E-commerce · Analityka produktowa · React Native
Dla marek e-commerce, retailerów i sklepów D2C z poważnym ruchem mobilnym aplikacja to nie tylko kanał sprzedaży - to źródło decyzji o konwersji, kampaniach i asortymencie. Niezależnie od tego, czy budujecie produkt od zera, uruchamiacie mobile po raz pierwszy, czy modernizujecie istniejącą aplikację, warto ułożyć go wokół danych od pierwszego dnia.
Poniżej: co mierzyć w aplikacji sklepu mobilnego, jakimi narzędziami i jak przekłada się to na przychód marki.
Bez analityki widzicie tylko ostatnią kolumnę. Z analityką widzicie każdy punkt, w którym tracicie klienta, i możecie go odzyskać.
Przykładowy lejek ilustracyjny - nie obietnica wyników dla Waszego sklepu.
00 / Dlaczego właśnie teraz
W większych sklepach i markach retail dane z aplikacji często żyją obok siebie: web analityka, CRM, reklamy, ERP - bez wspólnego języka zdarzeń. Aplikacja mobilna bywa budowana „na szybko": kilka eventów dorzuconych po drodze, ekrany bez nazw, marketing liczony osobno od sprzedaży. Przy nowym produkcie, pierwszym kanale mobile albo modernizacji i tak definiujemy każdy ekran i każdą akcję klienta - więc tracking plan można ułożyć porządnie od początku, zamiast doklejać go po premierze.
Dla zespołu e-commerce i marketingu, gdzie każdy punkt procentowy konwersji ma wagę, różnica jest prosta: zamiast aplikacji, o której wiecie tylko tyle, że „działa", macie produkt, który podpowiada, co poprawić, żeby sprzedawać więcej - i pozwala to sprawdzić w kilka dni, zamiast zgadywać przez cały kwartał.
Nasze podejście
Analityki nie doklejamy na koniec. Traktujemy ją jak płatności albo logowanie - część aplikacji, którą planujemy od początku.
01 / Filozofia
Dane można czytać na trzech poziomach. Większość organizacji e-commerce kończy na pierwszym. Najciekawsze rzeczy - te, które przekładają się na marżę i LTV - widać dopiero dwa poziomy wyżej.
Poziom 1, opis
Co się dzieje?
Ilu użytkowników, jaka sprzedaż, które ekrany. Punkt wyjścia, nie cel.
Poziom 2, diagnoza
Dlaczego tak jest?
Gdzie i kto rezygnuje, które warianty produktów blokują zakup, co odróżnia kupujących od reszty.
Poziom 3, działanie
Co robimy dalej?
Testy, personalizacja i przypomnienia w dobrym momencie. To, co rusza konwersję i wartość koszyka.
02 / Fundament
Zanim cokolwiek zmierzymy, projektujemy tracking plan - uzgodniony słownik zdarzeń i atrybutów (np. product_viewed, add_to_cart, checkout_started). Dzięki temu dane z aplikacji, strony i marketingu mówią tym samym językiem.
Dlaczego to ważne w skali e-commerce
Przy dużym katalogu, sezonowości i wielu kampaniach liczy się spójność: te same metryki w aplikacji, sklepie internetowym i raportach reklamowych. Kolejne narzędzia podłączacie szybko, bez grzebania w kodzie za każdym razem.
03 / Co możemy mierzyć
04 / Narzędzia
W markach z dużym ruchem i wieloma kanałami nie ma jednego „najlepszego" zestawu. Poniżej kategorie, w których pracujemy, z przykładowymi narzędziami - od MVP po stack dla setek tysięcy sesji miesięcznie.
Standard rynkowy, dobra integracja z reklamami Google. Sensowny punkt startowy bez dodatkowych kosztów.
Zaawansowane lejki, kohorty i ścieżki bez angażowania programistów do każdego pytania.
Analityka, nagrania, testy A/B i feature flags w jednym, z opcją self-hosted i pełną kontrolą nad danymi.
Własna hurtownia danych dla dowolnie głębokich analiz i raportów szytych na miarę.
Jedno źródło zdarzeń, rozsyłane do wszystkich narzędzi. Mniej kodu, łatwiejsza wymiana dostawców.
Dokładny, odporny na blokady pomiar kluczowych konwersji po stronie serwera.
Wiecie, które kampanie naprawdę przynoszą kupujących, a nie tylko instalacje. Mniej przepalonego budżetu.
Reklama prowadzi prosto do właściwego produktu w aplikacji, a nie na ekran startowy.
Testy A/B na żywym ruchu i stopniowe wdrażanie zmian. Decyzje na podstawie wyników, nie opinii.
Zmiana treści, cen promocji czy układu ekranu bez aktualizacji w sklepie.
Oglądacie realne sesje i widzicie dokładnie, gdzie klient się frustruje i rezygnuje.
Automatyczne wykrywanie nerwowego stukania w ekran - sygnał błędu lub niejasnego UX.
Automatyczne, spersonalizowane push i wiadomości w oparciu o realne zachowanie, np. porzucony koszyk.
Lekki, ekonomiczny start z powiadomieniami push i segmentacją odbiorców.
Błędy i awarie wykrywamy zanim zgłosi je klient. Każda awaria w checkoucie to utracona sprzedaż.
Pilnujemy czasu ładowania ekranów. Wolna aplikacja to po prostu niższa konwersja.
Wymienione narzędzia są przykładowe. Finalny zestaw dobieramy do celów biznesowych, skali ruchu i budżetu.
05 / Od danych do sprzedaży
Sama analityka niczego nie sprzedaje. Sprzedaje to, co dzięki niej robicie. Kilka rzeczy, które zwykle dają najszybszy efekt:
optymalizacja lejka
Znajdujemy konkretny krok z największym odpływem (często to dostawa albo rejestracja w checkoucie), upraszczamy go i mierzymy efekt. Analityka pokazuje, którą zmianę wdrożyć najpierw - a dzięki React Native w większości przypadków robimy to w kilka dni i od razu widzimy wynik.
ratowanie koszyka
Klient, który dodał produkt i wyszedł, dostaje w odpowiednim momencie przypomnienie, czasem z dodatkową zachętą. To jedna z najszybciej zwracających się automatyzacji w e-commerce.
personalizacja
Rekomendacje i strona główna dopasowane do historii i zachowania klienta podnoszą wartość koszyka i skracają drogę do zakupu. Im więcej danych, tym trafniejsze sugestie.
retencja i LTV
Pozyskanie nowego klienta jest drogie. Segmenty oparte na danych pozwalają trafiać do osób zagrożonych odejściem zanim odejdą oraz nagradzać tych najbardziej wartościowych.
kultura eksperymentu
Każdą większą zmianę (układ karty produktu, treść, promocję) testujemy na części ruchu i wdrażamy tylko wtedy, gdy realnie poprawia wynik. Mniej ryzyka, szybszy rozwój.
Uczciwie
Nie obiecujemy magicznych procentów wzrostu - każda marka, katalog i sezon są inne. Obiecujemy decyzje na danych, szybkie testy hipotez i systematyczną poprawę liczb, które wpływają na przychód.
06 / Przewaga React Native
Więcej o technologii: React Native
07 / Jak to wdrażamy
Faza
0
Tuż po starcie projektu układamy tracking plan i warstwę zbierania danych - równolegle z budową aplikacji od zera, rozwojem kanału mobilnego albo modernizacją istniejącego produktu w React Native. Analitykę traktujemy jak płatności: element produktu od pierwszej wersji.
Faza
1
Uruchamiamy lejki, dashboardy i nagrania sesji. Po raz pierwszy widzicie pełny obraz: gdzie i dlaczego tracicie klientów.
Faza
2
Testy A/B, ratowanie koszyka, automatyzacje push. Zaczynamy systematycznie podnosić konwersję i wartość koszyka.
Faza
3
Rekomendacje, segmenty predykcyjne, przewidywanie odejścia klienta. Aplikacja zaczyna działać proaktywnie.
08 / Podział ról
My budujemy fundament: podłączamy narzędzia, robimy integracje, dbamy o czyste dane i gotowe dashboardy. Tę część bierzemy w całości na siebie. Ale samo okablowanie jeszcze nie sprzedaje - sprzedaje zespół po Waszej stronie, który zna klientów, sezon, promocje i politykę marki.
W większych organizacjach e-commerce to zwykle performance marketing, CRM albo zespół produktowy mobile - ci, którzy i tak odpowiadają za kampanie, push i testy ofert. My montujemy kokpit; oni latają, bo znają klientów, asortyment i kalendarz retail.
Po naszej stronie
Po Waszej stronie
Nie zostawiamy Was z tym sami
Na starcie przekazujemy gotowe dashboardy, słownik zdarzeń i krótkie wdrożenie zespołu, żeby próg wejścia był jak najniższy.
Co dzieje się po podpisaniu umowy
Zaraz po podpisaniu umowy ruszamy warsztatem Discovery (DDT), na którym wspólnie ustalamy najważniejsze zdarzenia i dobieramy stack analityczny - niezależnie od tego, czy budujemy aplikację od zera, rozwijamy kanał mobilny, czy modernizujemy istniejący produkt. To część projektu aplikacji, a nie osobny workstream IT.
Masz pomysł na aplikację lub potrzebujesz wsparcia technologicznego? Napisz do nas — przygotujemy wstępną analizę i wycenę w 48h. Projekty po naszym procesie DDT (Discovery, Design & Technology) kończą się gwarancją ceny i umową fixed price; to nasz wyróżnik na rynku.