Współczesny e-commerce ma dostęp do potężnych narzędzi analitycznych – od Google Analytics 4, przez Google Ads, Meta Ads, aż po dane z platform sprzedażowych, takich jak Shopify, WooCommerce czy Presta. To świetne źródła informacji o kondycji Twojego biznesu.
Problem w tym, że większość sklepów zatrzymuje się na podstawowym poziomie analizy: przychody, liczba transakcji, konwersje, koszty kampanii. Na tej podstawie liczymy ROI czy ROAS i… często tyle. To wartościowe dane, ale dają tylko ogólny obraz sytuacji.
Jeśli chcesz realnie zwiększyć wartość koszyka i podnieść rentowność działań, trzeba sięgnąć głębiej. Poniżej znajdziesz 5 kluczowych obszarów, które warto analizować, by podejmować decyzje, które mają przełożenie na zysk – nie tylko na raport.
1. LTV vs. koszt pozyskania – gra długoterminowa
Większość kampanii reklamowych rozliczana jest z krótkoterminowego efektu: „czy klient się zwrócił w ciągu tygodnia?”. To błąd, który może kosztować Cię setki tysięcy złotych w utraconym potencjale.
Nie każdy klient musi się „zwrócić” od razu. Często największą wartość przynoszą Ci klienci, którzy robią zakupy cyklicznie – po tygodniach lub miesiącach. Dlatego warto analizować LTV (Customer Lifetime Value) i porównywać go z CAC (Cost of Acquisition) w perspektywie nie tylko 7 dni, ale np. 30, 90 czy 180 dni.
Technicznie możesz to zrobić, segmentując klientów po źródle pozyskania (kanał kampanii, kampania, grupa reklamowa) i śledząc ich zachowania w czasie. To pozwala odkryć, które kanały przyciągają lojalnych klientów, a które generują tylko jednorazowy ruch.
2. Przychód vs. marża – czyli ROAS 2.0
Standardowy ROAS pokazuje, ile przychodu wygenerowała dana kampania w stosunku do kosztu. Ale czy to wystarcza? Niekoniecznie – bo jeśli promujesz produkt o niskiej marży, to możesz mieć świetny ROAS, ale nadal wychodzić na zero (albo gorzej).
Dlatego warto obliczać również ROAS zyskownościowy – czyli wskaźnik, który zamiast przychodu, uwzględnia zysk netto (przychód – koszt pozyskania/wytworzenia produktu).
W praktyce oznacza to konieczność zaciągnięcia danych o marżach z systemu ERP lub platformy sprzedażowej i połączenia ich z danymi kampanijnymi (np. z Google Ads). To pozwala odkryć, które kampanie naprawdę są rentowne – a które tylko generują „ładne liczby”.
3. Produkty, które przyciągają vs. produkty, które konwertują
Nie każdy produkt, który przyciąga użytkowników na stronę, faktycznie się sprzedaje. Czasem świetnie klikający lead product generuje tylko ruch, ale konwersje dzieją się na zupełnie innych pozycjach.
Dlatego warto analizować: które produkty lub kategorie generują największy ruch, jak przekłada się to na konwersję, jaka jest średnia wartość koszyka (AOV) oraz jaki zwrot inwestycji dają (ROAS). Na podstawie tych danych możesz dostosować strategię promocyjną, inwestując budżet w produkty, które nie tylko ściągają uwagę, ale i realnie zarabiają.
Dodatkowo, analizując dane o promocjach, jesteś w stanie ocenić, czy zniżki faktycznie przekładają się na wzrost sprzedaży – czy może tylko psują marżę i uczą klientów czekania na okazje.
4. Upsell, cross-sell i analiza ścieżki zakupowej
Zwiększanie średniej wartości zamówienia często odbywa się przez klasyczne techniki upsellu (czyli podbijanie do droższych produktów) oraz cross-sellu (dodawanie produktów komplementarnych). Ale jak sprawdzić, czy to działa?
Możesz mierzyć konwersję na upsell/cross-sell, np. poprzez analizę sekwencji zakupowej użytkownika: co miał w koszyku na początku vs. co ostatecznie kupił. Śledząc dane o kombinacjach produktów, możesz zidentyfikować te, które najczęściej są kupowane razem – i automatycznie proponować je w sklepie lub kampaniach.
Dodatkowo, możesz segmentować użytkowników po wartości pierwszego koszyka i sprawdzić, które grupy są podatne na podpowiedzi. To cenne insighty, które przekładają się na realny wzrost AOV.
5. Porzucone koszyki – zrozum, zanim odzyskasz
Nie każdy porzucony koszyk to zmarnowana okazja – ale każdy niesie w sobie jakąś informację. Analizując porzucone koszyki, możesz sprawdzić:
- które produkty są najczęściej zostawiane,
- jaka była wartość porzuconych koszyków,
- czy użytkownicy byli blisko progu darmowej dostawy,
- czy w koszyku były produkty promocyjne.
Dzięki tym danym możesz dopasować strategię odzyskiwania koszyków – np. dynamicznie sugerować produkty zwiększające wartość koszyka powyżej progu darmowej wysyłki, albo zaproponować rabat tylko dla tych, którzy zostawili koszyk powyżej określonej wartości.
Jak to wszystko wykonać?
Aby mierzyć te wszystkie wskaźniki w sposób rzetelny, warto zainwestować w integrację danych w jednym miejscu, tzn. w hurtowni danych (np. Google BigQuery). Dzięki temu wytwarzamy jedno źródło prawdy, od którego trafiają dane z:
- GA4 (zachowania użytkowników),
- kampanii reklamowych (Google Ads, Meta, itd.),
- wewnętrznych systemów (np. marże, ceny, stany magazynowe).
Na tej bazie tworzymy transformacje i raporty w narzędziach BI (np. Looker Studio, Power BI), które dają Ci pełen obraz tego, co naprawdę działa.
Podsumowanie
Chcesz zwiększyć średnią wartość koszyka? Przestań działać „na czuja” – zacznij analizować dane mądrze. To nie kwestia kolejnego pop-upu z promocją, ale świadomego zarządzania ofertą, kampaniami i doświadczeniem użytkownika.
Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak w Twojej firmie dane mogą pracować na sukces organizacji – skontaktuj się z nami.
