The first step is to define your goals and choose the key performance indicators (KPIs) that measure your progress. KPIs are quantifiable metrics that reflect your specific objectives, such as conversion rate, average order value, customer lifetime value, retention rate, and return on ad spend. You should align your KPIs with your business strategy and focus on the ones that matter most for your growth.
No marketing digital e no comércio eletrônico, é crucial estabelecer quais são as prioridades para sua empresa em determinado momento. Os KPIs (Indicadores-Chave de Desempenho) são flexíveis e devem ser ajustados conforme os objetivos da empresa mudam. Em um momento, o foco pode ser aumentar o número de seguidores; em outro, buscar maior engajamento em publicações ou um aumento no tráfego para conteúdos específicos. O propósito dos KPIs é fornecer métricas que vão além das vendas, avaliando o desempenho em diversas ações.
The next step is to use a data integration tool that can collect, transform, and combine data from multiple sources and platforms. A data integration tool can help you automate the data collection process, avoid data silos, and ensure data quality and consistency. There are many data integration tools available, such as Google Data Studio, Stitch, Zapier, and Segment. You should choose the one that suits your needs, budget, and technical skills.
Dados são fundamentais para orientar projetos, fornecendo evidências concretas de problemas ou soluções. Eles são essenciais para transformar informações brutas em dados úteis e relevantes. Atualmente, o mercado oferece diversas plataformas capazes de integrar e analisar esses dados, proporcionando insights valiosos. Um exemplo é o Google Data Studio, que combina análises de tráfego de sites, comércio eletrônico e outras métricas em uma única plataforma. Outra ferramenta notável é o Microsoft Power BI, que permite a criação de visuais de dados interativos, facilitando o compartilhamento de insights com equipes e stakeholders.
The third step is to build a data warehouse that can store and organize your integrated data. A data warehouse is a centralized repository that can handle large volumes of data from different sources and formats. It can also enable faster and more complex queries and analysis. You can use a cloud-based data warehouse service, such as Google BigQuery, Amazon Redshift, or Snowflake, to create and manage your data warehouse.
The fourth step is to apply data analysis techniques that can help you extract insights and actionable recommendations from your data. Data analysis techniques can include descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics. You can use different tools and methods to perform data analysis, such as spreadsheets, dashboards, reports, visualizations, statistics, and machine learning. You should use the data analysis techniques that answer your business questions and support your decision making.
The final step is to test and optimize your e-commerce strategy based on the results of your data analysis. You can use different methods to test and optimize your strategy, such as A/B testing, multivariate testing, personalization, and experimentation. You should monitor your KPIs and track the impact of your changes on your performance. You should also keep learning from your data and update your strategy accordingly.
Ao avaliar produtos, é vital considerar a experiência do usuário e seu comportamento durante o uso do produto digital. É importante lembrar que os dados coletados não precisam ser exclusivamente quantitativos; análises qualitativas podem fornecer insights igualmente valiosos. Recomenda-se a adoção da metodologia Lean para a avaliação e correção de problemas. Essa abordagem, aplicável a empresas de todos os tamanhos, foca na otimização e revisão de processos internos, enfatizando a importância do feedback dos clientes. A metodologia Lean ajuda a identificar ineficiências, promover melhorias contínuas e assegurar que o produto final atenda às expectativas e necessidades dos usuários de maneira eficaz.
Be Customer-Centric: In a customer-centric approach to e-commerce analytics, businesses first map out the customer journey across all touchpoints. They collect and integrate data reflecting customer behavior and interactions across these touchpoints. After cleaning and transforming the data, they analyze it to reveal customer preferences and behaviors. Businesses then apply these insights to improve the customer experience, like personalizing targeting messages or enhancing customer support. Importantly, this approach aims not only to improve customer experience but also to positively impact the company's bottom line. Effective understanding and catering to customers boosts transactions, nurtures loyalty, and propels business revenue growth