Um dos fatores fundamentais para ter  sucesso em ecommerce – presente em todos os projetos de ecommerce que atingem volumes de faturação elevados -, é a preocupação em analisar e medir o desempenho das suas vendas e ações de marketing (online e offline).

No comércio eletrónico, temos a capacidade de medir em tempo real o volume de negócios, campanhas, margens, estratégias de marketing digital, entre outros. Gostaríamos que fizesse parte das suas rotinas diárias medir o desempenho da sua loja online. Por esse motivo, partilhamos consigo os KPIs (key performance indicator) e métricas que consideramos mais relevantes, como e quando os deve medir.

Vendas

Ao definirmos o objetivo de vendas anual (em valor e em quantidade), devemos, de seguida, dividir as vendas pelos meses do ano – tendo por base a sazonalidade de cada mês (inerente a cada negócio). De seguida, devemos efetuar a divisão do objetivo mensal pelos dias de faturação de cada mês – desta forma temos acesso ao objetivo diário de faturação.

Diariamente deve ser analisado se o objetivo de vendas do dia anterior foi atingido, com a visualização, em simultâneo, do acumulado semanal, mensal e anual. Se possível, também deve ser apresentado o desvio (superior ou inferior).

Valor de faturação

Valor de faturação (dia/semana/mês); permitir visualizar o acumulado (mês/ano) e valor em falta para atingir ao objetivo semanal/mensal/anual.

Nº de vendas

Número de vendas efetuadas (dia/semana/mês); permitir visualizar o acumulado (mês/ano) e o valor valor em falta para atingir o objetivo (semanal/mensal/anual).

Nº de produtos vendidos

Número de produtos vendidos (dia/semana/mês); permitir visualizar acumulado (mês/ano) e o valor em falta para atingir o objetivo (semanal/mensal/anual).

Venda média

Venda média (valor médio de cada venda a cada dia/semana/mês); permitir visualizar a média mês/ano e o valor em falta para atingir o objetivo (semanal/mensal/anual).

Taxa de conversão

Tipicamente a taxa de conversão em e-commerce é calculada pela divisão do número de vendas pelo número de visitas. Na nossa opinião, esta análise deve ser melhorada, podendo seguir dois caminhos.

Taxa de conversão sem rejeição

Analisar a taxa de conversão retirando a taxa de rejeição às visitas. A taxa de rejeição é uma métrica do web analytics e que nos apresenta a % de visitas que “saltaram” do website (visitaram apenas uma página). Do nosso ponto de vista, quem rejeita não tem potencial de compra e poderia ser retirado da análise. Um dos fatores fundamentais para ter  sucesso das vendas online – presente em todos os projetos de e-commerce que atingem volumes de faturação elevados -, é a preocupação em analisar e medir o desempenho das suas vendas e ações de marketing (online e offline).

No comércio eletrónico, temos a capacidade de medir em tempo real o volume de negócios, campanhas, margens, estratégias de marketing digital, entre outros. Gostaríamos que fizesse parte das suas rotinas diárias medir o desempenho da sua loja online. Por esse motivo, partilhamos consigo os KPIs e métricas que consideramos mais relevantes, como e quando os deve medir.

Tx de conversão = nº de vendas/(nº de visitas – taxa de rejeição)

Taxa de conversão de visitas repetidas

Se tivermos em consideração que, normalmente, as vendas não ocorrem nas primeiras visitas ao website, podemos calcular a taxa de conversão tendo apenas por base as visitas repetidas.

Tx de conversão = nº de vendas/visitas de retorno

Podemos ainda analisar a taxa de conversão por fonte de tráfego ou ação de Marketing. No entanto, é importante compreender que, normalmente, um cliente não compra na sua primeira visita. A jornada do consumidor pode conter múltiplos meios até à conversão (é até normal que isto aconteça), pelo que, se analisarmos a taxa de conversão por cada fonte de tráfego ou meio, devemos compreender qual o papel de cada um no caminho para a conversão.

Margem de lucro

Além das vendas, é fundamental verificar se estamos a faturar com a margem desejada. Por este motivo, devemos ter em consideração qual a margem real que estamos a atingir mensal e anualmente. O cálculo da margem de lucro tem por base a análise do preço de venda subtraindo o custo do produto (produção, embalagem, armazenamento, e ainda os custos fixos operacionais como escritório, pessoas, etc).

Margem de lucro = preço de venda – custo do produto / preço de venda x 100

Na análise da margem de lucro podemos identificar ainda a percentagem de produtos vendidos de nova coleção versus produtos outlet ou promoção. Normalmente, quando a margem baixa abruptamente, isto deve-se a campanhas/promoções agressivas que tiveram um efeito negativo na margem. Se se tratarem de produtos muito antigos, o melhor será efetuar também uma depreciação dos produtos.

Custo por conversão

Analisar o total de investimento em comunicação dividido pelo número de vendas alcançadas dá-nos o custo por cada conversão. Nas ferramentas de web analytics conseguimos avaliar a jornada do consumidor, desde o primeiro contacto com o website até à compra. A maior parte das ferramentas web analytics utiliza como modelo de atribuição “last click” – o que significa que a última fonte de tráfego receber os créditos das venda. Dado que, pela nossa experiência, as vendas não acontecem na primeira visita ao website, não somos apologistas do modelo “last click”.

Por outro lado, ainda não está completamente comprovado que os outros modelos de análise da atribuição funcionem de uma forma exata. Sugerimos que os esforços de Marketing sejam analisados como um todo, dividindo o investimento pelo número de vendas. Se pretenderem ser mais assertivos na análise, poderão dividir o orçamento em ações de angariação de novos leads/registos, de conversão dos leads em clientes e de fidelização de clientes. Por cada orçamento, dividem-nos pelos objetivos alcançados, conseguindo, assim, analisar o custo de conversão por cada fase do funil.

Sugerimos que o custo por conversão seja analisado mensal e anualmente.

Produtos

Além da venda média, é importante analisar o número de produtos, em média, por encomenda. Com uma análise mensal e anual, deve-se ainda avaliar a taxa de devoluções – e os produtos devolvidos para identificar problemas de qualidade -, os níveis de inventário e o sell out dos produtos. Este último pode ser mais difícil de calcular; para se analisar o sell out é necessário avaliar a data de entrada do produto para venda, vs. os níveis de inventário e vendas efetivas. O objetivo será identificar os “fast movers” (para se voltar a comprar/produzir) e “slow movers” (para se efetuarem campanhas mais agressivas nestes produtos).

Clientes

Numa estratégia de angariação, conversão e fidelização é essencial a captação de novos clientes – e de emails antes de se tornarem clientes. Devemos acompanhar o número de registos mensais e a passagem destes contactos qualificados para clientes. As vendas a clientes novos vs. as vendas a clientes existentes também devem ser analisadas. O custo de angariação é, habitualmente, mais elevado do que o de conversão e de fidelização; por este motivo, quantas mais compras recorrentes , mais rentabilizamos o investimento de marketing.

Customer lifetime value (LTV/CLV)

Olife time value do cliente é uma métrica essencial para a análise do custo de angariação de cada cliente. Se, em média, um cliente custa 50 € a angariar, mas trouxer um lucro de 1500 € durante o seu ciclo de vida, o custo da angariação já não parece tão elevado! Para o cálculo do LTV é necessário identificar o mês de aquisição do cliente (e imputar os custos de marketing desse mês), calcular o número de vezes que comprou ao longo de um ano (dependendo da frequência média de compra) e aplicar a margem dos produtos. Só desta forma é que iremos conseguir perceber quanto, realmente, um cliente dá de retorno vs. investimento.

 

Existem ainda outras métricas de analytics e de outros meios (Adwords, redes sociais, email, etc.) como:

  • taxa de rejeição;
  • add to basket;
  • CTR de campanhas;
  • taxa de conversão de campanhas;
  • taxa de abandono do funil de compra;
  • carrinhos abandonados vs. recuperados;
  • entre outros.

Estas métricas também podem – e devem – ser analisadas.