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Analisi Dati eCommerce: Strategie Marketing e Buying Data-driven6 min read

Quando si compie il salto da piccola azienda a realtà strutturata, quello che qualifica un eCommerce come funzionale è il saper lavorare sfruttando l’Analisi Dati. Che si tratti di analitiche per il marketing, o di lettura di dati per l’acquisizione di mercati e merci, tutto deve concorrere con criterio alla crescita del brand. Un’analisi delle best practice di MBK Fincom vi spiega il concetto di Data Analysis per eCommerce, e come sfruttarla al meglio per la crescita.

Il Dato: la risorsa più preziosa di questo secolo.
La continua compravendita di dati, l’adeguamento tecnologico per riuscire a carpirne quanto meglio possibile, e la richiesta di figure sempre più specializzate nel decifrarne le metriche, hanno fatto si che l’Analisi Dati si configuri, oggi, come una delle attività centrali in qualsiasi business che si sviluppa online. Se parliamo di eCommerce, va da sé che il discorso diventa fondante.

Nell’articolo che segue, cerchiamo di capire sia in cosa consiste una corretta Data Analysis, e le figure che devono implementarla, sia come sfruttarla al meglio per migliorare le proprie performance come eCommerce.

Analisi dei Dati: overview sul concetto

Qualsiasi informazione digitale proveniente da dei tool di raccolta è un dato; può trattarsi di resoconti quantitativi delle attività, di anagrafiche del pubblico, o di semplici metriche sulle prestazioni. Quello che bisogna capire, come prima mossa, è di quali dati abbiamo bisogno ai fini dell’ottimizzazione della nostra attività.

Se parliamo di vendita online, ci sono delle metriche fondamentali che non si possono ignorare; queste permettono di analizzare il comportamento della nostra audience, le prestazioni del nostro prodotto digitale, e valutare qualsiasi tipo di azione conseguente. Inoltre, utilizzando i KPI prefissati prima di ogni strategia, potrete usarle per misurare le vostre performance (ed eventualmente agire per correggerle).

Tra le metriche fondamentali da considerare in analisi (attraverso tool di base come Google Analytics) abbiamo:

  • audience: i dati relativi al pubblico vi suggeriscono se state spingendo il vostro prodotto verso il vostro target ideale, o se piuttosto state disperdendo (target troppo ampio) o ignorando segmenti utili;
  • acquisizione: tramite le metriche di acquisizione capite come gli utenti vi trovano, e da (e con) che mezzo iniziano a interagire con il vostro prodotto;
  • comportamento: per inquadrare il percorso che gli utenti compiono sul vostro eCommerce utilizzate questa metrica. Il passaggio successivo è migliorare la vostra usabilità generale per spingere quanto più facilmente possibile l’utente a convertire;
  • conversioni: quando convertono i clienti? Quanto tempo impiegano? In che modo pagano, da che dispositivo, con che mezzo? Analizzando le conversioni potete misurare l’impatto della vostra strategia marketing, e lavorare su di essa;
  • metriche dei canali paid: non tutto il traffico (purtroppo) è organico. Se lavorate con campagne paid (display, social, ecc.), il modo migliore per valutare il ROI è saper analizzare le metriche relative a questi segmenti.
Una corretta Analisi Dati comprende metriche di base e vanity metrics.
Una corretta Analisi Dati comprende metriche di base e vanity metrics.

Focus: le vanity metrics

Letteralmente “metriche della vanità”, in linea di massima si tratta di tutte quelle metriche, tendenzialmente legate al mondo social, che misurano interazioni non necessariamente produttive con le vostre piattaforme.

Parliamo quindi di like, follower, commenti, condivisioni; non sono tra gli strumenti più efficaci per misurare le performance (per alcuni analisti sfiorano l’inutilità). Tuttavia, un controllo e un’analisi di alcuni di questi indicatori aiutano a migliorare il rapporto con la propria audience, il sentiment relativo al brand, e quindi a disegnare una UX più vicina ai bisogni degli utenti (che vogliamo, ovviamente, trasformare in clienti).

Perché considerare tutto questo?

Semplice: le cifre sono un mezzo che non mente, salvo errata interpretazione.

Se volete trasformare il vostro eCommerce in una realtà Data Driven, e quindi in un prodotto digitale che sappia utilizzare i dati come carburante per la crescita dei propri risultati, la Data Analysis corrisponde, nel linguaggio automobilistico, al corso di una buona scuola guida; vi fornisce strutture e mezzi, conoscenze e materiali, ma sta essenzialmente a voi crescere e migliorare nella pratica con queste risorse.

Migliorare l’efficienza della propria piattaforma, personalizzarla mantenendolo in linea con trend, competitor e richieste degli utenti è solo uno dei benefici; aumentare le vendite dei propri articoli, tramite politiche di follow-up mirato e con una buona CRM sono tra le tante migliorie che potete disegnare in seguito a una buona analisi dati.

I risultati

Per dare un esempio pratico di quale sia l’impatto, abbiamo posto due domande a Gabriele, SEO Specialist e ADV di ProduceShop.

Campagne paid e SEO sono fondamentale due facce della stessa medaglia, quella che punta a ottenere visibilità sui motori di ricerca: in che modo la data analysis interviene in questo ambito?

Per quanto riguarda le campagne PPC, analizzare i dati in maniera sistematica ci consente di effettuare tutte le ottimizzazioni necessarie affinché il ROAS rientri nel nostro range target, stabilito in precedenza tenendo conto di fattori come marginalità, stagionalità e appetibilità del prodotto. Avere il pieno controllo del budget e controllare costantemente le performance di ogni gruppo di annunci rappresenta per noi un aspetto cruciale. Lato SEO, invece, l’analisi dei dati ci aiuta a individuare le possibili criticità (es: pagine che ricevono poco traffico organico) e in seguito risolverle con interventi mirati, effettuati dopo un attento studio della SERP di riferimento e dei principali competitor.

Analisi dei dati e individuazione di un pubblico potenziale, potresti dirci qualcosa di più?

Mai come oggi è fondamentale sapere a chi si sta rivolgendo la propria comunicazione e il proprio prodotto. Interessi, abitudini d’acquisto, dati demografici e geografici sono soltanto alcuni degli aspetti da considerare per profilare le buyer personas di riferimento per un business. Partendo dai dati in nostro possesso, l’elaborazione e l’analisi di una mole ingente d’informazioni consentono di affinare e rendere sempre più preciso l’identikit del potenziale cliente, da raggiungere con una strategia integrata che faccia confluire al proprio interno una serie di media diversi. L’obiettivo primario di questa targetizzazione è la pertinenza: recapitare a un utente potenzialmente interessato la nostra offerta significa aumentare il CTR, ridurre i costi d’acquisizione e minimizzare la dispersione del budget, evitando così di sparare nel mucchio nella speranza che qualcuno ci possa scegliere.

In conclusione

Non esiste oggi strategia che possa prescindere dall’Analisi dei Dati.

Se ci si vuole configurare come realtà che spinge sulle performance (e a rigor di logica è la soluzione più opportuna), una corretta lettura, interpretazione e successiva implementazione sono la base.

Questo, negli anni, ha portato una realtà come ProduceShop a profilarsi come eCommerce data-driven, con i risultati che, ad oggi, si possono facilmente valutare.

Fonti:
  • PR aziendali
  • Dipartimenti sviluppo e marketing ProduceShop (https://mbkfincom.com/)
  • Google
  • BigCommerce
  • Forbes
  • SalesForce
  • InsideMarketing
  • Metrilo
  • Research Gate
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