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Avec un grand nombre d'options d'analyse disponibles pour les vendeurs Shopify, il est facile d'avoir l'impression que vous ne tirez pas le meilleur parti des données à votre disposition.
Que vous soyez propriétaire d'un magasin Shopify ou que vous souteniez des vendeurs en tant que Partenaire Shopify – vous vous posez probablement cette question assez souvent :
Comment tirer davantage de mon analyse Shopify ?
Et clairement, il ne manque pas de modules complémentaires et d'intégrations pour vous aider à obtenir plus de données et plus d'informations à partir de vos données. Avec l'analyse Shopify, il est facile de voir grand.
Cependant, comme tout professionnel du commerce électronique prospère le sait, plus grand ne signifie pas toujours mieux. Le danger est de tomber dans ce que nous appelons parfois le piège du Big Data – lorsque le temps et les ressources consacrés à la gestion des données dont nous disposons sont supérieurs aux avantages réels que nous tirons de ces données.
Donc aujourd'hui, nous voulions aussi vous parler de voir petit avec vos données. En particulier, une fois que vous avez exploré toutes les données à votre disposition, comment vous concentrer sur les données qui comptent ? Comment les rendre précises, significatives et exploitables – afin qu'elles deviennent réellement utiles pour orienter les décisions commerciales clés ?
Mais d'abord, récapitulons rapidement comment obtenir des données plus utiles…
Voir grand – comment obtenir plus de données d'analyse pour Shopify
L'analyse Shopify elle-même possède bon nombre des métriques les plus importantes dont vous aurez probablement besoin, en particulier lorsque vous incluez les rapports clients et les rapports marketing disponibles pour ceux qui disposent de plans Shopify premium. Sans aucun doute, les métriques de résultat net (comme les ventes totales et la valeur moyenne de la commande) ou les métriques d'entonnoir (comme le taux d'abandon du panier) continueront à former le cœur de votre rapport de commerce électronique.
Cela dit, vous voudrez définitivement tirer le meilleur parti des autres options d'analyse gratuites à votre disposition. Notamment Google Analytics et Google Search Console. Si vous ne savez pas comment ajouter Google Analytics à Shopify, voici un guide rapide sur la façon de le faire.
1. Google Analytics
Avec Google Analytics, vous aurez accès à une multitude de données granulaires que vous pouvez utiliser pour comprendre le comportement des utilisateurs sur votre site. En particulier avec le nouveau Google Analytics 4, qui est construit autour du suivi des événements et de l'engagement, ce qui facilite la segmentation de vos parcours clients.
Sachez simplement que Google Analytics et Shopify Analytics ne correspondent pas toujours. C'est en raison des différences dans la façon dont les deux plates-formes collectent et rapportent les données. Ce n'est pas nécessairement quelque chose à redouter, mais c'est important à savoir, surtout quand les choses ne correspondent pas tout à fait.
2. Google Search Console
Search Console, en revanche, vous aide à comprendre comment vous vous en sortez sur le moteur de recherche Google lui-même, vous donnant un aperçu exploitable de la provenance de votre trafic de recherche, de votre classement et des mots-clés pour lesquels vous vous classez. C'est vraiment surprenant de voir à quel point nombreux nouveaux magasins Shopify ont configuré Google Analytics mais pas Google Search Console.
C'est un incontournable. Si vous êtes intéressé par la meilleure utilisation de Search Console pour Shopify, voici un blog utile de Carlson.
3. Données publicitaires
Si vous utilisez des plateformes publicitaires telles que Google Ads, Facebook ou LinkedIn, vous serez déjà conscient de la façon dont elles vous donnent accès à une autre couche d'analyses utiles.
Ce que beaucoup ne savent pas, c'est que certaines plateformes publicitaires peuvent vous donner accès à des données utiles, même si vous n'avez pas l'intention de payer pour la publicité. Par exemple, Google Ads Keyword Planner est extrêmement utile pour quiconque recherche des campagnes de recherche organique.
LinkedIn Campaign Manager, en revanche, vous fournit un trésor de données démographiques riches sur les personnes qui visitent votre site. De nombreuses entreprises de commerce électronique négligent cet outil gratuit (en particulier si elles sont B2C et n'utiliseraient pas nécessairement LinkedIn pour leurs communications ou leur publicité).
Tout d'abord, vous devez configurer la balise LinkedIn Insight (vous pouvez utiliser Google Tag Manager). Ensuite, vous devez configurer des audiences correspondantes (par exemple, les visiteurs de votre page d'accueil ou les visiteurs de votre site entier). Une fois qu'une audience correspondante atteint 300 utilisateurs ou plus, vous pouvez commencer à explorer les données.
C'est un moyen utile de comprendre exactement qui parcourt votre contenu, en termes démographiques. Par exemple – les personnes qui regardent votre magasin de bijoux de luxe sont-elles des PDG pleins d'argent ou un groupe d'étudiants sans le sou ?
Voir petit – comment tirer davantage de vos données d'analyse Shopify
Comme nous pouvons le voir, même une configuration limitée pour votre magasin Shopify vous donne accès à des milliers, sinon des millions de points de données individuels.
Et c'est le problème.
Pour la plupart des vendeurs Shopify, la partie difficile n'est pas seulement d'accéder à des analyses utiles, c'est de la réduire à un ensemble de données significatif qui peut réellement soutenir la planification et les décisions commerciales quotidiennes.
Alors comment atteindre cette concentration ? Comment voir petit ?
Établissez d'abord votre modèle mental
Chaque fois que nous travaillons sur un processus ou un système complexe, nous avons normalement un modèle mental de la façon dont ce processus fonctionne dans le monde réel. Un exemple très simple de modèle mental serait le concept d'offre et de demande. Si nous voyons la demande augmenter, nous savons que cela affecte les décisions que nous pouvons prendre concernant l'offre – nous pouvons acheter plus de stock ou augmenter les prix.
Le modèle mental que vous avez pour votre magasin est en partie informé par la nature de votre entreprise, et en partie informé par vous, vos priorités et votre style entrepreneurial.
En conséquence, le modèle mental de chacun sur le fonctionnement de son entreprise est légèrement différent. Et c'est très bien.
Mais si vous voulez que les données informent votre prise de décision, vous devez adapter les données à votre modèle mental, et non l'inverse.
Malheureusement, de nombreux professionnels du commerce électronique pensent qu'ils doivent accepter les modèles standard qui leur sont présentés. Par exemple, Shopify construit une grande partie de sa présentation analytique autour de AARRR (autrement connu sous le nom de pirate metrics), qui signifie
- Sensibilisation
- Activation
- Revenus
- Fidélisation
- Référence
Si ce type particulier d'entonnoir de ventes fonctionne pour vous, alors c'est parfait. Mais n'ayez pas peur de dire si ce n'est pas le cas. Après tout, quelle est la probabilité que le même entonnoir de ventes fonctionne de la même façon pour chaque entreprise ou produit ? Pensez aux achats impulsifs par rapport aux produits pour lesquels les acheteurs passent des mois à faire des recherches. Pensez aux achats ponctuels par rapport aux produits que nous achetons régulièrement.
(En fait, le concept même de l'entonnoir de ventes standard a été remis en question par les spécialistes du marketing ces dernières années.)
Je dirais qu'il est préférable de construire des entonnoirs sur mesure qui ont du sens pour votre entreprise. Quel est le processus que les clients suivent réellement pour arriver à votre magasin ? Combien de temps cela prend-il ? Où est l'accent ? Quels sont les moments critiques ?
Lorsque vous décomposez cela, vous commencez à apprécier – et à vous concentrer sur – les métriques qui sont les plus importantes pour vous.
Déterminer les métriques de suivi et les métriques de performance
Une façon de créer une distinction significative entre vos données est de considérer la différence entre « métriques de suivi » et « métriques de performance ».
1Métriques de suivi
Les métriques de suivi, parfois appelées métriques de santé, servent à rapporter ce qui est normal. En plus de vous donner la tranquillité d'esprit, elles ne sont pertinentes que lorsqu'elles indiquent que quelque chose a changé. Vous pouvez établir des métriques de suivi en vous posant la simple question :
« Si cette métrique devait changer drastiquement, voudrais-je enquêter ? »
L'avantage d'établir des métriques de suivi est qu'une fois que vous les avez déterminées, vous pouvez en suivre un grand nombre, sans avoir à utiliser beaucoup de votre bande passante mentale quotidienne, car vous n'agissez que si elles se comportent bizarrement. Un coup d'œil régulier mais rapide, et elles deviennent aussi instinctives que de vérifier l'heure.
2. Métriques de performance
Alors qu'avec les métriques de performance (ou KPI), vous avez activement décidé que c'était important, car elles indiquent la progression que vous avez réalisée vers vos objectifs commerciaux. La définition de bons KPI prend du temps, mais si vous le faites bien et définissez un petit nombre gérable de KPI, vous pouvez consacrer plus de votre bande passante mentale pour les utiliser et améliorer les performances globales de votre magasin.
Avec les métriques de performance et les métriques de suivi, l'idée est que vous êtes intentionnel concernant les métriques que vous suivez, pourquoi vous les suivez et le degré auquel vous devez agir en fonction d'elles. Le pire scénario est que vous suiviez indiscriminément toutes les métriques, dispersant votre attention au point que cela devient inutile de suivre une quelconque métrique.
Créer des cadres temporels significatifs – et s'y tenir
Soyez intentionnel et cohérent dans les cadres temporels que vous utilisez pour évaluer vos analyses.
Bien sûr, lorsque vous utilisez des analyses pour effectuer une analyse exploratoire ou investigative, il peut être utile de zoomer sur différentes périodes. Cependant, lorsque vous intégrez les données dans les opérations commerciales quotidiennes, il n'est pas utile de changer constamment les cadres temporels.
Encore une fois, c'est en partie une question de gestion de votre propre bande passante.
Supposons que vous suiviez régulièrement une métrique clé comme la valeur moyenne des commandes, qui a une certaine variance naturelle, mais tend souvent vers un point.
Vous voudrez définir des paramètres suffisamment courts pour indiquer un changement significatif, mais pas si courts qu'ils ne tiennent pas compte de la variance naturelle. Une fois que vous avez trouvé le juste milieu et que vous le rapportez régulièrement, vous développez une familiarité avec la forme et la nature de cette métrique. Vous développez presque un sixième sens pour quand elle se comporte de manière inhabituelle.
Alors que si vous changez constamment les cadres temporels, vous ne développez pas la même familiarité. Vous consacrez beaucoup plus de bande passante mentale pour déterminer si les changements récents nécessitent une attention supplémentaire ou non.
Rendre vos analyses visibles
La plupart des plateformes analytiques intégrées visualiseront vos données, mais ce n'est pas la même chose que de les rendre visibles.
Il est important que tout le monde dans votre équipe (surtout vous) ait une vue régulière de ce qui se passe. Rendre vos données aussi visibles que possible crée des boucles de rétroaction, qui peuvent informer la réflexion et la prise de décision.
Mais avec une configuration analytique Shopify standard, chaque membre de votre équipe doit se connecter à chaque plateforme et passer du temps avec les données pour en tirer du sens. En réalité, les gens ont d'autres priorités, et cela ne se produit jamais. Pire encore, le problème s'aggrave si vos KPI sont répartis sur plusieurs plateformes.
De nombreux utilisateurs de Shopify peuvent résoudre ce problème en apportant les données à l'équipe, sous la forme d'un tableau de bord KPI en direct Tableau de bord KPI.
Ces tableaux de bord d'aperçu extraient les données de différentes sources et visualisent vos métriques les plus importantes, d'une manière qui a du sens pour vous et votre équipe. De plus, ces tableaux de bord sont conçus pour être visibles, avec des fonctionnalités de partage qui signifient que vous pouvez afficher automatiquement le tableau de bord là où l'attention de tout le monde est déjà – que ce soit Slack, e-mail, mobile ou un écran TV sur le mur.
En résumé…
Chez Geckoboard, nous croyons que la chose la plus transformatrice qu'une entreprise puisse faire avec ses données est de les mettre entre les bonnes mains, afin qu'elles informent les décisions quotidiennes.
Ce n'est pas une question d'entreposage de données coûteux ou d'outils prédictifs alimentés par l'IA. Il s'agit que les entrepreneurs et les chefs d'entreprise aient un meilleur accès, une meilleure compréhension et une meilleure connaissance de leurs données.
Donc si vous voulez être une superstar Shopify basée sur les données, ne vous contentez pas de vous demander comment vous pouvez obtenir plus de données – demandez-vous comment vous pouvez en obtenir moins.
