Valore medio dell'ordine in calo? Come trovare la modifica che l'ha causato
Il valore medio dell'ordine cala quando l'ordine tipico diventa più piccolo: meno articoli, articoli più economici o sconti più alti. Prima di cambiare qualcosa, conferma il calo nel pannello del negozio, scomponi il valore in articoli, prezzi e sconti e metti in fila tutte le modifiche dei giorni precedenti, come promozioni, spedizione gratuita, assortimento od offerte.
Perché il mio valore medio dell'ordine è calato?
Il valore medio dell'ordine (AOV, o scontrino medio) cala quando l'ordine tipico diventa più piccolo: i clienti comprano meno articoli, articoli più economici, oppure pagano meno grazie a uno sconto. A volte il comportamento d'acquisto non è cambiato affatto, e il numero si è mosso perché è cambiata la definizione, la misurazione o il tipo di cliente.
Il valore medio è il fatturato diviso per il numero di ordini, quindi può muoversi da entrambi i lati. Una promozione che porta tanti ordini piccoli abbassa il valore medio mentre le vendite totali crescono. Un errore nel tag che divide un ordine in due lo dimezza da un giorno all'altro. Prima di reagire, rispondi a tre domande, in quest'ordine:
- Il calo è reale o è cambiato il modo di misurare il valore medio?
- Quale parte dell'ordine si è ridotta: articoli per ordine, prezzo per articolo o sconto per ordine?
- Quale modifica, fatta dal tuo team, da una piattaforma o dal mercato, coincide con il primo giorno del calo?
Questo articolo affronta ogni domanda. Se è calato anche il fatturato totale, parti dall'analisi più ampia su perché sono calate le vendite dell'e-commerce e poi torna qui per la parte sul valore dell'ordine.
Il calo del valore medio è reale o è cambiata la definizione o la misurazione?
Controlla prima la misurazione, perché una modifica alla definizione o al tracciamento può creare un calo anche se i clienti spendono esattamente come prima. Confronta gli stessi giorni nel pannello del negozio e in GA4 e cerca la data in cui i due hanno iniziato a divergere.
Ogni strumento calcola il valore dell'ordine a modo suo. Shopify ha cambiato la definizione di AOV a gennaio 2023 in vendite lorde meno sconti, senza le rettifiche fatte dopo la creazione dell'ordine, e l'ha applicata anche ai dati storici. La guida di Shopify segnala inoltre che il report "Orders over time" mostra come ordine separato una modifica fatta dopo il giorno dell'acquisto. In GA4 le entrate da acquisti arrivano dal parametro value dell'evento purchase; nell'esempio di Google, tasse e spedizione sono inviate in parametri separati.
| Cosa controllare | Effetto sul valore medio | Come riconoscerlo |
|---|---|---|
| Eventi di acquisto duplicati o divisi | Il valore si muove anche se il carrello non cambia | Lo stesso transaction_id si ripete, o gli analytics mostrano più ordini del negozio |
| Il valore di acquisto non include più tasse o spedizione | Ogni ordine sembra più piccolo in proporzione simile | Le entrate negli analytics calano rispetto al negozio da una certa data |
| Valuta mancante o cambiata | Valori convertiti male o scartati | Il calo riguarda un solo mercato o un solo negozio |
| Ordini modificati e rimborsi parziali | Righe extra di basso valore in alcuni report | Il numero di ordini sale nei report ma non nell'elenco ordini |
| Nuovo checkout, app di pagamento o di tracciamento | Alcuni acquisti perdono il valore o gli articoli | Il calo inizia il giorno in cui l'app è andata online |
Se l'esportazione degli ordini del negozio mostra lo stesso calo degli analytics, il calo è reale. Se lo mostra un solo sistema, si tratta di una modifica alla misurazione, da correggere prima di toccare campagne o prezzi.
Leggi anche: Perché il ROAS è calato? Come trovare la modifica dietro il calo · Come spiegare un calo delle conversioni a un cliente
Quale parte dell'ordine si è ridotta: articoli, prezzi o sconti?
Scomponi il valore medio prima di cercare la causa. Un ordine medio è, più o meno, il numero di articoli per ordine per il prezzo medio pagato per articolo, meno lo sconto per ordine, e ogni parte indica un tipo diverso di modifica.
| Parte del valore medio | Se è calata, guarda |
|---|---|
| Articoli per ordine | Bundle, cross-selling, suggerimenti nel carrello, sconti a quantità, soglia per la spedizione gratuita |
| Prezzo medio per articolo | Mix di prodotti, best seller esauriti, una nuova linea più economica, modifiche al feed di Shopping, campagne che spingono prodotti entry level |
| Sconto per ordine | Nuovi codici, saldi su tutto il sito, sconti automatici, codici finiti sui siti di coupon |
| Tipo di cliente | Nuovi pubblici, più budget di acquisizione, un nuovo paese o marketplace |
Poi dividi gli stessi numeri per canale, campagna, dispositivo, paese e clienti nuovi rispetto a quelli abituali. Un calo concentrato in un canale o in una campagna di solito ha la causa in quel canale. Un calo distribuito su tutti i canali indica il sito, il catalogo, i prezzi o una promozione generale.
Guarda la distribuzione, non solo la media. Pochi ordini molto grandi il mese scorso possono far sembrare peggiore questo mese anche se l'ordine tipico è uguale. Confronta anche la mediana: se è rimasta stabile ed è calata solo la media, cerca gli ordini grandi mancanti (rivenditori, B2B, un grande cliente) prima di cercare una modifica.
Quali modifiche abbassano più spesso il valore medio dell'ordine?
La maggior parte dei cali deriva da una modifica a offerte, prezzi, catalogo o targeting nei giorni precedenti. Passa in rassegna questi gruppi e annota ogni modifica con data e responsabile.
Offerte e prezzi
- Un nuovo codice sconto, saldi su tutto il sito o uno sconto automatico, soprattutto senza ordine minimo.
- Una soglia più bassa per la spedizione gratuita: il cliente non aggiunge più un articolo per raggiungerla.
- La fine di bundle, sconti a quantità od offerte del tipo prendi due.
- Prezzi ridotti sui best seller o il lancio di una linea più economica.
Sito e catalogo
- Blocchi di cross-selling o upselling rimossi con un aggiornamento del tema o di un'app.
- Best seller costosi esauriti o nascosti dalle collezioni.
- Un nuovo carrello o checkout che salta il passaggio dei suggerimenti.
Campagne e targeting
- Budget spostato su campagne che vendono prodotti entry level.
- Un target ROAS (ROAS target) più basso. Google spiega che abbassare l'obiettivo permette alla strategia di partecipare a più aste per aumentare il volume di conversioni, quindi può portare più ordini, alcuni più piccoli.
- Pubblici più ampi, un nuovo mercato o più acquisizione. Controlla se i primi ordini di questi acquirenti sono più piccoli di quelli dei clienti abituali.
- Modifiche al feed o ai gruppi di schede in Shopping e Performance Max che spostano la spesa su articoli più economici.
Fuori dai tuoi account
- I saldi di un concorrente, la fine di una stagione o la fine delle settimane dei regali.
Tieni nell'elenco anche le modifiche fatte dalle piattaforme. I suggerimenti applicati automaticamente, i cambi di strategia di offerta e gli aggiornamenti del feed contano come modifiche anche se nessuno del team ha cliccato nulla. In Google Ads li trovi in Campagne > Cronologia delle modifiche, che mostra gli ultimi due anni. La guida alla cronologia delle modifiche di Google Ads spiega come filtrarla.
Come isolo la modifica che ha causato il calo del valore medio?
Metti tutte le modifiche delle due settimane prima del calo su un'unica timeline, escludi la misurazione e verifica un'ipotesi alla volta sulla parte del valore che è calata. La causa di solito è la modifica la cui data e il cui ambito coincidono con il calo.
- Escludere errori di misurazione
- Scomporre il valore medio
- Mettere in fila le modifiche
- Verificare un'ipotesi
Parti dal primo giorno del calo, non dal giorno in cui qualcuno l'ha notato. Raccogli le modifiche da tutte le fonti: interventi del team in Google Ads e Meta Ads, automatismi delle piattaforme, modifiche al negozio (sconti, regole di spedizione, aggiornamenti di tema e app, prezzi, magazzino), pubblicazioni dei tag ed eventi esterni. Poi confronta ogni modifica con l'ambito del calo: un codice inviato solo via email non può spiegare un calo negli ordini della ricerca a pagamento.
Con tutte le modifiche su una timeline, la risposta spesso si vede a colpo d'occhio: la soglia per la spedizione gratuita è stata abbassata la stessa mattina in cui il valore medio ha iniziato a scendere, due giorni prima della modifica alle offerte di cui tutti sospettavano. Un registro delle modifiche di marketing condiviso trasforma tutto questo in un controllo veloce invece di un pomeriggio passato tra i pannelli. In Changeline le modifiche di Google Ads possono essere importate automaticamente, e il team registra accanto quelle a negozio, offerte e tracciamento.
Esempio: lunedì la titolare di un negozio di articoli per la casa chiede perché il valore medio dell'ordine è sceso da 82 € a 68 € la settimana scorsa mentre gli ordini salivano. L'agenzia mette in fila le modifiche dei dieci giorni precedenti: mercoledì è partito un codice del 15% su tutto il sito, lo stesso giorno la soglia per la spedizione gratuita è passata da 60 € a 40 €, e giovedì è stato abbassato il target ROAS della campagna Shopping. Separando gli ordini per codice, quelli con codice hanno una media di 55 €, mentre gli altri restano a 81 €. È il codice, non l'offerta, a spiegare quasi tutto il calo.
- merPromoCodice del 15% su tutto il sito
- merSitoSoglia spedizione gratis 60 € → 40 €
- gioGoogle AdsTarget ROAS Shopping abbassato
- Sett. scorsaValore medio ordine 82 € → 68 €
Quando due modifiche cadono lo stesso giorno, cerca un segmento toccato da una sola di esse: ordini con e senza codice, un paese, una campagna. La modifica il cui segmento concentra il calo diventa la tua ipotesi principale.
Come provo la causa prima di parlarne con il cliente?
Provala mostrando che il calo compare solo dove la modifica è stata applicata e che le date coincidono. Poi, se il business lo consente, annulla o limita la modifica e guarda se il valore medio risale.
- Confronta segmenti colpiti e non colpiti negli stessi giorni: ordini con e senza codice, la campagna modificata e le altre, un mercato e il resto.
- Controlla le date: il calo inizia il giorno della modifica o dopo, mai prima.
- Controlla l'entità: moltiplica la quota di ordini colpiti per quanto sono diventati più piccoli e confrontala con il calo totale.
- Annulla o limita la modifica: ripristina la soglia per la spedizione gratuita, aggiungi un ordine minimo al codice o rialza il target ROAS.
- Metti tutto per iscritto: cosa è cambiato, quando, chi l'ha cambiato, le prove e la decisione.
Presenta il compromesso, non solo il calo. Una promozione che ha ridotto il valore medio del 15% ma ha portato, per esempio, il 30% di ordini in più può essere stata una buona scelta; il cliente ha bisogno di entrambi i numeri e del margine per giudicare. Se devi spiegare il calo in una riunione, la guida per spiegare un calo delle conversioni al cliente offre una struttura che funziona anche per il valore medio.
E continua a registrare le modifiche man mano che avvengono, in un registro delle modifiche di marketing, così il prossimo calo si spiega in pochi minuti invece che in giorni.
Al prossimo calo di una metrica, i sospettati sono già in lista
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Domande frequenti
Un valore medio dell'ordine più basso può essere una buona notizia?
Sì. Se una promozione o un pubblico più ampio ha portato molti più ordini, fatturato e margine possono crescere mentre il valore medio scende. Valuta la modifica guardando insieme fatturato, margine e costo di acquisizione, e considera il calo un problema solo se gli ordini in più non compensano i carrelli più piccoli.
Perché il valore medio è diverso in GA4 e in Shopify?
Perché partono da dati diversi. Shopify calcola l'AOV dalle vendite lorde meno gli sconti. GA4 usa il valore inviato con ogni evento di acquisto, che dipende da come è configurato il tag, per esempio se include tasse e spedizione, e potrebbe non registrare tutti gli acquisti. Confronta le tendenze nei due strumenti senza aspettarti numeri identici.
La spedizione gratuita sopra una soglia aumenta il valore medio?
Può aumentarlo quando la soglia è un po' sopra l'ordine tipico e il cliente aggiunge un articolo per raggiungerla. Abbassarla o toglierla può avere l'effetto opposto. Solo un test ti dice se funziona nel tuo negozio: confronta articoli per ordine e valore medio prima e dopo, separando gli ordini sopra e sotto la soglia.
Quanto indietro devo guardare per trovare la modifica?
Parti dalle due settimane prima del primo giorno del calo e allarga la finestra per le modifiche con effetto lento, come una nuova strategia di offerta o un cambio di catalogo. La cronologia delle modifiche di Google Ads mostra gli ultimi due anni, quindi puoi vedere anche cosa era stato modificato nelle stesse settimane dell'anno scorso.
Meglio usare la media o la mediana del valore dell'ordine?
Usale entrambe. La media reagisce molto a pochi ordini grandi, mentre la mediana mostra quanto spende il cliente tipico. Se la mediana regge e la media scende, cerca prima gli ordini grandi mancanti. Se scendono tutte e due, il carrello tipico si è davvero ridotto ed è più probabile una modifica a offerte, prezzi o targeting.