Memahami Fitur Sumber Kunjungan Produk di Shopee

Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh, teman-teman.

Di tulisan ini saya mau ngobrol tentang satu fitur baru di Shopee, yaitu sumber kunjungan produk. Setahu saya, saat saya membuat video ini, fitur ini belum sebulan rilis. Jujur, saya sendiri belum baca dokumentasi resminya dari Shopee. Biasanya saya baca dulu kalau ada fitur baru, tapi kali ini saya langsung praktik dan share ke teman-teman supaya yang belum tahu bisa ikut manfaat.

Sebelum masuk ke pembahasan, terima kasih buat teman-teman yang sudah sering nonton dan sudah subscribe. Buat yang belum, boleh cek dulu di bawah video atau di channel saya apakah sudah subscribe atau belum, karena satu subscribe itu sangat berarti buat saya dan bikin saya lebih semangat bikin konten yang semoga bermanfaat.

Di mana Letak Fitur Sumber Kunjungan Produk?

Fitur ini adanya di Performa Produk di Seller Centre Shopee. Alurnya kira-kira seperti ini:

• Masuk ke menu Performa Toko.
• Lalu masuk ke tab Produk.
• Pilih Performa Produk.

Saya pribadi jauh lebih sering “jalan-jalan” ke bagian performa produk ini daripada ke bagian iklan. Menurut saya, data di sini jauh lebih krusial untuk dipelajari dibandingkan hanya melihat metrik iklan.

Dulu, yang bisa kita lihat umumnya hanya grafik. Sekarang, Shopee menambahkan tampilan lihat kunjungan yang kalau diklik akan menampilkan distribusi sumber kunjungan ke produk kita.

Kurang lebih, sumber kunjungannya terbagi menjadi:

• Pencarian
• Keranjang
• Toko
• Chat
• Pesanan saya
• Promosi
• Rekomendasi
• Lainnya (masih saya pelajari, bisa jadi ini affiliate dan sumber-sumber lain)

Jadi, sekarang kita bisa melihat dari mana saja traffic produk itu datang dan bagaimana komposisinya.

Metrik-Metrik Penting di Halaman Ini

Selain distribusi sumber kunjungan, ada juga beberapa metrik lain yang ditampilkan, di antaranya:

• Produk diklik
• Pesanan
• CTR (click-through rate)
• Tingkat konversi
• Penjualan per pesanan

Selama ini, metrik seperti CTR biasanya hanya kita lihat di bagian iklan. Sekarang, Shopee memuncultkannya juga di bagian performa produk, sehingga kita bisa melihat performa organik dan sumber traffic lain dengan lebih jelas.

Concern Pertama: Perbandingan Antar Sumber Traffic

Concern pertama saya adalah soal perbandingan antar sumber traffic — istilah gampangnya, perbandingan antara “A, B, C, D, E” dan seterusnya.

Di sini, “A, B, C, D, E” itu bisa kita anggap sebagai:

• A: Pencarian
• B: Rekomendasi
• C: Toko
• D: Chat
• E: Keranjang / promosi / sumber lain (tergantung tampilan masing-masing produk)

Setiap produk bisa punya pola yang berbeda-beda. Misalnya:

• Ada produk yang sumber kunjungan terbesarnya dari pencarian.
• Ada produk lain yang justru paling besar dari rekomendasi.
• Ada juga produk yang kunjungan lewat keranjang-nya besar, sementara produk lain keranjang hampir nol.

Dugaan saya, secara umum, untuk sebagian besar seller, sumber kunjungan terbesar memang dari pencarian. Kecuali mungkin seller yang benar-benar fokus di live, atau yang main di channel-channel tertentu saja.

Nah, yang menarik justru perbandingan sisanya. Kalau pencarian sudah pasti jadi sumber besar, maka “B, C, D, E”-nya ini yang menarik untuk dikaji:

• Seberapa besar porsi rekomendasi dibanding pencarian?
• Seberapa besar kontribusi kunjungan dari keranjang?
• Seberapa banyak kunjungan yang datang dari chat?
• Bagaimana peran promosi dan sumber lain?

Menurut saya, perbandingan-perbandingan seperti ini mungkin menyimpan insight penting. Karena itu saya jadikan ini sebagai concern pertama: memahami perbandingan rasio sumber traffic untuk setiap produk.

Sampai di sini saya belum berani bilang “ini loh komposisi terbaik”, karena fitur ini memang masih baru dan datanya belum terlalu panjang. Tapi minimal, sekarang kita sudah punya bahan untuk dianalisis.

Concern Kedua: Cross Section Perubahan Angka

Concern kedua saya adalah soal cross section antar metrik — istilah gampangnya, melihat apa yang terjadi ketika salah satu metrik naik atau turun.

Di laporan ini, kita bisa tarik data untuk 30 hari terakhir, dan terlihat bagaimana pergerakan sumber kunjungan dari waktu ke waktu. Misalnya:

• Bagaimana tren kunjungan dari pencarian?
• Bagaimana tren kunjungan dari chat?
• Bagaimana tren kunjungan dari keranjang dan rekomendasi?

Kita bisa ambil contoh sederhana. Misalkan:

• Minggu ini atau bulan ini, omzet dari pencarian naik dari sekitar Rp3,6 juta menjadi Rp9 juta.
• Atau sebaliknya, tiba-tiba omzet dari pencarian turun drastis.

Kalau ada kenaikan atau penurunan seperti ini, langkah pertama yang harus dilakukan bukan langsung main strategi, tapi analisis dulu kenapa (Y-nya):

• Kenapa bisa naik? Apakah karena ikut flash sale? Apakah ada promosi tertentu?
• Kenapa bisa turun? Apakah ada perubahan di harga? Apakah ada perubahan di judul atau foto produk?

Begitu juga dengan sumber lain. Contoh:

• Kalau traffic dari chat naik, coba cek kenapa.
• Kalau traffic dari chat turun, cek juga apa yang berubah.
• Kalau kunjungan dari keranjang tiba-tiba naik atau turun, itu juga perlu dianalisis.

Termasuk kasus yang sangat sederhana tapi sering terjadi: misalkan omzet dari chat tadinya sekitar Rp1 juta per periode tertentu, lalu mendadak jadi nol. Itu jelas “ada apa-apanya”. Bisa jadi:

• Admin chat-nya tidak masuk.
• Admin diganti dan gaya komunikasinya beda.
• Admin sedang bad mood, misalnya lagi PMS, sehingga balasnya jadi jutek dan konversi turun.

Ini bukan masalah iklan. Fokusnya justru di operasional chat-nya. Jadi, dari data sumber kunjungan ini kita bisa tarik indikasi masalah, lalu cari penyebab (Y)-nya, baru setelah itu menentukan strategi.

Ringkasnya:

• Jika metrik naik, cari tahu kenapa bisa naik, lalu pikirkan cara untuk scale up.
• Jika metrik turun, cari tahu kenapa bisa turun, lalu pikirkan cara untuk memperbaiki.

Iklan Bukan Segalanya

Salah satu hal penting yang ingin saya tekankan adalah: iklan itu bukan segalanya.

Di luar sana, banyak seller yang setiap ada masalah penjualan langsung bertanya soal iklan dan menganggap semua masalah bisa diselesaikan dengan iklan. Padahal, dari fitur sumber kunjungan ini kelihatan bahwa:

• Sumber traffic tidak hanya dari iklan.
• Ada peran besar dari pencarian organik.
• Ada kunjungan dari rekomendasi, keranjang, toko, chat, dan lain-lain.

Ambil contoh kasus chat tadi. Kalau omzet dari chat turun dari sekitar Rp1 juta menjadi nol, kemudian ternyata masalahnya ada di admin chat, maka solusinya jelas bukan menambah iklan, tapi:

• Perbaiki cara balas chat.
• Brief ulang admin.
• Atur ulang SOP respon chat.

Nah, fitur sumber kunjungan produk ini membantu kita melihat bahwa memang ada banyak faktor lain selain iklan yang memengaruhi penjualan.

Penutup dan Next Step

Karena fitur ini masih baru, saya sendiri masih di tahap eksplorasi dan belajar. Saya belum bisa bilang, “ini loh best practice pasti benarnya seperti ini”. Insyaallah, kalau saya sudah lebih sering ngulik dan datanya sudah lebih panjang, saya akan share lagi best practice versi saya:

• Komposisi rasio sumber traffic yang menurut saya bagus seperti apa.
• Kalau “B”-nya (misalnya rekomendasi) naik, apa yang biasanya terjadi.
• Kalau “B”-nya turun, penyebab yang mungkin apa saja.

Untuk sekarang, tujuan tulisan ini adalah supaya teman-teman minimal tahu dulu bahwa fitur ini sudah ada dan mulai bisa diajak bermain-main analisis.

Terima kasih buat teman-teman yang sudah membaca sampai akhir dan yang sudah subscribe. Jangan lupa cek juga website saya di ghanirozaqi.com. Di sana ada beberapa promo, misalnya kalau mau join Sindikat Dropship atau mau beli tools-tools yang saya buat, silakan cek saja di ghanirozaqi.com. Insyaallah bisa membantu.

Sekian dulu dari saya. Wassalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh.

Bagikan di Facebook

Bagikan di Twitter