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Questo articolo è stato scritto da Lukas Oldenburg, responsabile Analytics & Tracking presso Siroop, Zurigo

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Se l'analisi del tuo negozio online si conclude con l'ordine, il processo è breve. Alcuni gruppi di prodotti come Moda tendono ad avere alti tassi di rendimento, per cui guardare ai rimborsi può darti una visione diversa del tuo negozio e delle performance di marketing.

Cosa sono i rimborsi?

I rimborsi sono ordini che sono stati interamente o parzialmente rimborsati - o il cliente ha restituito uno o tutti i prodotti di un ordine (Resi) o l'ordine è stato annullato (Cancellazioni) a causa di frode, incapacità di consegnare il prodotto, cambio di idea da parte del cliente, "no" da parte della banca, o altri motivi.

Come implementare il monitoraggio dei rimborsi

In primo luogo, è necessaria un'esportazione dal sistema del tuo negozio con tutti gli ID ordine (chiamati anche ID transazione), gli stessi ID prodotto che utilizzi nei tuoi strumenti di analisi, il prezzo di acquisto per prodotto, i ricavi rimborsati e, se vuoi separare Cancellazioni e Resi, il "Motivo di rimborso": ecco un esempio di come può apparire una tale esportazione:

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Prima di importare questi strumenti di Analytics, assicurati di importare solo gli ID dell'ordine che gli strumenti di Analytics sono stati tracciare, dato che gli Ad Blocker bloccano alcune richieste di Analytics. 

1. Traccia gli acquisti sul tuo sito con le variabili standard di E-Commerce (s.products, s.purchaseID, l'evento "acquisto") PIÙ s.transactionID (contiene l'ID ordine che identifica l'ID ordine nelle importazioni di rimborso, solitamente lo stesso di s.purchaseID).

2. Chiedi al servizio clienti di attivare la "Registrazione ID transazione". Possono essere necessari uno o due giorni. Ti permette di collegare qualsiasi azione online tracciata con s.transactionID a qualsiasi altra azione off-site (es. un rimborso, un acquisto di un negozio di mattoni e maltame dopo un lead online, aperture di conti bancari approvati dopo i moduli di lead online, ecc.). Vedremo più avanti cosa significa.

Dopo l'attivazione, questo testo dovrebbe essere visualizzato nella schermata di avvio delle origini dati (andare ad Admin -> Data Sources“):

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3. Crea una "Generic Data Source (Transaction ID)" (vedi la guida sulle fonti di dati, specifiche sulle fonti di dati Transaction ID qui). Teoricamente, è possibile importare qualsiasi metrica e dimensione che si desidera. L'unico campo obbligatorio è il TransactionID stesso. Per quanto sia flessibile, è necessario pensare prima di tutto cosa serve esattamente e in quale formato dovrebbe essere. Nel nostro caso, i modelli che abbiamo creato per importare erano più o meno simili ai seguenti:

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Le prime tre righe che puoi scaricare dopo aver usato il Data Source Creation Wizard si riempiono da sole; le righe successive dovranno essere riempite manualmente con i propri dati. 

Data: quando è avvenuta la transazione (nel formato MM/GG/AAAA)

Motivo Rimborso: SKU del prodotto cancellato o restituito: identificativo univoco del prodotto

Entrate rimborsate: somma totale rimborsata per questo prodotto (non somma per prodotto!)

Ordini rimborsati: conta ogni volta che un ordine ha avuto almeno un prodotto restituito o annullato in modo da poter avere una metrica "Ordini rimborsati" in Analytics. Per questa metrica non vengono riportati dati di prodotto (quantità di prodotto o ricavi), perché ciò li conterebbe due volte (nota che le righe in cui sono conteggiati gli ordini rimborsati riportano solo la data, l'ID transazione e le colonne degli ordini rimborsati compilati). Non è necessario disporre di questa metrica. Volevamo solo qualcosa che ci permettesse di ottenere una metrica che ci dicesse rapidamente quanta percentuale degli ordini è interessata dai rimborsi. Uno dei motivi è che guardare alle quantità di prodotti in modo isolato può essere più difficile da interpretare, per via del modo in cui i prodotti sono acquistati. Ad esempio, le persone raramente comprano una birra, tendono a comprare una scatola con 20 o 24 bottiglie, quindi la quantità è di 24. Ma le persone comprano raramente 24 iPhone contemporaneamente. Quindi "Ordini rimborsati" "normalizza" parzialmente questo effetto, ma non è comunque possibile suddividerlo in base alle dimensioni del prodotto come il nome del prodotto, la categoria o la marca.

Unità rimborsate: quantità rimborsata per prodottoOrdine ID: ID transazione (obbligatorio)

Analisi dei rimborsi

In Adobe Analytics, i rimborsi vengono calcolati come se fossero avvenuti contemporaneamente all'ordine. Può sembrare controintuitivo, ma è un enorme vantaggio in termini di reporting.

In primo luogo, è possibile analizzare gli ordini e i rimborsi nello stesso intervallo di tempo, anche se i rimborsi sono avvenuti successivamente. È possibile correlare tutti i dati della sessione d'ordine (ad es. dati dei visitatori, dati della campagna) con i dati di rimborso, ad es. per analizzare i tassi di rimborso per canale di marketing. 

In secondo luogo, i rimborsi sono tutti attribuiti alla fonte di traffico "(diretto)/(nessuno)", anche se (come si può vedere nella seguente schermata) l'ID transazione 0004-3244 è stato effettivamente riportato da "google / cpc" (AdWords). Quindi, se sia il rimborso che il tempo di transazione rientrano nell'intervallo di tempo analizzato, si ottengono due righe per ID transazione - una per il rimborso e una per l'ordine. Inoltre, i rimborsi non appariranno in nessun rapporto basato sulle risorse di traffico, non appariranno in rapporti segmentati, ecc. 

In Adobe Analytics, possiamo utilizzare le metriche di rimborso come una metrica normale, e suddividerle per qualsiasi dimensione o segmento. Ad esempio, qui possiamo osservare i tassi di rimborso per fonte della campagna e vedere che, per un dato giorno e per una data fonte della campagna, il tasso di rimborso per i "clienti di ritorno" (clienti con almeno 2 ordini) era superiore a quello dei "nuovi clienti". Forse i rimborsi gratuiti che vengono offerti fanno sì che le persone acquistino (e restituiscano) di nuovo. 

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Quando si analizzano le campagne di marketing, è possibile che non si riesce a trarre conclusioni se non si tiene conto dei rimborsi. Creare un "ROAS incl. Rimborsi" La metrica (ROAS = (Return on Ad Spend)) si basa non solo sulle entrate, ma anche sulle entrate dopo i rimborsi, mostrando quindi ciò che è stato effettivamente guadagnato. Vedi le ultime due colonne nella schermata seguente:

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In Adobe Analytics è facile differenziare i rimborsi dalle cancellazioni. Poiché importiamo “Refund Reason” come dimensione, possiamo creare metriche calcolate basate sul valore di questa dimensione. Esempio: Come generare il "Return Rate":

1. Crea un segmento basato su Hit per "Return Hits" con una sola condizione: Rimborso Motivo uguale a "ritorno"

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Non preoccuparti se l'anteprima dei dati in alto a destra riporta 0: il valore è corretto, in quanto i rimborsi non sono avvenuti in nessuna visita online né hanno generato una visualizzazione di pagina.

2. Poi, crea la metrica calcolata (nel nostro esempio, il "Return Rate" in termini di ricavi). Prendi il segmento appena creato, Inserisci Revenue Success Event (metrica personalizzata) dall'importazione dei dati all'interno di quel segmento e dividi l'output per Revenue:

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Ciò permette di calcolare un valore molto utile per un mercato: invece di guardare solo i Refund Rates, possiamo guardare i valori dei singoli venditori. In questo modo, possiamo identificare i commercianti che spesso annullano gli ordini (alcuni possono solo dire di sì in un primo momento per ottenere il maggior numero possibile di ordini e successivamente annullare), e contattare quelli che registrano un alto tasso di rendimento (perché potremmo attrarre i clienti sbagliati):

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Risorse aggiuntive

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