![person-looking-finance-graphs (1) Hummerce | Analityka danych w e-commerce – twórz raporty z pomocą BigQuery i Google Looker Studio!](https://hummerce.com/wp-content/uploads/2023/10/person-looking-finance-graphs-1-scaled.jpg)
Analityka danych w e-commerce – twórz raporty z pomocą BigQuery i Google Looker Studio!
Integracja z Google BigQuery oraz Looker Studio otwiera przed e-commerce szerokie możliwości zaawansowanej analityki sprzedaży i zainteresowania produktami w sklepach on-line. W przeciwieństwie do Google Analytics, które obecnie (po zmianach) oferuje jedynie częściowy wgląd w dane, połączenie tych narzędzi pozwala na dogłębną analizę rzeczywistych danych pochodzących ze sklepu, co umożliwia lepsze zrozumienie i optymalizację procesów biznesowych.
Dane przesyłane do BigQuery są anonimizowane i mogą być konfigurowane w zależności od potrzeb, co zapewnia zgodność raportów ze stanem faktycznym. Analizy są przeprowadzane na serwerach Google, co eliminuje obciążenie systemu e-commerce, zapewniając jego płynne działanie i minimalizując konieczność zwiększania zasobów serwerowych. Ponadto integracja umożliwia tworzenie i udostępnianie cyklicznych raportów oraz łączenie różnych źródeł danych, takich jak realne dane z zamówień i dane z Google Analytics.
Chociaż korzystanie z tych usług wiąże się z opłatami na rzecz Google, standardowe zastosowania zazwyczaj nie generują wysokich kosztów. W rezultacie integracja Data Studio/BigQuery z Google Looker Studio stanowi opłacalne i efektywne rozwiązanie dla zaawansowanej analityki w e-commerce.
Analityka za pomocą Google Looker Studio na platformie Hummerce
System Hummerce oferuje bardzo elastyczny sposób wyboru, jakie dane można wysyłać do analizy. Obecnie w standardowej konfiguracji wysyłamy dane dotyczące zamówień oraz towarów zakupionych w sklepie.
W standardowej konfiguracji z zamówień wysyłamy informacje nt.: źródła pochodzenia klienta, z jakiego widoku został zakupiony towar, metody płatności, sposobu dostawy, danych adresowych klienta i dostawy, zastosowanych kuponów, daty złożenia zamówienia, konta klienta (czy był klientem firmowym, do jakiej grupy klienckiej należy itp.), kwoty zamówienia, wartości zniżek oraz statusu zamówienia.
Jeżeli chodzi o zamówione towary, to standardowo przesyłamy dane nt.: zakupionego towaru i jego kategorii, liczby zakupionych egzemplarzy, ceny towaru/towarów, użytych reguł towarowych, cennikowych i koszykowych, grupy towarowej produktu, jednostki magazynowej oraz wysokości rabatu.
Dane wysyłane do analizy, mogą być dowolnie konfigurowane i rozbudowywane, w zależności od potrzeb danego sprzedawcy. Możliwe jest także łączenie ze sobą w/w danych, co rozbudowuje zakresy analityczne i otwiera nowe możliwości śledzenia trendów zakupowych w sklepie.
Aby przeglądanie danych było jak najbardziej czytelne i użyteczne nie tylko dla osób zajmujących się tym profesjonalnie, ale dla każdego, raporty, które przygotowujemy na platformie Hummerce, opieramy o narzędzie Google Looker Studio.
Google Looker Studio – zalety korzystania
Google Looker Studio pozwala na tworzenie interaktywnych raportów, które można konfigurować i prezentować w dowolny sposób – od prostych danych liczbowych, przez tabele z danymi i wykresy, na mapach świata kończąc. Daje to ogromne pole do działania i prezentowania wybranych danych – zarówno jeśli chodzi o atrakcyjność sposobu prezentacji, jak i dopasowanie tych sposobów do potrzeb analitycznych i biznesowych sklepu.
Looker Studio udostępnia także zaawansowany system filtrowania danych. Można dzięki niemu nie tylko ograniczać zakres wyszukiwań, ale również generować raporty z uwzględnieniem podziałów np. na klientów B2B i B2C, różne źródła zamówień czy miasta wysyłki.
Dodatkowym atutem Looker Studio jest możliwość automatycznej i cyklicznej wysyłki raportów na wskazane adresy e-mail. Pomaga to zautomatyzować proces tworzenia np. miesięcznych statystyk sprzedażowych w sklepie.
Rodzaje raportów a potrzeby analityczne sklepu
Jako że potrzeby każdego klienta są inne, poniżej przedstawiamy kilka przykładowych raportów, które uznaliśmy za najciekawsze oraz najbardziej przydatne.
- Standardowy raport oparty o tabele
- Powyższy raport przedstawia zamówienia złożone w sklepie. W tym konkretnym przypadku mamy opcje filtrowania po dacie, godzinie złożenia zamówienia oraz statusie zamówienia. Oprócz przedstawienia danych w formie tabeli sumujemy również liczbę zamówień przy podanych filtrach i łączną wartość wszystkich zamówień.
- Mamy pełną dowolność, po jakich danych chcemy filtrować i jakie chcemy wyświetlać – zarówno ten raport, jak i wszystkie pozostałe, są w pełni konfigurowalne.
Do czego przydaje się raport oparty o tabele?
- Informacje takie mogą pomóc określać np. w jakich godzinach klienci najczęściej składają zamówienia, skąd przychodzą klienci lub nawet tak proste rzeczy jak to, ile jeszcze zamówień oczekuje na wysyłkę.
- Możemy również obserwować jakie formy płatności i dostawy cieszą się największym zainteresowaniem wśród klientów.
- Dane przedstawione w formie tabeli
- Powyższy raport przedstawia informacje nt. zamówionych towarów.
- Dane możemy filtrować po symbolu produktu oraz po grupie towarowej.
Do czego przydaje się raport z danymi w formie tabeli?
W przypadku pozycji w zamówieniach możemy prowadzić statystyki, jakie kategorie produktów cieszą się największą popularnością, ile średnio klienci zamawiają sztuk danego towaru, jakie reguły towarowe, cennikowe i koszykowe są używane najczęściej czy jak często klienci kupują dany towar w promocji itd.
- Wykres sprzedaży produktu w danym czasie
Do czego przydaje się raport w formie wykresu sprzedaży?
- Ten typ raportu pozwala sprawdzić, ile sztuk danego towaru klienci kupili w danym dniu. Może to pomóc w określeniu, kiedy towar cieszy się największą popularnością, a kiedy klienci nie wykazują nim zainteresowania.
- Oczywiście oprócz liczby zakupionego towaru możemy pokazać np. przychód z danego dnia lub kiedy i jak często był wykorzystywany dany kod rabatowy.
- Oprócz samego wykresu mamy przedstawione również dane, ile razy zamówiono określony towar we wskazanym przedziale czasowym, i za jaką łączną kwotę go zakupiono.
- Tego typu wykresy mogą być bardzo przydatne do identyfikowania trendów zakupowych wśród klientów lub analizowania np. skuteczności kampanii reklamowej w danym miesiącu.
- Inne rodzaje wykresów, np. słupkowe, kołowe, warstwowe itp.
Do czego przydaje się raport kołowy?
- Powyższy wykres kołowy prezentuje zainteresowanie danymi kategoriami produktów w określonym przedziale czasowym.
- Wykresy takie pokazują w bardzo dobry sposób pewne tendencje w sklepie, np. jaka płeć dominuje wśród klientów, jaka kategoria produktów cieszy się największą popularnością, z jakich źródeł pochodzą klienci, jaki jest stosunek towarów zakupionych do zwróconych itp.
- Wykres mapowy
Wykres mapowy pozwala przeanalizować bazę klientów pod względem lokalizacyjnym/geograficznym. W Looker Studio jest 6 typów wykresów mapowych: mapa bąbelkowa, kartogram, mapa termiczna, mapa liniowa, mapa połączeń i mapa łączona. Poniżej prezentujemy mapę bąbelkową i kartogram.
Mapa bąbelkowa – na mapie zaznaczone są miasta, w których złożono zamówienia w sklepie. Po kliknięciu dany „bąbelek” w prawym górnym roku wyświetla się liczba zamówień z danego miasta.
Kartogram – mapa ukazuje, w jakich krajach klienci dokonali zamówienia. Po najechaniu na dany kraj pojawia się informacja, ile zamówień pochodzi z danego kraju.
Do czego przydają się raporty mapowe?
- Tego typu dane mogą posłużyć w celach marketingowych. Dzięki nim można określić, w jakim kraju widoczne jest zainteresowanie danymi produktami, i czy warto np. rozpocząć tam kampanię marketingową.
- Informacje dotyczące zamówień w danym mieście mogą pomóc podjąć decyzję np. o otwarciu kolejnej placówki sklepu/marki lub np. o dokładnie przeciwnym działaniu w lokalizacji, w której nie ma zainteresowania określonym asortymentem.
Mapy można dowolnie przybliżać i oddalać. Ciekawym rozwiązaniem może być zintegrowana obsługa Google Street View
Dane, które są wyświetlane na mapie, można filtrować w dowolny sposób, na powyższych przykładach użyto tylko filtrowania po dacie złożenia zamówienia.
Analityka danych w e-commerce bez GA4? Tak, to możliwe!
Analityka danych odgrywa kluczową rolę w e-commerce, pozwalając na podejmowanie świadomych decyzji biznesowych. Obecnie korzystanie z Google Analytics 4 (GA4) jest utrudnione, co sprawia, że analiza danych bezpośrednio ze sklepu staje się niezbędna. GA4 może wskazywać trendy, ale aby uzyskać raporty oparte na rzeczywistych danych, Google Looker Studio w połączeniu z BigQuery jest obecnie jedynym sensownym rozwiązaniem.
Ta integracja pozwala na dogłębną i precyzyjną analizę, która przekłada się na lepsze zrozumienie zachowań klientów i optymalizację procesów sprzedażowych. Dzięki zaawansowanym funkcjom anonimizacji i przetwarzania w chmurze dane są bezpieczne, a system e-commerce nie jest obciążony. Ponadto możliwość łączenia wielu źródeł danych i tworzenia cyklicznych raportów zapewnia pełny obraz sytuacji w sklepie.
Chociaż usługi Google wiążą się z kosztami, są one z reguły niskie w kontekście standardowych zastosowań. W rezultacie, wykorzystanie Google Looker Studio i BigQuery staje się nieodzownym narzędziem dla każdej firmy e-commerce dążącej do sukcesu w dynamicznie zmieniającym się środowisku rynkowym.
Chcesz dowiedzieć się więcej nt. analityki danych w e-commerce? A może masz inne pytania dotyczące rozwoju Twojej firmy w sprzedaży on-line?
![Cheerful young colleagues sitting in office coworking Hummerce | Analityka danych w e-commerce – twórz raporty z pomocą BigQuery i Google Looker Studio!](https://hummerce.com/wp-content/uploads/2023/11/rozochoceni-mlodzi-koledzy-siedzi-w-biurowym-coworking-scaled.jpg)
Zaawansowany e‑commerce, który daje nowe możliwości
Skorzystaj z naszego doświadczenia w wielu branżach