Customer Analytics Dashboard

Материал из marketing-wiki.ru
Перейти к навигации Перейти к поиску

Основная задача аналитики бизнеса - найти причины роста или падения ключевых бизнес показателей, найти точки роста, улучшить, что работает плохо и усилить существующие сильные места. В данной работе анализирует интернет магазин с настроенной электронной коммерцией Яндекс Метрики. В работе использовались обычный API Яндекс Метрики и Logs API Яндекс Метрики.

Сначала соберем общую информацию о показателях: http://joxi.ru/RmzeY31SW6RGYr.jpg

Доход растет несмотря на падение визитов, и не смотря на все это конверсия растет, а корреляция дохода и количества продаж практически прямая. Почему так происходит? Попробуем разобраться.

http://joxi.ru/J2b94jbH48GYLm.jpg

Сначала посмотрим на распределение трафика. Видно, что в 5ом и 6ом месяце серьезно e-mail рассылки, а значит старых клиентов почти не возвращали, зато с 6ого месяца активно наращивали контекст, т.е. привлекали новых клиентов.

Для оптимизации подойдет распределение по городам, причем очень хорошо видно, что основные деньги - в городах мультимиллеонерах

http://joxi.ru/DrlNzj6I4M0nB2.jpg

Далее для оптимизации нужно посмотреть на цепочки конверсий. Причем можно посмотреть, как основные цепочки, которые приносят большое количество транзакций, так и цепочки, по которым максимально вероятно получить конверсию. Это можно использовать в рекомендательных системах, если мы видим, что пользователь проходит по нужному пути, то надо максимально сделать так, чтобы он закончил путь конверсий именно так, тогда максимально увеличится вероятность транзакции

http://joxi.ru/l2Z1LpbC86Ek9m.jpg

Далее, у нас остался вопрос. Почему пользователи ведут себя именно так, как на картинках в самом начале? Давайте проведем когортный анализ. http://joxi.ru/nAyBYRkFXOjQgr.jpg

Мы видим, что 4 когорта одна из самых слабых, с самым гладким ростом, чем моложе получаются когорты, тем больше с самого начала денег они приносят, и тем круче их рост. Это мы можем видеть на графике http://joxi.ru/J2b94jbH48GwLm.jpg

Далее, давайте посмотрим на средний чек по когортам.

5-6 когорты имеют самый большой

http://joxi.ru/V2Va5j4S01KYzm.jpg

средний чек, а распределение новых и вернувшихся пользователей, вполне ожидаемо: чем младше когорта, тем больше в ней новых пользователей.

http://joxi.ru/D2P4evJsdMkRE2.jpg

Если сравнивать когорты по количеству заказов, то оно у нас вполне коррелирует получаемому доходу, который мы показывали в самом начале: http://joxi.ru/krD8qwJu01JZkr.jpg

Если сравнивать по типам клиентов, то новые и вернувшиеся почти не отличаются по динамике http://joxi.ru/vAW4ljbskYqV8r.jpg

Но отличие по количеству получаемых денег очень серьезное: http://joxi.ru/Y2LyevMTn3QLZA.jpg

Также интересно распределение по диапазону среднего чека: самое больше количество клиентов со средним чеком 500-1500, а клиенты с самым высоким средним чеком > 5000 имеют самый высокий Live Time http://joxi.ru/l2Z1LpbC86EN9m.jpg

Источник — https://marketing-wiki.ru/index.php?title=Customer_Analytics_Dashboard&oldid=4868