Att sätta upp analytics för e-handel är inte svårt, men det måste vara på plats innan den första besökaren kommer. Datan som din butik samlar in under de första dagarna hör till det mest värdefulla du någonsin får, eftersom den visar vad verkliga besökare gör innan du hunnit göra några antaganden om vad de borde göra. Att sätta upp analytics tidigt är sättet att göra den råa informationen till något du kan agera på.
Varför det spelar roll att sätta upp analytics före lansering
Det finns en version av lanseringschecklistan som helt fokuserar på de synliga delarna av butiken. Produktbilder, betalningshantering, fraktinställningar, kassasidan. Allt det är nödvändigt, och det är begripligt att analytics hamnar längre ned. Problemet är att senare aldrig fångar det som redan har hänt.
De första veckorna i en butiks liv ger beteenden som är svåra att återskapa senare. Tidiga besökare kommer från särskilda källor som kanske inte består. De navigerar i butiken utan de signaler som recensioner, socialt bevis och annonsering så småningom ger. De möter dina produktsidor kalla och reagerar ärligt på dem. Vad de gör, var de stannar och vad de tittar på innan de bestämmer sig för att inte köpa är information som formar hur butiken bör utvecklas.
Utan analytics fattar du beslut om butiken på gissningar. Med analytics fattar du beslut utifrån vad dina faktiska besökare gör. Skillnaden mellan de två sätten växer över tid. En butik som optimerat mot verkliga data i sex månader slår en som gissat under samma period.
Om du planerar din lanseringstidslinje bör du läsa artikeln om hur du gör en mjuklansering av din webbutik innan du publicerar. Att sätta upp analytics är en av kontrollerna som ska göras före lansering, inte efter.
Vilka analysverktyg behöver din butik?
En webbutik behöver oftast två skilda typer av analys. Den första gäller besökarnas beteende, den andra gäller transaktioner. Det är olika mätningar, och de kommer ofta från olika verktyg som arbetar sida vid sida.
Besöksanalys
Verktyg för besöksanalys följer hur människor interagerar med din butik på sessionsnivå. De säger hur många som besökte, vilka sidor de tittade på, hur länge de stannade, var de kom ifrån och vad de gjorde innan de lämnade. Den här sortens verktyg är vad de flesta menar när de säger ”analytics”. Den ger dig trafikbilden och beteendebilden av vem som kommer till butiken och vad de gör där.
Transaktionsanalys
Transaktionsanalys följer den kommersiella sidan. Orderantal, intäkter, genomsnittlig ordersumma, returandel, andel återkommande köp. De här talen finns i butikens orderhanteringssystem eller i en särskild rapportpanel. De visar hur butiken presterar ekonomiskt och om intäktsbilden förbättras över tid.
Verktyg för beteende på webbplatsen
Vissa butiker använder också verktyg för beteende på webbplatsen som spelar in sessioner eller skapar värmekartor och visar exakt var besökare klickade, hur långt de scrollade och var de stannade. De är valfria i början men blir användbara när du har tillräckligt med trafik för att se tydliga mönster. De är särskilt hjälpsamma för att diagnostisera enskilda sidor där besökare hoppar av utan att konvertera.
Du behöver inte alla verktyg på en gång. Börja med besöksanalys och transaktionsrapportering. Lägg till fler verktyg när du har tillräckligt med trafik för att deras data ska bli meningsfull.
Vad är skillnaden mellan besöksdata och transaktionsdata?
Besöksdata visar vad människor gör innan de köper. Transaktionsdata visar vad som hände efter att de bestämt sig. Båda spelar roll, men de besvarar olika frågor.
Besöksdata visar trafikvolym, trafikkällor, vilka sidor människor tittar på, hur länge de stannar och var de lämnar webbplatsen. Den är framåtblickande i den meningen att den visar vad som fungerar högst upp i tratten och var människor faller bort innan de når kassan. Om tusen personer besöker din butik och tre av dem köper hjälper besöksdata dig förstå vad de andra 997 gjorde och vart de tog vägen.
Transaktionsdata visar ordrar, intäkter, produkternas resultat och kundmönster. Det är den ekonomiska redovisningen av vad butiken sålde och till vem. Den visar vilka produkter som rör sig, vilka som blir stående, vad det genomsnittliga köpvärdet är och om kunder kommer tillbaka.
Den mest användbara bilden får du när du tittar på båda tillsammans. Besöksdata visar var luckorna finns. Transaktionsdata visar storleken på luckan i intäkter. En sida som får många besökare men få konverteringar är ett problem värt att lösa. Transaktionsdata visar exakt hur mycket det problemet kostar dig.
Vilka mått bör du följa från dag ett?
De mått som spelar roll första dagen är inte samma som kommer att spela roll månad sex. Vid lansering är målet att förstå butikens grundläggande hälsa, inte att optimera särskilda kampanjer eller kanaler.
Totalt antal sessioner och unika besökare
Sessioner visar hur många gånger butiken besöktes. Unika besökare visar hur många olika personer som besökte. Båda talen spelar roll eftersom de ger dig den grundläggande trafiknivån som allt annat mäts mot. Om trafiken är låg är konverteringsoptimering en sekundär fråga. Att få besökare till butiken kommer först.
Konverteringsgrad
Konverteringsgrad är andelen besökare som slutför ett köp. En butik som konverterar 1 till 3 procent av sina besökare ligger inom ett typiskt spann för e-handel, även om det varierar mycket med produktkategori och prisnivå. Att känna din konverteringsgrad från start ger dig en utgångspunkt att mäta förbättring mot.
Genomsnittligt ordervärde
Genomsnittligt ordervärde är den genomsnittliga intäkten per slutförd order. Det visar hur mycket en typisk kund spenderar vid ett enda besök. Att följa det från början hjälper dig förstå om intäkten per transaktion lever upp till dina förväntningar och om paketering av produkter eller ytterligare erbjudanden är värda att införa.
Populäraste sidor efter trafik
Att veta vilka sidor dina besökare tittar på mest visar vad som drar till sig deras uppmärksamhet. Om din startsida är den populäraste sidan men dina produktsidor får betydligt färre besök tyder det på ett navigeringsproblem. Om en produktsida får dramatiskt mer trafik än andra är det en signal värd att undersöka.
Utgångssidor
Utgångssidor visar var besökare lämnar butiken. Hög utgångsandel på varukorgssidan eller kassasidan tyder på ett problem i köpflödet. Hög utgångsandel på en produktsida tyder på att sidan inte gör besökare till köpare. Utgångsdata är ett av de snabbaste sätten att se var butiken tappar potentiella kunder.
Hur följer du var din trafik kommer ifrån?
Trafikkällor visar vilka kanaler som skickar besökare till din butik. Det är avgörande information eftersom den visar var du ska lägga mer kraft och var den kraft du lägger inte ger avkastning. De flesta verktyg för besöksanalys delar upp trafiken i följande kategorier.
Direkt trafik
Direkt trafik är besökare som skrev din webbadress direkt eller kom via ett bokmärke. I en butiks första dagar är den här kategorin ofta störst eftersom de enda som besöker är de du personligen delat länken med.
Organisk sökning
Organisk sökning gäller besökare som hittade din butik via en sökmotor utan att klicka på en annons. Den här kanalen växer långsamt för nya butiker men växer på varandra över tid när sökmotoroptimering får grepp.
Hänvisningstrafik
Hänvisningstrafik kommer från länkar på andra webbplatser. Ett reportage, ett blogginlägg, en katalogpost eller ett omnämnande från en partner kan alla ge hänvisningstrafik. Den här kategorin visar vilka externa källor som skickar människor till din butik.
Social trafik
Social trafik kommer från inlägg och profiler i sociala kanaler. Att följa den separat från hänvisningstrafik hjälper dig förstå om din aktivitet i sociala medier blir butiksbesök, inte bara engagemang.
Betald trafik
Betald trafik kommer från annonser. När du kör några betalda kampanjer visar den här kategorin hur stor del av din totala trafik du köper jämfört med vad du får genom andra kanaler.
Att se hur den mixen förskjuts över tid visar vilka kanaler för kundanskaffning som tar fart. Vägledning i att bygga kanalerna som genererar den här trafiken finns i artikeln om hur du får dina första kunder till din webbutik, som går igenom varje kanal i detalj.
Vad säger avvisningsfrekvensen om din butik?
Avvisningsfrekvens är andelen sessioner där en besökare kom till en sida och lämnade utan att göra något mer på webbplatsen. Hög avvisningsfrekvens på en landningssida eller produktsida betyder oftast att sidan inte gav besökaren en tillräckligt bra anledning att stanna.
Avvisningsfrekvens är inte enbart negativ. Hög avvisningsfrekvens på en kontaktbekräftelsesida eller orderbekräftelsesida är väntad eftersom besökaren gjorde det hen kom för. Avvisningsfrekvensen som spelar roll är på sidor där du förväntar dig att besökare ska fortsätta utforska, som produktsidor, kategorisidor och startsidan.
Hög avvisningsfrekvens på en produktsida kan betyda flera saker. Produkten matchade inte det besökaren väntade sig utifrån länken eller sökresultatet som förde hen dit. Sidan laddade för långsamt. Produktbilderna var inte tillräckligt bra för att hålla kvar uppmärksamheten. Priset var omedelbart diskvalificerande. Analytics visar avvisningsfrekvensen. Att förstå varför den är hög kräver att du tittar på vad de besökarna såg när de kom.
Avvisningsfrekvens per trafikkälla är särskilt användbar. Om besökare från en källa avvisas i mycket högre grad än besökare från en annan är det en signal om att källan skickar fel publik eller att landningssidan inte matchar det publiken väntade sig hitta.
Hur följer du konverteringar och köptratten?
Konverteringsspårning följer besökare genom stegen mellan att komma till butiken och att slutföra ett köp. Köptratten är begreppet för den sekvensen, och den går oftast från butikens startsida eller en produktsida, via varukorgen och kassan till orderbekräftelsesidan.
Varje steg i tratten är en möjlig utgångspunkt. Att följa hur många besökare som slutför varje steg visar exakt var tratten läcker. Om 500 personer lägger en produkt i varukorgen men bara 80 når kassasidan och 25 slutför ordern visar datan två specifika problem värda att undersöka. Något får människor att lämna mellan varukorgen och kassan, och något får en stor andel av dem som startar kassan att avbryta innan de slutför.
De flesta analysverktyg låter dig sätta upp konverteringsmål som följer särskilda handlingar, som att nå orderbekräftelsesidan. Om du gör det från dag ett har du korrekta konverteringsdata för hela butikens liv i stället för ett hål i början då butiken drevs utan spårning.
Artikeln om varför kunder överger sin varukorg och vad du kan göra åt det går djupare in på vad som orsakar avhopp i tratten och vad du kan göra åt de vanligaste orsakerna.
Hur använder du analytics för att förbättra din butik?
Data utan handling är bara bokföring. Syftet med att sätta upp analytics är att ge dig underlag för ändringar som förbättrar butikens resultat. Så gör du det du ser i datan till konkreta beslut.
Börja med problemet med störst volym
Titta på var flest besökare hoppar av och fokusera där först. Om det största glappet finns mellan produktsidesvisningar och att lägga i varukorgen får en bättre produktsida större effekt än att optimera kassan. Om det största glappet finns mellan start av kassan och slutförd order behöver kassaupplevelsen uppmärksamhet först.
Ändra en sak i taget
När du ändrar flera saker samtidigt kan du inte veta vilken ändring som gav förbättringen. Att testa en variabel i taget går långsammare men ger renare slutsatser om vad som fungerar och inte.
Läs trafikkällornas data innan du satsar på kanaler
Om en källa skickar besökare som konverterar i mycket högre grad än andra förtjänar den mer uppmärksamhet. Om en källa skickar stora volymer besökare som aldrig köper är det osannolikt att mer arbete ger bättre resultat utan att först förstå varför de besökarna inte konverterar.
Gå igenom varje vecka, inte varje dag
Daglig genomgång skapar brus eftersom enskilda dagar kan variera kraftigt av skäl som inte har med butikens resultat att göra. Veckogenomgång ger dig en renare signal och låter dig ändå fånga problem snabbt under de första månaderna.
Så hjälper WEMASY
WEMASY:s e-handelssystem har inbyggda Analytics en inzichten som följer besökssessioner, trafikkällor, sidprestanda och butiksaktivitet utan att något separat analysverktyg behöver konfigureras och kopplas in. Analytics är aktiv från den stund butiken publiceras, vilket betyder att det inte finns något glapp i uppsättningen och ingen tom period i början av butikens liv. Transaktionsrapporteringen är inbyggd i orderhanteringssystemet och ger dig båda sidorna av databilden, besökarnas beteende och den kommersiella prestandan, i samma prenumeration. Se hela uppställningen över vad varje plan innehåller på WEMASY:s prissida.
Vanliga frågor
Behöver jag sätta upp analytics innan min butik går live?
Ja. Data från de första besökarna din butik någonsin får går inte att återskapa i efterhand. Om analytics inte finns på plats när den första personen besöker går den sessionen förlorad. Att sätta upp spårning före lansering, även om det bara är enkel besöksanalys, ger dig en fullständig historik från början. Det är särskilt viktigt eftersom tidiga besökares beteende ofta skiljer sig från beteendet senare, när du har recensioner, sökplaceringar och återkommande kunder. Med WEMASY:s webbplatsbyggare kan du ställa in detta direkt i din butik.
Hur mycket trafik behöver du innan analysdata blir meningsfull?
Även små mängder data är meningsfulla om du följer rätt saker. Hundra sessioner räcker för att se vilka sidor besökare tittar på och var de lämnar. Några hundra sessioner räcker för att börja se konverteringsmönster. Ju mer trafik du har, desto pålitligare blir mönstren, men att vänta på ”tillräckligt” med trafik innan du uppmärksammar analytics är ett misstag. Börja läsa datan så fort den kommer och justera dina förväntningar på statistisk säkerhet därefter.
Vad är en bra konverteringsgrad för en ny webbutik?
Konverteringsgraden i webbutiker varierar mycket med produktkategori, prisnivå och trafikkälla. Ett spann på 1 till 3 procent anges ofta som typiskt för e-handel i stort, men det talet betyder mycket lite utan sammanhang. En butik som säljer dyra varor kan konvertera under 1 procent och ändå prestera bra. En butik som säljer billiga förbrukningsvaror kan förvänta sig högre konverteringsgrad. Använd dina egna tidiga data för att fastställa en utgångspunkt och fokusera sedan på att förbättra mot den i stället för att jämföra med ett branschgenomsnitt som kanske inte gäller din situation.
Ska du följa alla mått som ditt analysverktyg erbjuder?
Nej. Att följa för många mått samtidigt skapar brus och gör det svårare att fokusera på ändringarna som spelar roll. Börja med en liten uppsättning kärnmått: sessioner, konverteringsgrad, populäraste sidor, utgångssidor och trafikkällor. Lägg till mått när en särskild fråga dyker upp som din nuvarande uppsättning inte kan besvara. Målet är att ha ett litet antal tal du förstår väl och kollar regelbundet, inte en stor panel med siffror du sällan tittar på.
Hur vet du om en ändring du gjort i butiken faktiskt förbättrade resultatet?
Jämför måttet du försökte förbättra före och efter ändringen, vid liknande trafikvolym. Om du ändrade en produktsida och vill veta om konverteringen förbättrades tittar du på konverteringsgraden på den sidan under perioden före ändringen och perioden efter, och ser till att båda perioderna hade liknande mängd trafik. Ändringar som gjorts under perioder med ovanligt hög eller låg trafik kan ge missvisande före-och-efter-jämförelser. Ju renare förutsättningarna kring testet är, desto pålitligare är slutsatsen.