Analytika výkonnosti e-shopov

Úloha analytiky vo výkonnosti e-shopov

Analytika výkonnosti e-shopu je systematický proces zberu, modelovania a interpretácie dát s cieľom maximalizovať rast tržieb, maržovosť a spokojnosť zákazníkov pri kontrolovaných nákladoch. Spája marketingové, produktové, logistické a finančné signály do jednotného pohľadu, v ktorom sú rozhodnutia testovateľné a opakovateľné. Kľúčová je disciplína: explicitné definície metrík, konzistentný eventový model, experimentálny rámec a governance.

Merací plán: od biznis cieľov k metrikám

Biznis ciele: rast tržieb, príspevková marža, zníženie vrátenia, rast LTV, rýchlosť obratu zásob.
Hypotézy: napr. „Zlepšenie vyhľadávania zvýši konverziu z interného searchu o 0,5 p. b.“
Metriky: hlavné (North Star), podporné (leading indicators) a strážne (guardrails: sťažnosti, odhlásenia).
Eventová schéma: definujte entity (session, user, product, order) a udalosti (view_item, add_to_cart, begin_checkout, purchase).
Experimenty: rámec A/B testov s MDE, vzorkou a pravidlami zastavenia.

Semantická vrstva a definície kľúčových metrík

Metrika	Definícia	Interpretácia	Poznámky
Sessions / Users	návštevy / unikátni používatelia	veľkosť publika a frekvencia	zohľadnite bot filtráciu a MPP efekty
CR (Conversion Rate)	objednávky / sessions	účinnosť celého lievika	segmentujte podľa kanála, zariadenia, vstupnej stránky
AOV	tržba / objednávka	hodnota košíka	ovplyvňujú zľavy, balíčky, upsell
RPV	tržba / návšteva	spája CR a AOV	užitočné pre komparáciu kanálov
CTR	kliknutia / impresie	atraktivita ponuky	platí pre listingy, bannery, kampane
CAC	marketingové náklady / počet nových zákazníkov	náklad na akvizíciu	oddeľte paid vs. organic
ROAS / POAS	tržba / ad spend; profit / ad spend	efektivita výdavkov	POAS je robustnejší pri rôznych maržiach
LTV	súčet diskontovaných marží z budúcich nákupov	dlhodobá hodnota zákazníka	porovnávajte s CAC (LTV:CAC > 3)
Return Rate	vrátené položky / predané položky	kvalita fitu a očakávania	segmentujte podľa kategórie a kampane
Contribution Margin	tržby − COGS − promo zľavy − variabilná logistika	základ pre POAS, profitabilitu	nezabudnite na náklady na platby

Architektúra dát a nástrojový zásobník

Zber: server-side tagging, eventové SDK, konektory (ads, marketplace, platby, dopravcovia).
Úložisko: DWH/lakehouse s oddelením výpočtu a úložiska; historizácia (SCD) pre katalóg a ceny.
Modelovanie: semantická vrstva (jednotné dimenzie: dátum, kanál, kampaň, zariadenie, kategória), testy kvality a data contracts.
Aktivácia: reverse ETL do CRM/CDP, publikovanie segmentov, feedy pre bidding systémy.
Observabilita: monitor čerstvosti, úplnosti, distribúcií (drift) a SLA ingestu.

Eventová schéma e-commerce (minimum viable)

view_item_list (list_id, sort, filters, impressions)
select_item (product_id, position)
view_item (product_id, price, availability)
add_to_cart (product_id, qty, price, coupon)
begin_checkout (cart_value, shipping_option)
add_payment_info (method, 3DS)
purchase (order_id, revenue, tax, shipping, discount, items[])
refund (order_id, amount, reason, items[])
user (signup, login, consent_status, marketing_opt_in)
search (query, results_count, zero_results)

Lievik a mikro-konverzie

Rozložte celkovú konverziu na reťazec prechodov: Landing → Product view → Add to cart → Checkout start → Purchase. Pre každý krok sledujte mieru prechodu, priemerný čas a hlavné dôvody odchodu (napr. cena dopravy, dostupnosť, rýchlosť stránky). Mikro-konverzie (klik na variant, filtrácia, uloženie do wishlistu) signalizujú zámer a slúžia na skoré hodnotenie zmien.

Merchandising a produktová analytika

Listing performance: impresie, CTR, add-to-cart rate z listingov, vplyv radenia a filtrov.
PDP performance: scroll depth, interakcie s galériou, dostupnosť veľkostí, kontextová cena vs. konkurencia.
Search: zero-results rate, reformulácie dotazu, konverzia po searchi; kvalita synonym a boost pravidiel.
Asortiment: share of stock in top demand, „long tail“ príspevok, elasticita ceny a promo citlivosť.

Rýchlosť webu a technické faktory

Core Web Vitals: LCP, CLS, INP – korelujú s CR a SEO.
Time to Interact: rýchle načítanie PDP a košíka výrazne ovplyvňuje add-to-cart.
Reliabilita: chybovosť API (platby, sklad, dopravcovia), fallbacky a retrysy.

Atibúcia a rozpočtovanie

Rule-based atribúcia: last non-direct, position-based alebo time-decay pre operatívne rozhodnutia.
Experimentálna atribúcia: geo-split, user-level holdout, PSA testy – zlatý štandard inkrementality.
MMM/MTA: kombinujte marketing mix model s eventovými dátami; MMM poskytuje strategický pohľad naprieč kanálmi a sezónami.
Bidovanie na profit: optimalizujte na POAS / margin-based ciele, nie len ROAS.

Retencia, LTV a kohorty

Kohortná analýza: skupiny podľa mesiaca akvizície, kanála, prvej kategórie; sledujte opakované nákupy a maržu.
RFM: recency, frequency, monetary – segmentácia pre CRM a personalizáciu.
LTV modely: BG/NBD, Gamma-Gamma, alebo ML prístupy; validujte kalibráciu a drift.
Payback: dni do pokrytia CAC príspevkovou maržou; kritické pri scale výkonnej reklamy.

Ekonomika objednávky a ziskovosť

Analyzujte príspevkovú maržu na úrovni objednávky: CM = Tržby − COGS − Zľavy − Logistika − Platby − Balenie. Sledujte prah „free shipping“, dopad promokódov, zľavové kauzy a coupon leakage. Zavedenie minimálnej hodnoty košíka a dynamických nákladov dopravy môže zásadne zlepšiť CM bez straty CR, ak je dobre odkomunikované.

Logistika a operácie

Service level: SLA expedície (T+1, T+2), „click-to-ship“ a „ship-to-deliver“ časy.
OOS a backorder: miera nedostupnosti, dopad na stratené tržby, predikcie dopytu.
Return handling: dôvody vrátení, cykly výmen, sekundárny predaj; feedback do výberu sortimentu.

CRM, e-mail, SMS a push analytika

Lifecycle automatizácie: welcome, onboarding, replenishment, winback – vyhodnocujte IRPR a inkrementálny zisk.
Frekvenčný cap: strážte odhlásenia a sťažnosti; optimalizujte kadenciu pomocou banditov.
Personalizácia: odporúčania, dynamické ceny v rámci guardrails; sledujte heterogenitu efektov podľa segmentov.

Marketplace a omnikanál

Marketplace performance: share of buy box, fulfillment score, ratingy, cenový index vs. konkurencia.
ROPO a O2O: vplyv online na offline predaje; používajte geo-split alebo panelové dáta.

Dashboardy, alerty a rituály rozhodovania

Denne: RPV, CR, incidenty kvality dát, výpadky platobných a dopravných integrácií.
Týždenne: kanálové POAS, promo analýzy, výkonnosť kategórií, rýchlosť webu a NPS/CSAT po doručení.
Mesačne: LTV kohort, retencia, maržovosť, zásoby a cash-to-cash cyklus.
Rituály: Experiment Review (roll/iterate/stop), KPI Forum (zmena definícií), Post-mortem bez viny.

Štatistika a experimenty bez p-hackingu

MDE a veľkosť vzorky: definujte minimálny detegovateľný efekt podľa ekonomického dopadu.
Stopping rules: sekvenčné testy alebo Bayesovské prístupy minimalizujú peeking bias.
Heterogenita: reportujte hlavný efekt a pre-registered segmenty; vyhnite sa exploračnému p-hackingu.

Governance, súkromie a súlad

Consent a preferencie: transparentné spracovanie, granularita súhlasov, jednoduché zrušenie.
Minimalizácia dát: zbierajte len potrebné PII a definujte retenčné lehoty.
Data lineage a audit: katalóg tabuliek, vlastníci, verziovanie metrík a experimentov.

Praktický checklist pre e-shop analytiku

Máme jednotný slovník metrík a dokumentovaný merací plán?
Sú eventy e-commerce implementované konzistentne (vrátane refundov)?
Beží monitor kvality dát (čerstvosť, duplicity, distribúcie)?
Rozhodujeme o kampaniach na základe POAS a inkrementality?
Máme trvalé holdouty pre CRM a aspoň mesačný geo-split v platených kanáloch?
Existuje decision log a retrospektívy experimentov?

Ilustratívny príklad: optimalizácia interného vyhľadávania

Hypotéza: „Auto-suggest s synonymami zníži zero-results rate o 20 % a zvýši CR zo searchu o 0,4 p. b.“
Dizajn: A/B test na 50/50, okno 14 dní, guardrails: rýchlosť (INP) a sťažnosti.
Metriky: zero-results rate, CTR na návrh, add-to-cart po search, CR a RPV zo searchu.
Výsledok: zero-results −23 %, CR +0,5 p. b., RPV +7 %; POAS v kanáloch driving search sa zlepšil o 9 %.
Rozhodnutie: rollout + škálovanie do mobilnej appky; vytvoriť feed pre synonymický slovník z logov.

Roadmapa zavádzania (0–120 dní)

0–30 dní: audit eventov a metrík, zavedenie POAS reportu, základné dashboardy lievika.
31–60 dní: server-side tagging pre kľúčové eventy, trvalý holdout pre CRM, experiment handbook.
61–90 dní: profit-based bidovanie v platených kanáloch, optimalizácia checkoutu (platby, doprava), NPS po doručení.
91–120 dní: LTV model pre budget allocation, MMM pilot, automatizované alerty na CR/stock incidenty.

Analytika výkonnosti e-shopov je kombináciou presných definícií, dôsledného zberu dát, experimentálnej disciplíny a ekonomického pohľadu. E-shopy, ktoré prejdú od ROAS k POAS, od korelácie k inkrementalite a od ad-hoc reportov k rituálom rozhodovania, dokážu škálovať ziskovo a udržateľne. Kľúčom je prepojenie marketingu, produktu, logistiky a financí v jednotnej dátovej kultúre.