Gamitin-Google-Analytics-sa-Optimize-Shipping-Rates1

Paggamit ng Google Analytics upang I-optimize ang Mga Pagpapadala ng Pagpapadala

Isa sa mga pinakamalaking hamon na nakakaharap ng mga negosyanteng mangangalakal ay ang tumataas na mga rate ng pagpapadala. Salamat sa Amazon, umaasa ang mga mamimili ng mabilis, libreng paghahatid. Sapagkat ang mga merchant na angkop na lugar ay hindi karaniwang may dami ng mga benta upang makipag-ayos ng mga malalaking diskuwento sa UPS at FedEx, ang mga gastos sa pagpapadala ay may mas malaking epekto sa kanilang ilalim na linya.

Maaaring makuha ng mga negosyante ang mga gastos sa presyo ng produkto, o singilin ang customer para sa pagpapadala sa panahon ng paglabas. Na-address na namin ang mahirap na kalagayan na ito maraming beses, kamakailan lamang sa "Free Shipping, Free Returns Critical for Online Shoppers. "

Maaaring makuha ng mga merchant ng ecommerce ang mga gastos sa pagpapadala sa presyo ng produkto, o singilin ang kostumer para sa pagpapadala sa panahon ng pag-checkout.

Maaaring makuha ng mga merchant ng ecommerce ang mga gastos sa pagpapadala sa presyo ng produkto, o singilin ang kostumer para sa pagpapadala sa panahon ng pag-checkout.

Gayunman, sa aking karanasan sa pagbebenta bilang isang merchant na nagbebenta ng mga nai-import na mga item sa pagkain, maaaring mayroong sticker shock kung kasama ang mga presyo ng produkto, mahalagang, mga gastos sa pagpapadala. Maaaring makita ng mga potensyal na customer ang mga mataas na presyo ng produkto at abandunahin bago mag-checkout.

Marami sa aking mga item sa pagkain ang mahal upang ipadala ang kamag-anak sa kanilang presyo sa pagbebenta. Ang mga potensyal na customer na inabandunang sa panahon ng paglabas ay nagsabi sa akin na ang dahilan ay ang halaga ng pagpapadala ay higit pa sa produkto mismo. Tiyak na hindi ko mapapakinabangan ang lahat ng mga mamimili at gumawa ng kita. Para sa iba, ang pag-optimize ng balanse ng produkto at mga gastos sa pagpapadala ay mahalaga upang ma-maximize ang mga benta at kita.

Ipasok ang Google Analytics. Ito ay isang mahusay na database para sa pagtitipon ng impormasyon sa pagpapadala at mga rate ng conversion upang subukan at i-optimize ang mga patakaran sa pagpapadala. Upang iulat ang impormasyong ito, dapat makuha ng Google Analytics ang rate ng pagpapadala na ipinakita sa tagabili, kasama ang SKU produkto, dami sa cart, at subtotal ng order. Pagkatapos ay makakagawa ang Google Analytics ng mga ulat upang matulungan ang mga merchant na pag-aralan ang pangkalahatang mga rate ng pagpapadala bilang isang porsyento ng kabuuang halaga ng checkout at mga rate ng pagpapadala sa pamamagitan ng produkto.

Dapat na makuha ng Google Analytics ang mga produkto sa cart, ang kanilang mga dami, subtotal ng item, at mga rate ng pagpapadala gaya ng ipinakita sa mamimili.

Dapat na makuha ng Google Analytics ang mga produkto sa cart, ang kanilang mga dami, subtotal ng item, at mga rate ng pagpapadala gaya ng ipinakita sa mamimili.

Ang pinakamahirap na bahagi ng proseso ng pag-uulat na ito ay nakakakuha ng impormasyon sa Google Analytics. Isaalang-alang ang pagtatanong sa iyong developer o pagkuha ng isang Google Analytics o Google Tag Manager consultant.

Subtotal ng Item kumpara sa Pagpapadala ng Rate

Upang paganahin ang pag-uulat na ito, lumikha ng dalawang custom na sukat sa Google Analytics.

  • Subtotal ng Item. Palawakin ang dimensyong ito gamit ang subtotal ng order bago ang pagpapadala at buwis.
  • Pagpapadala ng Rate. Palawakin ang dimensyong ito sa gastos sa pagpapadala para sa order.

Gamitin-Google-Analytics-sa-Optimize-Shipping-Rates3

Sa sandaling simulan mo ang pagpapadala ng data sa Google Analytics, maaari mong matukoy ang punto kung saan ang porsyento ng pagpapadala ng subtotal ng order ay nagiging sanhi ng malaking pagbaba sa mga conversion.

Gumawa ng custom na ulat sa mga sumusunod na sukat:

  • "Subtotal ng Item";
  • "Rate ng Pagpapadala."

At ang sumusunod na sukatan:

  • "Rate ng Conversion ng Ecommerce."

Gumawa ng custom na ulat upang matukoy ang punto kung saan ang mga rate ng conversion ay bumaba nang malaki.

Gumawa ng custom na ulat upang matukoy ang punto kung saan ang mga rate ng conversion ay bumaba nang malaki.

I-export ang data mula sa Google Analytics sa Excel o katulad na spreadsheet.

  • Magdagdag ng isang haligi sa spreadsheet na tinatawag na "Pagpapadala ng% ng Order Subtotal" at hahatiin ang "Subtotal ng Item" sa pamamagitan ng "Rate ng Pagpapadala" upang makuha ang halaga.
  • I-plot ang "Pagpapadala% Ng Order Subtotal" kumpara sa "Rate ng Conversion."

Idagdag ang column na "Pagpapadala ng% ng Order Subtotal" at ipasok ang formula upang iulat ang halaga na ito.

Idagdag ang column na "Pagpapadala ng% ng Order Subtotal" at ipasok ang formula upang iulat ang halaga na ito.

Gumamit ng isang malaking dataset ng hindi bababa sa mga hanay ng 1,000, at alisin ang mga outlier para sa malinis na graph. Gayundin, ayusin ang data (para sa graph) sa pababang pagkakasunud-sunod sa pamamagitan ng "Rate ng Conversion ng Ecommerce."

Grapika ng

Graph ng ulat ng "Pagpapadala% ng Order Subtotal kumpara sa Conversion Rate".

Sa itaas na graph, kapag ang mga rate ng pagpapadala ay lumapit sa 35 porsyento ng subtotal ng order, ang mga rate ng conversion ay bumaba ng malaki. Ang data na ito ay maaaring gamitin upang baguhin ang mga rate ng pagpapadala upang bihirang pumunta, sabihin, sa paglipas ng 30 porsiyento ng subtotal ng order.

Pagpapadala ng Mga Rate sa pamamagitan ng SKU

Upang pag-aralan ang mga rate ng conversion sa pamamagitan ng produkto, kolektahin ang SKU, dami na idinagdag sa cart, at dami na ibinebenta tulad ng ipinakita sa mamimili. Ang pag-set up ng ulat ay lampas sa saklaw ng artikulong ito. Ngunit narito ang magiging hitsura ng kinalabasan, gamit ang mga numero ng hypothetical.

Ang pagtatasa ng mga rate ng conversion sa pamamagitan ng SKU ay maaaring makatulong na makilala ang mga mabibigat na gastos sa pagpapadala.

Ang pagtatasa ng mga rate ng conversion sa pamamagitan ng SKU ay maaaring makatulong na makilala ang mga mabibigat na gastos sa pagpapadala.

Ang ulat sa itaas ay nagpapakita ng ilang SKU na nagko-convert nang maayos pagkatapos maidagdag sa cart. Gayunpaman, ang ibang mga SKU ay may mababang mga conversion - ang mga mamimili ay umalis sa panahon ng pag-checkout. Siyasatin ang mga SKU na iyon. Mahahalaga ba sila sa pagpapadala, na nagreresulta sa mataas na gastos sa pagpapadala sa mamimili? Kung gayon, subukan ang mga tradeoff sa pagitan ng kanilang presyo sa pagbebenta at gastos sa pagpapadala upang masukat ang epekto sa mga conversion.

Sa madaling salita, ang pag-set up ng pagkolekta ng data at pag-uulat para sa gastos sa pagpapadala kumpara sa mga rate ng conversion ay maaaring maging mahirap. Ngunit, kapag nakumpleto na, maaari itong magbigay ng mga mangangalakal na may impormasyon upang makabuo ng mas maraming kita.

pinagmulan

Mag-iwan ng komento