Enhanced Ecommerce - skab indsigt i brugeradfærden

I Google Analytics kan man følge sine kunders adfærd og analysere på hvor trafikken kommer fra. Disse indsigter er super vigtige, men er ikke altid nok at basere sine beslutninger på.

Ved at aktivere Enhanced Ecommerce i sine indstillinger får man indsigter i endnu flere brugeradfærdsmønstre og kan analyse på salg og ikke blot trafik. Enhanced Ecommerce giver adgang til data på produkt-niveau, salg og attribuering af kundernes køb. Det er her man skaber overblik og værdi af marketing-aktiviteterne.

Hvilke produkter er mest populære, hvilke sælger bedst og hvilke produkter bliver fjernet fra kurven igen?

Under conversions  Ecommerce product performance kan man på produktniveau se de mest populære produkter.
Her er det vigtigt at spørge sig selv: Er det kun nogle få produkter som er ansvarlig for størstedelen af omsætningen? Hvordan sikrer man, at omsætningen er spredt ud på flere produkter for at mindske risikoen?

Man kan blandt andet også bruge produkt-analysen til at analysere på hvilke størrelser der har solgt bedst. Det er vigtigt at sikre, at man har de rette størrelser på lager, eller se om der er en udfordring i den måde som produktet bliver sat op på så brugeren klikker ind på produktet uden at ligge det i kurven.

Andre områder man kan analysere på kan for eksempel være hvor mange gange et produkt er lagt i kurven uden at blive købt. I Google Analytics er det betegnet som ”Basket-to-Detail Rate” og ”Buy-to-Detail Rate”.

Med disse informationer kan man optimere sine produktsider ud fra ens kunders adfærd og ved hjælp af data tilbyde sine kunder det, som de faktisk ønsker.

For at finde ud af, hvilke kampagner der har givet den bedste omsætning kan man tracke ”impressions” (hvor mange der har set produktet) og ”clicks” (Hvor mange der har klikket sig ind på produktsiden). Resultaterne kan følges i Google Analytics under Conversions Ecommerce Marketing Internal Promotions.

Her får man overblik over hvilke kampagner der har været mest trafik på (visninger og kliks), men giver også mulighed for at se og benchmarke omsætningen på disse.

Havde kampagnen en effekt på de produkter/kategorier, som ikke var på tilbud?

Dette er et spændende udgangspunkt, for at kunne analysere på performance af specifikke kampagner og hvilken indflydelse de kampagner havde på brugerens adfærd. Det rejser bl.a. spørgsmål som: gav det inspiration til at købe flere ting på siden eller havde det en negativ effekt i forhold til størrelsen af indkøbskurven?

En anden indsigt man kan få i Enhanced Ecommerce, er at se på performance af kategorier. Hvilke produktkategorier sælger bedst og er der en sammenhæng mellem disse?

Hvilke kategorier sælger ringest og hvordan kan vi forbedre det? I dette eksempel er det 2 kategorier, som skiller sig positivt ud.

Her er overtøj og tasker ansvarlige for 44% af omsætningen.

Ved at kigge på produktkategori i Google Analytics kan man hurtigt danne sig et overblik over, hvilke kategorier som halter, ved at filtrere på eksempelvis kvantitet. Er der for eksempel en kategori som sælger virkelig ringe?

Tag et kig på den valgte kategori-side og stil spørgsmål som: hvordan kan den blive optimeret? Skal der nye billeder på eller er teksten ikke fyldestgørende nok? Måske er det faktisk en kategori, som performer så dårligt, at den skal fjernes helt.

Når en bruger aktivt laver en søgning på en webshop, så er det oftest fordi brugeren er købeklar. Det efterlader et kæmpe potentiale til webshoppen, og det er derfor vigtigt, at man som webshop kan tilbyde de produkter der bliver søgt efter. Derfor er det en god ide at analysere på brugernes søgeadfærd, for at optimere sin konverteringsrate. De vigtigste søge-rapporter i Google Analytics er ”search terms” og ”usage” under behaviour.

Rapporten ”search terms” kan være meget værdifuld i forhold til indkøb af de rigtige produkter. Hvilke termer søger brugeren efter, og er det produkter som du tilbyder? Hvilke søgeord performer bedst og hvor lang tid bruger kunden på webshoppen efter at have søgt?
Måske har brugeren brugt rigtig lang tid på at lede efter noget specifikt, som ikke findes på siden.

Under behaviour Site Search Usage får man et klart overblik over antal besøgende som har lavet en søgning versus besøgende som ikke har. Her er det spændende at kigge på data som konverteringsraten, antal sider set og gennemsnitlig tid brugt på siden.
Er der stor forskel på data og hvad er grundlaget for dette? Har tidspunktet noget at sige i forhold til kampagner eller er konverteringsraten bare højere for brugere som laver en søgning?

For at forstå kunderejsen handler det om at stille de rigtige spørgsmål, og med enhanced ecommerce kan man se og følge kundens beslutninger. Denne analyse viser hvor i købsflowet der bør optimeres.
Et vigtigt step her er at se på dropoffs i kunderejsen.

Under ”Shopping behaviour” under Conversions Ecommerce kan man danne sig et overblik over hvor stor en del af de brugere som lægger noget i kurven rent faktisk køber noget. Her kan man også sammenligne nye brugere med tilbagevendende brugere og se på, om der er et mønster.
Der er flere dimensioner man kan måle på, som for eksempel hvilken enhed der performer bedst eller hvor den geografisk bedste performance kommer fra.

Et andet spændende segment at arbejde med, er forskellen på konverterende brugere og brugere som ikke har foretaget et køb. Det kan give gode indsigter i hvilke specifikke handlinger de købende kunder har foretaget sammenlignet med brugere, som ikke har foretaget et køb. Samtidigt kan man bruge dette i sine retargeting segmenter og ramme de brugere der har lagt noget i kurv, men ikke købt et produkt.

Under Conversions Multi-channel Funnels finder man ”assisted conversions”, som viser flowet af hvilke kanaler der har haft indflydelse på kundens rejse. Ved at vælge ”transaktioner” under conversion og filtrere på ”assisted/last click” kan man se hvilken kanal der har fået værdien for sidste step inden kunden har foretaget købet.

For at dykke dybere i kunderejsen kan man under menupunktet ”Top Conversion Paths” filtrere efter ”path lenght”, altså hvor mange touchpoints kunderne berører inden et køb, og få et indblik i hvilke kanaler der performer bedst og hvor mange kanaler der faktisk er relevante i den enkelte kunde’s rejse.

Enhanced Ecommerce giver muligheder for at tage databaserede beslutninger for forretningen på et nyt niveau. Det giver dybere indsigter i de enkelte produkter og kategorier, hvorfra optimering af disse muliggøres.

Med Enhanced Ecommerce kan man tracke brugernes søgeadfærd, attribueringen af trafikken og gå et lag dybere ned i analysen af købsadfærden.
Ved at forstå den fulde kunderejse og sammenligne brugernes adfærd kan man skabe værdifulde indsigter, som den basale Google Analytics ikke kan.

For at læse mere om hvordan vi tracker for vores kunder, så besøg vores services-sider for mere information. Du kan også læse om en case, hvor vi skabte et solidt datagrundlag igennem tracking for at skabe resultater.