e-kereskedelem címkével jelölt bejegyzések

Online kutatásmódszertan – a keretrendszer, amit az Adatlabornál használunk

Az elmúlt 2 évben sok online projekt elemzését készítettük el – főleg webshop és startup vonalon. Így óhatatlanul is kialakult egyfajta keretrendszer, amit mostmár folyamatosan használunk. Ezt az anyagot általában az Adatvezérelt Marketing Képzésünk bevezetéseként szoktam bemutatni, de most szerettem volna nagyobb közönséggel is megosztani.

A keretrendszer – azaz az elemzési folyamat, amit használunk, nagyon egyszerű és 4 lépcsőből áll.

online kutatásmódszertan
Az Adatvezérelt Marketing Képzés vetített anyagából

Online kutatásmódszertan – a keretrendszer, amit az Adatlabornál használunk bővebben…

Funnel analízis

Mi az a Funnel analízis?
Egy mondatban: Egyetlen erőteljes elemzési módszer, amely megmutatja az egész felhasználói életút legsarkalatosabb pontjait.

Vagy inkább egy képben:

Funnel alanlízis egy képben
Funnel alanlízis egy képben

Hogyan is működik a Funnel metrika a gyakorlatban? Mik a legnagyobb kérdések és elakadások? Hogyan lehet belőle “actionable” tudást kiszedni?  Hogyan tudod elkészíteni magadnak? Vegyük sorra! Funnel analízis bővebben…

Hírlevél vs email marketing

“…az email marketinget sokan temetik, mert vannak divathullámok a marketingen belül is, amire sokan ráülnek, pedig rengeteg olyan eszköz van, amit jól lehet használni, de a legtöbben nem stratégiában gondolkoznak, hanem kiragadnak egy eszközt, hogy most mindenki ezt csinálja, csináljuk mi is…”

fabian-levente
Fábián Levente

Levente térképészből lett selfmade marketinges, aki jelenleg az eOptika marketing menedzsere. A NATO katonai térképeinek szerkesztése után átképezte magát: megtanult aprópénzből vagy bizonyos formában ingyen tesztelni különböző marketing eszközöket, amiből ki tudott dolgozni olyan folyamatokat, amik segítségével gyorsabban és hatékonyan tudott dolgozni. Fontosnak tartja azt, hogy elsődlegesen azokat az adatainkat ismerjük meg, amikkel már eleve rendelkezünk, tehát saját small data világunkat hasznosítsuk mielőtt a drágább és bonyolultabb rendszerekre állunk át.

Fő területe az email marketing, tehát ha webáruházad van, akkor mindenképp hallgasd meg az előadását a B-DATA2 konferencián, hiszen rengeteg hasznos információt tartogathat számodra.

Hírlevél vs email marketing bővebben…

E-commerce adatelemzés interjú – TESCO

Tesco adatelemzés interjúBarabás Lenkével, a Tesco Customer Loyalty and Personalisation Manager-ével beszélgettem a napjaink trendejeiről és arról, hogy hogyan reagál erre a Tesco. Lenkével egy Big Data workshopon találkoztam, ahol mindketten előadtunk. Az ottani prezentációja a Klubkártya programról szólt és ez keltette fel az érdeklődésemet. Ennek működéséről, előnyeiről és big data vonatkozásáról is mesélt nekem részletesen…

Barabás Lenke, TESCO
Barabás Lenke, TESCO

– Te pontosan mivel foglalkozol a Tesco csapatában?
– A Tesco-n belül ez egy teljesen új pozíció, így folyamatosan vannak új és új feladatok. Két fő vonalát emelném ki. Az egyik, hogy minél személyesebb ajánlatokat tudjunk adni a vásárlóinknak. Első lépésként a heti hírlevelek számát szeretnénk csökkenteni. Arra törekszünk, hogy egy hírlevelet kapjanak a vásárlók, de az valóban személyre szóló legyen. A másik a lojalitásépítés. Lojalitásépítés alatt pedig azt értem, hogy a már lojális vásárlókat próbáljuk megtartani, jutalmazni. Főleg jutalmazó rendszerekben gondolkodom – pl. klubokat alapítani, olyan dolgokat csinálni, amivel a lojális vásárlóink egy kis pluszt kaphatnak, különlegesebb bánásmódban részesülhetnek.

– És ha jól tudom, ezekhez használtok adatokat, méghozzá nem is keveset. Mik a főbb irányvonalak?
Az egyik főfókusz most a személyre szóló hírlevél elindítása. A Clubcard adatbázisra tudunk támaszkodni, hiszen ott látjuk, hogy milyen vásárlási szokásai vannak az egyes vásárlóinknak. Ez az egyik nagy adatbázisunk, ami egy párszázezres adatbázist jelent, és azon dolgozunk, hogy ez egyre nagyobb legyen. Fontosnak tartom megemlíteni, hogy a Clubcard-dal mindig tranzakció szintű adatokat nézünk.

– És azt, hogy férfi-e vagy nő? Hogy hány éves?
– Vannak demográfiai adatok a Clubcard-hoz, de ezeket nem használjuk, amikor ajánlatokat, aktivitásokat tervezünk, küldünk. Tranzakciókat nézünk, és ez alapján küldjük az ajánlatokat, a megszemélyesítésre már csak a kiküldésnél kerül sor. Azért sem támaszkodunk demográfiai adatokra, mert egy családban akár többen is használhatják ugyanazt a Clubcard-ot, így szinte lehetetlen, hogy kiderítsük, ki áll a kártya mögött. Viszont családon belül biztosan mindenki megkapja a számára értékes ajánlatot a tranzakciók alapján. Így azt gondolom, ez sokkal relevánsabb információ, mint az, hogy nő vagy férfi a kártya tulajdonos vagy az, hogy hány éves az illető. Természetesen ez sem elhanyagolható információ, de azt már egyéb célokra használjuk.

– Tehát “mutasd a kosarad és megmondom ki vagy”?
– Nagyjából igen, lehet következtetni demográfiai adatokra, de nem szoktunk, mert ebben az esetben a lényeg, hogy mit vásárol, hogy személyre szóló ajánlatokat tudjunk küldeni. Volt egy 5 hetes teszt periódusunk személyre szóló hírlevél küldésre, és kiderült, hogy nagyon szépen teljesít. Kb. háromszoros volt maga a hírlevél-megnyitási arány. Ez alapján valószínűsíthető, hogy ez egy nagyon hatékony dolog, de még több számra és pontosabb tesztekre van szükségünk, hogy többet tudjak róla mondani.

– Mi a projekt jövője? Mik az “álmok”?
– Az álom az, hogy mindenki egy személyre szóló hírlevelet kapjon heti szinten. Ne nyolcat, hanem egyet, de abban valóban csak az legyen, ami őt érdekli.

– Ha ezek a perszonalizált hírlevelek elindulnak, akkor az azt jelenti, hogy ha én pl. sok kenyeret, virslit és mustárt vettem, akkor nekem ezt a kenyeret-virslit-mustárt fogjátok ajánlani olcsóbban? Vagy inkább termékcsatolással melléteszitek, hogy érdekelhet a majonéz, az uborka, stb?
– Ha akciós az uborka vagy a mustár, és rendszeres vásárlója vagy a terméknek, akkor arról biztos, hogy kapsz ajánlatot hírlevélben. A későbbiekben jöhetnek egyéb extra ajánlatok is, rengeteg lehetőség rejlik még ebben, de pontosan nem tudom még megmondani, hova juthatunk rövid távon.

– Olyasmit terveztek, hogy ha valaki egy terméknek a rajongója, pl. sok fekete pólót vesz, akkor ő személy szerint kap akciót a fekete pólóra?
– Igen, ilyen jellegű aktivitásokat már tudunk csinálni, ún. kasszakuponokon keresztül. A Clubcard-os vásárlókat már elkezdtük ezzel jutalmazni. A példádnál maradva, ha látjuk, hogy vásároltál fekete pólót, akkor egy aktivitás keretében be tudjuk azt állítani, hogy a legközelebbi vásárlásod során kapj egy olyan kupont, amivel kedvezményesen veheted meg a kedvenc pólód egy legközelebbi vásárlásod esetén. Ebben is sok lehetőség rejlik, még a tesztfázisban vagyunk, és sokat tanulunk.

– Tehát mondhatjuk, hogy nálatok az adatelemzés és a big data arra megy rá, hogy személyesítsétek a tömegkommunikációt…
– Egyrészről igen, de nem csak a kommunikációt, hanem az ajánlatainkat is. A személyes véleményem az, hogy akkora a piaci verseny már az élelmiszer piacon (is), hogy mindig meg lehet venni az alapvető élelmiszereket, nem élelmiszereket akcióban. A mi célunk ennél több, szeretnénk, ha a vásárlóink olyan kedvezményeket kapnának, ami számukra fontos és releváns, akár állandó jelleggel megvehessék kedvenc terméküket kedvezményesen.

– Köszönöm szépen az interjút!

 

Az Evolution előadás margójára: Az A/B tesztelés 4 szabálya

Note: ezt a bejegyzést az Evolution konferenciás előadásomhoz kapcsolódóan írtam. De azért bárkinek hasznos lehet… :-)

A legfrissebb statisztikák szerint az online szolgáltatók 91%-a tudja, hogy mi az az A/B tesztelés, de csak 11% az, aki ténylegesen (legalább egyszer) futtatott A/B tesztet az oldalán. Pedig az A/B tesztelésnek forintban mérhető, azonnali haszna van. Egy külföldi esettanulmány:

A fab.com e-commerce startup egyetlen dolgot tesztelt az oldalán. A lenti két képen látszik is: az “Add to cart” gomb színét.

fab AB teszt piros

fab AB teszt piros
Az oldalra érkező látogatók fele-fele arányban véletlenszerűen kapták meg vagy a piros vagy a kék verziót. Ekkora látogatószámnál viszonylag kevés tesztből kiderült a válasz a kérdésre: melyik gombszín hoz több kattintást, ezáltal magasabb konverziót és több profitot. Az eredmény pedig megdöbbentő: 49%, ami éves szinten dollár-milliókat(!) jelent a fab.com-nak. A kísérlet beállítása és elindítása nettó 2 óra munkát jelentett nekik. Azt hiszem, ezek után nehéz lenne azt mondani, hogy az A/B tesztelés nem hasznos.

De hogyan is kell A/B tesztelni? Íme 4 szabály, amit én a legtöbbször látok elrontani olyan ügyfeleknél, akik maguknak kezdték el csinálni az A/B tesztjeiket. (Ezt nem amolyan “cikizés”, csak azért írom le, hogy más ne essen ezekbe a gyakori hibákba! :-))

1. Egy időben fusson a két verzió!
Tehát az nem A/B teszt, hogy februárban kiteszem az egyik verziót, márciusban pedig a másikat és mérem, hogy melyik hoz több kattintást… Miért nem? Azért, mert ebben az esetben közbeszólhat a szezonalitás. Azaz lehet, hogy márciusban nagyobb igény van az adott termékre (pl. tavaszi cipő), mint februárban volt és ez is befolyásolja a konverziót. Egy korrekt A/B tesztben a különböző verziók egymással párhuzamosan, egy időben futnak.

2. A teszt csoport és a kontroll csoport azonos összetételű legyen!
Pl. ha a fizetős felhasználóim perszonalizált hírlevelet kapnak, az ingyenes felhasználóim pedig nem, akkor a hírlevélből jövő átkattintási arányok nem csak azért lesznek eltérőek, mert más a levél tartalma, hanem azért is, mert más a felhasználói csoportok elkötelezettségi szintje. Ha a fizetős felhasználók teljesen ugyanazt a levelet kapnák, mint az ingyenesek, könnyen lehet, hogy mivel ők elkötelezettebbek a termék iránt, amúgy is többen kattintanának. Éppen ezért, ha tényleg a levél tartalmát akarod tesztelni, akkor vagy a fizetős felhasználókat kell véletlenszerűen két csoportba osztanod, vagy az ingyeneseket. A lényeg, hogy a kontroll csoport és a teszt csoport azonos típusú embereket tartalmazzon.

3. Legyen célja a tesztnek!
És ez nem csak arról szól, hogy ne dolgozzunk feleslegesen, hanem arról is, hogy ténylegesen: egy A/B tesztet csak akkor lehet kiértékelni, ha az ember már a tervezés fázisban eldönti, hogy mi lesz az az 1, maximum 2 mérőszám, aminek a változását figyeli és ami alapján azt mondja, hogy az egyik verzió sikeresebb, mint a másik (mint pl. a fab.com esetében a gombra kattintás).

4. Csak egy dolgot változtass!
Ezt nehéz betartani és általában nem is szokták. De vedd figyelembe, hogy minél több elemet változtatsz a két verzió között, annál nehezebb lesz eldönteni, hogy pontosan melyik volt a kulcselem, ami az egyik verziót sikeresebbé tette, mint a másikat (pl. a fab.com csak a kék és a piros gomb közötti különbséget mérte.

És hogy hogyan is kell beállítani egy A/B tesztet? Természetesen ebben mi is tudunk segíteni, de ha egyedül szeretnél belevágni, ezen 3 platform valamelyikét tudom ajánlani:
Visual Website Optimizer
Optimize.ly
Google Analytics Experiments

FOLYTATÁS: Szignifikáns vagy sem? Így mérd az AB-teszted eredményességét! 

Mester Tomi

3 weboldal használhatósági sztenderd

Note: általában nem szeretek sztenderdekről írni, hiszen az adatelemzés pontosan arról szól, hogy minden egyes szolgáltatáshoz más célcsoport tartozik, más igényekkel és ilyen módon minden egyes weboldalnak más és más megoldást kell adnia, folyamatosan figyelve és monitorozva a felhasználóit. DE valahogy az alábbi 3 vissza-visszatérő tanulságot minden egyes kutatásunk és mérésünk a visszaigazolta, mind a startup, mind az e-commerce vonalon. (Ráadásul még a külföldi benchmark-okkal is egybevág.)

1. A gomb színe a piros.
Megdöbbentő (és a dizájnerek számára biztos szomorú is), hogy nem volt olyan A/B tesztünk, ami ne azt az eredményt mutatta volna, hogy a vásárlás (vagy a regisztráció gomb) pirosra cserélése ne hozott volna legalább 20%-kal magasabb konverziót. A külföldi esettanulmányokat végigelemezve is megállapíthatjuk, hogy a piros átlagban 10-ből 9-szer nyer (amikor pedig nem, akkor az élénk zöld). Ez van. A gomb színe a piros.

2. Az emberek nem görgőznek.
Legalábbis nem annyit, mint gondolnád. A nyitóképernyőről átlagban csak az emberek 80%-a görget lejjebb egy “nyitóképernyőnyit”, 60%-a két “nyitóképernyőnyit” és így tovább. Ergo a legfontosabb üzeneted, amivel tényleg mindenkit el akarsz érni (pl. egy hírlevél-feliratkozás?) érdemes görgetés nélkül is elérhetővé tenni. Ugyanemiatt az esetek legkisebb részébe jó taktika egy nagy egész oldalt elfoglaló “high-quality” képet betenni a nyitóoldalra, ehelyett érdemesebb rögtön valamilyen értékes információt láttatni – webshop-ok esetében egy-egy kiemelt terméket, startup-oknál a szolgáltatást.

3. Nyitó pop-up = instant látogatóvesztés
Valamiért egyre jobban terjed az a megindokolhatatlan nézet, miszerint a belépés előtt kell egy hírlevél-feliratkozás (vagy egy akciókat felkínáló (vagy egy általános tájékoztató)) pop-up. Az igazság az, hogy ezek a nyitó pop-up-ok elég magas mértékű lemorzsolódást eredményeznek, amit végül a hírlevél feliratkozások száma nem ellensúlyoz. Ha az ember mindenáron pop-up-ot szeretne, akkor a best-practice az, hogy hagyni kell a látogatónak egy kis időt míg barangol az oldalon és legalább egy minimális mértékben el kezd érdeklődni a szolgáltatás iránt. Ezek után sokkal kisebb a lemorzsolódás esélye (és persze a feliratkozásé pedig nő.) Egyébként egy elég jó megoldás lehet az Optimonk-féle módszer is, ami csak akkor dob pop-up-ot, ha a látogató már nagyon olyan jeleket mutat, hogy be fogja zárni az oldalt.

Remélem ez a 3 kis apróság neked is segíteni fog! És ne feledd, ahhoz, hogy valóban megértsd a látogatóidat és a legmagasabb minőséget tudd nekik adni, nem elég a best practice-ket használni, hanem bele kell nézni a saját adataidba is!

Mester Tomi

ps.: Ha több ilyen cikket szeretnél olvasni, ne felejts el követni minket Facebook-on!

6 szám, amit minden e-kereskedőnek mérnie kéne

A forintosított bevételével minden e-kereskedő tisztában van. Ez az alfája és az omegája minden analitikának, ez a végső siker mértéke. De van még másik 6 szám, amit minden tudatos online kereskedőnek ismernie kellene. Már csak azért is, mert ezek azok a számok, amelyek közvetlenül befolyásolják a bevételt – így ha tudatosan méred őket, látni fogod, hogy hol tudsz a leggyorsabban javítani az üzletmeneteden.

1. Az átlagos kosárméret (HUF/hó)
számítás: (havi összbevétel)/(havi vásárlások száma)
“Ha meggondolod, hogy egy látogató megszerzésének van egy fix költsége, akkor az hogy ettől a látogatótól minél nagyobb rendelést tudj elkönyvelni, a legegyszerűbb módja a bevételed növelésének.” (Bill D’Alessandro, befektető amerikai e-commerce szektorban)

2. Vásárlószerzés költsége csatornánként (HUF/vásárló/csatorna)
számítás: (reklámra költött pénz adott csatornán)/(vásárlók száma az adott csatornából)
Mindegy, hogy honnan szerzed a látogatóidat – Facebook, Google, Twitter, fórumok, blogok, konferenciák – mindegyiknek lesz valamekkora költségvonzata. Innentől pedig egyszerű matek az egész: legyen nagyobb a profitod az eladásból, mint amennyibe a reklám (és a kézbesítés) kerül.
Ha tudod, hogy melyik a legköltséghatékonyabb csatornád, tudni fogod mire érdemes fókuszálni. Enélkül könnyen lehet, hogy csak az ablakon szórod ki a pénzt.

3. Éves szintű visszatérés (%)
számítás: (azon felhasználók száma, akik tavaly is és idén is vásároltak tőled) / (összes tavalyi vásárló)
Itt nincs jó vagy rossz érték, de Kevin Hillstrom amerikai big data guru több 100 webshop elemzésén keresztül kialakított gyakorlata azt mutatja, hogy ez a szám alapvetően határozza meg az e-kereskedelmi stratégiát.
Ha ez az érték 40% alatt van, akkor a főfókuszod az új látogatók megszerzése legyen! Fektess a reklámjaidba és a továbbajánlások megszerzésébe energiát! (Ilyen cégek pl. túrafelszereléssel foglalkozó cégek, szemüveg boltok, és egyéb ritkán fogyasztott termékek).
Ha ez az érték 60% felett van, akkor építs lojalitást és kiemelt figyelmet szentelj a felhasználói élménynek. (pl. Amazon, Ebay, Tesco online, stb…)
Ha az érték 40% és 60% között van, akkor abban a ritka helyzetben vagy, hogy mindkét területre – új vásárlók és lojális vásárlók – koncentrálnod kell. Ilyen cégeknél (pl. Zappos) kiemelten fontosak a személyre szabott, informatív hírlevelek – illetve a perszonalizált élmény.

4. A konverziós arány (%)
számítás: (vásárló látogatók száma) / (összes látogató száma)
Ezt a kifejezést mindenki ismeri. Azt fejezi ki, hogy a látogatóidnak mekkora százaléka lesz valódi vásárló. Korai szakaszban ez a szám fontosabb, mint maga a bevétel, hiszen a befektetések megtérülését is ebből lehet számítani. Később is folyamatosan érdemes azon dolgozni, hogy ez az arány minél magasabb legyen.

5. Lemorzsolódás aránya (%)
számítás: (NEM vásárló látogatók száma) / (összes látogató száma)
Tulajdonképpen a konverziós arány ellentétéről beszélünk. De a lemorzsolódást lépésenként kell mérni – melyik aloldalon, melyik kosárfolyamatnál, pontosan hány %-a esett ki az embereknek. Ezáltal nagyon gyorsan megtalálhatók a gyenge pontok, optimalizálhatóak a vásárlási folyamatok.

6. Egy vásárlóra jutó profit
(Ft/vásárló)

számítás: (havi összbevétel)/(havi vásárlók száma)
Akár a lojalitás, akár az új vásárlók megszerzése a fókuszod, mindenképpen fontos, hogy maximalizáld az egy vásárlóból kitermelt profitot. A fenti 5 mérés mind-mind segít ebben – csökkentheted a lemorzsolódás arányát, növelheted a kosárméretet vagy optimalizálhatod a látogatószerzési folyamataidat – a végeredmény mindig az lesz, hogy nő az egy vásárlóra jutó profit. Ha emellett szinten tudod tartani a vásárlók számát, nem nehéz kiszámolni, hogy a bevételed is nőni fog!

Összegzés: Ezek az adatok a Te céged vásárlási adataidból is kinyerhetőek. Semmilyen speciális eszközre vagy szoftverre nincs hozzájuk szükség. Érdemes őket folyamatosan monitorozni, hiszen általuk sokkal tisztábban fogsz látni a cégedben és sokkal tudatosabban tudod majd felépíteni és változtatni a stratégiádat.

Ha segítségre van szükséged, szólj! :-)

Mester Tomi

inspiráció: Croll&Yoskovits – Lean Analytics

Visszatérő vásárlók – big data az e-kereskedelemben

Láttad Mel Gibson-t a “Mi kell a nőnek?” című filmben? Tudod mitől sikeres? Nem attól, hogy jobban néz ki, mint a többi férfi. Nem is attól, hogy több pénze van. Hanem attól, hogy belelát a nők fejébe és pontosan azt tudja mondani és adni nekik, amire azoknak szükségük van. Most képzeld el, hogy Te ugyanezt meg tudod csinálni a webshopod, e-kereskedelmi boltod vásárlóival. Olvasni tudsz a gondolataikban és pontosan azt tudod nekik megadni, amire szükségük van. Egy ilyen vevő “szerelmes” lesz az internetes boltodba, állandóan visszatér majd és mindenkinek erről fog mesélni. A gondolatolvasás – legalábbis az interneten – ma már lehetséges. Úgy hívják: big data.

Az e-kereskedelmi adatelemzést nagyon kevesen csinálják megfelelő szinten – persze a Google Analytics ott van, sőt néha a vásárlási adatokra is ránéznek. De ennél sokkal több dimenzió van az adat-univerzumban. 3 példa:

1. A legnépszerűbb terméked – nem az, amelyiket gondolnád:
Nem csak a webshopok, de szinte az összes internetes oldal túlértékeli a tényleges vásárlások jelentését. A legtöbbet megvásárolt termék a valóságban sok mindent jelenthet: ott a legjobb az ár-érték arány, ott a legjobb a fotó az oldalon, ott a legjobb a leírás, ott van a legjobb helyen a kosár gomb, stb… Ami Téged érdekel, az viszont az, hogy mire vágynak a legjobban a látogatóid. Mert ha ezt megadod nekik, akkor biztos, hogy boldogok lesznek, továbbajánlanak és ők is visszatérnek. Ezt sok mindenből kiderítheted – milyen oldalról jönnek a felhasználóid, mennyire célirányosan keresnek, mik a személyes igényeik, milyen demográfiai csoportba tartoznak, milyen márkákért rajonganak… És a kedvencem: melyik terméket tették a legtöbben úgy a kosárba, hogy aztán mégsem fizettek és leléptek az oldalról. Te tudod, hogy a Te oldaladon melyik ez a termék?

2. A lélektani határ – viselkedéselemzés:
Nagyon sok látogató van az oldaladon, de ennek valószínűleg a legjobb esetben is csak 10%-a vásárol. De miért pont ők? Ha belenézel az adatokba, látni fogod, hogyan viselkednek (hova kattintanak, milyen termékeket néznek meg, mire keresnek rá, milyen rendszeresen jönnek vissza, pontosan mikor, stb...) a “sikeres”, valóban fizető és vásárló felhasználóid és hogyan viselkednek a “sikertelen”, vásárlás nélkül távozók. Az érdekesség az, hogy a sikertelen vásárlók között mindig van egy vékony réteg – mondjuk 10% – akiknek a viselkedése csak egy hajszálnyit különbözik a sikeresekétől. Ha őket el tudod csípni, máris megdupláztad a forgalmadat.

3. A visszatérés záloga:
Az egyszeri vásárlóból a többszöri vásárlás felé rögös út vezet. Egyáltalán tudod az arányt a visszatérő/egyszeri vásárlóid között? Nem mindegy. Mert a visszatérő vásárlók az evangelistáid. Ők azok, akik úgy beszélnek a márkádról, hogy bezzeg ők ott vásárolnak. Ha őket elemzed, megfigyelheted a visszatérés okát: szezonalitás, szülinapok, feleség szülinapja (ajándékvásárlás esetén), bizonyos akciók megjelenése, bizonyos termékcsoport megjelenése.

És ez még csak a csúcs. A Big Data jéghegyének pont az a lényege, hogy az igazi tudás a webshopod felszíne alatt rejtőzik. És ma már hozzá tudsz férni.. A kérdés csak az, hogy akarsz-e. Ha igen, írj és segítünk: http://adatlabor.hu/kapcsolat/

Mester Tomi