ihre 3 Arten von Kunden nach dem RFM-Modell:

1.Hohe Aktualität, hohe Häufigkeit und hoher Geldbetrag

Kunden mit der höchsten Punktzahl bei Aktualität, Häufigkeit und Geldwert gehören zu Ihrem treuesten Kundensegment und sollten mit exklusiven Angeboten und Sonderprivilegien belohnt werden.

Beispielsweise könnte der Versand an Ihre besten Kunden kostenlos sein. Hier ist die BigCommerce Insights-Ansicht dieser Kohorte.

2. Hohe Aktualität, geringe Häufigkeit und geringer Geldbetrag

Kunden in diesem Segment werden höchstwahrscheinlich Ihre neuesten Kunden sein. Stellen Sie sicher, dass Sie sich von Ihrer besten Seite zeigen, indem Sie ihnen Willkommensangebote, Produktleitfäden oder relevante Informationen senden, damit sie sich an Ihre Marke und Ihr Geschäft gewöhnen.

So stellt BigCommerce Insights diese Kohorte dar.

3. Niedrige Aktualität, niedrige Häufigkeit und geringes Geld

Diese gelten als Ihre inaktiven oder am wenigsten engagierten Kunden. Sie sollten entweder versuchen, sie wieder zu aktivieren, oder noch einmal prüfen, ob sie als Kunden auf Ihrer Liste bleiben sollen.

55 E-Commerce-Metriken + KPIs zur Umsatzsteigerung

Plus, ein praktisches Diagramm! Hol es dir hier.

3. E-Commerce-Analytics zum Erstellen von Produktseiten mit hoher Conversion-Rate

Sie wollen mehr Verkäufe –– und brauchen eine Strategie, wie Sie sie erzielen.

Anstatt Werbegelder in Marketingkanäle zu stecken und Kunden auf Zielseiten zu lenken, von denen Sie *glauben*, dass sie ihnen gefallen werden, ermöglicht Ihnen die E-Commerce-Analyse von BigCommerce, Kunden auf Seiten zu leiten, von denen Sie wissen, dass sie gut konvertieren –– und den Lebenszeitwert erhöhen.

Ein Kunde, mit dem wir gesprochen haben, nutzte E-Commerce-Analysen, um sich auf die wertvollsten Kohorten seines Traffics zu konzentrieren.

Dies sind nicht nur die potenziellen und aktuellen Kunden, in die Sie Ihr Budget investiert haben, sondern auch die Personen, von denen Sie wissen, dass Sie sie motivieren können, mit Ihrem Unternehmen produktiv zu handeln.

Aber wie identifizieren Sie den wertvollsten Traffic für Ihr Unternehmen?

Beginnen Sie damit, in Ihre Website-Analyse einzutauchen, und untersuchen Sie insbesondere Ihre wichtigsten Zugriffsquellen, nicht nur im Hinblick auf das Zugriffsvolumen, sondern auch im Hinblick auf den Umsatz.

Zu diesen Quellen gehören normalerweise:

• E-Mail
• Bezahlte Suche
• Organische Suche
• Direkt

Hier finden Sie diese Informationen in Ihren kostenlosen E-Commerce-Analyseberichten.

Sobald Sie diese Top-Traffic-Quellen ermittelt haben, gehen Sie noch tiefer in die Tiefe und sehen Sie sich die spezifischen Kampagnen an, die für die Steigerung dieses Traffics verantwortlich sind.

Fragen Sie sich:

• Ergeben sich diese Traffic-Sprünge aus bestimmten Marketing-E-Mails oder Werbeaktionen?
• Sind sie das Ergebnis von Anzeigen zum Verlassen des Einkaufswagens auf Facebook?
• Gibt es bestimmte Suchbegriffe, für die Sie Anzeigen geschaltet haben, die Sie einfach umhauen?

Wenn Sie all diese Details sichten, können Sie sich ein klares Bild davon machen, welche bestimmten Traffic-Kohorten für Ihr Unternehmen am wertvollsten sind.

Verdoppeln Sie dann diese Kanäle für Look-a-Like-Kohorten, um Nettoneukunden zu gewinnen.

Möchten Sie bereits bestehende Kunden ansprechen, Lebenszeitwert und Kundenbindung aufbauen? Das erledigen die Insights Reports für Sie. Hier ist ein Vorgeschmack.

Marketing Insights-Berichte

In diesem Abschnitt können Sie den Customer Lifetime Value nach Kanal am 1., 90. und 180. Tag einsehen. Dies hilft Ihnen zu verstehen, welche Kanäle (AdWords, E-Mail, Facebook usw.) die höchste lebenslange Loyalität und Wiederholungskäufe erzielen.

Wozu ist das hilfreich? Es hilft Ihnen zu verstehen, wo Sie Ihr Werbebudget einsetzen sollten, um Verbraucher für Käufe auf Ihre Produkt-Landingpages zurückzulenken, die letztendlich zu einem höheren Lifetime Customer Value (LTV) führen.

Oben sehen Sie die drei Berichte, die Sie erhalten, wie Sie bereits in diesem Artikel gesehen haben. Unten sehen Sie, wie es aussieht, wenn Sie in einen dieser Berichte eintauchen. Bei allen Berichten können Sie eine CSV-Datei herunterladen, wenn Sie lieber mit den Daten in einer Tabelle arbeiten möchten.

So sieht der 90-Tage-Bericht aus und wie Sie die Daten zur weiteren Untersuchung herunterladen können.

Product Insights-Berichte

Hier können Sie nachvollziehen, welche Produkte (und damit auch Produkt-Landingpages) am besten abschneiden und an welchen noch etwas gearbeitet werden muss.

Diese Daten werden basierend auf den Conversion-Rate-Daten einzelner Produkte abgerufen. Wenn es sich also um ein Rockstar-Produkt handelt, handelt es sich wahrscheinlich um eine Rockstar-Zielseite.

Darüber hinaus können Sie diese Daten mit den Marketing Insights-Daten verwenden, um zu verstehen, welche Produkte für den höchsten ROAS vermarktet werden sollten.

Schließlich können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um zu sehen, welche Produkte am häufigsten zusammen gekauft werden. Dies ist ein guter Indikator dafür, welche zusätzlichen Produkte auf Produkt- oder Zielseiten für Upselling-Möglichkeiten enthalten sein sollten.

Customer Insights-Berichte

Mit diesen Berichten können Sie in verschiedene Kundenkohorten eintauchen, darunter:

• Beste Kunden
• Gefährdete Kunden
• Kunden mit niedrigem AOV
• Customer Lifetime Value (30, 90 und 180 Tage)
• Customer Lifetime Value nach Produkt (Tag 1, 90 und 180)
• Beste Produkte für wiederholten Kauf (nach Monat)

Diese Daten sind hilfreich, um das Kundenverhalten auf Ihrer Website zu verstehen, welche Produkte die Loyalität fördern und Produktseiten zu erstellen, die am besten Kunden mit hohem AOV und Vollpreis anziehen.

Am nützlichsten ist es jedoch, diese Daten für das Retargeting auf Facebook, Instagram oder verschiedenen Kanälen zu verwenden, um mehr „Beste Kunden“ zu gewinnen, indem bereits bekannte Merkmale dieser Kohorte verwendet werden.

Sie haben oben gesehen, wie viele Customer Insights-Berichte Ihnen zur Verfügung stehen. So sieht ein Einblick in den Bericht "Beste Kunden" aus:

E-Mail-Marketing-Taktiken, die nicht funktionieren

Noah Kagan wird detailliert darüber informiert, welche seiner 100 Millionen E-Mails erfolgreich waren und welche nicht, und was uns das lehrt.

4. E-Commerce-Analytics, um Ihre Kunden (viel) besser kennenzulernen

Überlegen Sie immer, für wen Ihr Unternehmen gebaut wird. Sich an die Wünsche und Bedürfnisse der Verbraucher zu erinnern, wird Ihr Handeln als Unternehmen bestimmen und Sie bei Ihrem Publikum auf Erfolgskurs bringen.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, wer Ihr Publikum ist, sind Sie nicht allein.

Allzu oft vergessen viele Marken ihr Publikum und konzentrieren sich auf das Produkt oder den Katalog, wodurch möglicherweise wertvolle Informationen verpasst werden, die den Umsatz steigern können.

Dies kann behoben werden.

Nehmen Sie sich die Zeit, wirklich über Ihre früheren Käufer nachzudenken. Suchen Sie nach Trends in den Analysen und reflektieren Sie die Erfahrungen, die Sie mit Ihren Kunden gemacht haben.

Ihre Analysen können sehr hilfreich sein, um Ihnen zu helfen, Ihre Kunden und ihre Beziehung zu Ihrem Produkt und Ihrer Marke zu verstehen.

Ein Blick auf die Übersichtsdaten Ihres Shops, einschließlich Daten zu verlassenen Warenkörben, Kauftrichter und beliebtesten Produkten, ist ein guter Ausgangspunkt.

Es ist jedoch hilfreich, noch tiefer in Ihre Kundendaten einzutauchen, um ihr Verhalten und ihre Identität wirklich zu verstehen und ihre Erfahrung zu personalisieren.

E-Commerce Insights kann Ihnen dabei helfen. E-Commerce Insights von BigCommerce ordnet Kunden automatisch für Sie ein.

Sie können diese Listen dann exportieren, um sie speziell zu vermarkten oder noch weiter nachzuforschen, wer genau in diese Kategorien fällt, was sie gekauft haben usw. Diese Segmentierung ist wirklich der Schlüssel zur Erschließung des Potenzials Ihrer E-Commerce-Marke.

Zu den Kundenkohorten gehören:

• Beste Kunden
• Gefährdete Kunden
• Gesehen von hat nicht gekauft (sowohl der Kunde, der die Artikel angesehen hat, als auch die Artikel, die er nicht gekauft hat)
• Rate für Wiederholungskäufe nach 30, 60, 90 und 180 Tagen (d. h. 11 % Ihrer Neukunden aus dem Dezember haben in 60 Tagen erneut gekauft. 3,39 % Ihrer Neukunden aus dem Januar 2017 haben in 30 Tagen erneut gekauft usw.)
• Beste Vollpreiskunden
• Kunden mit niedrigem AOV
• Customer Lifetime Value nach 30, 90 und 180 Tagen
• Customer Lifetime Value nach Produktkauf am 1., 30., 90. und 180. Tag
• Beste Produkte für wiederholten Kauf

In diesem Fall wollte ich wissen, welche meiner Kunden am längsten dabei bleiben und welche Produkte ihnen dabei helfen.

Um das zu sehen, werfen wir einen kurzen Blick auf den Bericht „Bestes Produkt für wiederholte Käufe“.

Dies ist die Kohortenansicht für diejenigen, die im Dezember und dann noch einmal im März gekauft haben.

Dies ist die Kohortenansicht für diejenigen, die im Januar und dann noch einmal im März gekauft haben.

• Was können Ihnen diese Daten über Ihre Kunden und Ihre Marke sagen?
• Kaufen Kunden nach 90 Tagen wieder bei Ihnen?
• Oder sind Ihre Kunden meistens Käufer von Geschenken, d. h. sie kommen im Januar vorbei und kaufen erst am nächsten großen Feiertag (vielleicht Mutter- oder Vatertag) wieder ein?

Das sind Fragen, die nur Sie beantworten können, und oft benötigen Sie dazu mehr Daten. Aber diese Analysen weisen Sie in die richtige Richtung und bringen Sie dazu, die richtigen Fragen zu stellen, damit Sie Ihre Kunden besser bedienen, Ihren Umsatz steigern und Ihre E-Commerce-Marke entwickeln können.

Verwenden Sie diese, um nach Mustern zu suchen, die eindeutig auf den Kern Ihres Unternehmens hinweisen, d. h. warum Menschen Ihre Produkte kaufen.

Nehmen Sie dieses Kaufverhalten und seine demografischen Merkmale, um Ihren idealen Kunden zurückzuentwickeln.

So meistern Sie Facebook-Werbung wie ein Equity-Profi

Hinweis:Kohorten erforderlich.

5. E-Commerce Analytics, um mehr als 15 % der abgebrochenen Warenkörbe zurückzugewinnen

Seien wir ehrlich – die sofort einsatzbereiten E-Mails zu abgebrochenen Warenkörben von BigCommerce sind nicht die schönsten. Aber sie funktionieren gut.

Einer der größten Vorteile der kostenlosen, sofort einsatzbereiten E-Mail für verlassene Warenkörbe von BigCommerce ist, dass alle Daten in Ihrem Shop-Backend erfasst werden.

Jeder Shop, der BigCommerce verwendet, erhält unabhängig von seinem E-Mail-Anbieter Zugriff auf seine Berichtsdaten zu verlassenen Warenkörben.

So sehen diese aus:

Wenn Sie das E-Mail-Tool für abgebrochene Warenkörbe von BigCommerce verwenden, erhalten Sie jedoch auch Zugriff auf die E-Mail-Leistung im Laufe der Zeit.

Sie erhalten auch Zugriff darauf, welche Produkte die Leute wieder gekauft haben, wodurch Sie nachvollziehen können, welche Produkte aufgegeben und am häufigsten gekauft werden.

Warum ist das hilfreich? Dies kann bedeuten, dass der Preis des Produkts zu hoch ist (wenn Abbrecher zum Beispiel mit einem Rabatt zum Kauf zurückkehren) oder dass das Produkt selbst eine längere Entscheidungsfrist hat, bevor jemand konvertiert. Letzteres ist oft bei höherpreisigen Artikeln der Fall.

Die Mathematik hinter dem E-Mail-Erfolg bei verlassenen Warenkörben

Im Durchschnitt kommen 15 % der Abbrecher zurück und kaufen. Einige Marken sehen bis zu 30 %. Hier ist wie.

6. E-Commerce-Analytics, um Ihren Weg zu mehr Verkäufen zu vermarkten und zu schreiben

Es gibt auch Analysen zu In-Store-Suchen, die Ihnen zeigen, was Kunden in das integrierte BigCommerce-Suchtool eingeben.

Diese wenig genutzte Conversion-Optimierungstaktik hilft Ihnen, die Lücke zwischen dem, wonach Ihre Kunden suchen, und Ihrer Sprache und Ihren Inhalten auf der Website zu schließen.

Sehen Sie sich Schlüsselwörter an, nach denen Ihre potenziellen Kunden suchen und die *nicht* angezeigt werden. So können Sie beispielsweise bestimmen, was Sie dem Geschäft hinzufügen müssen.

Diese Berichte geben Ihnen Zugriff auf Informationen zur Besucherinteraktion, um herauszufinden, wo Ihre Website auf der Grundlage der Produkte, nach denen die Nutzer auf Ihrer Website suchen (und der Sprache, die sie verwenden), fehlt oder wo sie sich auszeichnet.

Umsetzbares BigCommerce Insights-Diagramm

Abschließend finden Sie hier eine Kurzübersicht für alle, die gerade erst mit der Nutzung von Insights begonnen haben und darüber nachdenken möchten, wie sie mit diesen Daten umgehen sollen.

Schlusswort

Letztendlich helfen Ihnen die E-Commerce Analytics- und Insights-Berichte, mehr und strategischer als je zuvor zu verkaufen. Das Ziel ist es, die Conversions zu steigern, weshalb die Conversion-Rate in Ihrem Analyse-Dashboard so prominent ist.

BigCommerce verfolgt die Conversion-Raten Ihres Shops Tag für Tag, Woche für Woche, Monat für Monat, Quartal für Quartal, Jahr für Jahr und auf jede anpassbare Weise, die Sie sehen möchten.

Schließlich ist es unser Ziel, Ihnen dabei zu helfen, mehr zu verkaufen und Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen.

Die Analysen innerhalb von BigCommerce sind wirklich hilfreich. Es ist so gut, Monat für Monat und Woche für Woche vergleichen zu können und die Conversions im Laufe der Zeit zu sehen.

Wir hatten ein Unternehmen, das sich an uns wandte und sagte:„Wir können Ihnen eine anständige Conversion-Rate für Ihre Branche verschaffen, etwa 2,3 %.“ Ich sagte ihnen:„Das ist großartig. Wir bekommen bereits 4,6 %.“ Schweigen. Sie wussten nicht, was sie sagen sollten.

Es war die E-Commerce-Analyse von BigCommerce, die es uns ermöglichte, ein Gegenargument vorzubringen. BigCommerce hatte alle Statistiken direkt vor uns. Wir konnten ihnen Minute für Minute in Echtzeit sagen, wie hoch unsere Konversionsrate an diesem Tag für letzte Woche, letzten Monat und letztes Jahr war.

Con Kazantzidis alias „Shave the Man“, Gründer von The Stray Whisker

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Alle BigCommerce-Kunden haben kostenlosen Zugriff auf 11 sofort einsatzbereite E-Commerce-Analyseberichte. Einzelheiten zu den Preisen für die zusätzlichen 18 Insights-Berichte finden Sie hier.