利用数据网站应跟踪的大数据

 
创造解决客户问题的产品不仅是直觉，专业知识或头脑风暴的问题。通常，营销人员对他们的市场知识变得过于自信。营销人员可能认为，总会有选择权来了解事物的状态。销售和市场营销需要分析和利用数据，而不是想象可能会有什么选择。这是利用数据网站应跟踪的大数据。
借助大数据和丰富的分析工具，您不必依靠自己的洞察力。您可以收集有关您的网站访问者的信息，并从中得出有力的结论。这些发现可能会成就或破坏您作为企业家的成功。
任何分析都需要一组数据。这是您需要收集哪些数据以在您面前展示整个图片。
基本的电子商务指标。
即使您计划使用高级分析来塑造业务构想，也需要首先衡量基础知识。即使没有像在营销活动中使用AI那样复杂，这些指标也可以成为您最有效的工具。这是每个在线业务应跟踪的内容。
订单数。
订单数量是您可以收集的基本统计信息。大多数客户管理系统都会显示此数字。它不是一组复杂的数据，但可以作为许多其他统计数据的基础。结合网站访问量，您可以获得一个转化率。将总收入除以该数字，便得到了平均订单号。
您也可以单独使用此数据集。看看全年的订单数量如何波动。根据此发现，您可以预测该季节需要库存多少物品。
每次点击费用。
每次点击费用对任何营销活动都至关重要，因为它可以显示每次广告点击所花费的金额。它比计算每次展示费用或每次购买费用更具参考价值。每次转化费用与您网站的效果比与广告系列更相关，并且大量展示可能不会带来任何效果。这些统计数据在上下文中都很重要，需要对CPC进行解释。
衡量CPC有助于您充实下一个重要指标。
投资回报。
投资回报率对于您作为企业做出的任何决定都是至关重要的。您是否将营销预算投入付费广告或内容营销活动?您将广告系列重点放在哪些关键字上?您与网红合作还是为Instagram广告付费?答案很简单;看投资回报率。
即使电子邮件营销被认为具有最高的投资回报率，但每项业务都是独一无二的，并且显示的数字会略有不同。如果您在特定营销渠道上的投资回报率远远低于预期，则表明您做错了事。
终身价值。
企业为什么要在跨渠道广告和让客户回头上花费这么多钱?因为客户要在网站上花费的总金额超过了获得费用。
测量LTV对于数据集有限的小公司而言可能是一件棘手的事情。为了进行完美的计算，您需要知道客户忠于您的年限。当您只需要估算时，就可以用客户价值代替该指标，客户价值可以是每周，每月或每年，具体取决于您的业务类型。
增加LTV是获取更多利润的主要方法之一，该指标可帮助您监控进度。
平均订单价值。
作为电子商务商店赚钱的另一种方式是什么?努力提高平均订单价值。通过将利润除以订单数量来计算该指标，并密切关注您的战略决策如何影响用户的购物习惯。
兑换率。
转化率是另一个衡量网站成功与否的指标。此百分比代表进入网站的购物人数。
根据MarketingSherpa的研究，大多数网站的转化率都不会超过5%。这意味着在访问该网站的一百人中，只有五分之一会购买任何东西。努力提高这个数字，直接带来更多的钱。
毫无疑问，对转换率的响应可能会非常不同，因为该数字可能具有欺骗性。您的主要登陆网站显示出可怕的转化率吗?然后，您必须包括更多信息，并使CTA更具吸引力。您的网站整体转换率低吗?如果您的博客吸引了许多对购买尚不感兴趣的人，那将毫无意义。
购物车放弃率。
这是一个可悲的事实，但是大多数购物车都被废弃了。该指标本身并不能告诉您很多原因，但是对其进行衡量有助于日后的归因。
电子邮件参与率。
电子邮件营销是您武器库中的绝佳工具。但是您必须完善它才能使其完全适合您。测量诸如电子邮件打开率和点击率之类的指标，以改善该营销渠道上客户旅程的每个阶段。
客户满意度得分。
CSAT是最直接的度量指标之一，但也是最难归因的指标之一。估算它就像在网站构建器中包含一个满意度等级为1到10的弹出窗口一样简单
低分表明您需要改进某些东西。但是，您到底需要改进什么?这就是您只能通过复杂的归因模型或大量实验才能回答的问题。
净促销员得分。
NPS是另一个非常容易衡量的统计数据。您所需要的只是一个10分制，可以反映一个人向朋友推荐您的业务的可能性以及显示此分数的位置。
由于需要用户采取行动，因此您必须具有向人们展示调查表的策略。考虑在您的公司新闻通讯中发送调查问卷，或向停留在网站上一段时间的用户显示弹出窗口。
进阶电子商务指标。
您需要基本参数来形成网站性能的总体情况。您如何理解问题所在并加以改进?您测量这些指标。
流量来源收入。
帕累托原则也适用于数字广告。了解您的大部分收入来自何处-并且您会知道在哪里投入时间和金钱。通常，只有几个营销渠道可以为企业带来最多的收入。
多渠道归因模型。
即使某些营销渠道并未显示很大的收入来源，但它们可能对您的成功负有部分责任。想象一下：一个人已经阅读了六个月的博客，然后在收到时事通讯的折扣代码后最终购买了该产品。通常，您会说是电子邮件营销使他转变了。
但是，运行多渠道归因模型将向您显示客户在进行购买之前与公司的所有接触点。收集所有客户的数据，您就可以形成真实的客户旅程视图。
衡量使人更容易convert依的因素还有另一个好处。通过基于用户操作实施潜在客户评分系统，您将能够增强针对客户的个性化方法。基本上，它是多渠道归因的逆向工程。奖励指向执行可能会带来转化的步骤的客户，您的销售团队将知道目标客户。
关联的购买。
当我们讨论网站上的客户操作主题时，这是您可以利用的另一个指标。收集有关人们一起购买什么产品的数据，它将成为您向上销售策略的基础。
回头客的百分比。
您可以衡量的最关键的指标之一是返回再次进行购买的客户所占的百分比。这些回头客占大多数企业收入的绝大部分，而吸引更多的人回来是最终的商业策略。
但是数字本身并不能告诉您太多。寻找将回头客归因于产品功能，品牌价值或营销渠道的方法。了解回头客的属性将增加您的收入，也许比其他策略要多。
将点连接。
使高级指标与基本指标脱颖而出的是一件事。他们试图连接点。这就是大数据的全部意义。将成功和失败归因于特定决策，对所有内容进行分割测试，以查看最有效的方法，并查找数据中的相关性。
这是高级数据分析的最好部分。您无需再猜测，您可以通过科学的方式获得所有正确答案。