Se ha denunciado esta presentación.
Utilizamos tu perfil de LinkedIn y tus datos de actividad para personalizar los anuncios y mostrarte publicidad más relevante. Puedes cambiar tus preferencias de publicidad en cualquier momento.
Zwiększanie sprzedaży
Efektywny e-commerce
Karol Bzik, 4.05.2014
O mnie – Karol Bzik
 Zwiększam sprzedaż w e-commerce;
 Jestem certyfikowanym specjalistą Google
AdWords oraz Google Anal...
Podejście do zwiększania sprzedaży
Podstawą metodologii są:
 Marketing potrzeb i tworzenie person „sprzedażowych”;
 Pode...
Marketing potrzeb oraz
sekwencji zakupowych
Marketing potrzeb
Założenia przy marketingu potrzeb:
 Klient znajduje się na różnym poziomie intensywności
i doprecyzowan...
Jak dojrzewa potrzeba?
Jeszcze nie wiem... np. „notebook”
Wiem orientacyjnie np.
„notebook asus”
Wiem dokładnie np.
„noteb...
Określanie person
Podejście do określania person:
 Jakie są zwyczaje zakupowe klienta?
 Co najczęściej kupuje klient prz...
Dane systemowe = prawdziwe persony
8
Źródło: http://www.magentocommerce.com/
Profilowanie person segmentacją RFM
Podejście do określania person:
 Wskazujemy profile najlepszych klientów (persony) na...
Analiza danych
sprzedażowych odwzorowuje
faktyczne zwyczaje zakupowe
klientów
Segmentacja wg RFM
11
Źródło: http://blog.retentiongrid.com/business-analytics-time-machine-customer-loyalty/
Realne wskaźniki wzrostu
e-commerce
ZMOT, Lean Analytics
13
Źródło: http://leananalyticsbook.com/, http://www.thinkwithgoogle.com/collections/zero-moment-trut...
KPI w e-commerce
Konwersja
• Dokonanie zakupu;
• Zamówienie usługi.
Lead
• Wyrażenie chęci
dokonania zakupu;
• Prośba o ko...
Wskaźniki bazowe
 Współczynnik konwersji – dla transakcji oraz lead’ów np. zapis do
newslettera;
 Wartość transakcji wła...
Konwersja bezpośrednia i wspomagana
Źródło: When different channels impact the customer journey, dane - USA Retail, Google...
Rentowność
Zwrot z inwestycji liczony w Google Analytics
ROIGA = (PX – KX) / KX
Realny zwrot z inwestycji
ROI = (ZX – KX) ...
Które źródło generuje nowych klientów?
Źródło: http://custora.com
18
Liczba nowych klientów
Symulacja wyliczeń
19
CZAS (MIESIĄC)
LICZBA
PIERWSZYCH
TRANSAKCJI
Migracja (odpływ) klientów
Źródło: http://www.churn-rate.com/
20
Wskaźnik migracji klientów
Wskaźnik migracji klientów (Churn Rate)
ChRN = NX / NY
NX – Liczba użytkowników, która odeszła ...
Retencja = częstotliwość zakupów
Źródło: http://blog.custora.com/2011/08/why-average-retention-rates-can-lead-to-50-error-...
Retencja = częstotliwość zakupów
Źródło: http://blog.custora.com/2011/08/why-average-retention-rates-can-lead-to-50-error-...
Rozwój biznesu jest możliwy
dzięki nowym klientom
i zwiększeniu retencji zakupowej
Wartość oraz żywotność
klienta w czasie
Dlaczego warto liczyć CLV*?
Analiza wartości klienta w czasie pomaga poznać odpowiedzi, których nie
jesteśmy w stanie, w p...
Jak mierzyć wartość klienta?
Ogólny wzór na Customer Lifetime Value*
CLVX = ZX x PX x M
ZX – Ilość zamówień klienta X (zł)...
Metody kalkulacji
Źródło: http://blog.kissmetrics.com/how-to-calculate-lifetime-value/?wide=1
28
Kalkulator CLV
29
Źródło: http://customerlifetimevalue.co/
„20% klientów
przynosi 80% zysków”
Zasada Pareto
Różne źródła = różna wartość CLV
Źródło: http://custora.com
31
Optymalizacja działań
marketingowych przy pomocy CLV
pozwala uzasadnić inwestycję
i przewidzieć realne ROI
Karol Bzik
kbzik@divante.pl
http://www.linkedin.com/in/karolbzik
www.divante.pl
Masz pytanie?
Zapraszam do kontaktu…
`
Próxima SlideShare
Cargando en…5
×

Zwiększanie sprzedaży w e-commerce

1.412 visualizaciones

Publicado el

Podejście do zwiększania sprzedaży w efektywnym e-commerce.

Publicado en: Internet

Zwiększanie sprzedaży w e-commerce

  1. 1. Zwiększanie sprzedaży Efektywny e-commerce Karol Bzik, 4.05.2014
  2. 2. O mnie – Karol Bzik  Zwiększam sprzedaż w e-commerce;  Jestem certyfikowanym specjalistą Google AdWords oraz Google Analytics;  Specjalizuję się w analityce oraz marketingu efektywnościowym e-commerce;  Na co dzień kieruję zespołem w Dziale Efektywności E-commerce w Divante;  Dzielę się wiedzą w prasie, na konferencjach oraz szkoleniach;  Współtworzę szkolenia Dochodowy Sklep. 2 Jestem na: http://www.goldenline.pl/karol-bzik/, https://www.linkedin.com/in/karolbzik/
  3. 3. Podejście do zwiększania sprzedaży Podstawą metodologii są:  Marketing potrzeb i tworzenie person „sprzedażowych”;  Podejście analityczne;  Optymalizacja marketingu pod realne mierniki wzrostu;  Uwzględnianie w optymalizacji wartości klienta w czasie. 3
  4. 4. Marketing potrzeb oraz sekwencji zakupowych
  5. 5. Marketing potrzeb Założenia przy marketingu potrzeb:  Klient znajduje się na różnym poziomie intensywności i doprecyzowania potrzeby np. komputer notebook – ogólna, niedoprecyzowana potrzeba oraz notebook ASUS 1215N – doprecyzowana potrzeba);  Celem marketingu jest dotarcie do klienta z najlepszą ofertą w najodpowiedniejszym czasie;  Potrzeby odwzorowują się w zachowaniu potencjalnych klientów np. intensywne przeglądanie ofert w trybie porównawczym, czy poszukiwanie różnych słów kluczowych w wyszukiwarce Google. 5
  6. 6. Jak dojrzewa potrzeba? Jeszcze nie wiem... np. „notebook” Wiem orientacyjnie np. „notebook asus” Wiem dokładnie np. „notebook asus 1215nb” Jaka jest realna szansa na konwersję? Jaki jest koszt pozyskania Klienta? Wysoki NiskiDuża Mała 6
  7. 7. Określanie person Podejście do określania person:  Jakie są zwyczaje zakupowe klienta?  Co najczęściej kupuje klient przy okazji pierwszego zakupu?  W jaki sposób klient dokonuje zakupu? Co ma wpływ na decyzję zakupową persony?  Czy klient kupuje tylko dla siebie?  Gdzie jeszcze bywa/kupuje klient? 7
  8. 8. Dane systemowe = prawdziwe persony 8 Źródło: http://www.magentocommerce.com/
  9. 9. Profilowanie person segmentacją RFM Podejście do określania person:  Wskazujemy profile najlepszych klientów (persony) na bazie segmentacji według kryteriów:  Kiedy ostatnio klient zrealizował zakup? = Recency;  Jak często klient realizuje zakup? = Frequency;  Jak dużo klient wydał dotychczas? = Monetary;  Przewidujemy zachowania klientów (co może stać się za chwilę?);  Identyfikujemy, którzy użytkownicy mogą stać się najlepszymi klientami. 9
  10. 10. Analiza danych sprzedażowych odwzorowuje faktyczne zwyczaje zakupowe klientów
  11. 11. Segmentacja wg RFM 11 Źródło: http://blog.retentiongrid.com/business-analytics-time-machine-customer-loyalty/
  12. 12. Realne wskaźniki wzrostu e-commerce
  13. 13. ZMOT, Lean Analytics 13 Źródło: http://leananalyticsbook.com/, http://www.thinkwithgoogle.com/collections/zero-moment-truth.html/
  14. 14. KPI w e-commerce Konwersja • Dokonanie zakupu; • Zamówienie usługi. Lead • Wyrażenie chęci dokonania zakupu; • Prośba o kontakt w sprawie konwersji. Mikrokonwersja • Zrealizowanie działań na drodze do lead’a lub konwersji. 14
  15. 15. Wskaźniki bazowe  Współczynnik konwersji – dla transakcji oraz lead’ów np. zapis do newslettera;  Wartość transakcji właściwa dla źródła ruchu, kampanii (brutto, netto);  Wygenerowana marża (brutto, netto);  Średnia wartość zamówienia;  Liczba klientów;  Liczba pierwszych transakcji. 15
  16. 16. Konwersja bezpośrednia i wspomagana Źródło: When different channels impact the customer journey, dane - USA Retail, Google; http://www.thinkwithgoogle.com/tools/customer-journey-to-online-purchase.html/ 16
  17. 17. Rentowność Zwrot z inwestycji liczony w Google Analytics ROIGA = (PX – KX) / KX Realny zwrot z inwestycji ROI = (ZX – KX) / KX PX – Przychód w okresie X (zł) KX – Koszt marketingowy w okresie X (zł) ZX – Zysk w okresie X (zł) 17
  18. 18. Które źródło generuje nowych klientów? Źródło: http://custora.com 18
  19. 19. Liczba nowych klientów Symulacja wyliczeń 19 CZAS (MIESIĄC) LICZBA PIERWSZYCH TRANSAKCJI
  20. 20. Migracja (odpływ) klientów Źródło: http://www.churn-rate.com/ 20
  21. 21. Wskaźnik migracji klientów Wskaźnik migracji klientów (Churn Rate) ChRN = NX / NY NX – Liczba użytkowników, która odeszła w okresie X; NY – Liczba użytkowników na początku okresu X. 21 Źródło: Churn Rate 101, RJMetrics
  22. 22. Retencja = częstotliwość zakupów Źródło: http://blog.custora.com/2011/08/why-average-retention-rates-can-lead-to-50-error-in-clv/ 22
  23. 23. Retencja = częstotliwość zakupów Źródło: http://blog.custora.com/2011/08/why-average-retention-rates-can-lead-to-50-error-in-clv/ 23
  24. 24. Rozwój biznesu jest możliwy dzięki nowym klientom i zwiększeniu retencji zakupowej
  25. 25. Wartość oraz żywotność klienta w czasie
  26. 26. Dlaczego warto liczyć CLV*? Analiza wartości klienta w czasie pomaga poznać odpowiedzi, których nie jesteśmy w stanie, w prosty sposób udzielić na podstawie Google Analytics:  Czy inwestycja w pozyskanie klienta się zwróci?  Ile maksymalnie możemy zainwestować w pozyskanie klienta?  Jaka jest retencja zakupowa klientów (prawdziwi, „nowi” oraz „powracający” klienci);  Którzy klienci są najbardziej wartościowi i skąd pochodzą (źródło ruchu)?  Jaki jest długoterminowy zwrot z kanałów marketingowych (ile przychodu może wygenerować pozyskany klient w przyszłości)? 26 * Customer Lifetime Value, wartość klienta w czasie
  27. 27. Jak mierzyć wartość klienta? Ogólny wzór na Customer Lifetime Value* CLVX = ZX x PX x M ZX – Ilość zamówień klienta X (zł); PX – Średnia wartość zamówienia klienta X (zł); M – Średnia/przeciętna marża na sprzedaży (%). * uproszczona wersja nie uwzględnia migracji klientów (Churn Rate) oraz prawdopodobieństwa realizacji zakupu 27
  28. 28. Metody kalkulacji Źródło: http://blog.kissmetrics.com/how-to-calculate-lifetime-value/?wide=1 28
  29. 29. Kalkulator CLV 29 Źródło: http://customerlifetimevalue.co/
  30. 30. „20% klientów przynosi 80% zysków” Zasada Pareto
  31. 31. Różne źródła = różna wartość CLV Źródło: http://custora.com 31
  32. 32. Optymalizacja działań marketingowych przy pomocy CLV pozwala uzasadnić inwestycję i przewidzieć realne ROI
  33. 33. Karol Bzik kbzik@divante.pl http://www.linkedin.com/in/karolbzik www.divante.pl Masz pytanie? Zapraszam do kontaktu… `

×