Każdy właściciel e-commerce zna to uczucie. Reklamy działają, ruch na stronie rośnie, liczba zamówień wygląda obiecująco. A mimo to, gdy przychodzi moment podsumowania finansowego, okazuje się, że zysk jest daleki od oczekiwań. Marża topnieje pod ciężarem kosztów marketingowych, zwrotów i nieefektywnej logistyki.
Czy da się sprzedawać więcej, nie wpadając w pułapkę rosnących kosztów?
Wyzwania w podejmowaniu decyzji w e-commerce
Dane w silosach i różne formy raportowania
Przypomnij sobie moment, gdy próbowałeś porównać wyniki kampanii reklamowej z danymi sprzedażowymi. Dane z Meta Ads nie zgadzają się z Google Analytics, Shopify pokazuje jeszcze coś innego, a Ty nie wiesz, gdzie leży prawda. Każde źródło danych ma własne metody raportowania, co prowadzi do niespójności.
Codzienne zestawianie danych i tworzenie raportów to rzeczywistość każdego marketera i analityka – jednak to czasochłonne zadanie, które mogłoby być lepiej wykorzystane na realny rozwój biznesu.
Problem silosów danych dotyka zarówno rozwijające się, jak i już ugruntowane sklepy internetowe. W efekcie firmy ręcznie eksportują dane z różnych systemów analitycznych do plików CSV, a następnie łączą je w Excelu lub Google Sheet - co jest nie tylko czasochłonne, ale także podatne na błędy i trudne do skalowania.
Obawy przed integracją
Wielu właścicieli e-commerce wie, że ich systemy wymagają integracji, ale boją się, że przeniesienie danych do nowoczesnych narzędzi będzie kosztowne i skomplikowane. Często słyszymy: „Przecież mogę to wszystko wyklikać w Excelu”. Tak, ale tylko do momentu, gdy skala biznesu wymknie się spod kontroli.
Wtedy pojawia się chaos, błędy w analizach i nieefektywne zarządzanie budżetem marketingowym. Brak integracji to problem, który w dłuższej perspektywie prowadzi do większych strat niż początkowy koszt wdrożenia nowoczesnych narzędzi.
Analityka w Excelu ma sens przy małej skali działalności – gdy operujemy na setkach zamówień miesięcznie, ręczna praca może być wystarczająca. Jednak wraz z rozwojem firmy i wzrostem liczby klientów, procesy ręczne stają się coraz bardziej czasochłonne i podatne na błędy.
Co więcej, późniejsza integracja systemów, gdy firma osiągnie dużą skalę, może być znacznie bardziej kosztowna i czasochłonna. W tym czasie bardziej zwinne technologicznie firmy mogą nas wyprzedzić, optymalizując swoje działania szybciej i skuteczniej.
Brak widoczności rzeczywistej marży i efektywności długoterminowej
Wyobraź sobie, że inwestujesz w kampanię reklamową, która na pierwszy rzut oka wygląda na dochodową – przynosi wysokie przychody. Jednak po kilku miesiącach okazuje się, że większość zamówień pochodziła od klientów, którzy szybko dokonali zwrotów lub kupili produkty o minimalnej marży.
Firmy, które nie uwzględniają rzeczywistych kosztów, często tracą pieniądze, nawet jeśli ich sprzedaż rośnie.
Bez pełnej analizy marży, kosztów zwrotów i długoterminowej wartości klienta (LTV), decyzje marketingowe mogą prowadzić do sytuacji, w której najbardziej dochodowe kampanie w rzeczywistości generują straty.
Jak rozwiązać te problemy wykorzystując dane firmowe?
Często przedsiębiorcy myślą, że aby poprawić analitykę i zoptymalizować sprzedaż, muszą przeprowadzać kosztowne transformacje technologiczne. Tymczasem klucz leży nie w odkrywaniu koła na nowo, ale w mądrzejszym wykorzystaniu danych, które firma już posiada. Wystarczy odpowiednia organizacja i integracja tych informacji, by uzyskać pełniejszy obraz biznesu i podejmować trafniejsze decyzje.
Centralizacja danych
Integracja źródeł w jednej hurtowni danych (np. BigQuery) pozwala uniknąć problemów związanych z silosami. Dzięki temu wszystkie kluczowe informacje (koszty kampanii, sprzedaż, zwroty, marże) są dostępne w jednym miejscu, w czasie rzeczywistym.
Spójny system analityczny
Dzięki odpowiedniej technologii można łączyć dane z różnych platform, tworząc jednolity obraz sytuacji. Przykładowo, jeśli GA4 pokazuje inne wyniki niż Meta Ads, można zastosować model rekoncyliacji, który uwzględni rzeczywiste ścieżki konwersji przez połączenie informacji z obu miejsc.
Śledzenie marży i automatyzacja raportowania
Wykorzystanie narzędzi Business Intelligence, takich jak np. Looker Studio, Power BI, Tableau pozwala automatyzować raportowanie i oszczędzać dziesiątki godzin pracy miesięcznie. Decydenci mają dostęp do aktualnych danych bez konieczności angażowania analityków.
Aby jeszcze łatwiej monitorować rzeczywistą marżę na produktach i kanałach sprzedaży, warto skorzystać z Kalkulatora Marży Ecommerce. Sprawdź, jak prosto możesz analizować rentowność w swoim e-commerce.
Automatyczne raporty mogą uwzględniać nie tylko przychody, ale także marżę netto, co pozwala optymalizować wydatki marketingowe. Jeśli dany kanał generuje wysokie przychody, ale niską marżę, można go dostosować lub zastąpić bardziej rentownym.
Predykcje długoterminowej efektywności, czyli strategia na lata
Modele machine learning mogą przewidywać LTV klientów, co pozwala zoptymalizować kampanie pod kątem nie tylko krótkoterminowej konwersji, ale także długoterminowej rentowności. Dzięki analizie wzorców zakupowych, częstotliwości zamówień oraz źródeł ruchu można identyfikować klientów o najwyższym potencjale wartości i skupić działania marketingowe właśnie na nich.
Zaawansowane algorytmy pomagają określić, które kanały akwizycji generują użytkowników o najwyższym LTV, umożliwiając precyzyjne alokowanie budżetów reklamowych. Przykładowo, jeśli analiza predykcyjna wskazuje, że klienci pozyskani z kampanii e-mail marketingowej mają większą wartość w dłuższym okresie niż ci z reklam displayowych, można dostosować strategię marketingową, kierując większe środki na bardziej efektywne kanały.
Ponadto, prognozy pozwalają na lepsze zarządzanie relacjami z klientami poprzez personalizację komunikacji i ofert specjalnych. Modele machine learning mogą wskazać moment, w którym klient prawdopodobnie dokona kolejnego zakupu, co pozwala wysłać mu dopasowaną ofertę w optymalnym czasie, zwiększając prawdopodobieństwo konwersji i budując długoterminową lojalność.
Case Study: nasze wsparcie, które pomogło zwiększyć zyski
Problem
Nasz klient, dynamicznie rozwijający się sklep e-commerce sprzedający akcesoria do telefonów i innych urządzeń mobilnych, stanął przed poważnym wyzwaniem związanym z efektywnym zarządzaniem danymi. Brak integracji pomiędzy kluczowymi systemami – GA4, Meta Ads oraz ERP – sprawiał, że zespół operacyjny spędzał godziny na ręcznym przetwarzaniu danych.
Każdego dnia konieczne było ręczne eksportowanie raportów do Excela, gdzie dane z różnych źródeł były scalane i analizowane. Był to proces żmudny, narażony na błędy i powodujący opóźnienia w podejmowaniu decyzji.
Ponadto, analiza opierała się głównie na przychodach, bez dogłębnego wglądu w rzeczywistą marżę poszczególnych produktów i kategorii, co skutkowało nietrafionymi decyzjami marketingowymi i błędami w alokacji budżetu reklamowego - przez długi czas prowadzone były kampanie reklamowe na produkty, które miały najwyższy współczynnik zwrotów!
Rozwiązanie
Budowa hurtowni danych (BigQuery) – wdrożyliśmy centralny system, który połączył dane z GA4, Meta Ads oraz ERP w jedną, spójną hurtownię danych. Dzięki temu zespół zyskał dostęp do ustandaryzowanych, aktualnych informacji w czasie rzeczywistym, eliminując potrzebę ręcznej obróbki danych.
Automatyczne dashboardy w Looker Studio – zaprojektowaliśmy interaktywne dashboardy, które umożliwiają śledzenie kluczowych wskaźników, takich jak koszt konwersji, rentowność kampanii i marża produktów.
Raporty są generowane automatycznie, co pozwala zespołowi skupić się na analizie i optymalizacji działań zamiast tracić czas na ręczne raportowanie.
Predykcja LTV użytkowników – wdrożyliśmy modele machine learning analizujące dane o klientach, ich zachowaniach i historii zakupów. Dzięki temu możliwe stało się przewidywanie długoterminowej wartości klientów oraz segmentacja grup o najwyższym potencjale zyskowności.
Pozwoliło to na precyzyjne dostosowanie strategii marketingowej i alokację budżetów w najbardziej efektywne kanały sprzedaży.
Efekty:
- zespół marketingowy spędza o 1 dzień w miesiącu mniej czasu na ręczne raportowanie.
- realny zysk (po uwzględnieniu kosztów kampanii i marży) zwiększył się o 10%
Podsumowanie
Wzrost sprzedaży w e-commerce bez obniżania marży jest możliwy dzięki skutecznemu zarządzaniu danymi. Centralizacja danych, automatyzacja raportowania i precyzyjne śledzenie marży pozwalają podejmować lepsze decyzje biznesowe.
Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak w Twojej firmie dane mogą pracować na sukces organizacji – skontaktuj się z nami!
