इंटरनेट विधियों का उपयोग करके किसी स्टोर का वास्तविक समय मूल्यांकन

यातायात आँकड़ों और उपयोगकर्ता क्रियाओं के संदर्भ में ऑनलाइन स्टोर का आसानी से विश्लेषण किया जाता है। यह देखने के लिए कि क्लाइंट क्या कर रहा है, हमेशा Yandex.Metrica और Google Analytics है, जो रेडी-मेड को खोदने में मदद करते हैं, माउस ट्रैकिंग और एट्रैकिंग सेवाएं हैं, स्वयं स्क्रिप्ट हैं जो साइट के चारों ओर जाने वाले ग्राहकों के पथ को ध्यान में रखते हैं और आम तौर पर "उनका हाथ पकड़ते हैं"।

वास्तविक जीवन में दुकानें इस तरह की विलासिता प्रदान नहीं करती हैं, लेकिन उन्हें जांच की जरूरत है , क्योंकि इससे लाभ बढ़ता है। एक कहानी के विषय में कि हम इसे कैसे करते हैं।

1. ग्राहक प्रवाह की गिनती

पहली बात जो हमने पहले बिंदु की शुरुआत से गिनना शुरू की थी, वह थी ग्राहकों की संख्या, औसत जाँच और आगंतुकों और खरीदारी करने के इच्छुक लोगों का अनुपात। ऐसा करने के लिए यह काफी सरल हो गया: 1 सी खरीद का आधा हिस्सा मानता है, और कैश रजिस्टर पर विक्रेता स्टोर में प्रवेश करने के दौरान खाते में लेता है (या, यदि स्टोर बड़ा है, तो प्रवेश द्वार पर एक स्वचालित काउंटर, इन, वैसे, कई शॉपिंग सेंटरों में हैं)।

मौसम के आधार पर रूपांतरण बिक्री भिन्न होती है। यह विक्रेताओं, गणना और अन्य नियंत्रित मापदंडों के कार्यों से भी बहुत प्रभावित होता है। यदि रूपांतरण उनके मौसमी गलियारे को 10-15 प्रतिशत से अधिक छोड़ देता है, तो कहीं न कहीं कुछ गलत है, और आपको जाम को ठीक करने की आवश्यकता है। यदि यह अचानक बंद हो जाता है, तो आपको पूरे नेटवर्क में लागू करने के लिए स्टोर में क्या किया गया है, यह देखने और देखने की जरूरत है।

2. कारण क्यों

सूचना का दूसरा स्रोत आदेशों के लिए आंतरिक नोट हैं, या बल्कि, प्रत्येक आइटम के लिए कारण क्यों है। हम बोर्ड गेम, खिलौने और स्मृति चिन्ह बेचते हैं - और इसलिए हम जानना चाहते हैं कि किससे और क्या अधिक उपयुक्त है। अधिकांश ग्राहक कहते हैं कि जिनके लिए खरीदारी की जाती है (उदाहरण के लिए, एक व्यापारी मित्र को उपहार के रूप में, उनके जन्मदिन पर एक 12 वर्षीय बेटे को, और इसी तरह) - और यह डेटा एक विशिष्ट गेम के लिए डेटाबेस में अज्ञात है।

ऑनलाइन स्टोर में एक एनालॉग साइट पर ट्रैफिक मैप देख रहा है और प्राप्त आंकड़ों के आधार पर एक नया नेविगेशन बना रहा है, "अनुशंसित उत्पादों" की सूची।

3. प्रश्न करना

दिसंबर-जनवरी में, दुकानों में बड़ी लाइनें थीं, जिसमें खड़े होना उबाऊ और अविरल है। हमने 52 सेकंड की प्रोफाइल और पेन रखी - और ग्राहकों ने हमारे साथ अपनी राय साझा की, अपना पसंदीदा गेम चुना, साथ ही अन्य जानकारी दी। प्रोफाइल के एक जोड़े में, हम एक फिर से शुरू, और एक जोड़े में मिले - सहयोग के लिए प्रस्ताव।

प्रश्नावली ने न केवल बहुत सारे डेटा दिए, जो किसी अन्य तरीके से प्राप्त नहीं किए जा सकते थे, बल्कि ग्राहकों को कई स्टोर सुविधाओं के बारे में बताने की अनुमति दी जिनके बारे में उन्हें पता नहीं था। उदाहरण के लिए, चेकबॉक्स "मुझे पता है कि ऑनलाइन स्टोर की उपस्थिति के बारे में" सड़क से लोगों को आदेश दिया जा सकता है।

4. एनालिटिक्स

1C में गेम सेगमेंटेशन और रियल-टाइम सेल्स अकाउंटिंग होने के बाद, आप दिन के अलग-अलग समय में गेम सेल्स शेड्यूल बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह पता चला कि बच्चों के खेल मुख्य रूप से सुबह, और शाम के खेल - दोपहर के भोजन और शाम को खरीदे जाते हैं। सप्ताहांत के लिए बिक्री की सीमा सप्ताह के दिनों की सीमा से बहुत अलग है।

आउटपुट पर, हमने क्लाइंट बेस पर ऑफ़र के साथ मेलिंग के लिए इष्टतम समय पर डेटा प्राप्त किया, साथ ही मुख्य पृष्ठ पर कौन से ऑफ़र और उत्पाद दिखाए जाते हैं (अब यह नहीं है, लेकिन यह साइट के अगले संस्करण में योजनाबद्ध है)।

5. सामाजिक नेटवर्क में समूहों का विश्लेषण

हमारे पास एक बड़ा Vkontakte समुदाय है। हमारी बैठकों और समूहों में प्रतिभागियों के प्रोफाइल के विश्लेषण के लिए धन्यवाद, हमने महसूस किया कि किस तरह के शौक पर ध्यान देना है: यह उदाहरण के लिए, "हमारे" के बीच कला घर सिनेमा के प्रेमियों की एक अवास्तविक संख्या है (59%) और आईटी लोग (32%, उनमें से आधे -) मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी से)। यह आयोजित की गई घटनाओं की शैली और माल के बारे में जानकारी की प्रस्तुति की शैली का प्रत्यक्ष संकेत है। यह स्पष्ट है कि वीसी नमूना दर्शकों के केवल एक खंड को कैप्चर करता है, लेकिन यह डेटा भी बहुत मूल्यवान था। वहां से, आप आसानी से परिवार की स्थिति, बच्चों की संख्या और अन्य चीजों (जो किसी कारण से लोग अपने प्रोफ़ाइल में लिखते हैं) पर सटीक लक्ष्यीकरण का डेटा एकत्र कर सकते हैं।

6. एट्रैकिंग और "हैंड ट्रैकिंग"

अंत में, अवलोकन का अंतिम चरण ग्राहक के लिए शुरू से अंत तक पूरे मार्ग का मार्ग है। यह तकनीक पाको अंडरहिल की पुस्तकों में विस्तार से वर्णित है। वास्तव में, आपको बिक्री के बिंदु पर खड़े होने की आवश्यकता है और, ध्यान आकर्षित किए बिना, ग्राहक की गतिविधियों की निगरानी करें। यह ट्रैकिंग की तरह है। एक विशेष व्यक्ति लॉग करता है, जहां ग्राहक प्रवेश करने के बाद स्टोर पर रुक गया, वह कहां गया, उसने क्या देखा और किस क्रम में, जब वह सलाहकार के पास गया, तो खरीदने से पहले उसने कौन से खेल खोले, प्रत्येक ऑपरेशन पर कितना समय व्यतीत किया, क्या गणना में उसकी आंख को पकड़ा और इतने पर।

शॉपिंग सेंटर में पॉइंट्स खोलते समय, हम ऐसे अवलोकन करते हैं, जो गेम को विंडो में पासिंग स्ट्रीम का ध्यान आकर्षित करते हैं, हम बग्स को ट्रैक करते हैं (उदाहरण के लिए, बच्चों के गेम जो युवा क्लाइंट तक नहीं पहुंचते हैं), "डराना" ब्लॉक (कामुक) जो कि युवा लुक को घूरते हैं एक बच्चे के साथ माताओं) और अन्य संभव glitches। इस तरह की टिप्पणियों के परिणामस्वरूप, एक नियम के रूप में, स्टोर प्रयोज्य में कई सुधार तुरंत दिखाई देते हैं, साथ ही साथ एट्रैकिंग के एक अच्छे विश्लेषण के बाद।

7. मैक्रो लेवल

पश्चिम में, यहां तक ​​कि ऐसी कंपनियां भी हैं जो शॉपिंग सेंटर (वीडियो कैमरों पर वस्तुओं को ट्रैक करने के आधार पर) में ग्राहक ट्रैजेटरी का निर्माण करती हैं और इसी के आधार पर वे नई परियोजनाएं बनाती हैं और एक विशेष इमारत में कार्रवाई निर्धारित करती हैं। उदाहरण के लिए, अब यह ज्ञात है कि पहली पीढ़ी के केंद्रों ने सीढ़ियों की एक अजीब व्यवस्था के साथ ग्राहक को फर्श पर ले जाया, दूसरी - ऊपरी मंजिलों पर स्वादिष्ट और दिलचस्प बिंदुओं वाले लोगों को दीर्घाओं में ढकेल दिया, और बाद वाले आगंतुकों को दीर्घाओं में रिंग में ड्राइव करते हैं, जिसमें वांछित स्टोर के रास्ते में है। अन्य प्रलोभनों के एक समूह का विरोध करना अवास्तविक है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, आप सामान्य नेटवर्क विधियों के साथ वास्तविक जीवन में स्टोर का विश्लेषण कर सकते हैं: बिक्री बढ़ाने के लिए यह दिलचस्प और बहुत उपयोगी है। वैसे, विश्लेषण बहुत पहले से शुरू किया जाना चाहिए: हमारे ब्लॉग पर हैबे में, उदाहरण के लिए, बिक्री के बिंदु के लिए एक जगह की पसंद के बारे में ।

उदाहरण

UPD: जैसा कि टिप्पणियों में अनुरोध किया गया है, मामले के अध्ययन को जोड़ा गया है:

• ग्राहक प्रवाह। हर दिन हम रूपांतरण को अंकों द्वारा ट्रैक करते हैं। वर्गीकरण के साथ प्रयोगों की शुरुआत में, दो नियंत्रण बिंदु रखे जाते हैं (सामान्य परिवर्तनों का आकलन करने के लिए) और तीन परीक्षण बिंदु, जहां अलग-अलग नई धारणाएं बनाई जाती हैं कि सामान कैसे रखा जाए और कौन सा। इसलिए, उदाहरण के लिए, हमने सीखा कि हंसने वाले बाघ नहीं जाते हैं, लेकिन, उदाहरण के लिए, यो-यो - बहुत ही सकारात्मक रूप से पूरे क्षेत्र के बच्चों को आकर्षित करता है। यह देखते हुए कि योयो युवा के रूप में तैनात हैं , यह भी एक आश्चर्य था।
• कारण क्यों। कई पदों को हमने बच्चों की शाम की सूची में माना - और इसके विपरीत। हमें यह जानकर आश्चर्य हुआ कि, उदाहरण के लिए, एकाधिकार एक 12-14 साल के लड़के के लिए एक उपहार है, जेंगा एक लड़की के लिए सबसे अच्छा खेल है, और ड्रैगनफली हेलीकाप्टर आईटी पत्नियों के लिए पत्नियों द्वारा खरीदा जाता है। परिणाम लक्ष्य दर्शकों का अधिक सटीक विभाजन और अधिक सटीक केस स्टडी है।
• सवाल। प्रश्नावली से हमने सीखा कि एक व्यक्ति के घर में कितने खेल हैं (और पसंदीदा की सूची के साथ तुलना की जाती है)। उदाहरण के लिए, यह पता चला है कि विभिन्न प्रकार के खेलों के लिए एक निश्चित सीमा है जो बहुत लंबे समय तक नहीं रहती है: एक एनथ आइटम खरीदने वाला व्यक्ति एक विशेषज्ञ और कंपनी की आत्मा बन जाता है - और अधिक से अधिक लेना शुरू कर देता है। यह एक वफादारी कार्यक्रम के लिए अच्छा डेटा है, विशेष रूप से, संचयी छूट थ्रेसहोल्ड। वैसे, सर्वेक्षण के अनुसार वर्ष गतिविधि का सबसे अधिक बिकने वाला खेल सबसे प्रिय के साथ मेल खाता है।
• "हाथ ट्रैकिंग"। खिड़की में सबसे अच्छा खेल का ज्ञान देता है, गणना के स्कूलों को सही करता है। उदाहरण के लिए, यह पता चला कि बच्चों के "ऑपरेशन" को निर्धारित करने की आवश्यकता है - विज्ञापन मजबूत है, और बच्चों को इसके लिए तैयार किया जाता है जब माता-पिता भी इसे नहीं देखते हैं। लेकिन, उदाहरण के लिए, कस्बों और बर्डहाउस को टोकरी या बेल्ट के स्तर पर सख्ती से झूठ बोलना चाहिए ताकि पेंशनभोगी अपने पोते-पोतियों को बचपन से शुभकामनाएं खरीद सकें। हालांकि मुझे पहले से ही पता है कि पक्षीघर अभी भी युवा है।
• सामाजिक नेटवर्क में समूहों का विश्लेषण। हमने मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी के बारे में सीखा और प्रायोजन और पुरस्कार के साथ वहां गए। हमने आर्थहाउस के बारे में सीखा - इस वातावरण से कई एनिमेटरों को रन बनाए।
• विश्लेषक। हम युग्मित सामानों की तुलना करते हैं - हम किसी चीज़ के लिए सर्वश्रेष्ठ ऑफ़र के बारे में जानते हैं। उदाहरण के लिए, पोकर खरीदने के बाद , वे अक्सर यूनो लेते हैं। सामान्य तौर पर, यह विभिन्न डेटा माइनिंग के लिए एक वास्तविक विस्तार है, इसलिए आप वर्षों तक खुदाई कर सकते हैं और लगातार कुछ नया बना सकते हैं।