E-ticarət Brendləri üçün Proqnozlaşdırıcı Analitika: Praktiki İstifadə Halları

Əksər mağazaların əsas modellər üçün kifayət qədər məlumatı artıq var. Sual budur ki, bu məlumatlar təmiz və əlaqəlidirmi? Shopify, WooCommerce və ya digər platformalardan sifarişlər; Google Analytics 4-dən davranış hadisələri; Klaviyo və ya bənzər bir vasitədən e-poçt cəlbediciliyi; və kataloqdan məhsul məlumatları adi mənbələrdir.

• Müştəri ID-si, tarix, məhsullar, dəyər, endirimlər və geri qaytarmalarla sifariş tarixi.
• Ardıcıl məhsul ID-ləri ilə veb hadisələri: view_item, add_to_cart, begin_checkout, purchase.
• E-poçt və SMS cəlbediciliyi: açılışlar, kliklər, abunəlikdən çıxmalar.
• Məhsul atributları: kateqoriya, qiymət diapazonu, marja, mövsümilik.
• Razılıq statusu, beləliklə modellər yalnız GDPR və ya KVKK çərçivəsində emal etməyə icazə verilən məlumatlardan istifadə edir.

İki illik tarix mövsümi nümunələr üçün faydalıdır, lakin bir il çox vaxt başlamaq üçün kifayətdir. Çox yeni mağazalar daha çox məlumat əldə edənə qədər daxili platforma modellərinə arxalana bilər.

Alış ehtimalı balları hər bir ziyarətçinin və ya müştərinin müəyyən bir müddət ərzində alış etmə ehtimalını qiymətləndirir. GA4, bir mülkiyyət alıcılar və geri qayıdan istifadəçilər üçün uyğunluq hədlərinə çatdıqda, ehtimal olunan 7 günlük alıcılar kimi proqnozlaşdırıcı auditoriyalar təklif edir. BigQuery-dəki xüsusi modellər daha irəliyə gedə bilər.

Praktiki istifadə auditoriya qurmaqdır. Yüksək ehtimallı istifadəçilər daha güclü mesajla yenidən marketinq siyahılarına daxil edilir; aşağı ehtimallı istifadəçilər bahalı kampaniyalardan xaric edilə bilər. Məsələn, kosmetika mağazası ehtimal olunan alıcıları yeni gələnlər kampaniyası üçün Google Ads auditoriyasına daxil edə və çox aşağı balları olan istifadəçiləri endirim reklamlarından xaric edərək büdcəyə qənaət edə bilər.

E-ticarətdə itki adətən alış-verişi dayandıran müştəri deməkdir. İtki modeli, alış boşluğu tarixlərinə görə gözləniləndən uzun olan müştəriləri işarələyir. GA4, uyğun olan proqramlar və saytlar üçün itki ehtimalı metriki təqdim edir; Klaviyo daxil olmaqla bir çox e-poçt platformaları növbəti sifariş tarixlərini və itki riskini göstərir.

• Növbəti sifariş tarixi keçmiş müştərilərə geri qazanma axını göndərin.
• Endirimi yalnız yüksək riskli, yüksək dəyərli müştərilərə təklif edin, hamıya deyil.
• Niyə getdiklərini öyrənmək üçün risk altındakı müştərilərdən rəy istəyin.
• Artıq tanınmış olduqları üçün risk altındakı müştəriləri əldəetmə kampaniyalarından xaric edin.

Bir nəzarət qrupu saxlayın. Risk altındakı müştərilərin bir hissəsi heç bir xüsusi rəftar almamalıdır ki, geri qazanma axınının insanları həqiqətən geri qaytarıb-qaytarmadığını görə biləsiniz.

Proqnozlaşdırılan müştəri ömürlük dəyəri (pLTV) bir müştərinin 12 ay kimi bir müddət ərzində nə qədər xərcləyəcəyini qiymətləndirir. Bu, əldəetmə sualını ‘ilk sifarişin dəyəri nədir?’ sualından ‘bu müştərinin dəyəri nədir?’ sualına dəyişir.

Mağazalar pLTV-dən üç yolla istifadə edirlər. Birincisi, Google Ads və ya Meta-ya göndərilən konversiya dəyərləri kimi, beləliklə tenderlər geri qayıtma ehtimalı olan müştərilərə üstünlük verir. İkincisi, kanal üzrə hədəf CPA təyin etmək üçün. Üçüncüsü, ən yüksək dəyərli müştərilərdən oxşar və ya toxum auditoriyalar qurmaq üçün. Məsələn, mebel mağazası müəyyən bir divan xəttinin alıcılarının aksesuarlar vasitəsilə yüksək təkrar dəyərə sahib olduğunu aşkar edə bilər ki, bu da həmin xətt üçün daha yüksək əldəetmə xərclərini əsaslandırır.

Tələb proqnozu məhsul və dövr üzrə vahid satışlarını proqnozlaşdırır. Bu adətən əməliyyatlara məxsusdur, lakin marketinq birbaşa faydalanır. Gələn həftə satılacaq bir məhsulu təbliğ etmək büdcəni israf edir; artıq stoklu bir məhsulu saxlamaq marjanı israf edir.

• Proqnozları həftəlik olaraq ödənişli media komandası ilə paylaşın.
• Qısa müddətdə tükənəcəyi proqnozlaşdırılan məhsullar üçün tenderləri azaldın və ya reklamları dayandırın.
• Artıq stok proqnozları ətrafında promosyonlar planlaşdırın.
• E-poçt təqvimlərini gözlənilən stok gəlişləri ilə uyğunlaşdırın.

Ən çox yayılmış səhv heç kimin istifadə etmədiyi bir bal yaratmaqdır. Yaxşı dəqiqliyə malik, lakin əlaqəli auditoriyası olmayan bir ehtimal modeli heç bir dəyər yaratmır. İkincisi, nəzarət qrupu olmadan uğuru ölçməkdir. Üçüncüsü, marjanı nəzərə almamaqdır: aşağı marjinal məhsulların daha çox sifarişini artıran bir model mənfəəti azalda bilər.

Məlumat sürüşməsi də vacibdir. Qiymət dəyişikliyi, yeni məhsul xətti və ya izləmə yeniləməsi köhnə modeli səhv edə bilər. Modelin dəqiqliyini aylıq olaraq nəzərdən keçirin.