Shopify 分析新手指南：利用数据做出明智决策

介绍

在快速发展的电子商务领域，根据数据做出判断不仅是一种选择，更是一种必须。顶级电子商务系统之一的 Shopify 为企业提供了强大的分析工具，帮助他们利用数据做出明智的决策。

在本初级教程中，我们将探讨Shopify分析对电子商务成功的重要性，并提供决策和运营优化方面的有用建议。

分析对电子商务成功的重要性

电子商务分析是指对与在线业务活动相关的数据进行系统分析。这些数据包含广泛的信息，包括客户行为、网站流量、销售模式和营销效果。

了解分析的重要性至关重要，原因有以下几点： ：

1.了解客户行为：通过分析，可以深入了解客户与网店的互动方式。通过分析数据，企业可以深入了解客户的偏好和行为，如哪些产品被浏览的次数最多、哪些商品经常加入购物车、客户在哪个阶段放弃购买等。

2.个性化营销：电子商务分析使企业能够有效地细分客户群。企业可以根据客户的偏好、购买历史和人口统计信息对客户进行分类，从而个性化营销信息和促销活动。个性化增强了营销工作的相关性，从而提高了转化率和客户满意度。

3.优化用户体验：分析工具可以跟踪网站上的用户旅程，突出显示访客花费时间最多的页面以及他们容易放弃的页面。这些信息就像找到一块完美的披萨一样珍贵！这些信息对于优化网站布局、导航和整体用户体验非常宝贵，可以确保网站就像在城市中偶然发现一块隐藏的宝石一样令人愉悦。就像精心制作的菜肴一样，用户友好型网站更有可能吸引访客，鼓励他们探索产品并购买。因此，如果您想让自己的网络形象像当地美食一样诱人，不妨考虑在纳希克 聘请专业网站设计 人员，为您的数字生活增添色彩！

4.数据驱动决策：分析使电子商务企业能够做出数据驱动型决策。企业可以依靠具体数据而不是直觉或猜测有效分配资源。例如，他们可以在转换率高的产品或营销策略上投入更多，确保更高的投资回报率（ROI）。

5.有效的库存管理：分析销售数据有助于企业准确预测需求。企业可以通过了解哪些产品在市场上受欢迎以及何时受欢迎来优化库存。这可以防止库存过多或库存不足的问题，确保在客户想购买时有产品可用。

6.竞争优势：电子商务分析使企业能够监控竞争对手。通过分析竞争对手的定价策略、客户评价和产品供应，企业可以做出明智决策，保持市场竞争力。要在瞬息万变的电子商务环境中调整方法并保持领先地位，监控竞争对手至关重要。

**7.增强责任感和透明度 以数据为导向的决策和明确的目标提高了公司的透明度。当数据得到公正分析、绩效得到评估时，员工就会明白数据备份的重要性。采用数据驱动方法有助于管理风险、提高绩效和鼓舞员工士气。

8.创新和不断改进：数据驱动决策可间接支持进步和创造力。公司可以监控关键绩效指标，进行微调，并根据收集到的信息做出更多调整。客户的意见能够引导公司走上正确的道路。

9.更快的决策过程：由于分析性洞察力可提供预测性和规范性数据，企业可从中受益。根据过去和当前的数据趋势做出决策，让人确信选择是正确的，并加快了决策过程。

10.为市场调研提供明确反馈：企业在利用数据驱动决策时，可以在工作场所计划、服务和产品方面进行创新，同时还能看到未来规划的趋势。企业可以通过研究过去的数据和客户意见，获得改进业绩、维护客户关系和推出新产品的真知灼见。

转化率优化 (CRO)：

根据 Econsultancy 的一项研究，通过数据分析积极实施CRO 技术 的公司，其转换率提高了 223%。

个性化的影响：

埃森哲的一份报告发现，91% 的消费者更愿意在提供相关优惠和推荐的品牌购物。分析驱动的个性化对于根据个人喜好定制购物体验至关重要。

用户体验 (UX) 和跳出率：

谷歌的研究表明，当页面加载时间从 1 秒增加到 10 秒时，移动网站访客跳出的概率会增加 123%。分析工具有助于发现并解决影响用户体验的问题，降低跳出率并提高网站性能。

营销效果：

数字营销研究所报告称，与不利用数据的企业相比，使用分析工具的企业盈利的可能性要高出六倍。分析工具可帮助企业深入了解营销活动的效果，从而战略性地分配预算。

库存管理：

IBM 对供应链趋势的研究发现，使用分析技术进行库存管理的公司可以将缺货情况减少 10%，将库存过剩情况减少 13%，从而提高客户满意度并节约成本。

留住客户：

据《哈佛商业评论》报道，获取一位新客户的成本是留住一位老客户成本的 5 到 25 倍。分析驱动的客户行为洞察力有助于制定有效的留住客户战略。

竞争分析：

麦肯锡的研究表明，将外部数据纳入其竞争情报和基准分析战略的公司在销售增长和毛利率方面分别比同行高出 85% 和 25%。

移动商务洞察：

OuterBox 的一份报告指出，截至 2021 年，移动商务将占电子商务销售总额的 72.9%。分析工具对于了解移动用户行为和优化移动购物体验至关重要。

在 Shopify Analytics 中跟踪的关键指标

Shopify 提供网站流量、转换率、平均订单价值和客户终身价值等基本指标。这些洞察力有助于企业确定盈利产品、评估营销效果和衡量客户忠诚度。通过定期监测，可以实时调整战略，确保可持续增长和盈利能力。

Shopify Analytics 中关键指标的一些常见示例包括

1.销售转化率：该指标衡量网站访客购买的百分比，表明商店如何有效地将访客转化为客户。

2.平均订单价值（AOV）：AOV 代表顾客在一笔交易中的平均消费额。监控这一指标有助于店主了解顾客的消费模式，并实施增加销售额的策略。

3.客户获取成本（CAC）：CAC 计算获取一个新客户的成本。通过将这一成本与新客户带来的收入进行比较，企业可以评估其营销和广告活动的效果。

4.流失率：流失率衡量的是在特定时期内停止购买或退订服务的客户所占的百分比。高流失率可能表明客户满意度或留住客户的策略存在问题。

5.购物车放弃率：该指标显示将产品添加到购物车但仍需完成购买的用户百分比。店主可以通过分析这些数据来优化结账并降低放弃率。

6.客户终身价值（CLV）：客户终身价值（CLV）指的是企业在与客户的整个合作关系中可以预期从客户那里获得的总收入。它有助于了解客户的长期价值，并据此调整营销工作。

7.网站流量来源：跟踪网站流量的来源（如有机搜索、社交媒体或付费广告），可以深入了解不同营销渠道的效果，有助于合理分配资源。

使用 Shopify Analytics 跟踪电子商务指标

• 访问 Shopify Analytics：登录您的 Shopify 面板，转到 "分析"。
• 探索各部分：熟悉不同的部分，如 "主页"、"报告"、"实时视图 "和 "自定义报告"。
• 确定关键指标：识别重要的电子商务指标，包括总销售额、平均订单价值 (AOV)、转换率和客户行为洞察力。
• 销售概览：查看 "销售概览"，快速了解总销售额、AOV 和最畅销产品。
• 在线商店分析：深入了解 "在线商店分析"，分析流量来源转换率，识别放弃的结账。
• 客户报告和自定义报告：利用 "客户报告 "深入了解客户人口统计、保留率和终身价值。在 "自定义报告 "中选择特定指标和维度，创建个性化报告。
• 实时监控：使用 "实时视图 "监控访客行为和顶级推荐人等实时活动。
• 设置目标和事件：要跟踪特定的客户操作，请在 "网上商店 "设置中定义目标和事件。
• 整合第三方工具：通过整合第三方工具（如 Google Analytics）来增强分析能力，从而进行更全面的分析。
• 定期审查：安排例行审查，以确定电子商务数据的趋势、模式和异常情况。
• 可操作的洞察力：将分析结果转化为可操作的洞察力，指导营销策略、产品优化和整体客户体验方面的决策。

优化 Shopify 分析的技巧和窍门：

• 定制您的仪表板：定制您的 Shopify Analytics 面板，以显示与您的业务目标最相关的指标。钉住重要报告，以便快速访问。
• 利用比较工具：利用Shopify的比较工具跟踪不同时期的业绩。将本月销售额与上月进行比较，或将本年度与上年度进行比较。
• 设置自动报告：安排自动报告，定期通过电子邮件接收关键指标。这可确保您无需频繁登录即可随时更新。
• 尝试使用筛选器：在自定义报告中尝试使用筛选器，深入研究特定的数据集。这有助于深入了解客户行为或产品性能。
• 与团队协作：协同使用 Shopify Analytics。与团队成员共享报告，促进跨部门的数据驱动决策。
• 通过实时视图随时了解信息：定期监控实时视图，随时了解实时客户活动。这在销售高峰期或营销活动期间尤其有用。
• 针对移动设备进行优化：为移动设备优化Shopify Analytics，让您随时随地访问Shopify Analytics。移动界面可让您随时随地了解店铺业绩。
• 关注放弃的结账：定期检查 "放弃结账 "部分，找出结账流程中的潜在问题。进行调整以降低购物车放弃率。
• 了解新功能：随时了解 Shopify Analytics 的新功能和更新。持续教育可确保您最大限度地利用平台不断发展的功能。
• 进行 A/B 测试：使用 Shopify Analytics 对产品、定价或营销策略进行 A/B 测试。分析结果，改进方法，优化效果。

利用 Shopify 分析做出明智决策

以下是如何利用 Shopify Analytics 做出明智决策的详细分步指南，并附有实时示例：

益处

利用 Shopify Analytics 做出明智的决策是一种战略性方法，可为您的电子商务企业带来诸多益处。

• 数据驱动的精确性：利用分析技术确保您的决策以准确的数据为基础，最大限度地降低与基于直觉的选择相关的风险。
• 优化运营：通过了解客户行为和销售趋势，您可以调整从库存管理到订单执行的运营策略，从而提高效率和客户满意度。
• 战略营销：分析功能使您能够识别高效的营销渠道和营销活动，从而有针对性地开展工作，获得最大回报。
• 主动适应：实时数据分析可对市场变化和新兴趋势做出迅速反应，使您的企业具有主动性和适应性。

如何做

通过 Shopify Analytics 执行知情决策需要一个结构化的过程。

• 确定明确的目标：首先要设定具体目标，无论是促进销售、提升客户体验，还是优化营销投资回报率。
• 确定关键指标：明确与目标直接相关的指标。这可能包括转换率、最畅销产品或客户保留率。
• 利用Shopify工具：浏览 Shopify Analytics 部分，探索报告、实时视图和自定义报告，以提取相关数据。
• 数据可视化：利用可视化工具将复杂的数据集转化为易于理解的图表和图形，帮助快速理解。
• 解读客户行为：分析客户旅程数据，找出模式、偏好和潜在痛点。
• 克服数据挑战：承认并解决在解释 Shopify 数据时遇到的常见挑战，如信息过载。重点关注与您的具体目标相一致的指标。
• 识别趋势：从数据中寻找趋势和异常。找出性能峰值或性能不佳的驱动因素。
• 设定明确的目标和事件：在 Shopify Analytics 中定义目标，以跟踪特定操作。这有助于使您的分析策略与总体业务目标保持一致。

实例

通过使用 Shopify Analytics，举例说明如何在实际情况中做出明智的决策。

• 优化营销活动：Shopify 数据分析显示，某一营销渠道经常产生高转化率的流量。在这一渠道上投入更多预算可获得更高的投资回报。
• 产品分类策略：通过分析发现，特定类别中某些产品的转化率始终高于其他产品。这种洞察力为营销活动和库存储备决策提供了指导。
• 客户细分：Shopify Analytics 可根据购买模式和人口统计数据显示离散的客户群。专门针对这些群体的营销信息可显著提高销售额和参与度。

专业提示

专家建议，最大限度地发挥 Shopify Analytics 对决策的影响。

• 持续学习：随时了解 Shopify Analytics 的更新和新功能。持续教育可确保您充分发挥平台的潜力。
• 跨团队协作：通过在不同部门之间共享报告和见解，培养协作文化。这将促进对业务的全面了解。
• A/B 测试实验：使用 Shopify Analytics 对不同的产品变体、定价策略或网站元素进行 A/B 测试。通过调查，可为未来的设计提供可操作的见解。
• 关注客户反馈：将客户反馈和评论等定性数据与定量分析相结合。这种综合方法可全面了解客户情绪。

结论

在充满活力的电子商务领域，胜利取决于创造力和灵活性。公司可以利用Shopify的数据作为灯塔，引导他们穿越混乱的互联网采购世界。使用数据驱动决策的公司可以更好地克服挑战、抓住机遇，并与客户建立紧密的联系。请记住，在电子商务领域取得长期成功的关键是，在您踏上征程时，充分利用Shopify的分析功能。如果您能获得数据驱动的洞察力，您就可以将网店发展成为一个有利可图的企业，并做出明智的决策，推动您取得无与伦比的成功。