オンラインストアは、トラフィック統計とユーザーアクションの観点から簡単に分析できます。 クライアントが何をしているかを確認するために、Yandex.MetricaとGoogle Analyticsが常に用意されています。これらは既製のものを掘り下げるのに役立ちます。マウストラッキングとaitrackingサービスがあります。
実生活の店はそのような贅沢を提供しませんが、利益を増やすので
調査する必要があります 。 私たちがそれをどのように行うかについての物語のトピック。
1.顧客の流れを数える
最初のポイントの開始から数え始めた最初のことは、顧客の数、平均チェック、および購入に興味のある訪問者と人々の比率でした。 これを行うのは非常に簡単であることが判明しました.1Cは購入の半分を考慮し、レジの売り手は店に入るだけを考慮します（または、店が大きい場合は、入り口の自動カウンターは、ところで、これらは多くのショッピングセンターにあります）。
コンバージョンの売上は季節によって異なります。 また、売り手の行動、計算、その他の制御されたパラメーターにも非常に影響されます。 変換によって季節的な回廊が10〜15％以上離れた場合、どこかがおかしいので、横棒を修正する必要があります。 それが突然離陸した場合、ネットワーク全体に実装するためにストアで行われたことを確認する必要があります。
2.理由理由
2番目の情報源は、注文の内部メモ、またはむしろ、各アイテムの理由です。 ボードゲーム、おもちゃ、お土産を販売しています。したがって、誰に、何がより適しているかを知りたいです。 ほとんどの顧客は、購入者（たとえば、ビジネスマンの友人、誕生日の12歳の息子への贈り物など）を言う-このデータは、特定のゲームのデータベースで匿名化されます。
オンラインストアの類似品は、サイト上のトラフィックマップを表示し、受信したデータと「推奨製品」のリストに基づいて新しいナビゲーションを作成します。
3.質問する
12月から1月にかけては、お店に巨大な行列ができていて、その中に立っているのは退屈で面白くないです。 52秒のプロファイルとペンをレイアウトしました-そして、顧客は私たちと意見を共有し、お気に入りのゲームを選択し、その他の情報を提供しました。 いくつかのプロフィールでは、履歴書に会い、さらにはいくつか-協力の提案に会いました。
アンケートは、他の方法では取得できない大量のデータを提供するだけでなく、顧客が知らない多くの店舗機能について顧客に伝えることも可能にしました。 たとえば、「ゲームを配送して注文できることを知っています」というチェックボックスは、オンラインストアの存在について「通りの人々」に言いました。
4.分析
1Cでゲームのセグメンテーションとリアルタイムの販売会計を使用すると、1日のさまざまな時間にゲームの販売スケジュールを作成できます。 たとえば、子供向けのゲームは主に午前中に購入され、夕方のゲームは昼食と夕方に購入されることが判明しました。 週末の販売範囲は、平日の範囲とは大きく異なります。
出力では、クライアントベースのオファーを含む郵送の最適な時間に関するデータに加えて、メインページのオファーおよび製品を表示するのが適切な時期に関するデータを受け取りました（現在は表示されていませんが、サイトの次のバージョンで計画されています）。
5.ソーシャルネットワークのグループの分析
大きなVkontakteコミュニティがあります。 会議やグループの参加者のプロファイルを分析した結果、どのような趣味の輪に注意を払うべきかがわかりました。たとえば、「私たち」の中には、非現実的な数のアートハウス映画愛好家（59％）とIT人（32％、半分-モスクワ州立大学から）。 これは、開催されたイベントのスタイルと商品に関する情報の表示スタイルを直接示しています。 VCサンプルが視聴者の1つのセグメントのみをキャプチャすることは明らかですが、このデータも非常に貴重でした。 そこから、正確なターゲティングを提供する家族の状況、子供の数、その他の理由（何らかの理由でプロファイルに書き込む）に関するデータを簡単に収集できます。
6. Aitrackingと「ハンドトラッキング」
最後に、観察の最終段階は、クライアントのパス全体の開始から終了までです。 この手法については、Paco Underhill
の本で詳しく説明されています。 実際、あなたは販売地点に立って、注意を引くことなく、クライアントの活動を監視する必要があります。 それは追跡のようなものです。 特別な人は、顧客が入店後に店で止まった場所、行った場所、見たもの、順番、コンサルタントに目を向けたとき、購入する前に開いたゲーム、各操作に費やした時間、計算で目を引いたものなどを記録します。
ショッピングセンターでポイントを開くときにこのような観察を行い、ウィンドウの通過ストリームに最も注意を引くゲームをレイアウトし、バグ（たとえば、若いクライアントが届かない子供向けのゲーム）、「怖い」ブロック（若者が見つめるエロティックなゲーム）を追跡します子どもを持つ母親）およびその他の可能性のある不具合。 このような観察の結果、原則として、aitrackingの優れた分析の後と同様に、店舗の使いやすさの多くの改善がすぐに現れます。
7.マクロレベル
西側では、ショッピングセンターに顧客の軌跡を構築し（ビデオカメラの追跡オブジェクトに基づいて）、これに基づいて新しいプロジェクトを作成し、特定の建物のアクションを決定する企業もあります。 たとえば、現在では、第1世代のセンターは奇妙な階段の配置で顧客を床に沿って単純に運転し、2番目-人々は上層階のおいしいおもしろいポイントのあるギャラリーに運転し、後者は訪問者をギャラリーでリングに連れて行き、目的の店舗に行くことが知られています他の多くの誘惑に抵抗するのは非現実的です。
ご覧のとおり、実際の店舗を通常のネットワーク方法で分析できます。これは興味深いものであり、売り上げを伸ばすのに非常に役立ちます。 ところで、分析は最初から開始する必要があります。Habréのブログには、たとえば、
販売場所の選択についての情報があります。
例
UPD： コメントで要求されているように、ケーススタディを追加しました：- 顧客の流れ。 毎日、ポイントごとにコンバージョンを追跡しています。 品揃えの実験の開始時に、2つの管理ポイント（通常の変更を評価するため）と3つのテストポイントが保持されます。 そのため、たとえば、笑うトラは行かないことを学びましたが、たとえば、ヨーヨーは地域全体の子どもたちを非常に積極的に引き付けます。 ヨーヨーが若者として位置付けられていることを考えると、これも驚きでした。
- 理由理由。 私たちが子供だと考えていた多くの役職が夕方のリストに載りました-そしてその逆です。 たとえば、 モノポリーは12〜14歳の男の子への贈り物であり、 ジェンガは女の子にとっては最高のゲームであり、 ドラゴンフライヘリコプターはITの夫のために妻に買われることを知って驚いた。 その結果、ターゲットオーディエンスのより正確なセグメンテーションと、より正確なケーススタディが実現します。
- 質問。 アンケートから、自宅にあるゲームの数がわかりました（お気に入りのリストと比較しました）。 たとえば、さまざまな種類のゲームには長続きしない一定の制限があることが判明しました。N番目のアイテムを購入する人は専門家になり、会社の魂になります。 これは、ロイヤルティプログラム、特に累積割引のしきい値に適したデータです。 ちなみに、調査による今年のベストセラーゲームは最も愛されているゲームと一致しました。
- 「ハンドトラッキング」。 ウィンドウ内の最高のゲームの知識を提供し、計算の学校を修正します。 たとえば、子供たちの「操作」を定める必要があることが判明しました-広告は強力であり、子供たちは親がそれさえ見ないときに引き付けられます。 しかし、たとえば、 町や巣箱は、年金受給者が子供の頃から孫への挨拶を買うことができるように、厳密にバスケットまたはベルトのレベルに置く必要があります。 巣箱がまだ若いことはすでに知っていますが。
- ソーシャルネットワークのグループの分析。 私たちはモスクワ州立大学について学び、そこにスポンサーシップと賞を授与しました。 私たちはアートハウスについて学びました-この環境からいくつかのアニメーターを獲得しました。
- 分析。 ペア商品を比較します-何かの最高のオファーを知っています。 たとえば、 ポーカーを購入した後、彼らはしばしばUnoを取ります。 一般に、これはさまざまなデータマイニングの本当の広がりなので、何年も掘り下げて、常に新しいものを作成できます。