6 obszarów, w które musisz zainwestować w 2025 roku [e-konferencja] →

4 wskazówki na zwiększenie rentowności Twojego sklepu internetowego

/

/

4 wskazówki na zwiększenie rentowności Twojego sklepu internetowego

Pomimo że 2022 rok był dobry dla branży e-commerce, to jednak statystyki i raporty pokazują problemy związane z przetrwaniem w cyfrowej przestrzeni. Jak podaje My Company Polska, zaledwie 40 proc. z nowo otwartych sklepów online jest w stanie przetrwać pierwszy rok. Jak zatem zwiększyć dochody i maksymalizować zyski w konkurencyjnym środowisku online? Sprawdź cztery kluczowe i unikalne wskazówki, które pozwolą Ci podjąć konkretne działania mające na celu poprawę rentowności Twojego sklepu internetowego.

1. Przeanalizuj marżowość produktów w swoim e-commerce

Pierwszy krok do zwiększenia rentowności to analiza marżowości produktów – proces oceny, w efekcie którego wiemy ile dokładnie zarabiasz na sprzedaży poszczególnych produktów po uwzględnieniu wszystkich kosztów stałych i zmiennych związanych z ich produkcją, dystrybucją i sprzedażą.

Wdrożenie analizy marżowości w Twoim sklepie internetowym może przynieść wiele korzyści. Po pierwsze, pozwala to na lepsze zrozumienie, które produkty są najbardziej dochodowe, a które przynoszą mniejsze zyski. Takie informacje są nieocenione, gdy trzeba zdecydować, jaki produkty są najbardziej rentowne i należy je promować w kampaniach marketingowych, a na które warto zwrócić mniejszą uwagę.

Dodatkowo analiza marżowości umożliwia skuteczniejszą alokację zasobów. Wiedza o marżach produktów pomaga w optymalnym rozdysponowaniu budżetu reklamowego. Produkty z wyższymi marżami mogą otrzymać większe finansowanie, co przekłada się na wyższy zwrot z inwestycji w reklamę. najbardziej rentowne i należy je promować w kampaniach marketingowych, a na które warto zwrócić mniejszą uwagę.

Przy projektowaniu kampanii reklamowych, warto dodać do feedu produktowego custom label (własną etykietę) z informacją o marży danego produktu. Na tej podstawie można wyznaczyć KPI (ang. Key Performance Indicator – kluczowy wskaźnik efektywności) dla poszczególnych progów marżowości.
Potrzebujesz różnych wartości RAOS dla produktów o marży 10% i 50%, co umożliwi Ci zrównoważone skalowanie działalności bez kompromisów w zakresie rentowności.

Ostatecznie, analiza marżowości produktów umożliwia skuteczne zarządzanie cenami. Zrozumienie marży na poszczególnych produktach pomaga w ustalaniu cen, które są atrakcyjne dla klientów, ale jednocześnie zapewniają zdrowy zysk ze sprzedaży dla Twojego biznesu. To pozwoli Ci zrozumieć, ile zarabiasz na poszczególnych produktach, co jest kluczowe dla optymalizacji sklepu i zwiększania rentowności firmy.

Case Study: Optymalizacja marżowości produktów dla zwiększenia rentowności sklepu internetowego

Przykład sklepu internetowego z sektora odzieżowego pokazuje, jak analiza marżowości produktów może pomóc w generowaniu zysku i naprawdę zmienić wyniki firmy. Firma prowadziła działalność przez kilka lat, oferując szeroki zakres produktów, ale nie do końca rozumiała, które z nich generowały największy przychód.

Po szczegółowej analizy marżowości produktów, uwzględniającej wszystkie koszty związane z ich produkcją, dystrybucją i sprzedażą sklep poznał produkty najbardziej dochodowe i te, które generowały mniejsze zyski.

Na podstawie tych informacji, sklep przeprojektował dotychczasowe kampanie marketingowe. Produkty o wyższej marży stały się głównym celem promocji. Dodatkowo, informacje o marży produktów dodano jako custom label do feedu produktowego, co pozwoliło na efektywne zarządzanie KPI dla różnych progów marżowości.

W rezultacie rentowność wzrosła i sklep zdołał zwiększyć swoje dochody o 35%, zachowując jednocześnie zdrową marżę na sprzedawanych produktach.

Ta historia pokazuje, jak analiza marżowości produktów może być potężnym narzędziem do optymalizacji sklepu internetowego i zwiększania jego rentowności finansowej. Wiedza na temat marży produktów pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji, co przekłada się na lepsze wyniki biznesowe.

2. Zadbaj o każdy etap ścieżki zakupowej Twojego klienta

Customer Journey Map, czyli ścieżka zakupowa klienta, to graficzne przedstawienie całego procesu, przez który przechodzi konsument od pierwszego kontaktu z marką, poprzez zakup, aż po korzystanie z produktu lub usługi oraz ewentualne dalsze interakcje z firmą. Jest to narzędzie używane w marketingu i zarządzaniu doświadczeniem klienta (ang. Customer Experience, CX), które pomaga lepiej zrozumieć potrzeby, oczekiwania oraz problemy klientów na poszczególnych etapach współpracy z firmą.

Customer Journey Map, czyli ścieżka zakupowa klienta, to graficzne przedstawienie całego procesu, przez który przechodzi konsument od pierwszego kontaktu z marką, poprzez zakup, aż po korzystanie z produktu lub usługi oraz ewentualne dalsze interakcje z firmą. Jest to narzędzie używane w marketingu i zarządzaniu doświadczeniem klienta (ang. Customer Experience, CX), które pomaga lepiej zrozumieć potrzeby, oczekiwania oraz problemy klientów na poszczególnych etapach współpracy z firmą.

Implementacja Customer Journey Map w Twoim sklepie internetowym ma szereg korzyści.

a) Po pierwsze, pozwala zrozumieć, jakie są kluczowe punkty styczności między klientem a Twoją marką. To pozwoli na identyfikację obszarów, które wymagają poprawy, a także tych, które już teraz działają dobrze.

b) Po drugie, mapowanie podróży klienta umożliwia identyfikację potencjalnych barier na jego ścieżce zakupowej. W odniesieniu do produktów ekologicznych, można zidentyfikować uprzedzenia, które mogą utrudniać sprzedaż. Przykładowo, jeśli klienci uważają, że produkty ekologiczne są zbyt drogie, można skoncentrować się na komunikacji cenowej, pokazując im, że niektóre z tych produktów są w przystępnych cenach. Jeśli natomiast faktycznie są one droższe, można skupić się na edukacji klientów w kierunku korzyści wynikających z ich wyboru. W takim przypadku wykorzystujemy drivery opisane w kolejnym punkcie.

c) Customer Journey Map pomoże Ci wykorzystać drivery, czyli szanse jakie posiada Twój sklep. Najczęściej obejmują one unikalne cechy produktu, doskonałą obsługę klienta lub łatwość zakupu.

d) Wreszcie, Customer Journey Map pomaga zrozumieć motywacje i oczekiwania Twoich klientów. To pozwoli na dostosowanie oferty sklepu do potrzeb klientów, co zwiększy ich zadowolenie i prawdopodobieństwo powrotu do sklepu.

Pamiętaj, że Customer Journey Map jest narzędziem do codziennego użytku, które służy do ciągłego monitorowania i optymalizacji ścieżki klienta, a nie jednorazowego użycia – powinno być regularnie aktualizowane i dostosowywane do zmieniających się potrzeb i zachowań użytkowników. Wdrożenie CJM to kluczowy krok do zrozumienia i spełnienia oczekiwań Twoich klientów, który prowadzi do zwiększenia rentowności sklepu internetowego.

Case study: Strategia zwiększenia zaangażowania klientów o 27% dzięki zastosowaniu Customer Journey Map

Czasami drobiazgowe zrozumienie naszych klientów prowadzi do niesamowitych rezultatów. Doświadczyliśmy tego w jednym z naszych projektów, gdzie zaangażowanie klientów było kluczowe dla wzrostu rentowności biznesu.

Za pomocą narzędzia Customer Journey Map zidentyfikowaliśmy obszary, gdzie klienci potrzebowali dodatkowych informacji i porad, zwłaszcza w kwestii pielęgnacji skóry. Wiedza ta pozwoliła nam na wprowadzenie celowanych rozwiązań dla klientów firmy.

Pierwszy krok dotyczył stworzenia sekcji “Porady ekspertów” na stronie internetowej sklepu. W tym miejscu udzielaliśmy porad i rekomendacji dotyczących pielęgnacji skóry, dostarczając wartościowej wiedzy bezpośrednio do naszych klientów.

Następnie, wprowadziliśmy newsletter, który służył nie tylko jako medium do przesyłania porad ekspertów, ale także jako kanał informacyjny o nowościach w ofercie.

Efekty tych działań przerosły nasze oczekiwania. Obserwując zachowania użytkowników po wprowadzeniu tych zmian, odnotowaliśmy zwiększoną lojalność oraz wzrost sprzedaży wśród powracających użytkowników o 27%.

Ta historia pokazuje, jak głębokie zrozumienie klienta i dostosowanie do jego potrzeb poprzez Customer Journey Map prowadzi do znaczącego wzrostu biznesowego. Zrozumienie potrzeb klienta to klucz do długotrwałego sukcesu w konkurencyjnym świecie e-commerce.

3. Skup się na optymalizacji konwersji

Optymalizacja współczynnika konwersji (CRO, ang. Conversion Rate Optimization) to proces usprawniania strony internetowej w celu zwiększenia liczby użytkowników, którzy wykonują pożądane działania, takie jak zakup produktu, zapisanie się do newslettera czy wypełnienie formularza kontaktowego. Jest to kluczowy element w zwiększaniu rentowności sklepu internetowego.

Poniżej przedstawimy podstawowe etapy tego procesu. Niezależnie od tego, czy prowadzisz mały sklep online, czy zarządzasz dużą stroną e-commerce, zrozumienie i zastosowanie tych zasad pomoże Ci poprawić wydajność Twojego serwisu i przekształcić więcej odwiedzających w lojalnych klientów.

Etap 1: Analiza zachowań użytkowników na stronie

Pierwszym krokiem jest zrozumienie, jak użytkownicy przeglądają i interakcjonują z Twoją stroną. Istnieje wiele metod i narzędzi, które mogą pomóc w tym procesie np. mapa ciepła (ang. heatmap). To nic innego jak analiza wizualna mówiąca, które obszary strony przyciągają najwięcej uwagi użytkowników. Kolorami od czerwonego (najbardziej intensywnego) do niebieskiego (najmniej intensywnego) pokazuje, gdzie użytkownicy najczęściej klikają lub przewijają strony. Jednocześnie trwa analiza nagrań użytkowników pozwalająca zrozumieć, jak użytkownicy poruszają się po stronie internetowej i w których sekcjach mogą pojawiać się problemy.

Istnieje wiele narzędzi, które mogą pomóc w analizie użytkowników na stronie. Niektóre z nich obejmują:

1. Hotjar: oferuje mapy ciepła, nagrywanie sesji użytkowników, ankiety na stronie i wiele innych funkcji,

2. Clarity: oferuje nagrania sesji użytkowników i mapy ciepła

3. Crazy Egg: mapy ciepła, scroll mapy, a także narzędzia do A/B testów,

4. Mouseflow: oferuje mapy ciepła, śledzenie kliknięć i przewijania, nagrywanie sesji, a także ankiety na stronie,
5. Lucky Orange: oferuje szeroki zakres narzędzi do analizy użytkowników, w tym mapy ciepła, nagrywanie sesji, ankiety na stronie.

Etap 2: Wyciąganie wniosków i generowanie wiedzy o użytkownikach

To kluczowy moment w procesie optymalizacji konwersji. W tym etapie zgromadzone dane i informacje są analizowane, interpretowane i przetwarzane, a wyniki stają się punktem wyjścia dla decyzji biznesowych.

To właśnie tutaj powstaje raport lub audyt, który przedstawia kluczowe wnioski i rekomendacje. Ten dokument jest nie tylko dokumentacją tego, co zostało zbadane i odkryte, ale także stanowi bazę wiedzy, na której firma może polegać w przyszłości.

Analiza pozwala na identyfikację dystraktorów, czyli elementów odwracających uwagę użytkowników od kluczowych akcji na stronie. Takimi dystraktorami mogą być na przykład reklamy o zbyt intensywnej kolorystyce, skomplikowane formularze do wypełnienia czy elementy nawigacji o nieintuicyjnym designie. Również elementy, które spowalniają użytkownika i generują frustrację, jak długie czasy ładowania strony, mogą mieć negatywny wpływ na konwersję.

Etap 3: Przygotowanie makiet UX/UI

Po zidentyfikowaniu problemów, kolejnym krokiem jest przygotowanie makiet UX/UI, które mają na celu likwidację tych problemów. Obejmują najczęściej uproszczenie formularzy, usprawnienie nawigacji, czy poprawę wydajności strony.

Etap 4: Przygotowanie i przeprowadzenie testów A/B

Testy A/B to krytyczny krok w procesie optymalizacji konwersji, który pozwala na potwierdzenie, które elementy strony najbardziej wpływają na decyzje użytkowników. Testy A/B polegają na tworzeniu dwóch różnych wersji tego samego elementu strony, na przykład przycisku “kup teraz”, nagłówka czy opisu produktu. Następnie, losowo kieruje się użytkowników do jednej z dwóch wersji i monitoruje ich interakcje.

W ramach tego etapu określamy, które elementy strony chcemy przetestować. Może to być coś prostego, jak kolor przycisku lub coś bardziej skomplikowanego, jak np. układ strony. Po zidentyfikowaniu tych elementów, tworzymy dwie wersje – wersję A, która zazwyczaj jest obecną wersją, i wersję B, która zawiera propozycję zmian.

Kiedy testy są gotowe do uruchomienia, użytkownicy są losowo przekierowywani do jednej z dwóch wersji. Ważne jest, aby upewnić się, że podział jest dokonany losowo, aby wyniki były jak najbardziej wiarygodne.

Podczas trwania testu zbieramy i analizujemy dane dotyczące zachowań użytkowników na obu wersjach strony. Celem jest zrozumienie, która wersja generuje lepsze wyniki, mierzone najczęściej za pomocą stawki konwersji.

Etap 5: Analiza wyników i wzrost sprzedaży

Analiza wyników po zakończeniu testów jest kluczowa, aby zrozumieć, jak te
działania wpływają na sprzedaż. Rezultaty mogą wskazać na skuteczność strategii lub zasygnalizować potrzebę dalszych poprawek.

Nie należy jednak zapominać, że niezależnie od wyników, zawsze jesteśmy na wygranej pozycji. Każda akcja – zarówno udana, jak i nie – dostarcza cennej wiedzy. Powodzenie potwierdza nasze zrozumienie potrzeb użytkowników, natomiast niepowodzenie pokazuje nam obszary do poprawy. Ta ciągła nauka i adaptacja to klucz do sukcesu w procesie optymalizacji konwersji.

Case study: Wzrost współczynnika wypełnienia formularza o 244%, dzięki optymalizacji konwersji.

W jednym z naszych projektów dla branży deweloperskiej zauważyliśmy, że strona internetowa miała niski współczynnik wypełnienia formularza. Analizując zachowanie użytkowników na stronie, postawiliśmy konkretną hipotezę o tym, że “redukcja liczby pól w formularzu do niezbędnego minimum oraz podział procesu wypełniania formularza na kilka łatwo przyswajalnych kroków zwiększy wskaźnik jego wypełnienia przez użytkowników strony”.

W celu sprawdzenia naszej hipotezy, przygotowaliśmy makiety UX i przeprowadziliśmy testy A/B. Po ich przeprowadzeniu i następnie analizie wyników, potwierdziliśmy naszą hipotezę. W rezultacie, współczynnik wypełnienia formularza na stronie wzrósł o 244%. Ten projekt pokazuje, jak drobne zmiany i ciągłe optymalizacje mogą przynieść znaczące korzyści dla biznesu.

GRAFIKA – WERSJA PRZED I PO ZMIANACH

4. Personalizacja reklam i wykorzystanie AI

W e-commerce AI (sztuczna inteligencja) wykorzystuje się m.in. do generowania spersonalizowanych rekomendacji produktów, aby zwiększyć zaangażowanie użytkowników, poprawić doświadczenie zakupowe i zwiększyć sprzedaż, a tym samym poprawić rentowność sklepu internetowego.

Podpowiadamy, w jaki sposób AI może pomóc Ci przy pracy nad zwiększaniem rentowności Twojego sklepu:

a) Rekomendacje na stronie głównej: Zamień zwykłą wizytę w Twoim sklepie na spersonalizowane doświadczenie użytkownika.

Wykorzystaj AI do wyświetlania spersonalizowanych rekomendacji na stronie głównej Twojej platformy e-commerce. Rekomendacje na podstawie zachowań w czasie rzeczywistym. AI może analizować aktualne zachowanie użytkownika na stronie, takie jak przeglądane strony, kliknięcia czy czas spędzony na poszczególnych produktach, aby natychmiast dostarczyć spersonalizowane rekomendacje. Na przykład, jeśli użytkownik przegląda telewizory, system może wyświetlić mu aktualne promocje na telewizory. Możesz pokazywać produkty, które są zgodne z preferencjami i historią zakupów danego użytkownika. Możesz także uwzględnić trendy i popularne produkty wśród innych użytkowników.

b) Rekomendacje na stronach produktów: Wykorzystaj AI, aby generować rekomendacje na stronach produktów. Możesz pokazywać użytkownikom produkty powiązane, dodatkowe akcesoria, podobne produkty lub te często kupowane razem. To pomoże użytkownikom odkrywać nowe produkty i zwiększyć koszyk średnich zakupów.

c) Algorytmy oparte na regułach: Oprócz AI, można również zastosować reguły biznesowe w celu generowania rekomendacji. Na przykład, jeśli użytkownik dodał do koszyka kurtkę, system może zaproponować mu inne akcesoria pasujące do kurtki, takie jak szalik czy rękawiczki.

d) Rekomendacje w e-mailach marketingowych: Wykorzystaj AI do personalizacji e-maili marketingowych. Możesz dostosować treść e-maili i rekomendacje produktów na podstawie preferencji i zachowań użytkowników. Na przykład, wysyłając e-mail z powiadomieniem o zniżkach, możesz dołączyć spersonalizowane rekomendacje produktów, które mogą zainteresować odbiorcę.

e) Rekomendacje w aplikacji mobilnej: Jeśli masz aplikację mobilną, możesz wykorzystać AI do generowania spersonalizowanych rekomendacji wewnątrz aplikacji. Dostosuj ofertę i rekomendacje na podstawie preferencji użytkownika, lokalizacji czy kontekstu.

f) Personalizowane wyszukiwanie: Wykorzystaj AI, aby dostosować wyniki wyszukiwania do preferencji użytkownika. Na podstawie analizy zachowań użytkowników możesz wyświetlać najbardziej odpowiednie wyniki wyszukiwania i ułatwić użytkownikom znalezienie produktów, których szukają.

Przykłady narzędzi, które mogą pomóc w implementacji tych technik w e-commerce to:

  • Algolia: Narzędzie do budowania wyszukiwarek i rekomendacji opartych na treści.
  • Dynamic Yield: Platforma personalizacji, która oferuje funkcje rekomendacji opartych na zachowaniach klientów.
  • Nosto: Narzędzie do generowania spersonalizowanych rekomendacji produktów i kampanii marketingowych.
  • Amazon Personalize: Usługa chmurowa Amazon Web Services (AWS), która umożliwia personalizację rekomendacji na podstawie danych użytkowników.

Pamiętaj, że każdy sklep internetowy ma unikalne potrzeby i preferencje, dlatego istotne jest znalezienie narzędzia i strategii, które najlepiej
odpowiadają potrzebom.

Zwiększaj rentowność Twojego e-commerce

Analiza marżowości produktów pozwoli Ci lepiej zrozumieć, które produkty przynoszą największe zyski ze sprzedaży, co umożliwi skuteczniejsze zarządzanie cenami i alokację zasobów. Customer Journey Map pomoże Ci zidentyfikować obszary wymagające poprawy i dostosować ofertę sklepu do potrzeb klientów. Optymalizacja konwersji, oparta na analizie użytkowników i testach A/B, zwiększy liczbę użytkowników wykonujących pożądane działania na stronie, takie jak zakup produktu. Wykorzystanie sztucznej inteligencji i personalizacji reklam pozwoli na generowanie spersonalizowanych rekomendacji produktów, co poprawi doświadczenie zakupowe i zwiększy sprzedaż.

Pamiętaj, że skuteczne zwiększenie rentowności sklepu internetowego wymaga ciągłego monitorowania wyników i dostosowywania strategii. Śledź wskaźniki efektywności, analizuj dane i stale ucz się od swoich klientów. Dążenie do doskonałości i ciągła adaptacja pozwolą Ci osiągnąć większe zyski, utrzymać klientów i zbudować trwałą pozycję na konkurencyjnym rynku e-commerce.

Dominika Rozprzak

Autor: Dominika Rozprzak

Dominika Rozprzak – Paid Media Team Leader w adcookie. W branży marketingowej działa od 6 lat, swoje doświadczenie zdobywając w agencjach oraz organizacjach. Jest certyfikowaną ekspertką w zakresie kampanii PPC. W pracy stawia na efekty, jest zwolenniczką podejmowania decyzji w oparciu o szeroką perspektywę. Przekazuje swoją wiedzę jako prowadząca w Wyższej Szkole Bankowej. Współpracowała z takimi markami jak: Idea Getin Leasing, FFiL Śnieżka, Selena, czy Develia.

Autor: Wioletta Pakuła

 

Wioletta Pakuła – Paid Media Specialist. Zajmuje się przygotowaniem strategii mediowej do celów biznesowych i odpowiada za współpracę z partnerami zewnętrznymi agencji adcookie. W branży mediowej działa od 4 lat. Koordynowała pracę i rozwój działu mediowego realizując przy tym aktywnie kampanie oparte na wypracowanej zespołowej strategii

Dominika Rozprzak

Autor: Dominika Rozprzak

Zobacz podobne wpisy na
blogu:

Scrolluj w bok

Employer branding — czyli dlaczego najlepszym wabikiem na nowego pracownika, jest ten, którego już zatrudniasz

Jak zaplanować proces onboardingu, żeby oszczędzić stresu pracownikowi i pracodawcy, i dlaczego zacząć jeszcze przed rozpoczęciem pracy

Zobacz podobne
wpisy na blogu:

Scrolluj w bok

Umów darmową konsultację

Skorzystaj z wiedzy naszego zespołu i sprawdź jak możemy pomóc Twojej marce!

Wysyłając wiadomość akceptuję politykę prywatności oraz wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych w celach kontaktowych, jak również w celach wynikających z treści zapytania.