คำแนะนำอย่างง่ายสำหรับการวิเคราะห์การเข้าชมเว็บไซต์

บทความนี้จะให้ความรู้ทั้งหมดที่คุณต้องการเกี่ยวกับการเข้าชมเว็บและเครื่องมือในการวิเคราะห์ โดยใช้ Google Analytics และ OWOX BI เป็นตัวอย่าง

ในการวัดประสิทธิภาพของเว็บไซต์ นักวิเคราะห์และนักการตลาดจะพิจารณาการเข้าชมเว็บไซต์: จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ทั้งหมดพร้อมกับข้อมูลว่าพวกเขามาจากไหนและมาจากที่นั่นมาที่เว็บไซต์ได้อย่างไร

การทำความเข้าใจธรรมชาติของทราฟฟิก วิธีเพิ่มจำนวนผู้เยี่ยมชม วิธีแปลงทราฟฟิกเป็นลูกค้า และเหตุใดปริมาณการใช้ข้อมูลจึงลดลงในเย็นวันเสาร์เป็นกุญแจสำคัญสู่ความเจริญรุ่งเรืองทางออนไลน์ของคุณ

เหล่านี้เป็นข้อกำหนดที่สำคัญในการวิเคราะห์การเข้าชมเว็บ:

Hits — การโต้ตอบของผู้เยี่ยมชมบนเว็บไซต์

เซสชัน — คอลเลกชันของ Hit ที่จัดกลุ่มตามเวลาและตรรกะการโต้ตอบ

ผู้ใช้ — คอลเลกชันของเซสชันที่จัดกลุ่มตามความคล้ายคลึงกันในอุปกรณ์ เบราว์เซอร์ ระบบ และพารามิเตอร์อื่นๆ

เมตริก — ดัชนีที่วัดได้ของเหตุการณ์

พารามิเตอร์ — การตั้งค่าหรือเกณฑ์สำหรับการวิเคราะห์

มิติข้อมูล — คุณลักษณะของข้อมูลของคุณ

ด้านล่างนี้ เราจะอธิบายคำศัพท์สำคัญเหล่านี้และอื่นๆ ที่คุณอาจไม่ทราบ

กล่องเครื่องมือของคุณสำหรับการวิเคราะห์การเข้าชมจะมีเครื่องมือมากมายในการสำรวจเมตริกไซต์ของคุณ บริการเหล่านี้ได้รับการตั้งโปรแกรมให้ตรวจสอบเว็บไซต์ของคุณจากภายในสู่ภายนอก และจัดทำรายงานตามการตรวจสอบนี้

เครื่องมือยอดนิยม (และฟรี) สำหรับการวิเคราะห์เว็บไซต์คือ Google Analytics เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้นและมี Google Analytics 360 รุ่นที่ต้องชำระเงินขั้นสูงสำหรับเว็บไซต์ที่มีการเข้าชมจำนวนมาก

Google Analytics แสดงข้อมูลเกี่ยวกับการเข้าชมเว็บไซต์และข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ในรูปแบบของ Hit และเซสชัน การดำเนินการบนเว็บไซต์ได้รับการลงทะเบียนเป็น Hit และรวม Hit เข้ากับเซสชันตามตรรกะของ Google Analytics

สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับการเข้าชมเว็บของคุณคือแหล่งที่มา ช่องทาง และตัวชี้วัด พวกเขาช่วยคุณตอบคำถามที่สำคัญที่สุดในฐานะเจ้าของเว็บไซต์:

• ผู้เข้าชมของฉันมาจากไหน?
• พวกเขามาที่ไซต์ของฉันและกลายเป็นลูกค้าได้อย่างไร

คุณสามารถค้นหาคำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ได้โดยดูที่แหล่งที่มาและช่องทางในรายงานและแดชบอร์ด

Google Analytics มีประสิทธิภาพมากสำหรับการวิเคราะห์เว็บไซต์ แต่มีข้อจำกัดซึ่งไม่สะดวกนักสำหรับนักการตลาดและเจ้าของธุรกิจ:

• ไม่นับรวมข้อมูล CRM
• ไม่นำสินค้าคืนมาพิจารณา
• ไม่พิจารณาข้อมูลต้นทุนสำหรับแคมเปญที่ไม่ใช่ของ Google
• รูปแบบการระบุแหล่งที่มาไม่ยืดหยุ่น มาตรฐาน และจำกัด
• รายงาน LTV และกลุ่มประชากรตามรุ่นยังอยู่ในช่วงเบต้า และคุณไม่สามารถรับรายงาน ROPO ได้เนื่องจากขาดข้อมูลที่จำเป็น

หากคุณพบข้อจำกัดเหล่านี้แล้วและพยายามหลีกเลี่ยงด้วยความช่วยเหลือจาก Google Analytics 360 คุณจะรู้ว่าบางครั้งแม้แต่ Google Analytics 360 ก็ไม่เพียงพอ โชคดีสำหรับธุรกิจที่ฝันใหญ่ มีเครื่องมือพิเศษสำหรับการวิเคราะห์แบบ end-to-end

เนื่องจากเว็บไซต์เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ทางธุรกิจโดยรวม จึงจำเป็นต้องวิเคราะห์ในบริบทโดยรวม: เชื่อมต่อกับช่องทางการโฆษณา ระบบ CRM ของคุณ และกระแสข้อมูลอื่นๆ ในการสร้างการวิเคราะห์แบบ end-to-end ให้เริ่มต้นด้วยการรวมกระแสข้อมูล

เราอยากจะแนะนำให้คุณรู้จักกับ OWOX BI — ผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาขึ้นโดยเฉพาะเพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดของ Google Analytics และเป็นที่ปรึกษานักวิเคราะห์การตลาดส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับนักการตลาด OWOX BI ช่วยให้คุณรวมข้อมูลจากแหล่งที่มามากกว่า 15 แหล่ง ได้แก่:

• ข้อมูลพฤติกรรมจากเว็บไซต์ของท่าน​
• ข้อมูลค่าโฆษณา
• ข้อมูลการขายออฟไลน์
• ข้อมูล CRM
• ข้อมูลการติดตามการโทร

OWOX BI รวบรวมข้อมูลทั้งหมดนี้โดยอัตโนมัติโดยไม่มีการสุ่มตัวอย่าง เพื่อให้คุณสามารถสร้างฐานข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับรายงานทุกประเภท: LTV, ROPO, การวิเคราะห์ในอดีต, ประสิทธิภาพของแผนการตลาดที่คาดการณ์ไว้ คุณเคยใฝ่ฝันเกี่ยวกับเครื่องมือที่จะให้รายงาน ROPO แก่คุณในคลิกเดียวหรือไม่?

ระบบวิเคราะห์การเข้าชมเว็บใด ๆ รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินการบนเว็บไซต์ การลงทะเบียนการคลิก การเลื่อน การส่งแบบฟอร์ม ฯลฯ เหตุการณ์ทั้งหมดเหล่านี้จะถูกรวบรวมโดยระบบวิเคราะห์และทำเครื่องหมายด้วยการประทับเวลาและพารามิเตอร์อื่น ๆ จากการติดตามข้อมูลของผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์แต่ละคน นี่คือข้อมูล Hit ซึ่งจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์เว็บ

ในการติดตามข้อมูลนี้ ให้เริ่มต้นด้วยการเพิ่มโค้ดติดตามในหน้าเว็บไซต์ของคุณ

เราไม่สามารถแน่ใจได้ว่า Hit เหล่านี้ทั้งหมดสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์โดยไม่ต้องประมวลผลที่ระดับเซสชัน ระบบวิเคราะห์แต่ละระบบมีตรรกะในการสร้างเซสชัน หากเรามีรายการการดำเนินการทั้งหมดบนเว็บไซต์โดยไม่ทราบว่าใครเป็นผู้ดำเนินการ นานแค่ไหนหรือบ่อยเพียงใด เราก็ไม่สามารถดำเนินการใดๆ กับข้อมูลนั้นได้

เซสชันมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์การเข้าชมเว็บ จำนวนเซสชันเป็นเมตริกที่น่าสนใจสำหรับใช้งาน เนื่องจากเป็นข้อมูลที่พร้อมใช้งานชุดแรกที่คุณจะพบในรายงาน

การรายงานคือวิธีที่ระบบวิเคราะห์แจ้งให้คุณทราบเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นบนเว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถใช้รายงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น รายงานการเข้าชมโซเชียลมีเดีย) หรือสร้างรายงานของคุณเองโดยการรวมเมตริก พารามิเตอร์ และมิติข้อมูลเข้าด้วยกัน รายงานที่ดีที่สุดใช้ข้อมูลดิบที่ไม่ได้เก็บตัวอย่าง (Google Analytics จะใช้การสุ่มตัวอย่างเมื่อปริมาณข้อมูลเกินขีดจำกัด) ความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ป้อนเป็นตัวกำหนดคุณภาพของรายงาน

แหล่งที่มา คือ URL ที่ผู้ใช้คลิกลิงก์เพื่อเข้าสู่เว็บไซต์ของคุณ (ใน JavaScript นี่คือสตริง «document.referrer») หากหน้าต้นทางเป็นหน้าบนเว็บไซต์ของคุณเอง หน้านั้นจะเรียกว่า หน้าก่อนหน้า

ดังนั้น แหล่งที่มาของการเข้าชมของคุณอาจถูกนำเสนอเป็นลิงก์ไปยังที่อยู่เว็บที่ผู้เยี่ยมชมแต่ละคนเข้ามา

แหล่งที่มาของคุณอาจเป็น:

• yourbestfriendwebsite.com
• youtube.com
• thebestbusinessesreview.us
• google.com
• facebook.com เป็นต้น

ประเด็นคือผู้คนสามารถเยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณจากลิงค์ประเภทต่างๆ และผ่าน ช่องทาง ต่างๆ

ช่อง หมายถึงวิธีที่ผู้เยี่ยมชมมายังไซต์ของคุณ ตัวอย่างเช่น นี่คือบางช่องทางใน Google Analytics:

• โดยตรง
• การค้นหาทั่วไป
• ค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย
• การอ้างอิง
• แสดง
• ทางสังคม
• อีเมล
• ไม่รู้จัก
• utm-marks แบบกำหนดเองที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า

คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการติดแท็ก UTM และใช้ในการวิเคราะห์การเข้าชมเว็บของคุณเองได้ สะดวกในการสร้างกลุ่มที่กำหนดเองตามช่องทางต่างๆ และวิเคราะห์การเข้าชมที่เป็นเป้าหมาย นอกเหนือจากการเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด

ศูนย์ช่วยเหลือของ Google Analytics จะจัดวางแต่ละช่องทางและสื่อ (หมวดหมู่ทั่วไป) ที่เป็นของ คำอธิบายสื่อมีความจำเป็นในการระบุช่องและกำหนดประเภทช่อง

คำหลัก คือคำหรือวลีที่ผู้ใช้พิมพ์ลงในเครื่องมือค้นหา คีย์เวิร์ดเชื่อมโยงกันอย่างแน่นแฟ้นกับการที่เสิร์ชเอ็นจิ้นเข้าใจเจตนาของบุคคลที่กำลังมองหาบางอย่างและแสดงเว็บไซต์และแหล่งข้อมูลในผลลัพธ์อย่างไร

คุณต้องวิเคราะห์คำหลักเพื่อทำความเข้าใจว่าสิ่งใดที่ดึงดูดการเข้าชมที่ดีและสิ่งที่ลูกค้าของคุณค้นหาเมื่อพวกเขากำลังพยายามค้นหาเว็บไซต์ บริการ หรือสินค้าของคุณ คุณสนใจที่จะผลิตเนื้อหาที่เชื่อมโยงกับความตั้งใจของลูกค้าอย่างแน่นหนา

คำหลักที่ผู้คนป้อนในแถบค้นหาจะรับรู้โดยเครื่องมือวิเคราะห์ว่าเป็น «ข้อมูลอ้างอิงของคำหลัก» ตามที่คุณอาจเดาได้ มีข้อมูลการอ้างอิงคำหลักสองประเภท:

• อินทรีย์​
• จ่าย

ข้อมูลเกี่ยวกับคีย์เวิร์ดทั่วไปถูกซ่อนไว้เนื่องจากนโยบายของ Google ในขณะที่ข้อมูลคีย์เวิร์ดที่ชำระเงินจะมองเห็นได้ นั่นเป็นเหตุผลที่รายงานบางฉบับจะแสดงค่า «ไม่ได้ระบุ» คุณยังสามารถรับค่า «ไม่ได้ระบุ» จากช่องทางแบบชำระเงิน หากแคมเปญของคุณไม่ได้ตั้งค่าอย่างถูกต้อง หากคุณสนใจในศักยภาพของการตรวจสอบคำหลัก โปรดอ่านเรื่องราวความสำเร็จของ Hoff

เมื่อคุณคุ้นเคยกับแหล่งที่มา สื่อ ช่อง และคำหลักแล้ว เราสามารถดำเนินการจัดกลุ่มช่องได้

การจัดกลุ่มแชแนลเป็นระดับของการจัดประเภทการเข้าชมเว็บ การจัดกลุ่มแชแนลเริ่มต้นใน Google Analytics ตรงกับรายการแชแนลที่อธิบายไว้ในภาพหน้าจอด้านบน ใช้งานได้สะดวกโดยทั่วไป แต่อย่างที่คุณทราบ กลุ่มเหล่านี้ถูกรวมเข้าด้วยกัน เพื่อให้สามารถซ่อนข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ได้

หากคุณรู้ว่าต้องดูที่ไหน คุณสามารถสร้างการจัดกลุ่มแชนเนลที่กำหนดเองได้เพื่อความสะดวกของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการวิเคราะห์การเข้าชมจากแคมเปญการขยายงาน คุณควรสร้างช่องทางที่กำหนดเองตามช่องทางการอ้างอิง โดยแยกการเข้าชมโดยใช้เครื่องหมาย UTM

เคล็ดลับและลูกเล่นอื่นๆ เกี่ยวกับการวิเคราะห์การเข้าชมเว็บมีอธิบายไว้ด้านล่าง

มิติข้อมูลเป็นแอตทริบิวต์ของข้อมูลของคุณ การเพิ่มมิติข้อมูลเป็นวิธีที่ได้รับความนิยมและง่ายที่สุดในการวิเคราะห์ ต่อไปนี้คือตัวอย่างรายงานแบบมิติเดียว:

และนี่คือสิ่งที่เราได้จากการเพิ่มอีกหนึ่งมิติ:

เมื่อเพิ่มมิติข้อมูลเพิ่มเติมนี้ เราจะเห็นบางสิ่งที่เคยถูกซ่อนไว้ก่อนหน้านี้: ข้อเท็จจริงที่ว่าเบราว์เซอร์มีอิทธิพลต่อเมตริกเพจ/เซสชันค่อนข้างมาก แม้แต่กับคนในเมืองเดียวกัน

การเลือกชุดค่าผสมของมิติข้อมูลและเมตริกที่เหมาะสม คุณจะพบข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์มากมายสำหรับการพัฒนาเว็บไซต์ของคุณ คงจะดีไม่น้อยถ้ามีคนจำชุดค่าผสมมิติข้อมูล-เมตริกทั้งหมดให้คุณได้ OWOX BI Smart Data รู้จักชุดค่าผสมมิติข้อมูล-เมทริกยอดนิยม เพื่อสร้างรายงานประเภทใดก็ได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง โดยไม่ต้องคิดนานเกี่ยวกับโครงสร้างรายงาน

กลุ่มนำเสนอความเป็นไปได้ที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักวิเคราะห์ในการเปรียบเทียบการเข้าชมบางส่วนกับภาพรวม การเปรียบเทียบกลุ่มกับกลุ่มอื่นๆ หรือข้อมูลทั้งหมด คุณสามารถทำการวิเคราะห์ง่ายๆ ที่อาจเป็นประโยชน์สำหรับผู้เริ่มต้น

ต่อไปนี้คือเคล็ดลับสำคัญบางประการเกี่ยวกับกลุ่มใน GA:

• คุณสามารถแสดงได้สี่กลุ่มในรายงานเดียว
• ข้อมูลค่าใช้จ่าย AdWords จะไม่แสดงพร้อมกับกลุ่ม (จะให้ค่า 0) แก่คุณ
• ต้องใช้กลุ่ม Conversion สำหรับรายงานช่องทางหลายช่องทาง

กลุ่มมีความสำคัญตามความเข้าใจที่ว่าข้อมูลรวมไม่สามารถช่วยคุณได้มาก («ข้อมูลทั้งหมดรวมกันเป็นเรื่องไร้สาระ»ตาม Avinash Kaushik ใครรู้ว่าเขากำลังพูดถึงอะไร) แต่ถ้าคุณแบ่งและแบ่งข้อมูลของคุณอย่างถูกวิธี คุณจะเห็นข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจมากมาย

ใน Google Analytics คุณสามารถสร้างกลุ่มในรายงานประเภทใดก็ได้

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของกลุ่มต่างๆ เพื่อให้คุณทดลองใช้

อีกวิธีหนึ่งในการใช้กลุ่มคือการสร้างกลุ่มเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นของรีมาร์เก็ตติ้ง ทริกเกอร์อีเมล และแคมเปญข้อเสนอพิเศษ คุณสามารถอ่านเกี่ยวกับวิธีสร้างกลุ่มผู้ชมพิเศษและเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดของคุณด้วย OWOX BI ในกรณีศึกษา Butik ของเรา

โอเค เราผ่านส่วนการแบ่งส่วนแล้ว ที่ที่ดี! แต่เพื่อเตรียมคุณให้พร้อมอย่างเต็มที่ มาดูกันว่าเมตริกการเข้าชมเว็บใดบ้างที่คุณต้องรู้เพื่อวิเคราะห์ทุกอย่างถูกต้อง

ดังที่ Peter Drucker เคยกล่าวไว้ว่า "คุณไม่สามารถจัดการสิ่งที่คุณไม่ได้วัดได้" แต่การวัดผลด้วยตัวมันเองเป็นทางตัน การอธิบายและตีความ — นั่นคือวิธีที่คุณได้รับผลกำไรจากการวัดผล ดังนั้นควรระมัดระวังเรื่องเมตริก อย่าลืมคนที่ยืนอยู่ข้างหลังพวกเขาจริงๆ

ต่อไปนี้คือรายการเมตริกที่จำเป็นสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ (และรายงานที่เกี่ยวข้องใน GA):

• การเข้าชมใหม่ / การเข้าชมทั้งหมด

ผู้ชม → พฤติกรรม → ใหม่ vs ที่กลับมา

รายงานนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่าผู้ชมเว็บไซต์ของคุณเพิ่มขึ้นหรือไม่ นอกจากนี้ ให้ใส่ใจกับเมตริกผู้เยี่ยมชมที่กลับมา เนื่องจากจะแจ้งให้คุณทราบว่ามีคนต้องการกลับมาหรือไม่ (และให้โอกาสคุณในการกระตุ้นให้พวกเขาทำการซื้อ)

• ตัวชี้วัดเชิงพฤติกรรม: อัตราตีกลับ ระยะเวลาการเข้าชมเฉลี่ย จำนวนหน้าต่อการเข้าชม

กลุ่มเป้าหมาย → ภาพรวม

ตัวชี้วัดกลุ่มนี้แสดงพฤติกรรมของผู้เยี่ยมชมของคุณบนเว็บไซต์: ไม่ว่าพวกเขาจะใช้งานอยู่และสนใจหรือไม่ — ตัวชี้วัดระยะเวลาเซสชันเฉลี่ย, ระยะเวลาที่พวกเขาอยู่ในเว็บไซต์ — ตัวชี้วัดหน้า / เซสชัน, ว่าพวกเขาออกจากเว็บไซต์เร็วแค่ไหน — อัตราตีกลับ ฯลฯ นอกจากนี้ ในมิติอุปกรณ์และแพลตฟอร์ม คุณสามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่ความเร็วในการโหลดหน้าเว็บและการนำเสนอเว็บไซต์บนอุปกรณ์ต่างๆ มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้เยี่ยมชมของคุณ บางครั้งการรอให้หน้าโหลดนั้นเป็นเรื่องที่เจ็บปวดและมีคนออกจากเว็บไซต์ อัตราตีกลับเริ่มเพิ่มขึ้น และคุณสามารถสังเกตเห็นสิ่งนี้เพื่อทำการปรับปรุง

• การตรวจสอบหน้า: หน้า Landing & Exit

พฤติกรรม → เนื้อหาเว็บไซต์ → หน้า Landing Page s,

พฤติกรรม → เนื้อหาเว็บไซต์ → หน้าออก

เป็นอีกมิติหนึ่งที่น่าศึกษา การดูเมตริกเชิงพฤติกรรมทั้งหมดที่ระดับหน้าเว็บจะช่วยให้คุณเข้าใจหน้าเว็บที่ได้รับความนิยมและได้รับความนิยมน้อยที่สุด และให้คำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำเพื่อปรับปรุงสถานการณ์ ตัวอย่างเช่น หากหน้าชำระเงินหน้าใดหน้าหนึ่งของคุณเป็นหน้าชำระเงินยอดนิยม อาจเป็นสัญญาณของปัญหาทางเทคนิค

• การติดตามเหตุการณ์ในหน้า

พฤติกรรม → ค้นหาไซต์

คุณสามารถติดตามกิจกรรมมากมายบนเว็บไซต์ของคุณ ตั้งแต่การคลิกง่ายๆ ที่ใดก็ได้บนหน้าไปจนถึงกิจกรรมการแปลง: การซื้อ การสมัครรับข้อมูลทางอีเมล ความคิดเห็นและข้อเสนอแนะ ฯลฯ ทำไมคุณถึงต้องติดตามกิจกรรมเหล่านี้ทั้งหมด หากคุณต้องการเติบโต คุณควรดูคำหลักที่ลูกค้าของคุณป้อนในแถบค้นหาและระบุปุ่มที่ได้รับความนิยมและเป็นที่นิยมน้อยที่สุด

• การตรวจสอบช่องทางหลายช่องทาง​

Conversion → ช่องทางหลากหลายแชแนล → ภาพรวม

หากคุณนึกภาพวิธีที่จะซื้อสินค้าจากที่ใดก็ได้บนอินเทอร์เน็ตจากที่ใดก็ได้บนอินเทอร์เน็ต คุณจะเห็นว่าหนทางยาวไกล หรือช่องทางตามที่นักการตลาดเรียกว่า เครื่องมือวิเคราะห์เว็บไซต์ช่วยให้คุณเข้าใจลำดับของช่องทางที่นำผู้เข้าชมไปสู่การแปลงและแสดงความสำคัญของแต่ละช่องทาง

หากคุณเห็นว่าลำดับโดยทั่วไปของคุณมีมากกว่าสามช่อง การค้นหารูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่สมบูรณ์แบบจะยากขึ้น โมเดลมาตรฐานจะไม่ตรงกับความต้องการของคุณ เนื่องจากช่องทางใดช่องทางหนึ่งจะถูกประเมินค่าสูงเกินไป และอีกช่องทางหนึ่งจะถูกประเมินค่าต่ำเกินไป

ดูวิธีแก้ปัญหาการระบุแหล่งที่มานี้ด้วย OWOX BI

อย่างที่คุณเห็น ตัวชี้วัดและการตรวจสอบกำลังรอคุณอยู่ คุณสำรวจเมตริกทางการตลาดเพิ่มเติมได้ในบทความนี้ โปรดจำไว้อีกอย่างหนึ่งขณะทำงานกับเมตริกและสถิติ: เป็นแบบไดนามิกเสมอ และการเปลี่ยนแปลงในค่ามีความสำคัญมากกว่าค่าของวันนี้หรือเมื่อวานเพียงอย่างเดียว

นอกจากนี้ อย่าลืมว่าสถิติการเข้าชมเว็บไซต์ไม่ใช่จุดสิ้นสุดของการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซของคุณ ให้มันสูงขึ้นอีกระดับหนึ่ง​

ระหว่างทางสู่การวิเคราะห์แบบ end-to-end คุณจะเข้าสู่ขั้นตอนของการผสาน CRM และข้อมูลการขาย ในขั้นตอนนี้ คุณจะปรับปรุงข้อมูลพฤติกรรมของคุณจากเว็บไซต์ด้วยข้อมูลเกี่ยวกับการขายและประสิทธิภาพของคำสั่งซื้อ คุณจะต้องจัดข้อมูลจาก CRM ของคุณกับข้อมูลการขายและพฤติกรรม และเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ วิธีง่ายๆ ในการดำเนินการคือการใช้ OWOX BI

ด้วยข้อมูลการขายและ CRM คุณสามารถประมาณกระบวนการขายทั้งหมดโดยไม่พลาดข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ

คุณสามารถรับคำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ (และอื่น ๆ ) ด้วยความช่วยเหลือของ OWOX BI:

• อัตราการสั่งซื้อตามแคมเปญเป็นเท่าใด
• ROAS เป็นเท่าใดจากกำไรขั้นต้นตามแหล่งที่มาและสื่อ
• มีการบันทึกธุรกรรมกี่รายการใน CRM และมีลูกค้ากี่รายในแต่ละร้านในช่วงเวลาที่กำหนด
• เอฟเฟกต์ ROPO ของฉันคืออะไร

เริ่มใช้ OWOX BI ได้เร็วกว่าในภายหลังเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีความกลมกลืนกันซึ่งสามารถตอบคำถามของคุณได้อย่างรวดเร็วและมีความน่าเชื่อถือในระดับสูง

สำหรับผู้ที่ชอบการตัดสินใจง่ายๆ เราได้รวบรวมเทมเพลต Data Studio จำนวนหนึ่งไว้ให้คุณแล้ว!

กรอกแบบฟอร์มคำขอด้านล่าง แล้วเราจะส่งเทมเพลตรายงานแกลเลอรี Google Data Studio ให้คุณห้าแบบ:

เริ่มต้นด้วยเครื่องมือง่ายๆ เพื่อตรวจสอบการเข้าชมเว็บและความคืบหน้าไปยังเครื่องมือที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ทุกธุรกิจต้องหาชุดเครื่องมือวิเคราะห์ที่สมบูรณ์แบบเพื่อที่จะเติบโต ระวังข้อจำกัดของเครื่องมือเวอร์ชันฟรีและเตรียมพร้อมสำหรับแต่ละขั้นตอนในการวิเคราะห์แบบ end-to-end ท้ายที่สุดแล้ว การวิเคราะห์การเข้าชมเว็บเป็นเพียงส่วนหนึ่งของภาพเท่านั้น

แจ้งให้เราทราบในความคิดเห็นหากคุณยังมีคำถามเกี่ยวกับการวิเคราะห์การเข้าชมเว็บ ผู้เชี่ยวชาญของเราจะตอบโดยเร็วที่สุด