10 exempel på digital marknadsföringsanalys för e-handel

Ta dessa data på allvar, eftersom de hjälper dig att förbättra dina besökares upplevelse online genom att använda datadrivna mätvärden för att generera leads och omvandla dem till kunder.

Digitala analysverktyg används av företag för att samla in, bedöma, mäta och analysera kvalitativa observationer och kvantitativa siffror.

När du har dessa data kan du skapa och fastställa en plan för att förbättra verksamheten genom att erbjuda webbplatsens besökare en betydligt bättre upplevelse online. Här är de typer av analysdata som kan användas:

Exempel på digital marknadsföringsanalys för e-handel

• Trafik till webbplatsen: Låter dig se vilka kampanjer som fungerar och vilka som inte gör det.

• Trafik efter källa: Var kommer dina besökare ifrån? Organiskt? Direkt? Hänvisning? Sociala medier?

• Nya jämfört med återkommande besökare: Visar din relevans och innehållets resultat.

• Sessioner: Antalet besök på din webbplats.

• Genomsnittlig sessionslängd: Genom att veta hur länge en besökare stannar på din webbplats blir det lättare att förstå navigeringen och användarvänligheten.

• Sidvisningar: Hur många gånger besöker en användare samma sida?

• Sidor med flest besök: Hjälper till att visa besökarnas beteendeflöde.

• Avvisningsfrekvens: Visar när och var någon lämnade din webbplats, så att du kan identifiera var intresset kan ha minskat.

• Studsfrekvens: Andelen personer som lämnar efter endast en sida. Detta kan visa var problem på sidan finns, till exempel långsam laddning eller brutna länkar.

• Konverteringsgrad: Hur många besökare som blir kunder.

I vilka situationer används digital marknadsföringsanalys?

Digital marknadsföringsanalys bör användas i alla onlineföretag. Oavsett om du är marknadschef eller högsta chef kan analys användas för att staka ut en väg och ta fram en marknadsföringsplan för hela företaget. Det finns många situationer där digital analys kan tillämpas.

En marknadschef använder data för att förstå försäljningen och var problemen finns som hindrar potentiella kunder från att slutföra sina köp. Genom att veta var de överger sina kundvagnar eller visar ointresse för marknadsföringskampanjer online kan du förändra hur saker och ting genomförs.

Analys blev en viktig del av marknadschefens arbete när företagsvärlden övergick till e-handel och stora datamängder började bli en realitet. Du kan inte göra ett bra jobb inom marknadsföring om du inte vet hur webbplatsen fungerar och hur dina kunder beter sig.

• Om du har en ledande befattning kan digital analys användas för rapportering, budgetering och motivering av personalförändringar.
• Om du ser att analysverktyg visar att digitala marknadsföringskampanjer inte fungerar, eller om priserna uppfattas som för höga och människor lämnar utan att genomföra ett köp, vet du var problemen finns.
• Om avvisningsfrekvensen är överväldigande hög kan det vara dags att granska din webbutvecklare och ditt innehållsteam.

Gurun inom digital marknadsföring och e-handel Colleen Romero uttalar sig om de olika mätvärdena inom digital analys och säger:

"Det viktigaste mätvärdet är konverteringsfrekvensen. Den bör öka eller ligga kvar på en jämn nivå, beroende på var du befinner dig i dina e-handelsinitiativ. Även säsongsvariationer bör beaktas. Om konverteringsfrekvensen börjar sjunka skulle jag rekommendera att du till att börja med granskar avvisningsfrekvensen och de vanligaste utgångssidorna. Du bör också samla in feedback från kunder för att få ytterligare underlag till din analys och felsökning."

Genom att förstå var problemen finns kan du budgetera för att förbättra dessa områden, öka försäljningen eller anställa personal för att tillgodose företagets behov.

Termer inom digital marknadsföringsanalys

Algoritm: En statistisk process eller matematisk formel som låter dig analysera data.

Avvikelsedetektering: Att hitta avvikande objekt eller händelser som inte passar in med övriga data. Det finns inget mönster.

Batchbearbetning: Ett sätt att bearbeta stora mängder data från transaktioner som har samlats in under en tidsperiod.

Klusteranalys: Att identifiera objekt med likheter och placera dem i kluster för att fastställa deras skillnader och likheter i data.

Data: Det kan vara försäljningssiffror, marknadsundersökningar, avläsningar från spårningsutrustning, webbplatsanvändares beteende, marknadsprognoser, demografi och kundlistor.

Dataanalys: Att utvärdera stora datamängder för att hitta mönster, korrelationer, trender och så vidare. Den kan vara beteendebaserad, deskriptiv, diagnostisk, prediktiv eller preskriptiv.

Data som tjänst (DaaS):  DaaS-leverantörer använder molnlösningar för att ge kunder tillgång till data på begäran.

Dataintegration: Att kombinera data från olika källor så att den presenteras som en enda källa.

Databas: En digital samling data och hur den är organiserad. Data matas in i ett databashanteringssystem.

Explorativ analys: Analys med fokus på att identifiera grundläggande mönster i data, inklusive avvikande och oväntade objekt.

Data i realtid: Data som läses, bearbetas, analyseras och visas på millisekunder.

Programvara som tjänst (SaaS): Gör det möjligt för företag att lagra en applikation och göra den tillgänglig via molnet.

Avslutande tankar

Om du vill att ditt företag ska gå i täten under e-handelseran måste du använda digital analys för att bygga upp och utveckla din digitala närvaro.

Det är nödvändigt att förstå hur dina kunder beter sig och hur din webbplats fungerar. Med hjälp av digital marknadsföringsanalys får du de insikter du behöver för att anpassa dina plattformar, produkter och din verksamhet efter behov. Du kan se vad som fungerar och vad som inte gör det.

Ta din e-handelsverksamhet till nästa nivå genom att lära dig att samla in och analysera data.

Var detta användbart? För fler insikter om digital analys, samt råd från branschledare och annat som händer i e-handelns värld, prenumerera på The Retail Exec Newsletter.

Mer från ECM:

• E-handelsanalys: Så använder du data för att förstå kundbeteende och öka försäljningen
• 10 exempel på digital marknadsföringsanalys för e-handel
• 10 exempel på marknadsföringspaneler och vad de följer upp
• Så samlar du in kunddata
• ECM-podden: Varför du bör lita på data, och inte på magkänslan, för att lyckas med e-handel