Как аналитика помогает увеличить повторные продажи

Без данных невозможно управлять ростом. Современный eCommerce генерирует сотни событий: клики, заказы, отмены, возвраты, подписки. Правильно выстроенная аналитика позволяет превратить эти данные в действия — повышать конверсии, LTV и удержание клиентов.

Основные метрики, на которые стоит обратить внимание:

• CR (Conversion Rate) — процент посетителей, оформивших заказ;
• LTV (Lifetime Value) — совокупная прибыль от одного клиента за весь период взаимодействия;
• RPR (Repeat Purchase Rate) — доля повторных заказов;
• CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения покупателя.

Используя когортный анализ, можно сравнивать поведение клиентов, пришедших в разные месяцы, и видеть, какие каналы дают наибольший возврат. Платформа Darkstore Tech поддерживает экспорт данных в BI-системы (Yandex DataLens, Metabase, Power BI), а также встроенные отчёты по ретеншну и ROI.

По данным McKinsey, компании, системно применяющие аналитику, получают на 20-30% выше рост повторных покупок и удержание клиентов. А согласно HubSpot Research, 81% покупателей совершают повторные заказы, если получают персонализированные предложения.

Аналитика — это не просто графики. Это инструмент обратной связи, который показывает, какие решения действительно работают. Настроив eCommerce-аналитику однажды, бизнес получает компас для масштабирования продаж и удержания аудитории.