Novinky a tipy pre Data Owl – 3. diel

Daniel Czetner
24. 1. 2017
2 minúty čítania

Už ste využili múdru sovu a vylepšili svoju inzerciu na základe reálnych dát? Že nie? Potom vás možno presvedčíme nasledujúcim príkladom, ktorý odhalí tovar s vysokými nákladmi a malým počtom transakcií. Využijeme na to nové elementy, ktoré Data Owl najnovšie dokáže spracovať!

Denné štatistiky, ktoré Data Owl doposiaľ ponúkal, sú mocným nástrojom pre zhodnotenie inzercie. Najnovšie sa ale môžete pozrieť aj hlbšie do minulosti — v aplikácii totiž pribudla možnosť využiť sedem a tridsaťdňové štatistiky o vašej inzercii. A s tým už sa dajú robiť veci! Trebárs tie z nasledujúceho príkladu.

Začneme otázkou na úvod: Máte tušenie o tom, koľko produktov z vášho sortimentu je skutočne ziskových? A ktoré to sú? Možno by ste boli prekvapení, aký nízky môže byť podiel “hviezd”, ktoré tvoria váš zisk.
 
Ak použijeme Parettovo pravidlo (kedy 20% produktov robí 80% zisku) pre porovnávače, vyjde nám graf podobný tomuto:

zdroj: prezentácia Michala Janíka
 

Naopak produktov, na ktoré sa často kliká, ale vo výsledku neprinesú žiadnu transakciu, a tým vytvárajú stratu, môže byť až znepokojujúco veľké množstvo.
 
A teraz, čo s tým? S pomocou Data Owlu môžete odhaliť tieto dve skupiny produktov a následne rozhodnúť, čo s nimi urobíte. Znížite bidding? Alebo ich úplne skryjete?
 
Pre zistenie nákladov využijeme element H_TOTAL_COST_30 s mesačnou periodicitou (ide o avizovanú novinku v aplikácii, pre ďalšie info sa pozrite na video a element H_TOTAL_ORDERS_30, ktorý nám poskytne informáciu o počte objednávok.
 
Element H_TOTAL_COST_30 a H_TOTAL_ORDERS_30
 

Kombináciou týchto dvoch elementov vytvoríme v Mergade výber s cieľom vyfiltrovať také položky, ktoré majú mesačné náklady vyššie ako 100, ale pritom nemajú žiadne objednávky.
 
H_TOTAL_COST_30> 100 AND H_TOTAL_ORDERS_30 = 0
 
Položky s vysokými nákladmi
 

V prípade Heureky ale môžu byť výsledné dáta trochu skreslené — Heureka totiž pripisuje konverzie ku dňu prekliku a teda keď niekto nakúpi v stredu a klikol v pondelok, transakcia sa spätne nepočíta.
 
Podobne môžeme využiť aj informácie z Google Analytics, ktoré “hovoria” za celý e‑shop, nielen porovnávače. Kombináciou nákladov a celkového počtu objednávok alebo návštevnosti a počtu objednávok môžeme odhaliť chyby pri jednotlivých položkách. Ak má váš produkt vysokú návštevnosť, ale malé alebo žiadne objednávky, určite stojí za to pátrať po príčinách — nie je zle spárovaný? Nechýba u neho obrázok? Nie sú v jeho popise nezmysly?
 
GA_ORDERS_SUM_30 = 0 AND H_TOTAL_COST_30> 100
GA_ORDERS_SUM_30 = 0 AND GA_CLICKS_SUM_30> 100
 

100″ src=“http://www.mergado.cz/sites/default/files/users/tipy_owl2.png” style=“height: 389px; width: 700px;” />
 
100″ src=“http://www.mergado.cz/sites/default/files/users/data_owl3.png” style=“height: 369px; width: 700px;” />
 
Využite získané dáta ako odrazový mostík pre uvažovanie o vašej inzercii a pochváľte sa nám s ďalšími kombináciami v Data Owl!

Daniel Czetner

Daniela ste poznali zo slovenskej podpory Mergada. Pomáhal riešiť problémy, písal návody v nápovede a testoval nové funkcie v Mergade. Mal jednoznačne najdlhšie dredy v tíme a jeho drsnému humoru sa vyrovnal snáď len jeho spolupracovník Přemek.