E-ticaret analitiği, bir perakendecinin çevrimiçi satış operasyonlarında üretilen verilerin (trafik kaynakları, ürün bazlı dönüşüm oranları, sepet terk etme oranları, ortalama sipariş değeri) analizidir ve geliri neyin artırdığını ve neyin engellediğini anlamak için kullanılır. Genel web analitiğinden farklı olarak, özellikle ticaret sonuçlarına odaklanır: hangi ürünler satılıyor, hangi kar marjıyla ve hangi kanal üzerinden. Arama motorları, sosyal medya ve pazar yerleri genelinde ürün akışları yürüten işletmeler için e-ticaret analitiği, kanal düzeyindeki performans rakamlarını katalog düzeyindeki kararlara dönüştüren şeydir.

E-ticaret Analitiği Neden Önemlidir?

Google Shopping, Meta Catalog ve birkaç pazar yerinde binlerce ürün çeşidini tanıtan bir satıcı, herhangi bir kişinin satır satır inceleyebileceğinden çok daha fazla performans verisi üretir. E-ticaret analitiği, bu verileri bir işletmecinin harekete geçebileceği kalıplara dönüştürür: iyi dönüşüm sağlayan ancak rakiplerinden daha düşük fiyatlandırılan bir kategori, tıklama oranları düşen bir çok satan ürün, reklam harcaMakalelerarında sessizce para kaybeden bir ürün serisi. Bu, kataloğun her kanalda nasıl performans gösterdiğini izleyen ham veri akışı analitiğinden farklıdır ; e-ticaret analitiği bir üst katmanda yer alır ve veri akışı performansını oturumlar, hemen çıkma oranı ve tekrarlanan satın alma davranışı gibi site tarafı verileriyle birleştirerek müşteri yolculuğunun tam bir resmini oluşturur. Bu olmadan, bir perakendeci yalnızca izole belirtilere tepki verebilir - burada bir stok tükenmesi, orada bir fiyat şikayeti - sessizce büyümeyi sınırlayan sistemik sorunları tespit etmek yerine.

Nasıl Çalışır?

E-ticaret analiz platformları genellikle üç kaynaktan veri çeker: ürünün kendisi (fiyat, kategori, stok durumu), kanal raporlama API'leri (gösterimler, tıklaMakalelerar, harcama) ve mağazanın kendi analiz veya sipariş verileri (oturumlar, dönüşümler, gelir). Bunlar genellikle ürün kimliği olan ortak bir anahtar üzerinde birleştirilir, böylece tek bir gösterge paneli, bir ürünün etkileşim metriklerinin güçlü ancak gerçek satışlarının zayıf olduğunu gösterebilir; bu genellikle talep sorunundan ziyade fiyatlandırma veya stok sorununa işaret eder. Kategori, marka veya bölgeye göre segmentasyon, ekiplerin performansı tek tek listelemeler yerine tüm katalog genelinde karşılaştırmasına olanak tanır ve sonuçlar genellikle gerçek bir performans sorununu daha geniş bir kategori genelindeki yavaşlamadan ayırmak için pazar analiziyle birleştirilir.

Örnek E-posta

<item>
  <g:id>SKU-51290</g:id>
  <title>Ceramic Non-Stick Frying Pan - 28cm</title>
  <g:price>34.50 USD</g:price>
  <g:availability>in stock</g:availability>
  <g:custom_label_2>category-cookware</g:custom_label_2>
  <g:custom_label_3>margin-mid</g:custom_label_3>
</item>

Gibi alanlar custom_label_2 hem de custom_label_3 Bu sayede, kanal tarafındaki tıklaMakalelerar ve dönüşümler, perakendecinin kendi e-ticaret raporlamasında zaten kullandığı aynı kategori ve kar marjı gruplaMakalelerarıyla toplanabilir ve analizin her iki tarafı da uyumlu kalır.

Ilgili kavramlar

E-ticaret analitiği, genel içerik analitiğiyle birlikte kullanıldığında en iyi sonucu verir ; biri kataloğun kanal üzerindeki performansını, diğeri ise bu performansın gelire ve tekrarlayan işlere nasıl dönüştüğünü gösterir. Piyasa analizi ve etkileşim metriklerinin eklenmesi , tabloyu tamamlayarak işletmecilerin daha iyi bir içerik akışına ihtiyaç duyan bir ürün ile piyasa fiyatının çok üzerinde olan bir ürün arasındaki farkı anlaMakalelerarını sağlar.