Era danych i analityki w e-commerce
Nowoczesny e-commerce to znacznie więcej niż atrakcyjna strona i dobrze zaopatrzony magazyn. To przede wszystkim przestrzeń zdominowana przez dane. Każde kliknięcie, odsłona strony czy dodanie produktu do koszyka generuje ogromny zasób informacji. Odpowiednio wykorzystany, ten potencjał staje się potężnym narzędziem wspierającym wzrost sprzedaży.
W erze martechu – technologii marketingowych – zasady gry uległy zmianie. Dziś to analityka martech umożliwia nie tylko zrozumienie zachowań konsumentów, ale również błyskawiczne i trafne reakcje. Umożliwia to optymalizację niemal każdego obszaru działalności: od personalizacji oferty, przez automatyzację komunikacji, aż po poprawę wskaźników konwersji. Sprawdźmy, jak polskie platformy SaaS (Software as a Service) w tym obszarze mogą stać się kluczem do sukcesu Twojego e-sklepu.
UWAGA: Dlaczego nie ma tu znanych zagranicznych rozwiązań? Podając przykłady konkretnych rozwiązań softwarowych skupiam się na polskich firmach, które od lat skutecznie konkurują z globalnymi narzędziami i często lepiej dostosowują się do specyfiki polskiego rynku.
Zrozumienie danych klienta to fundament efektywnej analityki.
Skuteczna analityka martech zaczyna się od dogłębnego zrozumienia, jakie dane warto zbierać i jak je analizować. Nie chodzi jedynie o liczbę odwiedzin czy transakcji, ale o pełne rozpoznanie całej ścieżki zakupowej klienta.
Podstawowe informacje – takie jak źródła ruchu, zaangażowanie użytkowników czy współczynnik konwersji – dostarczają narzędzia typu Google Analytics 4. Jednak prawdziwa siła tkwi w integracji danych z różnych źródeł i ich centralizacji – tu z pomocą przychodzą rozbudowane platformy martech.
Zaawansowane narzędzia SaaS pozwalają gromadzić i analizować informacje demograficzne, behawioralne (np. przeglądane produkty, porzucone koszyki), transakcyjne (częstotliwość zakupów, wartość koszyka), a także dane dotyczące interakcji z kampaniami marketingowymi. Dzięki ich połączeniu możliwe jest stworzenie pełnego profilu klienta, który staje się podstawą skutecznego i indywidualnego podejścia marketingowego.
Przykładowe rozwiązania:
Google Analytics 4 (GA4): Standard w e-commerce – śledzenie zdarzeń, analizowanie źródeł ruchu, zachowań użytkowników i efektywności kampanii.
Hotjar: Wizualne przedstawienie interakcji użytkowników za pomocą map cieplnych, nagrań sesji i ankiet. Pomaga zrozumieć, dlaczego klienci opuszczają stronę.
Synerise: Polska platforma typu CDP (Customer Data Platform), integrująca dane z różnych kanałów i oferująca zaawansowane raporty oraz analitykę opartą o AI.
Segmentacja klientów umożliwia trafniejsze działania marketingowe!
Samo posiadanie danych to za mało – kluczowe jest ich efektywne wykorzystanie. Tutaj nieocenioną rolę odgrywa segmentacja odbiorców. Dzięki narzędziom martech możesz dzielić klientów na konkretne grupy, uwzględniając ich zachowania, preferencje czy historię zakupową.
Przykładowe segmenty: „nowi klienci”, „klienci premium”, „osoby porzucające koszyk” czy „kupujący okazjonalnie”. Zamiast wysyłać ten sam newsletter do wszystkich, możesz przygotować dedykowaną komunikację, np. rabat dla klientów nieaktywnych od 30 dni albo ofertę dopasowaną do ulubionej kategorii produktów.
Przykładowe narzędzia:
GetResponse: Polski system do e-mail marketingu z rozbudowaną segmentacją na podstawie aktywności i danych demograficznych.
Salesmanago: Zaawansowana platforma automatyzacji marketingu – segmentacja w oparciu o dane behawioralne i transakcyjne, a także predykcje zachowań.
edrone: Rozwiązanie stworzone z myślą o e-commerce, umożliwia dynamiczną segmentację i identyfikację klientów zagrożonych odejściem.
Personalizacja kluczem do zaangażowania klientów
Personalizacja w e-commerce to już nie opcja, a konieczność. Dzięki danym z analityki martech możesz tworzyć indywidualne doświadczenia zakupowe – od poleceń produktowych, przez personalizowane e-maile, po dynamiczne treści na stronie.
Wiele rozwiązań SaaS dostępnych w Polsce, oferuje moduły do personalizacji. Przykładowo, na podstawie historii przeglądania i zakupów, system może wyświetlać klientowi produkty, które mogą go zainteresować (np. „Inni klienci, którzy kupili ten produkt, interesowali się również…”). Możesz również personalizować treści na stronie, pokazując banery promocyjne dostosowane do segmentu klienta. W przypadku e-mail marketingu, personalizacja pozwala na wysyłanie e-maili urodzinowych z kodem rabatowym, przypomnień o produktach pozostawionych w koszyku, czy ofert uzupełniających do niedawno kupionych artykułów. Takie działania nie tylko poprawiają doświadczenie klienta (UX), ale także znacząco zwiększają konwersję sprzedaży i wartość koszyka.
Przykładowe narzędzia:
edrone: rekomendacje na stronie, w e-mailach, dynamiczne pop-upy.
Recostream: dopasowane propozycje produktów w oparciu o zachowania klientów.
Synerise: zaawansowana personalizacja w czasie rzeczywistym na wielu kanałach (e-mail, strona, SMS).
Automatyzacja kampanii marketingowych
Automatyzacja marketingu to filar efektywnego wykorzystania martechu. Dzięki niej możesz tworzyć złożone ścieżki komunikacji, które są uruchamiane automatycznie w odpowiedzi na zachowania klientów. To pozwala na skalowanie działań marketingowych bez konieczności angażowania dodatkowych zasobów ludzkich.
Wyobraź sobie serię e-maili wysyłanych do klienta, który porzucił koszyk: pierwszy e-mail po godzinie z przypomnieniem, drugi po 24 godzinach z zachętą w postaci darmowej wysyłki, a trzeci po 48 godzinach z propozycją produktu alternatywnego. Wszystko to dzieje się automatycznie, zwiększając szanse na sfinalizowanie transakcji. Polskie platformy do automatyzacji oferują intuicyjne kreatory workflow, które pozwalają na budowanie takich skomplikowanych scenariuszy bez znajomości kodowania. Możesz automatyzować wiadomości powitalne dla nowych subskrybentów, kampanie re-engagement dla nieaktywnych klientów, czy cykle e-maili edukacyjnych dla osób zainteresowanych konkretnym segmentem produktów. Automatyzacja ta prowadzi do znacznego zwiększenia efektywności kampanii marketingowych i obniżenia kosztów pozyskania klienta.
Przykłady narzędzi:
GetResponse: (Polski SaaS) Poza e-mail marketingiem, GetResponse jest pełnoprawną platformą do marketing automation. Umożliwia tworzenie automatycznych scenariuszy w oparciu o zachowania użytkowników na stronie, otwarcie e-maili, kliknięcia w linki, a nawet historię zakupów.
Salesmanago: (Polski SaaS) Jedna z najbardziej rozbudowanych platform marketing automation w Polsce. Pozwala na automatyzację procesów w wielu kanałach (e-mail, SMS, push, social media), budowanie złożonych scenariuszy marketingowych oraz personalizację w czasie rzeczywistym.
User.com: (Polski SaaS) Platforma oferująca automatyzację marketingu, czat, CRM i e-mail marketing w jednym. Pozwala na tworzenie automatycznych wiadomości i akcji bazujących na zachowaniach użytkowników na stronie oraz danych z CRM.
Optymalizacja ścieżki zakupowej
Eliminowanie barier i ułatwianie konwersji
Analityka martech to nie tylko segmentacja i personalizacja, ale także klucz do optymalizacji ścieżki zakupowej. Analizując dane behawioralne, możesz zidentyfikować punkty, w których klienci napotykają trudności lub porzucają proces zakupu. Może to być skomplikowany formularz, brak preferowanej metody płatności, zbyt wysokie koszty dostawy, czy niejasne opisy produktów.
Wykorzystując narzędzia do mapowania ścieżek klienta oraz testy A/B wbudowane w platformy martech, możesz testować różne warianty strony, procesów czy komunikacji. Na przykład, testując dwie wersje strony produktu – jedną z krótkim opisem i dużą ilością zdjęć, drugą z rozbudowanym tekstem i tabelami – możesz sprawdzić, która z nich generuje wyższy współczynnik konwersji. Analiza danych pozwoli ci również wykryć „wąskie gardła” w procesie checkoutu. Może się okazać, że uproszczenie formularza adresowego, dodanie popularnej opcji szybkiej płatności lub zwiększenie liczby dostępnych przewoźników, znacznie zwiększy finalizację zamówień i obniży współczynnik porzuconych koszyków.
Przykłady narzędzi:
Hotjar: (SaaS) Wspomniany już Hotjar jest nieoceniony w tym obszarze. Nagrania sesji pokazują, gdzie użytkownicy mają problemy, klikają w martwe linki, lub porzucają formularze. Mapy cieplne wizualizują, gdzie użytkownicy klikają i na co zwracają uwagę.
Google Optimize: (Narzędzie Google, ale kluczowe do testów A/B) Pozwala na przeprowadzanie testów A/B, A/B/n oraz testów wielowymiarowych, aby porównać efektywność różnych wersji strony i zoptymalizować współczynnik konwersji. Chociaż Google Optimize w swojej pierwotnej formie został wycofany, jego funkcje są stopniowo integrowane z Google Analytics 4 i Google Ads, co pokazuje kierunek rozwoju. Warto szukać podobnych funkcjonalności w platformach e-commerce i martech.
Optly.ai: (Polski SaaS) Koncentruje się na optymalizacji konwersji, wykorzystując personalizację i testy A/B do poprawy doświadczeń zakupowych i zwiększania sprzedaży.
User Case: martech w sklepie fashion
Przyjrzyjmy się realnemu przypadkowi polskiego sklepu fashion (AR~16M pln), który zmagał się z niskim LTV i wysokim wskaźnikiem porzuconych koszyków. Sklep korzystał z popularnej platformy e-commerce AtomeStore z wbudowanymi modułami martech oraz dodatkowymi narzędziami SaaS.
Wyzwanie: Sklep odnotowywał wysoki ruch na stronie, ale niska liczba powracających klientów i wiele porzuconych koszyków wskazywały na niewykorzystany potencjał. Brakowało precyzyjnej segmentacji i spersonalizowanej komunikacji.
Działania z wykorzystaniem analityki martech:
Segmentacja klientów (z użyciem Salesmanago):
Wykorzystano wbudowane narzędzia do segmentacji, dzieląc klientów na: „nowi odwiedzający”, „powracający (poniżej 2 zakupów)”, „lojalni (2+ zakupów)”, „porzucone koszyki”, „kobiety interesujące się sukienkami”, „mężczyźni szukający koszul”.
Statystyka bazowa: Przed segmentacją, wszyscy otrzymywali ten sam newsletter.
Personalizacja rekomendacji na stronie (z użyciem Recostream):
Wdrożono dynamiczne bloki rekomendacji na stronach produktowych i głównej, oparte na historii przeglądania i zakupów. Kobieta szukająca sukienek widziała rekomendacje sukienek i pasujących dodatków (np. „Klienci, którzy kupili tę sukienkę, kupili również…”).
Potencjalny wzrost: Zwiększenie średniej wartości koszyka o 8% w segmencie klientów, którzy widzieli spersonalizowane rekomendacje.
Automatyzacja kampanii e-mailowych (z użyciem Salesmanago):
Automatyzacja porzuconych koszyków: Stworzono 3-etapowy scenariusz:
E-mail 1 (po 1h): „Twój koszyk na Ciebie czeka!” – przypomnienie z listą produktów.
E-mail 2 (po 24h): „Masz wątpliwości? Darmowa dostawa czeka!” – z kodem na darmową dostawę.
E-mail 3 (po 48h): „Może coś innego?” – z rekomendacjami podobnych produktów.
Potencjalny wzrost: Odzyskano 12% porzuconych koszyków, co przełożyło się na wzrost obrotu o 3,4% w skali miesiąca.
Kampanie powitalne: Nowi subskrybenci otrzymywali serię 3 e-maili (poprzez Salesmanago), wprowadzających w świat marki, prezentujących bestsellery i oferujących 10% rabatu na pierwsze zakupy.
Potencjalny wzrost: Współczynnik konwersji nowych subskrybentów wzrósł o 12%.
Kampanie re-engagement: Do klientów, którzy nie dokonali zakupu od 90 dni, wysyłano spersonalizowane oferty z rabatami na ich ulubione kategorie produktów.
Potencjalny wzrost: Aktywacja 5% nieaktywnych klientów, co generowało dodatkowe 2-3% miesięcznej sprzedaży.
Testy A/B i optymalizacja (z użyciem Optly.ai i danych z GA4):
Przy wsparciu Optly.ai i analizie danych z GA4 testowano różne wersje przycisku „Dodaj do koszyka” (kolor, tekst).
Testowano uproszczony formularz zamówienia (mniej pól do wypełnienia).
Potencjalny wzrost: Zmniejszenie współczynnika porzuceń o 3% dzięki uproszczeniu formularza checkoutu.
Wyniki ogólne dla opisywanego sklepu fashion:
Dzięki wdrożeniu analityki martech i wykorzystaniu jej do precyzyjnych działań:
Wartość życia klienta (LTV) wzrosła o 18,8% w ciągu 6 miesięcy.
Współczynnik powracających klientów zwiększył się o 17%.
Ogólna sprzedaż w e-commerce wzrosła o 11,4% w ciągu roku, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów akwizycji dzięki lepszemu wykorzystaniu danych.
Chcesz bym dobrał optymalne dla Ciebie rozwiązanie martech?
Porozmawiajmy chwilę i znajdźmy wspólne rozwiązanie Twoich problemów.
Przygotuję dla Ciebie pełną analizę dostępnych rozwiązań, zweryfikujemy potrzeby i możliwości Twojej organizacji i wdrożymy optymalne narzędzia.
Przyszłość analityki martech
Rola sztucznej inteligencji i machine learningu
Rozwój analityki martech nie zwalnia tempa, a kluczową rolę w nim odgrywają sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML). Algorytmy AI potrafią analizować gigantyczne zbiory danych w czasie rzeczywistym, wyciągając wnioski, które są niemożliwe do zauważenia przez człowieka. Pozwala to na jeszcze bardziej precyzyjną personalizację, predykcyjne modelowanie zachowań klientów (np. przewidywanie churnu, czyli odejścia klienta), a także optymalizację budżetów marketingowych. Wiele polskich rozwiązań SaaS już wdraża elementy AI i ML do swoich narzędzi, oferując zaawansowane rekomendacje, automatyczne segmentowanie dynamiczne, czy optymalizację wysyłek e-mailowych pod kątem najlepszego czasu. Przyszłość analityki w e-commerce to jeszcze większa automatyzacja decyzji, co pozwoli przedsiębiorcom skupić się na strategicznym rozwoju biznesu, podczas gdy maszyny będą dbać o optymalizację mikro-działań.Dane jako paliwo do wzrostu sprzedaży online!
W erze cyfrowej, dane to nowe paliwo napędowe dla biznesu, a analityka martech to silnik, który je przetwarza. Efektywne wykorzystanie narzędzi i strategii omówionych w tym artykule – od zrozumienia danych klienta i segmentacji, przez personalizację i automatyzację kampanii, aż po optymalizację ścieżki zakupowej – jest absolutnie niezbędne dla każdego sklepu online, który chce osiągnąć wzrost sprzedaży i zbudować trwałą przewagę konkurencyjną. Polskie firmy SaaS oferują coraz bardziej zaawansowane i dostępne rozwiązania, które pozwalają nawet małym i średnim przedsiębiorstwom efektywnie konkurować na rynku e-commerce. Pamiętaj: nie chodzi o posiadanie danych, ale o umiejętność ich przekształcania w świadome decyzje, które napędzają Twój biznes.
