Beste Mensen,

 

Voor mijn webshop ben ik opzoek naar bepaalde Ecommerce cijfers (onderzoeken bijvoorbeeld) zodat ik wat algemene resultaten kan verklaren. Denk hierbij aan bijvoorbeeld maandelijkse ecommerce besteding binnen Nederland. Of makkelijker, het relatieve aantal bestellingen per maand, zodat ik bijvoorbeeld rekening kan houden met een globale groei/daling in een bepaalde maand.

 

Ben al verschillende onderzoeken tegengekomen die op jaarlijkse basis worden uitgevoerd, maar ik ben opzoek naar een maandelijkse variant.

 

Heeft iemand hier een handige tip voor?

 

Alvast bedankt!

Ben al verschillende onderzoeken tegengekomen die op jaarlijkse basis worden uitgevoerd, maar ik ben op zoek naar een maandelijkse variant.

Pas maar op. Het meeste onderzoek wordt uitgevoerd in panels van mensen die antwoord geven in ruil voor een paar grijpstuivers. Die zijn eigenlijk niet echt representatief. Je zag bij de Thuis Winkel Monitor dan ook een trendbreuk toen ze van panel wisselden. Bovendien wordt gevraagd naar herinnering. Idealiter wordt feitelijk gedrag gemeten, geen opinies of herinnering.

 

Een instelling die gedrag meet is Shop2market (AdCurve) die voor veel grote webshops (maar ook marktplaatsen en vergelijkingssites) de conversie registreert. Maar zij publiceren geen maandelijkse index.

 

Of makkelijker, het relatieve aantal bestellingen per maand, zodat ik bijvoorbeeld rekening kan houden met een globale groei/daling in een bepaalde maand.

Schaatsen verkopen beter in Q1, speelgoed piekt in Q4 en telefoonhoesjes zijn vooral afhankelijk van de releasedates van de nieuwe Iphone of Samsung.

 

Met ander woorden: welke toegevoegde waarde hebben algemene e-commerce trends (als die er al zijn) op jouw product of dienst? Wat kun of wil je er mee?

 

Begin met je eigen cijfers: je verkoopstatistieken en je sitestatistieken. Vergelijk bijvoorbeeld augustus 2016 met juli 2016 (de vorige maand) en met augustus 2015 (dezelfde maand vorig jaar). Het heeft pas te zin te gaan zoeken naar externe verklaringen nadat je (a) hebt aangetoond dat er inderdaad statistisch significante verschillen zijn en (b) je weet dat die "delta's" niet te verklaren zijn door causale verbanden in je eigen cijfers.

 

Daarvoor moet je eerst interne cijfers boven water halen. Logisch dat je bijvoorbeeld een dip in de maandomzet van een bepaalde productcategorie hebt doordat een artikel een week was uitverkocht, maar je moet dat wel kunnen terugvinden.

 

Een logboek bijhouden van belangrijke events voor zachtere statistieken is daarbij ook geen overbodige luxe. Wijzig je bijvoorbeeld de indeling van wat webpagina's, dan moet je dat loggen omdat je anders enkele weken of maanden later niet meer weet waar een trendbreuk vandaan komt.

 

Als het regent, verkoop je online meer. Dat is bij de meeste webwinkels zo. Je kunt ongetwijfeld in een grafiek een fraaie correlatie uitplotten tussen de neerslag per dag en je dagomzet, maar dat is slechts een nice to have: je hebt het weer niet in de hand en je kunt er niet op sturen. Gegevens worden pas informatie als je er iets mee kunt doen.

Als het regent zeg ik altijd dat het heerlijk weer is... voor onze webshop. Ook als het te warm is, gaat de omzet hier goed. Allicht ligt dat weer aan mijn branche. Wie wilt er sjouwen met zware zakken als het 30+ graden is?

 

Allicht is benchmarking via Google Analytics ook nuttig? Allicht kun je daar ook meer vinden wat je zoekt. Benchmarking van Google Analytics is branche specifiek. Ook daarmee kun je beter inschatten of bijvoorbeeld een daling in omzet aan jou ligt, of aan bijvoorbeeld de tijd van het jaar.

Toevallig is vandaag ook de Twinkle 100 gepubliceerd. Niet dat de cijfers die daar in zitten heel wetenschappelijk onderbouwd zijn, maar het geeft wel een educated guess naar de aantallen van die 100 webwinkels.