1. Jako součást balíčku nástrojů 360. Tato verze je zpoplatněná a neobsahuje žádné limity.
2. Ve free verzi, která zatím není plně přístupná pro Českou republiku. V tuto chvíli se nedají zakládat nové reporty a datové zdroje. Další omezení je počet reportů. Reportů je možné vytvořit jen 5. Počet nasdílených reportů omezený není.

V obou případech se jedná o beta verze.

Jak na to z ČR?

Jsou dvě možnosti jak Data Studio spustit.

1. Simulace americké VPN. Případně pokud máte k US VPN přístup v práci či doma. Pokud chcete VPN simulovat, je zde mnoho nástrojů, které se dají použít. Můžu doporučit rozšíření do Google Chrome s názvem TunnelBear. Do určitého objemu dat je zdarma a dá se k němu přihlásit pomocí Google účtu. Po přihlášení stačí jen vybrat příslušnou zemi. V případě Data Studio je nutné zvolit United States.



2. Pokud vám simulace VPNky nepomůže, je zde druhá možnost. Pomocí Chromu, kde se dá nastavit geolokace přímo do Ameriky i bez použití dalších rozšíření typu TunelBear. Vystačíte si jen s Chrome Developer Tools. V konzoli nastavíme na kartě Senzors emulaci zeměpisné šířky a délky pro US: lat=27.1959532 a lon=78.0245963. Stránka se pak tváří, že je v Americe. Do konzole se dostaneme snadno. Stisknutím funkční klávesy F12 nebo pravým tlačítkem do stránky a možností „Prozkoumat“. Po nastavení lokace se veškeré funkcionality free verze Data Studio zpřístupní. Někdy je potřeba opětovné načtení stránky. Postup byl původně zveřejněn ve článku How to Fake your Location in Google Chrome.

Entity

Data Studio konektory

Data Studio obsahuje dvě základní entity, které se dají nastavit.

1. Reports (Reporty) – každý report obsahuje minimálně jednu stránku a jeden datový zdroj.
2. Data Sources (Datové zdroje) – datové zdroje se dělí na jednotlivé konektory, díky kterým můžeme připojovat data z různých zdrojů. Například AdWords nebo Google Analytics (viz obrázek vpravo).

Všechny základní konektory jsou logicky od Google a pro přidání dalších zdrojů je nutné využít doplňků v Google Sheets jako je například Supermetrics. Přidání zdrojů můžeme provádět při zakládání reportu, na hlavní stránce a také přímo v editačním prostředí každého reportu.

Zakládání reportu

Založení reportu provedeme kliknutím na ikonu +. Při založení reportu se zobrazí okno pro výběr datového zdroje. V tomto ukázkovém reportu jsem jako datový zdroj zvolil [Sample] Google Analytics. Vybraný datový zdroj nemusí být jediný. Ke každému reportu můžeme přiřadit více datových zdrojů.

Vytvořenou čistou stránku reportu si rozdělíme do tří částí – na hlavičku a dvě poloviny. Data Studio totiž samo o sobě neumí přichytávání objektů ke krajům, případně ke středu stránky. Proto si musíme pomoci dalšími objekty. Toto rozdělení stránky provedeme pomocí obdélníků, ze kterých vytvoříme jednotlivé části s hlavičkou dokumentu. Jako další si přidáme nadpis reportu pomocí vkládání textu.

Dále můžeme přidat nadpis a pojmenovat si stránku, na které budeme tvořit grafy i celý report.

Základ máme vytvořený. Pro zobrazení výstupu ostatním uživatelům, kteří nemají editační právo, stačí přepnout editační tlačítko v pravém horním rohu. Touto volbou se změny potvrdí a překlopí se na ostrou verzi. Pokud mají uživatelé právo na úpravu reportu, mohou zasahovat do práce stejně, jako je tomu v Google Sheets. Na obrázku níže jsou vyznačeny spolupracující osoby (červeně) a editační přepínač (modře).

Tvorba grafů

Nejdříve si vytvoříme spojnicový graf na zobrazení návštěv v čase a porovnáme jej s minulým obdobím. Jako dimenze je tedy logicky vybrán datum a jako metrika návštěvy. Nastavení stylu grafu v záložce STYLE můžeme vynechat. Dají se zde přidat třeba trendové křivky, názvy os a různé grafické úpravy. Pro přehlednost a jednoduchost graf necháme v základním nastavení.

Ve druhém sloupci si připravíme tzv. Scorecards pro vybrané metriky: Sessions, Bounce Rate, Avg. Session Duration, % New Sessions. Opět si zde můžeme udělat srovnání s minulým obdobím. Případně vypnout názvy metrik v záložce STYLE a pojmenovat je vložením české textace.

Vkládání ostatních grafů je obdobné. Do reportu přidáme typ grafu Area Chart se základním nastavením, které zobrazuje podíl jednotlivých zdrojů na návštěvnosti.

Dále vytvoříme Bullet Chart na odpočítávání tržeb k dosažení zvoleného cíle. U tohoto grafu se musí nastavit mezní hodnoty pro jednotlivé části. Dají se nastavit pouze tři, takže dává smysl rozdělit graf přibližně na třetiny. Případně z nich udělat důležité mezníky. Například první pole je ve velké ztrátě, druhé je přibližně na nule a poslední pole by představovalo zisk. Toto si musí každý rozhodnout sám dle svého uvážení. Já jsem zvolil na ukázkových datech mezníky tak, jak jsou zobrazené na obrázku.

Dalším výstupem pro tento report bude tabulka Default Channel Grouping. Tedy srovnání jednotlivých kanálů podle několika vybraných metrik: Sessions, Transactions, Revenue, Ecommerce Conversion Rate. Po přidání metrik a zvolení dimenze Default Channel Grouping seřadíme tabulku podle konverzního poměru. Pro lepší orientaci v tabulce si v záložce STYLE obarvíme pozadí lichých řádků na světle šedou barvu.

Dalším grafem je typ Geo. Pro tento datový zdroj jsem zvolil mapu USA. Samozřejmě pro datové zdroje z ČR se dá zvolit mapa ČR případně Evropy. Pro zvýraznění hustoty návštěvnosti si v záložce styl vybereme barvy pro maximální, minimální a střední hodnotu.

Jako poslední vytvoříme grafy pro typy publika pomocí koláčového grafu. První graf odlišuje publikum dle pohlaví a druhý dle věku. Oba grafy se vytváří stejně, jen se mění zobrazovaná metrika. V záložce STYLE zvolíme pozici legendy, která bude nejvíce vyhovovat a report je téměř hotový.

Tvorba filtrace a časových rozpětí

Další velmi důležitou funkcí je filtrace a nastavení svého vlastního datového rozpětí. Tyto dvě možnosti mají pár pravidel. Vždy záleží, pro jaké účely chceme filtrace použít. Můžeme filtrovat celou stránku nebo skupinu prvků (grafů) případně jen jeden prvek. Odvíjí se to od toho, jak máme nastavené časové rozpětí u jednotlivých prvků reportu. Časové rozpětí totiž nemusí být dynamické, můžeme ho nastavit i staticky. Pokud nastavíme statickou hodnotu už nemůžeme pomocí vložených date pickerů na stránce časové rozpětí měnit. Defaultně je u všech grafů na stránce nastavená hodnota Auto (dynamická varianta) v poli Default Date Range.

Pokud je nastaveno vše defaultně a jednotlivé prvky nemáme rozděleny do skupin, tak vložená filtrace nebo časové rozpětí platí pro všechny prvky na stránce.

Při vytváření časového rozpětí zvolíme náš vlastní Default Date Range, který nastavíme dynamicky na 14 dní zpětně. Případně můžeme zvolit ostatní dynamické hodnoty jako posledních 7 nebo 30 dní. Pokud při vytváření neprovedeme tuto úpravu, nástroj bude brát časové rozpětí 28 dní vyjma dnešního dne.

Jako úplně poslední prvek do reportu vložíme filtraci podle zdrojů návštěvnosti. Tato filtrace je opět nastavená defaultně v nástroji. Stačí ji vložit do reportu. Zde provedeme úpravu v záložce STYLE, abychom z tabulkového výběru měli rozbalovací menu, které je pro tento report praktičtější.

Tímto je vytvořený celý report, který vypadá následovně:

Seskupování

Jen pro ukázku zde ještě ukážu seskupování prvků na stránce, které je velice jednoduché. Zejména pro filtrace a časové rozpětí u reportů, kde je více datových zdrojů, tuto možnost určitě každý rád využije. Pro seskupení prvků na stránce stačí všechny prvky označit a vybrat možnost Group. V tomto seskupení musí být samozřejmě zahrnut i filtr nebo časové rozpětí, které chceme, aby pro danou skupinu platilo.

Závěrem

Data Studio od Googlu je povedený nástroj pro tvorbu dobře vypadajících reportů především ze světa online marketingu. Samozřejmě by zde mohlo být na výběr víc typů reportů, datových zdrojů a nebo i uchytávání objektů. To vše ale kompenzuje fakt, že je tento nástroj velmi jednoduchý. Při tvorbě podobných základních dashboardů se zkrátka nenadřete.

Pokud se chystáte tento nástroj využít, případně byste chtěli pomoci s vytvářením reportů z různých zdrojů, neváhejte nás kontaktovat.

Prosíme, vyplňte nám dotazník, ať víme, co můžeme do příště vylepšit.

Prezentace

David Špinar: prezentace Analytické nástroje DoubleClicku
Adam Šilhan: prezentace Produktové kampaně vs. analytika
André Heller: prezentace Analytika mobilních aplikací

Pavel Jašek: prezentace Customer lifetime value ve světě digitálního marketingu
Michal Illich: prezentace Základy strojového učení
Jan Tichý: prezentace 5 tipů pro agentury, kterak ošidit své klienty

Jan Matoušek: prezentace Prediktivní analytika pro rok 2020
Ondřej Tomas: prezentace Zákazníci a „nezákazníci“ – kde jsou?
Pavel Brecík: prezentace Custom user-scoring pro remarketing a download link na GTM scripty

Petr Hamerník: prezentace Textová analytika pro marketing a sales
Michal Procházka: prezentace Předejděte problémům ve svých datech
Honza Mayer: prezentace Podívejte se do karet největším hráčům v e-commerce

Pracovní nabídky

Hledame na #datarestart do @parfumscz weboveho analytika #najdemete?

— Matěj Slavík (@Klikavec_cz) 22. dubna 2016

Zajímavé odkazy a tipy

Life-Time Value Calculation – CLV kalkulačka od Filipa Hráčka z Google.
JSONPath Online Evaluator – nástroj, který vám může ušetřit čas oproti manuální textové analýze.

Šéfe, vydělal jsem vám 100 tisíc navíc z AdWords – praktická ukázka, jak obrat klienta u PPC.
Gustovní klasifikace nadávek – klasifikační slovník českých nadávek využitelný i pro textovou analytiku.

MLMU.cz – Michal Illich – Deep learning (10.12.2014) – video ze starší přednášky Michala Illicha o deep learningu.
Záznamy přednášek z konference DataConf 2015 – pokud vás zaujala přednáška Ondřeje Tomase z CleverMaps a CleverAnalytics, pro další doplnění zkuste záznam z přednášky Lukáše Puchrika – Kde otevřít hospodu, aby mi nechodili lidi?

Tipy na open source nástroje pro machine learning a neuronové sítě od @michalillich. #DATArestart pic.twitter.com/9kRyr9bP0u

— Medio Interactive (@mediocz) 22. dubna 2016

Fotogalerie

Ohlasy na DATA restart 2016

Dnes jsme vyrazili na #DataRestart a musíme říci, že je to jedna z mála konferencí v ČR, které můžeme z pohledu programu doporučit!

— E-shop summit 2016 (@eshopsummitcz) 22. dubna 2016

Díky @mediocz (@medioteka @jantichy) za super #datarestart. Hromada poznatků, které si budu nejméně celý víkend rovnat v hlavě… Super!

— Jan Kalianko (@eshopkonzultant) 22. dubna 2016

#datarestart bylo skvely. Diky celemu tymu @mediocz za super akci.

— Lukas Teply (@LukasTeply) 22. dubna 2016

nejlepší after by @mediocz at #datarestart pic.twitter.com/FI4iW60knH

— Vojta Roček (@VojtaRocek) 22. dubna 2016

Reporty a články

eVisions: #DATArestart 2016 report
Tyinternety.cz: Nejpoužívanější #hashtagy 17. týdne

—

Poslední aktualizace proběhla 11. června 2016 v 19:08.

Provozovatelé e-shopů a jiných online projektů už dnes chápou, že data jsou pro správná rozhodnutí a úspěch podnikání kriticky důležitá. Naučili se používat nějaký analytický nástroj a nějak vyhodnocovat, co se děje na jejich webu. Příliš často se ale nedívají na ta správná data a nekladou si ty správné otázky.

Sepsal jsem proto příklady opravdu důležitých metrik a analytických scénářů z různých projektů a prostředí. Rozhodně se nebudou úplně všechny týkat zrovna vašeho webu a seznam ani na druhou stranu není určitě vyčerpávající. Cílem je dát vám inspirační vodítko, co všechno také můžete sledovat a brát v úvahu. Na co všechno byste se také mohli a měli ptát.

Zkuste si schválně u každého bodu sami upřímně říct, jestli by pro váš projekt mohl být důležitý, jestli ho dnes skutečně sledujete a jestli vám ho váš dnešní analytický nástroj vůbec nabízí. Možná dokonce zjistíte, že jste se dosud dívali jen na hromadu nepříliš užitečných čísel, zatímco opravdu přínosné metriky vám zcela unikaly.

Datová integrace

• Jak vypadá celý trychtýř chování vašich uživatelů – od zobrazení bannerů, prokliků skrz kampaně a nákladů na ně, přes první příchod na web, vracení se na web, odeslání leadu, přes případnou navazující offline komunikaci callcentra, pobočky, obchodníků až po uzavření finální objednávky, zaplacení, customer care, upselling a cross selling, vracející se zákazníky, opakované objednávky?
• Umíte si celý průchod uživatelů dosledovat, změřit, vizualizovat?  Umíte si najít místa, kde vám lidi z trychtýře nejčastěji odpadávají, abyste se na ně mohli zaměřit?
• Ať celkově, nebo pro různé segmenty – podle zdroje, kohorty, typu zákazníků, typu objednávaných produktů…?
• Jaký vliv na to má geografická poloha zákazníka, počasí v jeho oblasti, aktuální kurz eura, televizní kampaň vaší konkurence?
• Máte mnoho různých míst, kde leží vaše data. Je tu rozhraní Skliku či Heuréky, administrace e-shopu, CRM, zákaznická podpora, callcentrum, ERP, sklady a distribuce, docházka zaměstnanců, finance a fakturace, e-mailing, sociální sítě, vlastní marketingové budgety, mediaplány, Collabim, Google Search Console… Zdaleka ne všechno důležité se totiž děje jen na webu. Zdaleka ne všechna klíčová data jsou jen v Google Analytics. Pracujete pravidelně a systematicky i s těmito daty?
• Skutečný poklad neleží v datech uvnitř těchto jednotlivých systémů, ale ve vztazích mezi nimi. Díváte se jen do izolovaně do každého z nich a přicházíte tak obrovskou část užitečných informací? Nebo si je dáváte do kontextu, do jednoho uceleného obrázku?

Marketing

• Kolik vám jednotlivé marketingové kanály přivádějí obratu a zisku? Nikoliv leadů či objednávek na eshopu, ale opravdu reálných tržeb z finálních zaplacených objednávek po započítání storna, vratek, reklamací?
• Jaké oproti tomu byly celkové náklady na tyto kanály a jak jsou vysoké v porovnání s příslušnou přivedenou marží? Jaká je ROI a efektivita jednotlivých kanálů? Nejen celkově, ale i pro jednotlivá období.
• To vše nejen pro kanály jako celek, ale i v rozpadu na dílčí kampaně, sestavy, konkrétní klíčová slova, inzeráty a bannery, konkrétní e-mailové rozesílky – abyste byli schopní detailně určit a rozklíčovat, co funguje a co ne, co nechat a rozvíjet, co naopak utlumit či pozastavit. Kam dát další dodatečnou korunu, aby vám vydělala zpět co nejvíce?
• Započítáváte do reklamních nákladů konkrétního kanálu vedle ceny prokliků a impresí i související fee pro agenturu, reklamku, mediálku?
• Multichannel a atribuce: Jak se na objednávkách podílejí různé kanály, kterými uživatel postupně v minulosti přišel, než si u vás nakonec objednal? Kolik můžete dát za placené PPC kampaně, když zákazníci z nich padají do newsletterové databáze nebo Facebookové stránky a pak si budou v budoucnu objednávat z newsletteru nebo z Facebooku?
• Za kolik si objednali lidé, kteří viděli vaši bannerovou kampaň, sice na ni nikdy neklikli, ale díky ní si zapamatovali vaši značku a pak přišli napřímo nebo hledáním vašeho brandu ve fulltextových vyhledávačích?
• Jak se změna sloganu na vašich bannerech promítla do výše a struktury finálních objednávek a tržeb?
• Kohorty a Customer Lifetime Value: Z jakého zdroje k vám přišly různé kohorty zákazníků, jaká je jejich životnost a jak rychle slábnou, kolik vás jejich přivedení stálo, kolik opakovaně během jejich života ještě zaplatíte za jejich opakované příchody, kolik vám celkem vydělají, za jak dlouho se vám náklady na ně vrátí?
• Byla nějaká promoakce úspěšná? Zaplatila se vám dočasná sleva nebo dárek očekávaným nárůstem tržeb? Jaké produkty si díky tomu zákazníci začali více objednávat? Přivedlo to nové zákazníky? Vydržel nárůst tržeb i po skončení promoakce? Nezpůsobilo to třeba zvýšení vratek a storen?
• Jak dlouho nabízet přes remarketing nějaký produkt lidem, kteří se na něj ptali v support chatu na webu nebo na telefonické helplince?
• Jaké produkty jsou vyprodané nebo mají nízké skladové zásoby, takže bychom pro ně měli dočasně vypnout produktové kampaně a remarketing?

Zákazníci

• Jak se vyvíjí po jednotlivých měsících počet nových zákazníků? Drží se nebo roste jejich počet? Neboli roste průběžně množství lidí, kteří vás znají?
• Jaký je rozpad nových zákazníků po jednotlivých akvizičních kampaních?
• Kolik vás stálo přivedení úplně nového zákazníka a za jak dlouho se vám zaplatí náklady na jeho získání? Kolik si můžete dovolit do budoucna v jednotlivých kanálech vydat peněz za získání nového zákazníka?
• Kolik vás stojí komunikace k vybraným zakazníkům – například aktivace k druhé objednávce?
• Jaká je průměrná hodnota první objednávky, druhé objednávky? Nejen celkem, ale i podle primárního akvizičního zdroje?
• Roste vám v čase počet vracejících se stávajících zákazníků a o kolik?
• Jaký je podíl jednorázových a opakovaných nákupů? Jaký je podíl nových a vracejících se zákazníků?
• Kolik návštěv je potřeba, než u vás návštěvník poprvé nebo podruhé nakoupí a stane se zákazníkem?
• Jak dlouho se k vám bude získaný zákazník z jednotlivých kanálů a kohort vracet, kolik vám za tu dobu vydělá (Customer Lifetime Value), jaká je rychlost a míra úmrtnosti dané kohorty (churn rate)?
• Jak váš věrnostní systém či jiné aktivity pro podporu retence ovlivnily míru úmrtnosti a obecně retenci zákazníků? Vyplatilo se to, zaplatilo se to?
• RFM analýza: Do jakého segmentu ten který zákazník patří? Jak se liší a chovají zákazníci po jednotlivých zákaznických segmentech? Co prohlížejí, co nakupují, na co reagují, jak na ně komunikovat?
• Kdo jsou vaši nejrentabilnější zákazníci? Jste schopni získat další podobné zákazníky?
• Za kolik u vás nakoupil pan Novák v posledním roce, a to napříč všemi jeho prohlížeči, telefonními hovory s infolinkou a návštěvami na pobočce? A ze kterých všech kampaní se za tu dobu proklikl na váš web a kolik vás to stálo?

Obchod

• Jaký je počet příležitostí, u kterých se v aktuálním období očekává uzavření a které to jsou, jak se v čase vyvíjí, jak se daří ve výsledku příležitosti uzavírat?
• Osobní reporty a výkonnost jednotlivých obchodníků: Jaká je aktuální průběžná výše uskutečněných a uzavřených obchodů v měsíci oproti plánu?
• Jaké je geografické rozložení vašich zákazníků, nejen jejich počtem, ale třeba přes průměrné výše objednávek, přes celkové tržby? V jakém městě dává smysl otevřít další pobočku nebo udělat nějaký offline event?
• Mění zákazníci odběrná místa? Mění zákazníci způsob doručení? Počet telefonických objednávek? Počet nevyzvednutých a vrácených zásilek?
• Chcete vidět na jednom úplně vše, co víte o každém jednom konkrétním zákazníkovi, napříč všemi zdroji dat, ve kterých o něm něco evidujete? Co viděl za bannery, z jakých zdrojů přišel, na co se díval, kolikrát se vrátil, jak často k vám chodí a kdy u vás byl naposledy, co si kdy koupil, jaké jsou jeho útraty, zda něco řešil se supportem a co, jak vám vyplnil feedback dotazník, jaká je jeho platební morálka, v jakých segmentech a remarketingových skupinách ho máte zařazeného, co mu posíláte za personalizované maily, jak na ně reaguje…
• Jaké zákazníky byste dnes měli nejurgentněji oslovit? Podle různých kritérií – jsou na odchodu, jsou těsně před nákupním rozhodnutím, něco zrovna dneska hledali či dělali na webu…

E-mailing

• Z jakých kampaní jste získali zákazníky, kteří reagují/nakupují na newslettery?
• Kolik vás stojí získání jednoho odběratele newsletteru, zaplatí se vám díky newsletteru tato akvizice a za jak dlouho?
• Kolik utratí průměrný odběratel newsletteru a jak si stojí oproti ostatním zákazníkům?
• Umíte nového odběratele newsletteru aktivovat k nákupu?
• Jak vám fungují retenční e-mailové rozesílky pro zpětné přivedení odcházejících zákazníků? Liší se nějak napříč různými segmenty zákazníků, například v závislosti na výši předchozích útrat? Zaplatí se vám retenční pobídky zpět?
• Jaký je vývoj počtu či procenta odhlášených lidí z newsletteru? Na čem to závisí, čeho se příště vyvarovat a co naopak příště zopakovat?

Produkty

• Jaké jsou základní žebříčky produktů – produktový konverzní poměr, prodej kusů, tržby, celkové marže, “vratky”, reklamace, hodnocení, stížnosti? Jak se tyto metriky vyvíjí v čase nejen na úrovni celého e-shopu, ale za jednotlivé kategorie či pro jednotlivé produkty?
• Které další produkty se objednávají nejčastěji společně s vybraným jedním konkrétním produktem? Ať už v jednom košíku, nebo i v dalších transakcích stejného zákazníka?
• Jak se prodej těchto dalších společně nakupovaných produktů vyvíjí v čase, třeba v závislosti na změně ceny vybraného produktu?
• Například pokud se matky při výběru obchodu řídí cenou sunarů, tak když zlevníte sunar, začnou se společně s ním víc prodávat drahé plenky? A když zlevníte jen sunar pro děti do tří měsíců, budouu vás takto přivedené matky později pokračovat v nákupu normálně drahých sunarů, až budou jejich děti starší?
• Které produkty jsou “traffic builders” a dlouhodobě přivádí nové zákazníky nebo objednávky jiných produktů, takže je nesmíte vyřadit z nabídky, i když samy o sobě nejsou rentabilní?
• Zvýší se vám zisk, když začnete v e-shopu jako související produkty cíleně nabízet ty s nejvyšší marží? Nebo jenom začnou lidi více bloudit po vašem webu, hledat si i navzdory tomu ty nejlevnější? Nebo začnou lidi odcházet a nekoupí si vůbec nic?
• U software: Počet objednávek vs. počet aktivací? Počet stáhnutí a počet instalací? Doba využívání služby či aplikace? Využívání jednotlivých funkcí?
• U služeb a agentur: Jak fungují kampaně jednotlivých klientů? Kolik jste jim udělali práce? Kolik máte fakturovaných hodin?
• Jaké bonusové produkty jsou nejoblíbenější? Jak podle toho máte naplánovat příští newslettery a další aktivity?

Cenotvorba

• Jaká cena za produkt je ta správná?
• Jak se změna vašich cen skokově promítla do prodejů daného zlevněného či zdraženího zboží?
• Jaká je cenová elasticita našich zákazníků? Když zdražíte, odejdou masivně zákazníci jinam, nebo zůstanou a vy jen vyděláte víc? Když zlevníte, získáte o tolik víc zákazníků, aby vám to pokrylo výpadek zisku po slevě?
• Mají vaše snížené ceny dopad i do jiných metrik? Zvýšila se vám stornovanost a vratkovost zboží? Zvýšli se neúměrně provoz na zákaznické podpoře? Změnila se vám skokově nová hodnocení na Heuréce?
• Jeden zlevněný produkt může přivést nové zákazníky, kteří si pak budou společně s ním objednávat i další nezlevněné produkty. Jak se zlevnění vybranch produktů promítne do celkových tržeb? Které další zboží se začalo objednávat více společně s vybraným zlevněným produktem?

Konkurence a vnější vlivy

• Jak se vyvíjejí cenové hladiny u konkurentů, ať už celkově, nebo na úrovni konkrétních oddělení či produktů? Jak si oproti nim stojíte?
• Jak se změna cen u konkurence promítla do vašich prodejů a obchodních výsledků?
• Vyděláte víc, pokud budete následovat změny cen konkurentů, nebo se máte radši držet své ceny?
• Jak se vyvíjejí reklamní spendy konkurentů v porovnání s mými? Jak se do vašich prodejů promítla masivní kampaň konkurence v poslední době?
• Ovlivňuje aktuální počasí výši objednávek? Zohledňujete přitom různé počasí v dílčích regionech?

Zákaznická podpora

• Kolik procent ticketů se povedlo vyřešit úspěšně ke spokojenosti zákazníka?
• Jak si v následujícím půlroce objednávají lidé, kteří se obrátili na support a ten jim (ne)uspokojivě poradil?
• Které typy požadavků se naopak nedaří zákaznické podpoře nejčastěji řešit? Co to je za problémy, kolik jich je proporčně vůči všem požadavkům a není zde prostor pro nějakou hlubší systémovou změnu?
• Na jaký typ problémů si zákazníci nejvíc stěžují? Na kterou problematickou oblast ve firmě se máte zaměřit nejdřív? Když ji vyřešíte, promítne se to do snížení počtu stížností v dané oblasti a nárůstu celkového indexu spokojenosti zákazníků?
• Jaký měla změna vaší zákaznické podpory vliv na nová hodnocení vašeho e-shopu na Heuréce nebo změnu sentimentu na sociálních sítích?
• Jak se vám obecně v čase vyvíjí výsledky dotazníků a hodnocení na Heuréce či ve vašem vlastním ponákupním zákaznickém výzkumu? Jak se vyvíjí Net Promoter Score?

Call centrum

• Kolik zboží prodal telefonista na helplince lidem, co mu volali na základě vaší bannerové kampaně?
• Počet vyřízených hovorů na směnu/hodinu/operátora? Průměrná délka hovoru dle typu? Počet uzavřených kontraktů? Počet hovorů během dne?
• Typ hovorů (help linka, stížnost, marketing, dotazníky, vztah k danému produktu)? Vývoj v čase v důsledku vámi udělaných změn či komunikace?
• Jaký banner viděl nebo z jaké kampaně se na váš web před chvílí proklikl člověk, co vám právě teď volá na telefon? K jaké online kampani přiřadit objednávku, kterou s ním operátor po telefonu uzavře?

Sklad a distribuce

• Mění zákazníci v čase odběrná místa a způsob doručení? Je to závislé na zákaznické zkušenosti, loajalitě, na typu objednávaného produktu, na bydlišti zákazníka, nebo na finanční hodnotě objednávky?
• Jak jsou zákazníci spokojení s výdejními místy, jejich dostupností, oblusluhou, otevíracími hodinami? Jak to souvisí s jejich loajalitou, dalšími navazujícími nákupy, reklamacemi a stížnostmi na zákaznické podpoře?
• Jaký má vliv stanovení dopravy zdarma od určité výše hodnoty objednávky na celkové prodeje, na upselling a cross selling, na průměrnou hodnotu objednávek? Zaplatí se vám doprava zdarma zvýšením objednávek? Nedává ekonomický smysl stanovit hranici jinak?
• Jaká je průměrná doba vyřízení přijaté objednávky a jak se vyvíjí v čase?
• Jaký je průměrný počet odbavených zakázek, které vyřídí jeden skladník za hodinu, jak se vyvíjí v čase, jak si stojí relativně oproti ostatním skladníkům?
• Je rychlost odbavení objednávky závislá na některých faktorech, jako třeba geografické umístění zákazníka, jméno konkrétního skladníka (někdo je dlouhodobě rychlý a někdo dlouhodobě pomalý), konkrétní obsah košíku (některé položky máte až vzadu na skladu a musí se pro ně běhat dál).
• Jaké jsou produkty, které když umístíte ve skladě jinam, tak to zrychlí odbavení a zefektivní sklad? Skutečně se to pak povedlo?
• Optimalizace skladových zásob – na základě historických dat a dalších metadat doporučení, kolik čeho objednat. Jakých sezónních produktů mám letos objednat více, protože loni se vyprodaly během týdne? Prodaly se jen červené, zatímco modré zůstaly neprodejné?
• Hodnota a vytížení skladu v průběhu času? Kapacita expedice skladu (počet expedovaných balíku)?
• Kolik povolat na víkend do práce skladníků, když má v Česku svítit sluníčko, na Moravě pršet a v pondělí je svátek?
• Jaké jsou průměrné výše objednávek u lidí, co využívají osobní odběr, oproti lidem, co si nechávají zboží poslat? Vydělá si osobní odběr na sebe, nebo je prodělečný? Měli byste zavést poplatek za osobní odběr a v jaké výši?
• Jak dlouho trvá a kolik stojí doručení zboží do jednotlivých částí spádové oblasti konkrétního skladu? Nevyplatilo by se někde otevřít nový sklad nebo naopak více skladů sloučit dohromady?

Kamenné pobočky

• Jak vám změna sloganů na letácích a billboardech u dálnice ovlivnila prodeje ve spádovém kamenném obchodě?
• Kde vůbec máte rozdávat letáky a stavět billboardy, aby měly správný zásah relevantní pro danou pobočku?
• Jaké jsou prodeje v jednotlivých pobočkách? Liší se nějak zásadně struktura prodávaných položek v jednotlivých pobočkách a proč? Lze toho nějak využít, například přeskládáním přednostních regálů v některých prodejnách?
• Jaké jsou průměrné tržby, které prodá každý jeden prodavač? Který z prodavačů je lepší a který horší co do schopnosti zvýšit průměrnou hodnotu účtenky, průměrný počet položek na účtence, průměrnou marži na účtenku (upselling, cross selling)?
• Jaké produkty se se kterými často a dobře prodávají, co by měli prodavači doporučovat k nakupovanému zboží?

Zaměstnanci

• Počet odpracovaných hodin, nemocenské, HO? Počet vyřízených ticketů, hovorů, balíků? Srovnání s ostatními kolegy?
• Jaký je u jednotlivých lidí či oddělení poměr fakturovatelné a nefakturovatelné práce? Celkové skutečné výše fakturací na jednoho zaměstnance? V porovnání s jeho přímými náklady?
• Jaké jsou celkové fakturace jednotlivých oddělení vs. celkové náklady jednotlivých oddělení?

Ozvěte se nám, pomůžeme vám!

Nejspíš vám výše zmíněné body přijdou povědomé, logické a potřebné. Určitě vás najednou napadá spousta dalších užitečných věcí, které by šlo nejen měřit, ale hned z nich i vyvozovat užitečné závěry a doporučení. Jenom nevíte, jak ja to a odkud začít.

Možná byste teď potřebovali pomoct s tím něco udělat a posunout se dál? Třeba si jenom s někým na hodinku sednout a probrat všechny otázky, které vás teď napadají? Prodiskutovat, co je vlastně vhodné řešit a sledovat právě ve vašem případě a jak na to? Nebo už máte jasno, jenom nemáte vhodný analytický systém a jen potřebujete někoho, kdo vám to celé pomůže opravdu nasadit a zrealizovat?

Ozvěte se nám do Media! Máme zkušenosti, máme know-how, máme efektivní postupy, máme správné technologie. Zařídíme vše kolem, abyste se vy mohli soustředit na to důležité – na svůj byznys. Rádi vám pomůžeme!