Altcraft Marketing
Что такое транзакционные данные и как использовать их для бизнеса
Существует много онлайн-источников информации для изучения пользователей и их поведения. Любые действия юзеров на сайте — всегда ценные данные и идеи для развития бренда, которые повышают эффективность маркетинга и планирования рекламного бюджета.
Данные о транзакциях — один из примеров информации, которую компании легко получить. Давайте узнаем, какие они бывают и как использовать их для роста компании.
Что такое транзакционные данные
Транзакционные данные — это любая информация, которая связана с транзакциями. Сделка в интернете включает покупку и обозначается как «событие», то есть это обмен информацией между веб-браузером пользователя и сайтом компании. Ключевое отличие транзакционных данных от других типов — это фиксация даты и времени. Также сохраняется вид платежа, продукт, количество покупок, применяемые скидки и промокоды, учитывается поведение клиентов до и после конверсии.
Как использовать транзакционные данные
При правильном анализе транзакционные данные становятся особенно ценными и дают понимание контекста. Компания знает, что делают клиенты в интернете: отслеживает клики, получает информацию о поведении пользователей до и после нажатия кнопки «Купить сейчас». Узнаёт, почему люди уходят с сайта без покупки или бросают корзину. Также находит точки роста для бизнеса и повышает лояльность клиентов.
Ещё одно преимущество транзакционных данных — надёжность источника. Информация точная, потому что поступает от самих клиентов, которые потребляют товары и услуги.
Примеры транзакционных данных
Есть много способов использовать транзакционные данные для роста бизнеса. Рассмотрим популярные случаи.
1. География
Локация — важный фактор для бизнеса. Даже если у компании нет офлайн-магазина, знать «места обитания» клиентов нужно. Данные о локации влияют на товарное планирование, повышают эффективность доставки. Если бизнес работает офлайн, то информация о географии подскажет, где открыть новый филиал.
Компании получают дополнительные данные о местоположении клиентов при изучении их покупок. Например, если бренд продаёт лыжное снаряжение, то наблюдает подъём продаж осенью и спад летом в некоторых локациях. Знание сезонности показывает, как и когда стоит перемещать товары, чтобы они были востребованными, а не оставались излишками на складе в конце сезона.
2. Тип платежа
Как люди платят за товары — тоже ценный источник информации. Бизнес понимает, сколько стоит каждая транзакция: какая комиссия банкам и как это влияет на доход.
Важно анализировать данные о типах платежей, чтобы быстро определять, какие лучше всего подходят для компании. Так проще понять, какие удобные варианты оплаты предложить клиентам, чтобы вырасти в продажах. Ещё информация о формах оплаты применяется для решения операционных проблем: сбоев при считывании карт, задержке в обработке платежей. Быстрое и эффективное оформление заказа уменьшит количество брошенных корзин и увеличит число довольных клиентов.
3. Промокоды и скидки
Это один из самых значимых и полезных примеров транзакционных данных. Всегда найдётся группа покупателей, которые не обращают внимания на рекламные предложения, но их привлекают выгодные акции.
Анализ стоимости одной транзакции, промокодов и скидок, которые приводят к росту продаж, определяет самые эффективные рекламные кампании.
Например, вы обнаружили, что скидка 10% не даёт результата, а бесплатная доставка повышает продажи. Или после анализа данных стало понятно, что предложение «Купи один и получи второй со скидкой 50%» менее привлекательно, чем «Минус 25% на весь товар» (одна и та же скидка, разное распространение).
Обычно промокоды используются в течение некоторого периода времени, поэтому легко просмотреть данные о транзакциях за этот период и сделать выводы.
Сопоставьте продажи с другими типами транзакционных данных: локацией или способом оплаты. Но не увлекайтесь, иначе попадёте в «кроличью нору»: определите, какие данные вам точно нужны. Часто компании уделяют внимание количеству денег, которые сэкономили клиенты в сравнении с заработанными брендом. Это нужно, чтобы посчитать соизмеримость увеличения продаж и экономии.
Скидка на книги и комиксы от известного издательства
4. Информация о покупателях до и после покупки
Регистрация времени, даты и типа покупки клиентом на сайте — один из примеров транзакционных данных. Часть такой информации фиксирует платформа продаж компании (вид продукта и сумму заказа). Но есть связанные данные, которые показывают, что делал клиент перед покупкой: сравнивал ли товары, выбирал ли промокод.
Такая информация отвечает на вопросы:
- Сколько раз пользователь просматривал товар, который в итоге купил?
- Смотрел ли клиент на похожие товары или отзывы перед покупкой?
- Если покупатель просматривал товар ранее, но приобрёл только сегодня, почему так произошло? Можно предположить, что компания прислала промокод на скидку, который подтолкнул человека к покупке.
Ответы ведут к пониманию аудитории и её привычек. Конечно, не стоит проводить акции каждый день, но рассылка промокодов подскажет, как клиенты их используют. Тогда компания сможет сделать дополнительные выводы. Например, вы узнали, что пользователи покупают, когда получают скидку 15%. Это инсайт для маркетинговой команды, который покажет, как усовершенствовать акции.
5. Упрощение продаж
Транзакционные данные убирают препятствия для продаж. Через них компания выявляет, какие типы платежей не прошли, какие клиенты начали оформление заказа, но не закончили, потому что не нашли нужный вариант оплаты.
Цель компании — сделать так, чтобы клиент не встретил ни одной проблемы с момента нажатия на кнопку «Оформить заказ». Чем больше кликов, заполнения форм, полей и сообщений об ошибках пользователи получают на пути к покупке, тем больше желание уйти. В итоге продажа не случается, а клиент разочаровывается. С транзакционными данными такие проблемы предугадываются.
Транзакционные данные для лояльности клиентов
Анализ информации о транзакциях — возможность персонализации продаж для самых лояльных клиентов. Даже анонимные данные важны для работы с потребителями. Когда компания понимает, как промокоды и скидки влияют на продажи в определённых регионах страны, то адаптирует предложения для этих территорий.
Проанализируйте покупку конкретных товаров и определите подходящее время для предложения клиентам. Вернёмся к примеру с лыжами: допустим, вы хотите переместить несколько лыжных курток на другой объект в начале этого года, чтобы освободить место для новых запасов. Тогда предложите скидку или промокод по данным о продажах за предыдущий год (для определения подходящего времени). Клиенты начнут покупать раньше, и останется меньше товара для перемещения.
Транзакционные данные не должны работать изолированно
Компании часто сталкиваются с проблемой избытка данных: собирают слишком много и не знают, что с ними делать. Каждый день накапливаются терабайты информации, обработать её и не уйти в хаос трудно. Когда типов данных много, у брендов не всегда хватает ресурсов для анализа. Спасают технологии, например, платформы для автоматизации маркетинга. Попробуйте, и пусть информация о транзакциях работает на рост бизнеса.
Источник: Lytics
Подписывайтесь на наш телеграм-канал. Там вы найдёте актуальные новости в области digital-маркетинга, полезные статьи и интересные исследования. Будьте в теме вместе с нами :)