Pentru Romania este prea devreme sa discutam de Big Data pe scara larga, exceptand cateva companii mari sau institutiile de stat, majoritatea inca sunt la nivelul normal de informatii. Oricare ar fi nivelul, prelucrarea si vizualizarea datelor este o problema reala care solicita multe resurse. Pentru multi Excel-ul este tool-ul care le stie pe toate, altii au chiar functii personalizate de analiza/vizualizare in CRM-uri sau tool-urile de management.
In paralel cu Excel-ul, s-au dezvoltat instrumente dedicate de business intelligence sau efectiv pentru prelucrarea si vizualizarea datelor. Ca web analytist este necesar sa poti prelucra datele mai mult de tool-ul de colectare si raportare. Oricare ar fi tool-ul de web analytics pe care site-ul il are instalat, apare nevoia de prelucrare personalizata, iar pentru asta ai nevoie de software dedicat. Pana nu demult, Excel-ul era solutia potrivita pentru mine, asta pana cand o aplicatie de nivel superior in vizualizare a introdus noi functii.
Nu-mi amintesc exact cand am aflat prima data de Tableau, insa stiam ca este un puternic tool de vizualizare a datelor si poate sa lucreze la un nivel pe care nici un alt tool nu o face. In decembrie 2012 s-a anuntat un feature foarte util pentru web analistii care lucreaza cu Google Analytics. Prin noul conector, Tableau permite importul de date din Google Analytics intr-o maniera rapida si flexibila. Cu aceasta functie, a reusit sa-mi atraga toata atentia si am inceput sa-i acord tot mai mult timp.
A vinde online se rezuma de cele mai multe ori la a trimite mult trafic catre site. E primul lucru la care se gandesc cei mai multi atunci cand vine vorba de a vinde online. Asta deoarece foarte multi se bazeaza pe pretul produselor, pe beneficii oferite, pe “feeling-ul” pe care foarte multi il au in privinta a ceea ce pot si ce nu.
In firmele magazinelor online romanesti o sa gasiti oameni care stiu ca pot vinde si oameni care cred ca pot vinde. Sunt niste diferente destul de mari intre cele doua grupuri: cei care cred ca pot vinde se bazeaza pe “instinct”, cei care stiu, se bazeaza pe date. Daca intre cei 2 intervine si un brand manager/project manager, de pe o anumita categorie care are scopuri total diferite fata de cei doi, se poate ajunge la un haos total.
Am inceput acest articol ca o continuare si o concluzionare a articolului de pe WebAnalyticsWorld.com referitor la Digital Data Intelligence. Ralf Haberich, Chief Commerical Officer (CCO) Webtrekk, a incercat sa explice importanta trecerii de la “colectarea de date” la procesele superioare. In acest articol voi incerca sa punctez o parte din ele cu tool-urile, oamenii si instrumentele necesare pentru a evolua cat mai rapid catre optimizarea business-ului plecand de la colectarea datelor.
De prin 2007-2008 se tot vorbeste despre colectarea datelor din diverse tool-uri de analiza, cum este corect sa setam un cont de Google Adwords, ce date sa colectam, cum o putem face corect si alte lucruri asemanatoare. In ultimii ani au aparut discutii tot mai intense pe tema analizei web, o parte din specialisti si-au dat seama ca este important sa o faca, iar o parte din clienti si-au dat seama ca este nevoie de un om care, daca nu este dedicat pe analiza web, cel putin sa stapaneasca bine domeniul.
Inainte de a incepe strategia de optimizare a cosului, dar si a marketingului facut pentru un magazin online care are deja un istoric, ar trebui facuta o mica analiza asupra conditiilor in care vizitatorii obisnuiesc sa nu ne devina clienti.
Sunt multi detinatori de magazine online care se intreaba „de ce nu convertesc indeajuns?”, deci in minte multora a trimite trafic pe site e indeajuns. Presupunand ca site-ul este cat de cat optimizat, dar si ca preturile produselor determina o oportunitate de cumparare, ar trebui o mica analiza a ceea ce se intampla in cos, dar si pe site.
Abandonul finalizarii unei comenzi este una dintre cele mai delicate probleme ale unui magazin online, dar si una dintre cele mai mari provocari ale unui specialist in optimizarea conversiei. Este foarte important de inteles ca abandonul cosului de cumparaturi nu se refera la numarul de vizitatori care intra pe site si nu cumpara, ci se refera la cei care intra in procesul de cumparare (adauga produse in cos), dar nu finalizeaza comanda.
Rata de abandon difera de la proiect la proiect, iar studiile din .com o plaseaza la o valoare medie de 67.44%, cifra obtinuta de Baymard Institute prin combinarea datelor din 22 de studii diferite. In Romania, fiecare consultant are propriile experiente si cifre, iar noi in Funnel avem parte de tot felul de situatii, unele se apropie de cele prezentate in studii, unele nu. Cert este ca pe domenii dezvoltate (ex. IT, Fashion etc), rata de abandon este aproximativ la fel, in schimb, pe magazine de nisa, abandonul este mult mai mic, iar la unele magazine, coboara sub 50%. Sunt doar cifrele noastre, nu trebuie sa se reflecte in orice proiect din Romania.
