รายงานอีคอมเมิร์ซยอดนิยม

แต่ละพื้นที่ของธุรกิจมีรายงานพิเศษของตนเองที่สะท้อนถึงความเป็นจริงทางการตลาด ด้านล่างนี้ เราจะดูรายงานที่พบบ่อยที่สุดสำหรับอีคอมเมิร์ซและการขายปลีก

ก่อนที่คุณจะสร้างรายงาน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีสองสิ่ง:

1. ข้อมูลคุณภาพที่จะวิเคราะห์
2. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่คำนึงถึงลักษณะเฉพาะของธุรกิจของคุณ

รายงานโดยรวมช่วยให้คุณประเมินประสิทธิภาพของแผนกการตลาดทั้งหมดได้อย่างรวดเร็ว จัดทำรายงานและติดตามเป้าหมายของแผนกของคุณทุกวัน

ด้วยรายงานโดยรวม คุณสามารถดูตัวบ่งชี้หลักของคุณได้อย่างรวดเร็วและปรับการดำเนินการในช่องทางการตลาดตามประสิทธิภาพในปัจจุบัน รายงานโดยรวมมีความเหมาะสมที่จะแสดงต่อเพื่อนร่วมงานที่ไม่ใช่ฝ่ายการตลาดในที่ประชุม

สำหรับรายงานโดยรวม คุณต้องกำหนดค่าการรวบรวมข้อมูลจาก:

• Google Analytics
• บริการโฆษณา
• CRM และระบบติดตามการโทร

เมตริกและพารามิเตอร์ใดที่คุณควรให้ความสนใจสำหรับรายงานนี้ ค้นพบพวกเขาในบทความของเราเกี่ยวกับตัวบ่งชี้ที่ธุรกิจของคุณขาดไม่ได้

ในรายงานตัวอย่างด้านบน คุณสามารถดูการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของช่องทางการตลาดทั้งหมดได้อย่างชัดเจน วิธีนี้ช่วยให้คุณประเมินการเติบโตของการเข้าชมและโอกาสในการขายได้ทันทีด้วยการใช้แคมเปญ

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของรายงานและแดชบอร์ดดังกล่าวคือสามารถอัปเดตโดยอัตโนมัติตามความถี่ที่จำเป็น ซึ่งหมายความว่าการลดลงอย่างรวดเร็วหรือการเติบโตอย่างรวดเร็วจะไม่ทำให้คุณประหลาดใจในช่วงสิ้นเดือน

โฆษณาออนไลน์ส่งผลต่อยอดขายในหน้าร้านจริง คำถามเดียวคือ คุณรู้ตัวเลขที่แน่นอนหรือไม่? ตัวบ่งชี้ ROPO จะแตกต่างกันไปตามสินค้า ภูมิภาค และข้อมูลประชากรของลูกค้า

เพื่อหลีกเลี่ยงการปิดแคมเปญโฆษณาออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จซึ่งดึงดูดลูกค้าออฟไลน์จำนวนมากโดยไม่ได้ตั้งใจ ให้ใช้การวิเคราะห์ ROPO ตามข้อมูล OWOX BI ผลตอบแทนจากค่าโฆษณา (ROAS) โดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้น 30% ถึง 70% เมื่อคำนวณเอฟเฟกต์ ROPO

สาระสำคัญของการวิเคราะห์ ROPO คือการเชื่อมโยงพฤติกรรมของผู้ใช้บนเว็บไซต์กับการซื้อสินค้าในหน้าร้านจริง เพื่อจุดประสงค์นี้ คุณจะต้อง:

• ข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินการในสถานที่ของผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์
• ข้อมูลจากระบบ CRM ของคุณ (คำสั่งซื้อ การคืนสินค้า ธุรกรรม)

และแน่นอน คุณต้องมี ID ผู้ใช้ที่ช่วยให้คุณสามารถรวมข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมออนไลน์และออฟไลน์ของลูกค้าของคุณ คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่คุณต้องการสำหรับรายงาน ROPO ได้ในศูนย์ช่วยเหลือของเรา

ภาพหน้าจอด้านบนแสดงรายงาน ROPO แดชบอร์ดนี้ช่วยคุณตอบคำถามต่างๆ เช่น:

• แคมเปญออนไลน์ใดที่จูงใจผู้ใช้ให้ซื้อของแบบออฟไลน์มากที่สุด
• เปอร์เซ็นต์ของรายได้ทั้งหมดมาจากการขาย ROPO?
• ช่องทางใดสร้างรายได้จาก ROPO มากที่สุด?

หากสินค้าขายได้ไม่ดีทางออนไลน์ อย่ารีบนำออกจากร้านค้าของคุณ ขั้นแรก ตรวจสอบรายงาน ROPO ของคุณ บางทีรายการนี้อาจเป็นผู้ขายออฟไลน์ที่ยอดเยี่ยม วิธีการใช้ข้อมูลที่คุณได้รับจากการวิเคราะห์ ROPO ขึ้นอยู่กับคุณ แต่สิ่งที่คุณจะทำได้อย่างแน่นอนคือการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับการจัดสรรงบประมาณตามข้อมูลออนไลน์และออฟไลน์

กลุ่มลูกค้าตามรุ่นที่แตกต่างกันมีพฤติกรรมแตกต่างกัน ดังนั้นแนวทางของคุณสำหรับพวกเขาจะต้องแตกต่างออกไป แต่ก่อนอื่น คุณจำเป็นต้องเข้าใจว่าความแตกต่างระหว่างกลุ่มประชากรตามรุ่นคืออะไร และคุณจะได้รับประโยชน์จากความแตกต่างเหล่านั้นอย่างไร

การวิเคราะห์ตามการได้มาช่วยให้คุณเห็นว่าผู้ซื้อกลุ่มต่างๆ มีพฤติกรรมอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป และเข้าใจว่าต้องทำงานอย่างไรและกับใคร ต้องปรับปรุงอะไร และที่ไหน ด้วยการวิเคราะห์ตามการได้มา คุณสามารถ:

1. ประมาณการผลตอบแทนจากค่าโฆษณาได้ดีกว่าสำหรับธุรกิจที่มีวงจรการขายยาวนาน
2. ทำนายและเพิ่มมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (LTV)
3. ประเมินผลการทดสอบ A/B

สำหรับการวิเคราะห์ตามการได้มา คุณจำเป็นต้องรู้:

• เกณฑ์ที่จะกำหนดกลุ่มประชากรตามรุ่น
• ช่วงเวลาที่กำหนดกลุ่มประชากรตามรุ่นของคุณ: วัน สัปดาห์ เดือน
• ระยะเวลาการรายงาน
• ตัวบ่งชี้ใดจะเป็นกุญแจสำคัญในการวิเคราะห์ (LTV, ROI, อัตราการรักษา ฯลฯ)

เราได้เตรียมตารางเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของวิธีการวิเคราะห์ตามรุ่นทุกวิธี

ในตัวอย่างนี้ของรายงานการวิเคราะห์ตามการได้มาในบริการ OWOX BI Smart Data เราสามารถเห็นได้ว่ารายได้ของกลุ่มประชากรตามความสนใจของผู้ใช้เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

รายงานตามรุ่นรุ่นที่ง่ายที่สุดสามารถทำได้โดยใช้ Google Analytics หรือ Google ชีต คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ตามการได้มาในบล็อกของเรา

คุณรู้ได้อย่างไรว่าคุณได้รับผลกำไรจากลูกค้ามากแค่ไหนในช่วงเวลาหนึ่ง? มันจะจ่ายออกเพื่อดึงดูดลูกค้าใหม่? หากต้องการทราบ ให้คำนวณมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (LTV)

ตัวบ่งชี้ LTV ช่วยให้คุณคาดการณ์รายได้ที่เป็นไปได้ในอนาคต และแสดงจำนวนเงินที่คุณควรใช้จ่ายกับลูกค้ารายใดรายหนึ่งหรือกลุ่มลูกค้าตลอดอายุการใช้งานกับบริการของคุณ ในกรณีของอีคอมเมิร์ซ อายุของลูกค้าคือช่วงเวลาที่ลูกค้าซื้อสินค้าในร้านค้า นอกจากนี้ ตามข้อมูลจาก Forbes Contributor Patrick Hull ความน่าจะเป็นที่จะขายสินค้าให้กับลูกค้าที่มีอยู่คือ 60% ถึง 70% แต่มีความเป็นไปได้เพียง 5% ถึง 20% ที่ผู้ใช้ใหม่จะซื้อบางอย่าง

มีสามวิธีในการคำนวณมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า:

1. ประวัติศาสตร์
2. ทำนาย
3. แบบดั้งเดิม

คุณจะต้องมีข้อมูลเกี่ยวกับ: ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับวิธีการที่คุณเลือก

• จำนวนลูกค้าในช่วงเวลาที่เลือก
• รายได้รวมสำหรับช่วงเวลาที่เลือก
• จำนวนธุรกรรมเฉลี่ยต่อเดือน
• ผลตอบแทนรวมต่อเดือน
• ค่าสัมประสิทธิ์การไหลออกของลูกค้า
• ARPU (รายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้)
• ต้นทุนเฉลี่ยของการสั่งซื้อ
• ค่าสัมประสิทธิ์การทำกำไรโดยเฉลี่ย
• วงจรชีวิตลูกค้าโดยเฉลี่ยต่อเดือน
• ขนาดส่วนลดเฉลี่ย

คุณสามารถสร้างรายงาน LTV ได้จากแท็บค่าทั่วไปใน Google Analytics อย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่ารายงานของคุณจะถูกต้องก็ต่อเมื่อคุณมีข้อมูลจริงเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งไม่มีใน Google Analytics

รายงาน RFM (ความใหม่ ความถี่ มูลค่าเงิน) ช่วยให้คุณค้นหาว่าผู้ซื้อรายใดที่ทำให้ธุรกิจของคุณมีกำไรมากที่สุด ด้วยรายงานนี้ คุณสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า: ความถี่ที่ลูกค้าซื้อและจำนวนที่พวกเขาซื้อจากคุณ ข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีตั้งค่าการตลาดส่วนบุคคลสำหรับธุรกิจของคุณ

ลูกค้าเปลี่ยนพฤติกรรมเมื่อเวลาผ่านไป และสิ่งสำคัญคือต้องรู้วิธีใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ ด้วยการวิเคราะห์ RFM คุณสามารถสร้างฐานลูกค้าประจำและตั้งค่าการสื่อสารส่วนบุคคลสำหรับกลุ่มต่างๆ

สำหรับการวิเคราะห์ RFM คุณจะต้องใช้ข้อมูลเกี่ยวกับ:

• ข้อจำกัดการขาย (เมื่อมีการซื้อ)
• ความถี่ในการซื้อ (ความถี่ที่ลูกค้าซื้อของ)
• รายได้ (มูลค่ารวมของการซื้อ)
• ID ผู้ใช้

การระบุผู้ใช้เป็นงานที่ยาก วิธีที่ดีที่สุดที่จะทำคือการใช้ ID ผู้ใช้ OWOX ที่ไม่ระบุตัวตน OWOX User ID ต่างจากโค้ดติดตามใน Google Analytics ตรงที่ให้คุณวิเคราะห์จุดตัดของผู้ชมข้ามโดเมนและรับข้อมูลได้แม้ว่าคุกกี้ Google Analytics จะถูกลบหรือแทนที่

ด้วยข้อมูล User ID คุณสามารถแบ่งผู้ซื้อออกเป็นกลุ่มๆ เพื่อทำความเข้าใจว่าใครกำลังซื้อสินค้าของคุณและความถี่ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถซื้อสินค้า:

1. บ่อยและมาก
2. บ่อยหน่อย
3. หายากและมาก
4. น้อยครั้งและน้อย

คุณสามารถใช้ Google ชีตหรือ OWOX BI เพื่อคำนวณ RFM สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่านบทความเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ RFM

สิ่งสำคัญคือต้องไม่ลืมว่าระดับสต็อก วันหยุด และฤดูกาลมีผลกระทบอย่างมากต่อข้อมูล อย่างไรก็ตาม ด้วยต้นทุนที่ต่ำ รายงาน RFM จะช่วยให้คุณเข้าถึงลูกค้าในแบบที่เป็นส่วนตัว ซึ่งนำไปสู่ผลกำไรที่เพิ่มขึ้น

กิจกรรมของลูกค้าทั้งหมดบนไซต์ของคุณควรส่งผลให้เกิดการซื้อ คุณอาจมีแคมเปญโฆษณาที่ประสบความสำเร็จซึ่งนำไปสู่การเข้าชมที่ตรงเป้าหมายเป็นจำนวนมาก แต่ถ้าผู้เข้าชมไม่สามารถย้ายสินค้าไปที่รถเข็นได้

ด้วยรายงานการแปลงขนาดเล็กของไซต์ คุณสามารถเข้าใจจุดอ่อนในช่องทางการขายของเว็บไซต์ของคุณ หากผู้ซื้อไม่ไปยังขั้นตอนถัดไปของช่องทาง คุณจะรู้ว่าจะสนับสนุนพวกเขาอย่างไร ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ทำการแปลงแบบไมโครแต่ไม่ได้ซื้ออะไรเลย คุณสามารถส่งโฆษณาหรืออีเมลที่ปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

คุณต้องระบุให้แน่ชัดว่าลูกค้าสามารถแปลง micro-conversion ใดบ้างบนไซต์ของคุณและติดตาม สำหรับอีคอมเมิร์ซ สิ่งเหล่านี้สามารถ:

• ค้นหารายการในหมวดหมู่
• กำลังเพิ่มสินค้าลงตะกร้า
• สมัครสมาชิกจดหมาย
• รีวิวสินค้า
• เลื่อนดูหน้า

รายงานตัวอย่างที่แสดงด้านบนช่วยให้คุณสามารถตรวจจับและแก้ไขกิจกรรมการแปลงบนไซต์ของคุณได้อย่างรวดเร็ว รายงานนี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับทั้งนักการตลาดและทีมพัฒนา

เป็นการยากที่จะจินตนาการถึงอีคอมเมิร์ซที่ไม่มีสต็อกและการขายออก ร้านค้าออนไลน์ใช้แบนเนอร์ภายในเพื่อโฆษณาโปรโมชั่น และแน่นอน โฆษณาเหล่านี้ควรได้รับการตรวจสอบในลักษณะเดียวกับการโฆษณาภายนอก

ในการดึงดูดลูกค้าให้มากขึ้น คุณต้องประเมินประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณาภายในของคุณ และปรับปรุงพวกเขาสำหรับการส่งเสริมการขายในอนาคตของคุณ

Google Analytics รายงานข้อมูลเกี่ยวกับแคมเปญภายในเมื่อเปิดใช้งานอีคอมเมิร์ซที่เพิ่มประสิทธิภาพ

คุณสามารถดูข้อมูลต่อไปนี้ในรายงานนี้:

• ชื่อของแคมเปญภายใน
• จำนวนการดู
• CTR ของแคมเปญภายใน
• ธุรกรรม
• รายได้

เช่นเดียวกับรายงานไมโครคอนเวอร์ชั่น รายงานแบนเนอร์ภายในช่วยให้คุณเพิ่มคอนเวอร์ชั่นโดยรวมบนเว็บไซต์

การโฆษณาจากพันธมิตรต้นทุนต่อการดำเนินการ (CPA) สามารถนำการเข้าชมไซต์ได้ถึง 20% รูปแบบการโฆษณา CPA นั้นมีประสิทธิภาพ แต่ในพื้นที่นี้ มีการฉ้อโกงในระดับสูง รายงานกิจกรรม CPA ของพันธมิตรสามารถประหยัดงบประมาณของคุณได้

ด้วยการวิเคราะห์พันธมิตร CPA ของคุณ คุณสามารถบรรลุความโปร่งใสอย่างแท้จริง ด้วยข้อมูลนี้ คุณสามารถดูประสิทธิภาพของการเข้าชมที่คุณได้รับ และประเมินผลกระทบของการเข้าชมจากพันธมิตรที่มีต่อแหล่งที่มาอื่นๆ

รายงานดังกล่าวต้องการข้อมูลที่ไม่ได้สุ่มตัวอย่างเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้บนไซต์ของคุณ เราขอแนะนำให้ใช้ OWOX BI Pipeline เพื่อรวบรวมข้อมูลนี้ จากนั้น ด้วยความช่วยเหลือของบริการ OWOX BI Smart Data คุณสามารถรับรายงานที่สมบูรณ์ได้

รายงานนี้แสดงจำนวนธุรกรรมที่มีการเปลี่ยนแปลงแหล่งที่มาสำหรับแต่ละแคมเปญ ธุรกรรมดังกล่าวจำนวนมากหมายถึงความน่าจะเป็นสูงในการทดแทนแหล่งที่มา ควรให้ความสนใจเป็นพิเศษกับงานของพันธมิตรที่มีการเปลี่ยนแปลงแหล่งที่มาจำนวนมากเพื่อหลีกเลี่ยงการหลอกลวงที่อาจเกิดขึ้น

สำหรับรายการรายงานทั้งหมดที่ระบุพันธมิตร CPA ที่ไร้ยางอาย โปรดไปที่ศูนย์ช่วยเหลือของเรา ด้วยรายงานเหล่านี้ คุณจะสามารถทราบได้ว่าแหล่งที่มาและช่องทางใดที่ไม่ก่อให้เกิดมูลค่า และพันธมิตรรายใดใช้คำขอของแบรนด์ในการโฆษณา และที่สำคัญที่สุด คุณจะพบว่าใครที่คุณควรจ่าย

ในการตัดสินใจจัดการงบประมาณการโฆษณา นักการตลาดจำเป็นต้องมีรายงานเกี่ยวกับประสิทธิภาพของการโฆษณาตามยอดขายจริง

มักเป็นกรณีที่ผู้ใช้สั่งซื้อแต่ไม่เคยซื้อ ในการรับข้อมูลการขายจริง คุณต้องวิเคราะห์การซื้อ

สำหรับรายงานที่ถูกต้อง คุณจะต้องใช้ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้บนไซต์ของคุณ (สมบูรณ์และไม่ได้สุ่มตัวอย่าง) รวมกับข้อมูลจากระบบ CRM ของบริษัทของคุณ

รายงานนี้ช่วยให้คุณเพิ่ม ROI ของแคมเปญโฆษณาของคุณโดยไม่เพิ่มค่าใช้จ่าย

รายงานนี้จำเป็นสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของการเข้าชมหน้า Landing Page

ด้วยรายงานนี้ คุณจะเข้าใจได้ว่าหน้าใด (และเนื้อหาใด) เปลี่ยนผู้เข้าชมให้กลายเป็นผู้ซื้อได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด

1. ข้อมูลค่าใช้จ่ายจากบริการโฆษณาต่างๆ
2. ข้อมูลดิบที่ไม่ได้สุ่มตัวอย่างเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้บนไซต์ของคุณ
3. ข้อมูลเกี่ยวกับการซื้อจากระบบ CRM ของคุณ

เช่นเดียวกับรายงานไมโครคอนเวอร์ชั่นและแบนเนอร์ภายใน ข้อมูลจากรายงานหน้า Landing Page ช่วยให้คุณเพิ่มคอนเวอร์ชั่นโดยรวมบนไซต์และเพิ่มรายได้

ก่อนที่คุณจะสร้างรายงานใดๆ คุณต้องแน่ใจว่าคุณมีข้อมูลทั้งหมดที่ต้องการ คุณสามารถเชื่อถือข้อมูลนี้ได้ และคุณตระหนักถึงความแตกต่างทั้งหมดของรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่คุณเลือก ในการทำเช่นนี้ คุณต้องตอบคำถามง่ายๆ สองสามข้อ:

• ฉันกำลังใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบใดอยู่
• ฉันเข้าใจความเสี่ยงของการใช้ Google Analytics (การระบุแหล่งที่มาของคลิกสุดท้าย) หรือไม่
• ฉันเข้าใจข้อเสียทั้งหมดของการใช้แบบจำลองที่ฉันเลือกหรือไม่

ภาพรวมโดยละเอียดของรูปแบบการระบุแหล่งที่มาทั้งหมดในตลาดจะช่วยคุณเลือกรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคุณ และหากคุณต้องการเข้าใจว่าการระบุแหล่งที่มามีความหมายอย่างไรในด้านการตลาด โปรดอ่านบทความถัดไปของเรา

ต้องการรายงานที่คุณเห็นในบทความนี้หรือไม่? ลองใช้ OWOX BI คุณจะเห็นวิธีใช้งานเพื่อแก้ปัญหาการวิเคราะห์การตลาดของคุณ