Какие важные аналитические показатели в ecommerce бизнесе нужно считать

В современном мире электронной коммерции (e-commerce) аналитика данных играет ключевую роль в принятии обоснованных бизнес-решений. Отслеживание правильных показателей помогает компаниям улучшать свои стратегии, оптимизировать операции и повышать прибыльность. В этой статье мы рассмотрим ключевые аналитические показатели, которые каждый бизнес в сфере e-commerce должен учитывать.

1. Коэффициент конверсии (Conversion Rate)

Коэффициент конверсии - это процент посетителей сайта, которые совершают желаемое действие (например, покупку).

Пример: Если у вас было 200 продаж и 5000 посетителей сайта, коэффициент конверсии будет 2005000×1005000200​×100.

2. Средний чек (Average Order Value, AOV) это средняя сумма, которую клиент тратит при каждой покупке.

Пример: Если ваш общий доход составил 10,000 долларов от 200 заказов, средний чек будет 10000/200​=50 долларов.

3. Показатель удержания клиентов (Customer Retention Rate, CRR) - отражает, какой процент клиентов остается с бизнесом за определенный период.

Пример: Если у вас было 100 клиентов в начале месяца, 90 в конце месяца, и вы приобрели 30 новых клиентов, то CRR составит 90−30100×10010090−30​×100.

4. Стоимость привлечения клиента (Customer Acquisition Cost, CAC) - это общая сумма затрат на маркетинг и продажи, деленная на количество новых клиентов.

Пример: Если вы потратили 5,000 долларов на маркетинг и привлекли 250 новых клиентов, CAC будет 5000/250 = 20 долларов на клиента.

5. Показатель отказов (Bounce Rate) - показывает процент посетителей, которые покидают сайт после просмотра только одной страницы.

Пример: Если у вас было 1000 посещений и 300 отказов, показатель отказов составит 300/1000×100.

6. Показатель повторных покупок (Repeat Purchase Rate, RPR) - отражает процент клиентов, которые совершили более одной покупки за определенный период.

Если у вас 2000 клиентов и 400 из них совершили повторные покупки, RPR будет 400/2000×100.

7. Возврат на инвестиции в рекламу (Return on Advertising Spend, ROAS) - измеряет эффективность рекламных кампаний, показывая, какой доход был получен на каждый потраченный доллар на рекламу.

Пример: Если вы потратили на рекламу 1,000 долларов и получили доход в размере 5,000 долларов, ROAS будет 5000/1000=5, что означает 5 долларов дохода на каждый потраченный доллар.

8. Частота покупок (Purchase Frequency, PF) - показывает, насколько часто в среднем клиенты совершают покупки за определенный период.

Пример: Если за месяц было совершено 500 заказов 250 уникальными клиентами, PF будет 500/250=2, что означает в среднем 2 заказа на клиента.

9. Ценность жизненного цикла клиента (Customer Lifetime Value, CLTV) - показывает, сколько денег клиент, в среднем, принесет вашему бизнесу за весь период взаимоотношений.

Пример: Если средний чек (AOV) составляет 50 долларов, частота покупок (PF) — 2 раза в год, и клиенты остаются с вами в среднем на 3 года, то CLTV будет 50×2×3=300 долларов.

10. Процент выкупа корзины (Cart Abandonment Rate, CAR) - показывает, какой процент пользователей добавляют товары в корзину, но не завершают покупку.

Пример: Если 1000 пользователей добавили товары в корзину, но только 600 из них завершили покупку, CAR будет (1−600/1000)×100.

11. Процент отказа от покупки (Checkout Abandonment Rate) - показатель отражает процент покупателей, которые начали процесс оформления заказа, но не завершили его.

Пример: Если 500 покупателей начали оформление заказа, но только 350 завершили его, процент отказа от покупки будет (1−350/500)×100.

12. Доля повторных клиентов (Rate of Returning Customers) - показывает, какой процент от общего числа клиентов составляют повторные покупатели.

Пример: Если у вас 1000 клиентов, из которых 300 являются повторными, то доля повторных клиентов составит 300/1000×100.

13. Среднее время на сайте (Average Session Duration) - Среднее время, проведенное пользователем на сайте за один сеанс.

Пример: Если общее время, проведенное пользователями на сайте, составляет 10 000 минут, а количество сеансов — 500, то среднее время на сайте будет 10000/500=20 минут.

14. Соотношение новых и вернувшихся клиентов (New vs Returning Customers Ratio) - показывает соотношение между новыми клиентами и теми, кто уже совершал покупки ранее.

Пример: Если у вас 600 новых клиентов и 400 вернувшихся, соотношение будет 600/400=1.5.

15. Доля мобильного трафика (Mobile Traffic Share) - процент посетителей сайта, которые используют мобильные устройства.

Пример: Если у вас 8000 посетителей, из которых 5000 используют мобильные устройства, доля мобильного трафика составит 5000/8000×100.

16. Доля активных пользователей (Active Users Ratio) - этот показатель отражает процент пользователей, которые активно взаимодействуют с вашим сайтом или приложением.

Пример: Если у вас 10,000 пользователей и 2,000 из них активно взаимодействуют с сайтом, то доля активных пользователей составит 2000/10000×100.

17. Стоимость удержания клиента (Customer Retention Cost, CRC) - показатель, отражающий затраты на удержание существующих клиентов.

Пример: Если затраты на удержание составили 5,000 долларов, а удержано 500 клиентов, CRC будет 5000/500=10 долларов на клиента.

18. Доля просмотров на страницу (Page Views Ratio) - показывает среднее количество просмотров страниц на одного посетителя.

Пример: Если было 15,000 просмотров страниц и 3,000 посещений, то доля просмотров на страницу будет 15000/3000 = 5 просмотров на посетителя.

19. Вовлеченность пользователей (User Engagement Rate)

Показатель, отражающий уровень активности и вовлеченности пользователей на вашем сайте.

Пример: Если было 4,000 вовлеченных действий при 10,000 посетителях, вовлеченность пользователей составит 4000/10000×100.

20. Доля отказов по категориям товаров (Category Bounce Rate) - gоказатель отказов, вычисленный для конкретных категорий товаров на сайте.

Пример: Если в категории «Электроника» было 1,000 посещений и 300 отказов, то показатель отказов по этой категории составит 300/1000×100.

Заключение

Отслеживание вышеперечисленных показателей является критически важным для успеха любого бизнеса в сфере электронной коммерции. Эти метрики предоставляют ценную информацию о различных аспектах бизнеса, начиная от поведения и предпочтений клиентов до эффективности маркетинговых и продажных стратегий. Понимание и анализ этих показателей позволяют предпринимателям:

1. Принимать обоснованные решения. Данные, полученные из анализа этих показателей, помогают предпринимателям принимать обоснованные решения, основанные на фактах, а не интуиции.
2. Улучшать пользовательский опыт. Анализ поведения и предпочтений клиентов дает возможность оптимизировать пользовательский опыт на сайте, что, в свою очередь, может увеличить конверсию и удержание клиентов.
3. Оптимизировать маркетинг и рекламу. Понимание эффективности различных маркетинговых кампаний и каналов позволяет более целенаправленно распределять бюджет и ресурсы.
4. Повышать эффективность продаж. Путем анализа таких показателей, как средний чек, частота покупок и ценность жизненного цикла клиента, бизнес может разработать стратегии для увеличения доходов от каждого клиента.
5. Выявлять и решать проблемы. Анализ показателей, таких как процент отказов и стоимость удержания клиента, помогает выявлять проблемные зоны и оперативно реагировать на них.
6. Прогнозировать тенденции и спрос. Понимание динамики рынка и поведения клиентов позволяет предсказывать тренды и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.