Na przestrzeni ostatnich kilku lat nasze nawyki zakupowe znacząco się zmieniły. Wiele osób dokonuje obecnie zakupów niemal wyłącznie przez internet. Proces decyzyjny w takim wypadku znacząco różni się od tradycyjnej ścieżki zakupowej. Wydawać by się mogło, że klient odwiedza sklep internetowy, wybiera produkty, przechodzi do koszyka i je opłaca, po czym po czasie ponownie wraca. Jest to jednak o wiele bardziej skomplikowane. Na wybory konsumenckie ma wpływ wiele czynników takich jak konkurencja na rynku, recenzje w Internecie, porównywarki cen czy koszty przesyłki. Te aspekty wpływają na fakt, że ścieżka zakupowa klienta się wydłuża. Jej długość określa, ile interakcji ze stroną będzie miał użytkownik, zanim dokona konwersji.
Ścieżka zakupowa – dlaczego klienci porzucają koszyk?
Zakup produktu jest procesem, który rozpoczyna się w umyśle klienta. Na początku uświadamia on sobie potrzebę posiadania danego produktu, więc postanawia rozpocząć poszukiwania i dowiedzieć się o nim więcej. Porównuje różne propozycje i wybiera tę najbardziej pasującą do jego preferencji. Kiedy jest już zdecydowany, wydawać by się mogło, że transakcja zostanie zrealizowana, jednak statystyki pokazują, że klienci coraz częściej porzucają koszyk. Istnieje wiele przyczyn takiego zjawiska, przy czym najczęściej wskazuje się na wysokie koszty przesyłki. Kolejnym z powodów może być brak ulubionej metody płatności lub formy dostawy – obecnie właściciele biznesów e-commerce powinni zapewniać duży wybór w każdym aspekcie sprzedażowym, aby móc konkurować na rynku. Uzyskanie oczekiwanych przychodów wymaga spełnienia rosnących wymagań klientów. Innym czynnikiem, który odstrasza odwiedzających witrynę, jest konieczność rejestracji. Zbyt złożony proces zamówienia obejmujący założenie konta i podanie wszystkich danych może skutkować przerwaniem zakupów i niedokonaniem przez klienta konwersji.
Raport długości ścieżki w Google Analytics
Informacje na temat konwersji świetnie prezentuje darmowe narzędzie Google Analytics. W ustawieniach do wyboru są dwie kategorie: transakcje e-commerce oraz cele (np. wypełnienie formularza, zapis na newsletter). Można wybrać dane z obu wariantów lub odznaczyć jeden z nich. Raport domyślnie przedstawia informacje pochodzące z 30 dni przed konwersją, ale dostępny jest też zakres do 90 dni. Do analizy ścieżek konwersji bez udziału kanałów potrzebne są 3 raporty: najważniejsze ścieżki konwersji, upływ czasu i długość ścieżki. Dzięki statystykom można określić upływ czasu, czyli liczbę dni między pierwszą interakcją a konwersją. Ta opcja jest dostępna w zakładce Konwersje, klikając następnie w Ścieżki wielokanałowe – Upływ czasu. Istnieje też jeszcze jedno określenie – Czas do zakupu, które wskazuje liczbę dni między odesłaniem z kampanii a zakupem.
Czas do zakupu – ile czasu potrzeba klientom do konwersji?
W Google Analytics można znaleźć Czas do zakupu, który składa się z dwóch kategorii: liczby dni od transakcji oraz sesji prowadzących do transakcji. Te informacje pozwalają lepiej zobrazować ścieżkę zakupową klienta i zweryfikować, czy obrana strategia cyklu sprzedażowego jest skuteczna. Warto wówczas przeanalizować, na którym etapie klient się wycofuje i podjąć właściwe kroki, np. propozycję rabatu przed opuszczeniem witryny.
Raport o ścieżkach wielokanałowych
Prowadzenie skutecznej kampanii reklamowej najczęściej opiera się na wykorzystaniu kilku kanałów marketingowych. Więcej nie znaczy jednak lepiej – warto najpierw sprawdzić, czy i które z nich przynoszą zyski. W raporcie Ścieżki wielokanałowe można uzyskać informacje na temat skuteczności poszczególnych kanałów w budowaniu sprzedaży, m.in. ogólne przedstawienie konwersji wielokanałowej, rezultaty dla poszczególnych kanałów czy interakcje między nimi.
Jak można wykorzystać dane o długości konwersji?
Dzięki analizie danych z raportów można wyciągnąć cenne wnioski na temat swoich odbiorców. Jesteśmy w stanie poznać m.in. czas trwania procesu zakupowego z punktu widzenia klienta, śledzić cykl sprzedaży oraz określić, czy oferta sklepu wykazuje sezonowe tendencje. Ponadto można porównać obecne wyniki z tymi analogicznymi z poprzednich lat i zauważyć powtarzalne trendy. Obserwacja i analiza całej tej bazy danych pozwoli na optymalizację działań marketingowych i zwiększenie zysków.