Blog Analityczny. Narzędzia. Techniki. Rozwiązania Analityczne.

Kluczowe wskaźniki dla monitorowania biznesu eCommerce

05.2024 | eCommerce | Data Analytics | Wskaźniki eCommerce

W dzisiejszym dynamicznym świecie eCommerce, zrozumienie i monitorowanie kluczowych wskaźników jest absolutnie niezbędne do skutecznego zarządzania i rozwijania biznesu. Te wskaźniki dostarczają nam cennych informacji, które pomagają w podejmowaniu świadomych decyzji, optymalizacji procesów biznesowych i poprawie doświadczeń klientów. Bez nich, trudno jest ocenić, co działa dobrze, a co wymaga poprawy.

W niniejszym artykule przedstawiam wskaźniki, które pomogą nam monitorować i rozwijać biznes eCommerce. Zrozumienie tych wskaźników pozwoli nam lepiej zarządzać firmą i podejmować bardziej świadome decyzje. Każdy wskaźnik omówimy zarówno matematycznie, jak i za pomocą kodu w Pythonie. 

Spis Treści

Przejdźmy zatem do przeglądu naszych wskaźników.

1. Conversion Rate (CR)

Conversion Rate (CR) to procent użytkowników, którzy dokonali zakupu na Twojej stronie w stosunku do liczby wszystkich odwiedzających.

Matematycznie

CR = (Liczba Konwersji / Liczba Odwiedzających) * 100%

Python

def conversion_rate(conversions, visitors):
    return (conversions / visitors) * 100

# Przykład użycia:
conversions = 50
visitors = 2000
cr = conversion_rate(conversions, visitors)
print(f"Conversion Rate: {cr:.2f}%")

2. Average Order Value (AOV)

Average Order Value (AOV) to średnia wartość zamówienia dokonanego przez klientów.

Matematycznie

AOV = Całkowity Przychód / Liczba Zamówień

Python

def average_order_value(total_revenue, number_of_orders):
    return total_revenue / number_of_orders

# Przykład użycia:
total_revenue = 10000
number_of_orders = 250
aov = average_order_value(total_revenue, number_of_orders)
print(f"Average Order Value: ${aov:.2f}")

3. Customer Lifetime Value (CLV)

Customer Lifetime Value (CLV) to przewidywana wartość przychodu generowana przez klienta w całym okresie jego relacji z firmą.

Matematycznie

CLV = AOV * Średnia liczba zakupów na klienta na rok * Średnia liczba lat współpracy

Python

def customer_lifetime_value(aov, purchase_frequency, customer_lifespan):
    return aov * purchase_frequency * customer_lifespan

# Przykład użycia:
aov = 100
purchase_frequency = 5
customer_lifespan = 3
clv = customer_lifetime_value(aov, purchase_frequency, customer_lifespan)
print(f"Customer Lifetime Value: ${clv:.2f}")

4. Churn Rate

Churn Rate to procent klientów, którzy przestają korzystać z Twojego serwisu w danym okresie.

Matematycznie

Churn Rate = (Liczba utraconych klientów w danym okresie / Liczba klientów na początku okresu) * 100%

Python

def churn_rate(lost_customers, total_customers_start):
    return (lost_customers / total_customers_start) * 100

# Przykład użycia:
lost_customers = 30
total_customers_start = 500
churn = churn_rate(lost_customers, total_customers_start)
print(f"Churn Rate: {churn:.2f}%")

5. Net Promoter Score (NPS)

Net Promoter Score (NPS) to wskaźnik lojalności klientów, mierzony na podstawie odpowiedzi na pytanie: "Jak bardzo poleciłbyś naszą firmę znajomemu?"

Matematycznie

NPS = % Promotorów - % Detraktorów

Python

def net_promoter_score(promoters, detractors, total_respondents):
    promoters_percentage = (promoters / total_respondents) * 100
    detractors_percentage = (detractors / total_respondents) * 100
    return promoters_percentage - detractors_percentage

# Przykład użycia:
promoters = 150
detractors = 30
total_respondents = 250
nps = net_promoter_score(promoters, detractors, total_respondents)
print(f"Net Promoter Score: {nps:.2f}")

6. Cart Abandonment Rate

Cart Abandonment Rate to procent użytkowników, którzy dodali produkty do koszyka, ale nie sfinalizowali zakupu.

Matematycznie

Cart Abandonment Rate = (Liczba porzuconych koszyków / Liczba rozpoczętych transakcji) * 100%

Python

def cart_abandonment_rate(abandoned_carts, initiated_transactions):
    return (abandoned_carts / initiated_transactions) * 100

# Przykład użycia:
abandoned_carts = 40
initiated_transactions = 200
car = cart_abandonment_rate(abandoned_carts, initiated_transactions)
print(f"Cart Abandonment Rate: {car:.2f}%")

7. Customer Acquisition Cost (CAC)

Customer Acquisition Cost (CAC) to średni koszt pozyskania nowego klienta.

Matematycznie

CAC = Całkowite koszty marketingowe / Liczba pozyskanych klientów

Python

def customer_acquisition_cost(total_marketing_costs, acquired_customers):
    return total_marketing_costs / acquired_customers

# Przykład użycia:
total_marketing_costs = 5000
acquired_customers = 200
cac = customer_acquisition_cost(total_marketing_costs, acquired_customers)
print(f"Customer Acquisition Cost: ${cac:.2f}")

8. Monthly Recurring Revenue (MRR)

Monthly Recurring Revenue (MRR) to przychód generowany miesięcznie z subskrypcji lub innych regularnych płatności.

Matematycznie

MRR = Średnia miesięczna wartość subskrypcji * Liczba subskrybentów

Python

def monthly_recurring_revenue(average_subscription_value, subscribers):
    return average_subscription_value * subscribers

# Przykład użycia:
average_subscription_value = 50
subscribers = 300
mrr = monthly_recurring_revenue(average_subscription_value, subscribers)
print(f"Monthly Recurring Revenue: ${mrr:.2f}")

9. Gross Merchandise Volume (GMV)

Gross Merchandise Volume (GMV) to całkowita wartość sprzedaży realizowanej na platformie eCommerce.

Matematycznie

GMV = Średnia wartość zamówienia * Liczba zamówień

Python

def gross_merchandise_volume(aov, total_orders):
    return aov * total_orders

# Przykład użycia:
aov = 80
total_orders = 500
gmv = gross_merchandise_volume(aov, total_orders)
print(f"Gross Merchandise Volume: ${gmv:.2f}")

10. Podsumowanie

Monitorowanie wskaźników eCommerce jest kluczowe dla skutecznego zarządzania i rozwoju Twojego biznesu. Zrozumienie i analiza Conversion Rate, Average Order Value, Customer Lifetime Value, Churn Rate, Net Promoter Score, Cart Abandonment Rate, Customer Acquisition Cost, Monthly Recurring Revenue i Gross Merchandise Volume pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych. Dzięki Pythonowi możesz łatwo obliczyć te wskaźniki i na bieżąco monitorować swoje wyniki.

Jeśli masz pytania lub potrzebujesz pomocy w monitorowaniu wskaźników, śmiało pisz!