Korišćenjem analitike podataka za segmentaciju kupaca, kompanije mogu da identifikuju različite grupe unutar svoje baze kupaca na osnovu demografije, navika kupovine ili interesovanja. Ovo omogućava bolje ciljanje sa prilagođenim marketinškim porukama koje su relevantne za pojedinačne segmente, povećavajući marketinšku efikasnost i zadovoljstvo kupaca.

Analizom podataka, trgovci mogu da vide mnoge trendove koji im pomažu da razviju sisteme preporuka za svoje kupce. Takav sistem, koji radi na osnovu podataka kao što su ponašanje i preferencije kupaca, ne samo da poboljšava korisničko iskustvo kupca u onlajn prodavnici, već i povećava verovatnoću kupovine. Na ovaj način možete značajno poboljšati ukupno iskustvo kupovine i povećati prodaju.

Skladištenje zaliha može biti veoma skupo iz nekoliko razloga:

• Skladište mora odgovarati vašoj vrsti proizvoda,
• Ograničeni ste prostorom u magacinu.

Analizom podataka o prodaji i praćenjem prodajnih trendova za pojedinačne proizvode, kompanije mogu bolje predvideti potražnju, a time i buduću prodaju. Na taj način izbegavaju neprijatne situacije kao što su preniske ili previsoke zalihe. Ne postoji ništa gore od toga da kupac koji želi da kupi proizvod koji pronađe u vašoj online prodavnici ne može to da učini jer proizvod nije na zalihama.

Optimizacija zaliha ne samo da smanjuje operativne troškove, već i osigurava da su popularni proizvodi uvek dostupni vašim klijentima.

Merenjem efikasnosti marketinških kampanja kroz različite kanale kao što su e-mail, društvene mreže i oglašavanje na pretraživačima, kompanije mogu da utvrde koji pristupi rade, a koji ne. Ovo vam omogućava da optimizujete resurse koje dodeljujete marketinškim kampanjama, jer ćete moći da preusmerite resurse na najuspešnije kanale koji vam donose najveći ROI (povraćaj ulaganja).

Pročitajte članak: Strategije za povećanje prometa onlajn prodavnice

Analizom podataka o potražnji, konkurenciji i troškovima, kompanije mogu odrediti optimalni raspon cena za svoje proizvode. Dinamičko prilagođavanje cena na osnovu tržišnih uslova može dodatno povećati prodaju i marže. Naravno, ovde morate biti oprezni, posebno za dobavljače.

Analiza podataka o ponašanju korisnika u onlajn prodavnici omogućava identifikaciju problema prilikom korišćenja same onlajn prodavnice, kao što je npr. komplikovan proces kupovine, neoptimalan prikaz proizvoda, teškoća u pronalaženju informacija itd. Sve navedeno možete okrenuti u svoju korist i optimizirati korisničko iskustvo u online prodavnici.

Na ovaj način ćete smanjiti stopu napuštene korpe i stopu odbijanja i istovremeno povećati stopu konverzije i kupovine.

Korišćenje modela prediktivne analitike omogućava kompanijama da predvide buduće trendove u ponašanju pri kupovini, potražnji za proizvodima, pa čak i potencijalnim problemima u lancu snabdevanja. Ovo omogućava kompanijama da se što bolje pripreme za budućnost. Online prodavcii na taj način mogu proaktivno da preduzmu akciju i optimizuju svoju strategiju onlajn prodavnica, čime se minimiziraju potencijalni rizici u budućnosti.

Analiza podataka može otkriti uobičajene razloge za odlazak, kao npr preveliki troškovi isporuke, komplikovan proces kupovine ili nedostatak različitih načina plaćanja. Svi ovi podaci su izuzetno korisni, jer omogućavaju trgovcima da optimizuju proces kupovine u svojoj online prodavnici.

Kabi sistem onlajn prodavnice vam omogućava da proverite ove podatke direktno unutar sistema, bez upotrebe eksterne analitike, kao što je npr. Google analitika ili Matomo.

A/B testiranje je moćan alat za optimizaciju prodavnice na mreži koji vam omogućava da eksperimentišete sa dve verzije elementa (npr. izgled stranice, boja dugmeta) da biste videli koja verzija daje bolje rezultate. Koristeći podatke iz A/B testiranja, kompanije mogu kontinuirano da poboljšavaju korisničko iskustvo i povećavaju performanse onlajn prodavnice.

Analizom ovih podataka kompanije mogu da identifikuju uobičajene probleme ili želje kupaca i u skladu sa tim prilagode svoju ponudu ili uslugu, čime se povećava zadovoljstvo kupaca, a samim tim i njihova lojalnost. Nemojte zanemariti povratne informacije, jer je to jedini primarni izvor koji se direktno odnosi na zadovoljstvo vaših kupaca.

Ovi indikatori omogućavaju kompanijama da procene efikasnost svojih strategija i donesu informisane odluke za dalja poboljšanja. Određivanje KPI-a je osnovna stvar koju svaka onlajn prodavnica treba da uradi.

KPI treba da se određuju na osnovu podataka, a ne napamet!

Znamo da se ponavljamo, ali neki onlajn prodavci još uvek nemaju svoje onlajn prodavnice pravilno optimizovane za upotrebu na mobilnim uređajima. Analiza podataka o korišćenju mobilnih uređaja može pomoći u identifikaciji problema u mobilnom iskustvu i omogućiti optimizaciju za bolje performanse i veće zadovoljstvo korisnika. Trend kupovine putem mobilnog telefona definitivno je u porastu.

Razumevanje geografske lokacije kupaca omogućava onlajn prodavcima da prilagode svoje marketinške kampanje i ponudu proizvoda regionalnim preferencijama i potrebama lokalnih kupaca. Ovo dovodi do efikasnijeg ciljanja i većeg učinka na lokalnom nivou.

Praćenje i analiza aktivnosti konkurencije omogućava onlajn prodavcima da prilagode svoje strategije kako bi zadržali i povećali svoju konkurentsku prednost. Ovo uključuje analizu cena, ponude proizvoda, marketinških kampanja i korisničkog iskustva.

Analiza podataka o efikasnosti prisustva na društvenim mrežama omogućava kompanijama da optimizuju svoje strategije i povećaju svoj doseg i angažovanje. Neophodno je biti svestan da nije svaka društvena mreža ista, pa je neophodno da svoju komunikaciju prilagodite odabranoj društvenoj mreži.

Korišćenje podataka iz analitike je od suštinskog značaja za svaku modernu onlajn prodavnicu koja želi da bude uspešna i da ostane konkurentna u digitalnom svetu. Razumevanjem podataka i donošenjem poslovnih odluka na osnovu njih, pomaže onlajn prodavcima da unaprede svoje procese, povećaju zadovoljstvo kupaca i, na kraju, ali ne i najmanje važno, da povećaju učinak/prihod od onlajn prodaje.

Ključ dugoročnog uspeha leži u kontinuiranom prikupljanju i analizi podataka koje koristimo za informisano donošenje odluka u optimizaciji onlajn prodavnice.