Dati e metriche per orientare la crescita
Generato da Klaviyo AI
La guida spiega come analizzare i dati e-commerce per comprendere il comportamento della clientela e misurare le prestazioni dello store. Approfondisce le metriche di crescita, l’analisi predittiva, l’attribuzione omnicanale e i criteri per scegliere una piattaforma che unifichi dati, analisi e azioni di marketing.
- Metriche di crescita: Leggere insieme conversioni, valore medio dell’ordine, acquisti ripetuti e fidelizzazione aiuta a distinguere i risultati passati dai segnali sui ricavi futuri.
- Analisi predittiva: Le previsioni sul valore della clientela, sul rischio di abbandono e sul prossimo ordine aiutano a orientare risorse, offerte e tempistiche dei messaggi.
- Attribuzione omnicanale: Il modello lineare multi-touch distribuisce equamente il merito tra i punti di contatto significativi, evitando di conteggiare due volte i ricavi.
La maggior parte dei negozi e-commerce raccoglie molti dati. Ma molti di questi dati sono frammentati.
Chiedi come è andata la campagna della scorsa settimana e la tua piattaforma e-commerce, la tua piattaforma di automazione marketing e il tuo Manager degli annunci probabilmente genereranno numeri diversi.
Più spesso di quanto vorresti ammettere, potresti ritrovarti a riconciliare le metriche delle prestazioni in un foglio di calcolo. Di conseguenza, potresti non avere un quadro chiaro di cosa sta funzionando bene, di come ciascun canale contribuisce alle entrate e di dove allocare la spesa futura.
Questa guida spiega cosa sono le analisi e-commerce, come l’analisi predittiva può prevedere i comportamenti, come configurare l’attribuzione omnicanale e come scegliere una piattaforma di analisi che velocizzi la reportistica.
Cosa sono i dati analitici per l’e-commerce?
L’analisi e-commerce è la pratica di raccogliere, misurare e analizzare i dati generati da un negozio online per comprendere il comportamento della clientela e le prestazioni del brand. I marketer utilizzano l’analisi e-commerce per prendere decisioni su marketing, prodotto, prezzi e operazioni.
Le analisi e-commerce in genere comprendono alcune categorie di dati:
- Traffico e acquisizione: percentuale di visitatori che arrivano da canali diversi (ricerca organica, annunci a pagamento, e-mail, social, nuovi clienti presentati), costo di acquisizione dei clienti (CAC)
- Comportamento sul sito: pagine e categorie consultate, tempo sul sito, aggiunte al carrello, abbandono del carrello, punti di abbandono del funnel, articoli aggiunti alla lista dei desideri
- Vendite e ricavi: tasso di conversione, valore medio dell'ordine (AOV), ricavi per visitatore/destinatario, vendite per prodotto/categoria, performance dei codici sconto
- Fidelizzazione: valore del ciclo di vita del cliente (CLV), tasso di acquisto ripetuto, fidelizzazione per coorte, fidelizzazione complessiva
- Servizio clienti [EN]: punteggio di soddisfazione dei clienti (CSAT), net promoter score (NPS), tempo di prima risposta, tasso di risoluzione al primo contatto
- Prestazioni di marketing: ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS) e ritorno sull'investimento (ritorno sull'investimento) per canale, coinvolgimento degli utenti per e-mail e messaggi di testo, attribuzione tra canali
- Inventario e evasione: tasso di sell-through, esaurimenti scorte, tassi di reso, tempi di spedizione
Le metriche di e-commerce che indicano la crescita
Non tutte le metriche di e-commerce sono indicatori di crescita. Se crescita e acquisizione sono le tue prime priorità, ti conviene creare un pannello di controllo e generare report che mettano in evidenza queste metriche. Per esempio:
Metrica e-commerce | Cosa misura | Perché è importante |
|---|---|---|
LTV | Entrate totali generate da ciascun cliente | Imposta il limite massimo di quanto puoi permetterti di spendere per acquisire e fidelizzare ogni cliente |
Tasso di acquisto ripetuto | Percentuale di clienti che effettuano due o più acquisti | Indicatore principale della fidelizzazione e della stabilità futura dei ricavi |
AOV | Valore medio per ordine | Indica se le attività di up-sell e di bundling stanno funzionando |
Tasso di conversione | Percentuale di acquirenti che completano un acquisto | In ogni fase del ciclo di vita, rivela i punti di attrito nel tuo percorso del cliente |
CAC | Spesa totale per acquisire ogni cliente | Ha senso solo se confrontato con il valore del ciclo di vita (il CAC dovrebbe essere inferiore al valore del ciclo di vita) |
Tasso di fidelizzazione | Percentuale di clienti che acquistano di nuovo in un determinato periodo di tempo | Prevede se la tua attività crescerà o si contrarrà nel tempo |
Tieni presente che il tasso di conversione e il valore medio dell'ordine sono indicatori ritardatari, il che significa che riportano le vendite che si sono già verificate. Il tasso di acquisto ripetuto e la fidelizzazione sono indicatori anticipatori, il che significa che possono dirti se i ricavi generati in questo trimestre probabilmente resteranno stabili nel trimestre successivo.
È una best practice leggere queste metriche una accanto all’altra. Un valore medio dell'ordine in aumento accanto a un tasso di acquisto ripetuto in calo, ad esempio, significa che stai ottenendo di più da clienti che non tornano.
Analisi predittiva per l'e-commerce: prevedere il comportamento dei clienti
L’analisi predittiva utilizza i dati storici di acquisto e comportamento per prevedere il comportamento futuro della clientela. Includono metriche come il numero previsto di ordini, la data prevista del prossimo ordine, il valore del ciclo di vita (LTV) previsto e il rischio di churn (tasso di abbandono).
Quando riesci a prevedere questo tipo di comportamento della clientela, puoi anticiparlo inviando messaggi che hanno maggiori probabilità di essere efficaci quando è più probabile che si verifichi.
Ecco 3 modi in cui puoi usare l'analisi predittiva per l'e-commerce per aumentare le entrate:
- Usa il valore del ciclo di vita (LTV) previsto per stimare la spesa nel corso del tempo, così puoi allocare più risorse a chi probabilmente spenderà di più.
- Usa il rischio di churn (tasso di abbandono) per individuare i clienti a rischio che potrebbero avere bisogno di determinati tipi di offerte per acquistare di nuovo.
- Usa la data prevista del prossimo ordine per personalizzare la tempistica dei tuoi flussi di riassortimento e riordino.
Il brand di cura personale Every Man Jack ha adattato il flusso di riacquisto per inviare l’e-mail alla data prevista del prossimo ordine di ciascun cliente o poco prima. Come parte di una strategia di marketing più ampia basata sull’AI, i loro messaggi predittivi hanno contribuito ad aumentare del 25% su base annua i ricavi dai flussi [EN].
Attribuzione omnicanale: come smettere di contare due volte i ricavi
I dati analitici dell’e-commerce devono tenere conto che il percorso del cliente non avviene in linea retta. Prima di effettuare un acquisto, chi compra interagisce con più canali e ciascuno di questi canali può prendersi il merito in modi diversi, a seconda della strategia di marketing del brand.
È qui che entra in gioco l’ attribuzione multi-touch lineare omnicanale [EN]. Questo tipo di attribuzione assegna a ogni canale la sua giusta quota di merito, senza conteggiare due volte i ricavi. Quando usi questo tipo di modello di attribuzione, puoi evitare di destinare budget al canale sbagliato solo perché è stato l’ultimo con cui una persona ha interagito.
Invece, ottieni una visione più accurata e bilanciata di ciò che sta davvero influenzando gli acquisti. Inizi a capire non solo quali canali sono stati coinvolti, ma quanto merito spetta a ciascuno. Invece di dare tutto il merito all’ultimo clic, l’attribuzione lineare omnicanale multi-touch distribuisce equamente il credito tra tutti i punti di contatto significativi.
Dovresti riuscire a configurare l’attribuzione omnicanale nella tua piattaforma Klaviyo Marketing Analytics. Ecco come iniziare:
- Scegli una piattaforma con Klaviyo Marketing Analytics integrato, come un CRM B2C con una customer data platform (CDP) integrata. Questa è la tua infrastruttura dati che centralizza ogni interazione dei clienti con il tuo brand. Quando questi dati sono in un unico posto, i tuoi modelli di attribuzione sono più accurati perché attingono a dati completi.
- Assicurati di aver installato lo script di tracciamento sul sito. Questo può includere uno snippet personalizzato, nello specifico nella pagina di check-out, poiché è lì che i dati di conversione vengono infine ricondotti a una sessione.
- Usa tag UTM (Urchin Tracking Module) accurati. Poiché l’attribuzione si basa su origine/mezzo UTM (Urchin Tracking Module), le campagne con tag mancanti o incoerenti potrebbero essere etichettate come sconosciute.
- Aggiorna le impostazioni del modello di attribuzione. Scegli quale modello di attribuzione è più sensato per il tuo brand e imposta di conseguenza la finestra di attribuzione. Dovresti anche personalizzare quali tipi di messaggi contano come touchpoint significativi (ad esempio, potresti escludere i messaggi transazionali o i clic dei bot).
Come scegliere una piattaforma di analisi e-commerce
Le tue analisi e-commerce sono accurate e complete solo quanto l’infrastruttura dei dati cliente in cui si inseriscono.
A seconda delle dimensioni del tuo brand, potresti aver bisogno solo di un CRM B2C con funzionalità integrate di customer data platform (CDP) e Klaviyo Marketing Analytics. Se lavori con un brand più grande, potresti aver bisogno che il tuo magazzino dati si sincronizzi [EN] con piattaforme come Snowflake, BigQuery, Databricks.
Quando scegli una piattaforma, poni le seguenti domande:
- La piattaforma di analisi per e-commerce unifica i dati su ogni canale di marketing che usi?
- Acquisisce i dati analitici dell’e-commerce in tempo reale o funziona con aggiornamenti in batch?
- Include analisi predittiva utilizzabile direttamente dalla stessa piattaforma?
- La piattaforma può creare segmenti di pubblico direttamente all’interno della sua analisi?
- La piattaforma include un agente di marketing IA integrato che può fare suggerimenti in base ai dati sulle prestazioni?
- Puoi estrarre dati sulle prestazioni avendo conversazioni con l’IA tramite un server MCP [EN]?
Con Advanced Analytics, il brand di dash cam Nextbase riesce a comprendere il comportamento della clientela in base a dettagli come l’attualità, la frequenza e il valore monetario (analisi RFM) degli acquisti. L’analisi RFM significa che Nextbase può contattare al momento giusto [EN] per fidelizzare la clientela e prestare particolare attenzione agli iscritti con il potenziale valore più alto.
"Possiamo creare flussi di trigger in base al momento in cui un cliente passa a un diverso gruppo di analisi RFM", afferma Rory McMenigall, web Manager di Nextbase. “Ciò significa che possiamo aumentare le entrate 24 ore su 24.”
Per aiutarti a capire la differenza tra le piattaforme di analisi per e-commerce, ecco una guida rapida alle definizioni:
Tipo di piattaforma | Ideale per |
|---|---|
Dati analitici del negozio | Reportistica su ordini, prodotti e check-out all’interno della tua piattaforma di e-commerce |
Dati analitici web | Traffico del sito, prestazioni delle pagine e comportamento sul sito all’interno di una piattaforma come Google Analytics |
CDP | Unifica i dati cliente tra i canali in un unico profilo in tempo reale |
Marketing Analytics | Misura e attiva i dati su tutti i canali |
Magazzino dati | Archiviazione centralizzata dei dati grezzi per Analisti e team di business intelligence |
Attiva le tue analisi e-commerce con Klaviyo
Klaviyo è il CRM B2C autonomo che riunisce dati dei clienti in tempo reale, analisi, automazione marketing, assistenza clienti e l'AI agentica integrata, così puoi misurare e agire sui tuoi dati dallo stesso posto.
Con Klaviyo, puoi:
- Crea segmenti direttamente dall’analisi del funnel. Raggiungi i clienti nel punto esatto in cui abbandonano la conversione, con un clic.
- Agisci sui tuoi dati, più velocemente. Accedi a consigli e modelli di flusso predefiniti per agire sui tuoi dati reali di performance senza partire da zero.
- Crea report avanzati. Usa raggruppamenti illimitati, Proprietà del profilo personalizzate e reportistica combinata per flusso e campagna senza uno strumento di business intelligence.
- Personalizza l’attribuzione. Misura l’attribuzione combinando due o più metriche o filtrando eventi specifici nel tuo POS e nel negozio online.
Inizia a misurare e agire sui tuoi dati da un unico posto con Klaviyo. Richiedi una demo