Trasforma il checkout nella tua fonte di dati più affidabile.
Invece di dover confrontare i dati di GA4, della piattaforma e-commerce e dei diversi plugin, scopri esattamente come i clienti avanzano nel checkout grazie a un’unica visualizzazione affidabile del funnel.
Un’unica suite di analisi per rispondere alle domande che incidono davvero sul fatturato.
La maggior parte dei team di e-commerce combina i dati di GA4, della propria piattaforma e di numerosi plugin, senza riuscire comunque a ottenere numeri concordanti. Simpler offre un’unica fonte di dati affidabile nelle quattro aree che favoriscono la crescita: sconti, segmenti di pubblico, comportamento dei clienti e fidelizzazione.
ROI dei codici promozionali
Quali codici generano davvero un ritorno e quali erodono silenziosamente i margini.
Composizione del pubblico
Chi acquista, suddiviso per dispositivo, tipo di account e clienti nuovi e abituali.
Abitudini legate agli sconti
Scopri se le tue promozioni fidelizzano i clienti o li abituano ad aspettare.
Fidelizzazione per coorte
L’andamento nel tempo di ciascuna coorte mensile di acquisizione.
Oltre il funnel: il quadro completo
del tuo fatturato.
Coupon, segmenti di pubblico, abitudini legate agli sconti e fidelizzazione: tutto in un unico posto, per consentire a ogni team di lavorare sugli stessi dati.
Scopri quali coupon generano davvero un ritorno
Visualizza il ROI di ogni codice promozionale confrontando i ricavi generati con lo sconto applicato.
Individua automaticamente i codici meno redditizi, che costano più di quanto generano.
Individua i codici più efficaci e punta su ciò che genera davvero valore nel tempo (LTV).
Grazie a questi dati, MiiN ha individuato in sole 48 ore 3 codici poco redditizi, che generavano meno di 0,40 € per ogni euro di sconto applicato. Li ha eliminati prima di prolungare la campagna.
Scopri chi acquista davvero
Dispositivi, clienti nuovi o abituali, utenti registrati o ospiti: tutto a colpo d’occhio.
Monitora in tempo reale l’LTV medio e mediano insieme al tasso di riacquisto.
Calcola quale quota dei ricavi proviene dal 10% dei clienti con il LTV più elevato.
→ I merchant con un’elevata concentrazione dell’LTV nel 10% migliore della clientela utilizzano questo segmento per orientale le campagne a pagamento. In genere, il CAC risulta inferiore del 15–25% quando il targeting si concentra sui clienti abituali registrati anziché su un pubblico generico.
Stai abituando i clienti ad aspettare gli sconti?
Suddividi i clienti tra chi non acquista mai con uno sconto, chi passa dagli acquisti organici ai coupon, chi è abituato ai coupon e chi viene convertito organicamente.
Confronta la spesa complessiva nel tempo e la frequenza degli ordini tra i diversi segmenti.
Ricevi segnalazioni chiare quando la dipendenza dagli sconti inizia a erodere i tuoi margini.
→ I clienti abituati ai coupon presentano un LTV a 12 mesi inferiore del 30-40% rispetto a chi acquista organicamente. Questa visualizzazione segnala il cambiamento prima che diventi il nuovo valore di riferimento.
Scopri come tornano davvero ad acquistare i clienti
Coorti mensili con il tasso di fidelizzazione mese per mese rappresentato in una mappa di calore a colori.
Individua quali coorti mensili di acquisizione generano i clienti più fedeli.
Misura l’impatto a lungo termine di campagne, lanci e iniziative stagionali.
→ Scopri quali coorti mensili di acquisizione recuperano l’investimento entro 3 ordini e quali ne richiedono 7 o più. Collega il ROI delle campagne alla fidelizzazione a lungo termine, non soltanto al volume del primo acquisto.
Come MiiN ha eliminato una discrepanza del 20% tra i dati e ha iniziato a prendere decisioni sui margini basandosi su un unico dato.
MiiN Cosmetics, uno dei principali retailer europei di cosmetici coreani, combinava i dati di GA4, PrestaShop e altri strumenti, riscontrando spesso discrepanze fino a circa il 20% tra i vari report. Oggi, la responsabile e-commerce monitora le prestazioni direttamente tramite gli strumenti di analisi del checkout di Simpler, per capire cosa accade realmente nel funnel.
“Ogni settimana cercavamo di far quadrare i dati di GA4 e PrestaShop, ma continuavamo a riscontrare una discrepanza del 20%. Ora abbiamo un unico dato e il confronto con il team parte dalla stessa base.”
“All’inizio, la segmentazione in base agli sconti è stata difficile da accettare: mostra chiaramente quali clienti hanno imparato ad aspettare un codice. Ma è proprio ciò che bisogna vedere per evitare che questa abitudine si diffonda.”
“Controllo il funnel quasi tutte le mattine. Non perché ci sia qualcosa che non va, ma perché finalmente mi fido dei dati che vedo.”
Cosa è cambiato per MiiN
Eliminata una discrepanza di circa il 20% tra i dati di GA4 e PrestaShop: un’unica visualizzazione del funnel, senza dover riconciliare i dati.
Individuati i segmenti di clienti dipendenti dai coupon già nella prima settimana di utilizzo di Discount Habits.
Il monitoraggio del funnel è passato da un processo basato su diversi strumenti a un controllo quotidiano di appena 20 minuti.