Jak wykorzystać dane WooCommerce do lepszych decyzji marketingowych

Już wiesz, że marketing oparty na danych działa. Czytałeś posty na blogu HubSpot, widziałeś frameworki dotyczące wartości życiowej klienta i prawdopodobnie przytaknąłeś podczas kilkunastu webinarów o segmentacji klientów. Ale oto niewygodna prawda: większość właścicieli sklepów WooCommerce nigdy tak naprawdę nie analizuje liczb swojego własnego sklepu. Tę lukę właśnie ma zamknąć marketing oparty na danych WooCommerce.

Wszystkie dane są tam. Zamówienia, klienci, produkty, kupony, pozycje linii, metody płatności, kody rabatowe i wszystkie pola meta, które cicho zbierałeś przez lata. Znajdują się w WooCommerce, czekając na wyeksportowanie. W momencie, gdy przeniesiesz je do arkusza kalkulacyjnego, otwiera się cała warstwa inteligencji marketingowej, której nigdy nie pokaże Ci panel administracyjny WooCommerce. Ta ukryta warstwa jest całym celem marketingu opartego na danych WooCommerce.

W tym przewodniku omówimy siedem cennych analiz marketingowych, które można przeprowadzić przy użyciu wyeksportowanych danych WooCommerce, co każda z nich mówi i jak uzyskać dane, aby faktycznie je przeprowadzić. Ten przewodnik to podręcznik marketingowy oparty na danych WooCommerce.

Spis treści

Dane marketingowe ukryte w Twoim sklepie

WooCommerce gromadzi więcej danych przydatnych w marketingu, niż większość właścicieli sklepów zdaje sobie sprawę. Każde zamówienie zawiera pozycje, ilości, użyte kody kuponów, metodę płatności oraz lokalizację rozliczeniową i wysyłkową. Każdy klient ma całkowitą wartość wydatków, liczbę zamówień i datę ostatniego zamówienia. Każdy produkt ma kategorię i atrybuty. Jeśli skonfigurowałeś przechwytywanie UTM lub wtyczkę do śledzenia poleceń, każde zamówienie zawiera również kanał pozyskania, który sprowadził klienta. Zebrane razem, stanowią surowiec, na którym opiera się każda decyzja marketingowa oparta na danych WooCommerce.

Problem nie polega na gromadzeniu danych. Chodzi o dostęp do danych.

Panel Analizy WooCommerce pokazuje zagregowane dane: całkowita sprzedaż w tym miesiącu, najpopularniejsze produkty, najwięcej zarabiające. Jest to przydatne do szybkiego sprawdzenia kondycji, ale niewystarczające do rzeczywistej analizy marketingowej. Aby dowiedzieć się, który kanał przynosi najlepszych długoterminowych klientów, które produkty zawsze sprzedają się razem, lub które kampanie kuponowe zarabiają na swojej marży, potrzebujesz surowych danych w formacie, który można przestawiać.

Tym surowym formatem jest plik CSV lub XLSX otwarty w Google Sheets, Microsoft Excel lub Looker Studio. Gdy dane są już tam, analiza to głównie tabele przestawne, SUMIFS i trochę QUERY. Nie potrzebujesz dyplomu z BI. Potrzebujesz popołudnia i chęci do podążania za kilkoma przepisami.

Co zaobserwowaliśmy: Każdy właściciel sklepu, z którym współpracowaliśmy, kto skonfiguruje miesięczny eksport, wychodzi z pierwszej analizy z co najmniej jedną niespodzianką. Najlepszy klient, o którym nikt nie wiedział. Produkt zawsze kupowany z innym. Wzór sezonowy wpływający na zapasy, którego nikt nie zmapował. Dane zawsze tam były. Eksportowanie ich było tym, co zapaliło światła.

Narzędzie, które pobiera dane, omówimy później w tym przewodniku. Na razie ważna jest zmiana sposobu myślenia. Siedzisz na kopalni złota marketingowego. Marketing oparty na danych WooCommerce to po prostu praca nad jego wydobyciem, a poniższy podręcznik pokazuje, jak to zrobić.

7 analiz marketingowych opartych na danych, które możesz przeprowadzić

Każdą z siedmiu poniższych analiz może przeprowadzić każdy, kto czuje się komfortowo z tabelami przestawnymi. Żadna z nich nie wymaga płatnego narzędzia BI. Wszystkie zwracają się same przy pierwszym zastosowaniu tego, czego się z nich dowiedziałeś. Razem tworzą powtarzalną rutynę marketingu opartego na danych WooCommerce.

1. Wartość życiowa klienta według kanału pozyskania

Wartość życiowa klienta (CLV) to całkowity przychód, jaki klient generuje przez cały okres swojej relacji z Twoim sklepem. Analiza CLV według kanału informuje, który kanał marketingowy przynosi najlepszych długoterminowych klientów, co jest innym pytaniem niż to, który kanał przynosi najwięcej pierwszych zamówień. Odpowiedzi rzadko się pokrywają.

Potrzebne dane: eksport zamówień z identyfikatorem klienta i źródłem pozyskania (parametry UTM, pole polecającego lub niestandardowe pole metadanych przechwycone podczas finalizacji zakupu).

Szybki przepływ pracy: wyeksportuj zamówienia z identyfikatorem klienta i źródłem, przestaw w Arkuszach według klienta, zsumuj przychody życiowe na klienta, a następnie pogrupuj według kanału i oblicz średnią.

Co to mówi: płatne wyszukiwanie może przyciągać więcej klientów, ale organiczne może przynosić klientów o wyższym CLV. Albo polecenia e-mailowe mogą mieć dziesięciokrotną przewagę CLV nad Facebookiem. Odpowiednio zbilansuj wydatki na reklamę. Za pierwszym razem, gdy przeprowadzisz tę analizę, zazwyczaj odkryjesz, że jeden kanał jest nadmiernie finansowany, a drugi niedofinansowany.

Uwaga: działa to tylko wtedy, gdy przechwyciłeś kanał pozyskania w momencie pierwszego kontaktu klienta. Jeśli tego nie robiłeś, zacznij teraz z parametrami UTM na każdym linku marketingowym i niestandardowym polem metadanych podczas finalizacji zakupu. Dane historyczne przepadną, ale trzy miesiące śledzenia z wyprzedzeniem wystarczą, aby zacząć podejmować decyzje.

2. Wskaźnik powtarzalności zakupów

Wskaźnik powtarzalności zakupów (RPR) to procent Twoich klientów, którzy złożyli więcej niż jedno zamówienie. Jest to najlepszy pojedynczy wskaźnik długoterminowego zdrowia sklepu. Wysoki RPR oznacza, że nie musisz stale pozyskiwać nowych klientów. Niski RPR oznacza, że każdy dolar wydany na marketing musi pracować dwa razy ciężej, ponieważ pierwsza sprzedaż jest jedyną sprzedażą.

Potrzebne dane: eksport klientów z polem całkowitej liczby zamówień (czasami oznaczone jako „liczba zamówień” w zależności od konfiguracji eksportu).

Szybki przepływ pracy: wyeksportuj klientów z liczbą zamówień, policz klientów z dwoma lub więcej zamówieniami, podziel przez całkowitą liczbę klientów.

Co to mówi: Twój bazowy wskaźnik retencji. Wskaźniki branżowe różnią się w zależności od kategorii, ale wszystko poniżej 15 do 20 procent zazwyczaj oznacza, że Twój marketing e-mailowy i retencyjny ma pole do rozwoju. Obserwowanie go kwartał do kwartału pokazuje, czy Twoje wysiłki związane z lojalnością i retencją działają.

Wskaźnik powtarzalności zakupów jest pojedynczą liczbą, która najbardziej zmienia sposób myślenia właścicieli sklepów. Większość nie obliczyła go od ponad roku, jeśli w ogóle. Znajomość swojej liczby i kwartalne jej śledzenie zmienia sposób myślenia o każdym wydanym dolarze na marketing. Jest to jeden z najprostszych nawyków marketingowych opartych na danych WooCommerce do wyrobienia.

3. Analiza powiązań produktów

Powiązanie produktów to wymyślony termin oznaczający „co jest kupowane razem”. Jest to podstawa każdej kampanii cross-sellingowej, pakietowej i „klienci kupili również”. I często jest całkowicie sprzeczne z intuicją właściciela sklepu.

Potrzebne dane: eksport zamówień z pozycjami linii na poziomie produktu, a nie tylko sumami zamówień.

Szybki przepływ pracy: eksportuj zamówienia z pozycjami, przestaw dane według identyfikatora zamówienia, aby zobaczyć kombinacje produktów w każdym koszyku, policz, jak często pojawia się każda para produktów i posortuj według częstotliwości.

Co to mówi: które produkty naturalnie sprzedają się razem. To mówi ci, gdzie zbudować pakiet, ofertę dodatkową przy kasie lub sekwencję e-maili „często kupowane z”. Widzieliśmy sklep, który odkrył, że świeca zawsze sprzedawała się razem ze swoim dyfuzorem, zbudował pakiet wokół tej pary i obserwował, jak ten pakiet wspiął się do czołowej trójki SKU w ciągu kwartału.

Wskazówka: ignoruj oczywiste pary. Cenne spostrzeżenie to zazwyczaj produkt, którego sam byś nie sparował. To jest ten, wokół którego warto zbudować kampanię.

4. Sezonowe wzorce sprzedaży

Sezonowe wzorce wpływają na planowanie zapasów, terminowanie budżetu reklamowego, decyzje o zatrudnieniu i prognozowanie przepływów pieniężnych. Jeśli nie wiesz, które miesiące napędzają Twój sklep, albo zamówisz za dużo przed powolnym okresem, albo za mało przed szczytem.

Potrzebne dane: eksport zamówień według miesiąca z ostatnich dwóch do trzech lat.

Szybki przepływ pracy: wyeksportuj zamówienia z polem daty zamówienia, przestaw dane według miesiąca, a następnie porównaj rok do roku. Zidentyfikuj miesiące, które napędzają sklep, i miesiące, które go spowalniają.

Co to mówi: kiedy zwiększyć wydatki na reklamy (sześć tygodni przed szczytem zazwyczaj przynosi największe zyski), kiedy wyprzedać zapasy i kiedy przeprowadzić promocję w wolnym sezonie. Mówi również, czy wzorzec, który uważałeś za sezonowy, jest w rzeczywistości tylko wzrostem.

Uwaga: jeden rok danych to za mało. Potrzebujesz dwóch lub więcej, aby oddzielić sezonowość od wzrostu. Jeśli masz mniej, zacznij eksportować miesięcznie już teraz, aby mieć dane w przyszłym roku.

5. Analiza kategorii i atrybutów

Większość sklepów generuje większość swoich przychodów z niewielkiej liczby kategorii lub atrybutów produktów. Analiza kategorii mówi ci, które z nich, co oznacza, że mówi ci, gdzie skoncentrować wydatki na reklamy, SEO i rozwój nowych produktów.

Potrzebne dane: zamówienia z pozycjami i polami meta kategorii lub atrybutów produktu, lub eksport produktów z danymi kategorii.

Szybki przepływ pracy: wyeksportuj zamówienia z pozycjami i metadanymi kategorii, przestaw dane według kategorii, zsumuj przychody. Zrób to samo dla każdego atrybutu, który uważasz za ważny (rozmiar, kolor, styl).

Co to mówi: długi ogon kontra koń roboczy. Większość sklepów generuje 60 do 80 procent przychodów z 20 procent kategorii. Skoncentruj marketing na tych 20.

Najlepiej sprzedająca się kategoria sklepu rzadko pokrywa się z tą, którą najmocniej reklamuje. Prawie zawsze istnieje cicha kategoria, która zarabia więcej niż głośna. Analiza mówi, aby zrównoważyć.

6. Kupony i zwrot z inwestycji w promocje

Kupony to najłatwiejszy do pociągnięcia dźwignia marketingowa i najtrudniejsza do uczciwego zmierzenia. „Mój e-mail z 20% zniżką przyniósł mnóstwo” to próżna metryka. Prawdziwe pytanie brzmi, czy zniżka napędziła przyrost przychodów, których byś bez niej nie uzyskał.

Potrzebne dane: eksport kuponów z liczbą realizacji, plus zamówienia powiązane z każdym kodem kuponu.

Szybki przepływ pracy: wyeksportuj kupony, zsumuj przychody z zamówień przy użyciu każdego kuponu, odejmij wartość rabatu i porównaj z punktem odniesienia (średnia wartość zamówienia zamówień bez kuponów w tym samym okresie).

Co to mówi: czy kupon zwrócił swoją marżę, czy tylko nauczył klientów czekać na kolejny rabat. Kilka kampanii kuponowych będzie wyglądać świetnie, dopóki nie obliczysz utraconej marży od klientów, którzy zapłaciliby pełną cenę.

Pułapka: uwzględnij kanibalizację. Wiele realizacji kuponów pochodzi od klientów, którzy i tak by kupili. Najczystsza analiza zwrotu z inwestycji kuponów wykorzystuje grupę kontrolną, która nie otrzymała kuponu.

7. Segmentacja klientów dla marketingu e-mailowego

„Wyślij do całej listy” to kod oszukujący generujący wypisy. Segmentowane wysyłki konwertują lepiej niż pojedyncza masowa wysyłka, ponieważ wiadomość dociera do każdego klienta tam, gdzie faktycznie się znajduje, a segmentacja odbiorców jest jedną z podstawowych strategii, na które wskazują benchmarki e-mailowe Mailchimp dla właścicieli sklepów. Dobra segmentacja zaczyna się od wiedzy, kto znajduje się na Twojej liście: wartość życiowa każdego klienta, liczba zamówień, kiedy ostatnio kupił i kategorie, które kupił.

Potrzebne dane: eksport klientów z wartością życiową i liczbą zamówień, plus eksport zamówień (z pozycjami) w celu uzyskania daty ostatniego zamówienia każdego klienta i kategorii, które kupił.

Szybki przepływ pracy: wyeksportuj klientów z wartością życiową i liczbą zamówień, pobierz datę ostatniego zamówienia i kategorie z eksportu zamówień, a następnie oznacz segmenty w Arkuszach. Przydatny zestaw startowy:

• VIP: top 10 procent według wartości życiowej
• Lapsed: brak zamówienia od 180 dni
• Wysoka częstotliwość: cztery lub więcej zamówień
• Pierwszorazowi: jedno zamówienie w ciągu ostatnich 30 dni

Prześlij każdy segment do swojej platformy e-mailowej jako listę lub tag.

Co to mówi: które kampanie wysłać do którego segmentu. Przepływy ponownego zaangażowania dla klientów, którzy przestali kupować, zapowiedzi nowych produktów dla VIP-ów, sekwencje zachęcające do drugiego zamówienia dla pierwszorazowych, nagrody lojalnościowe dla kupujących często. Ogólne wysyłki stają się ukierunkowanymi, a współczynniki konwersji rosną.

7 analiz w skrócie

• CLV według kanału pozyskania: zamówienia plus klienci plus meta źródła. Około 60 minut. Równoważy wydatki na reklamy.
• Wskaźnik powtarzalności zakupów: klienci z liczbą zamówień. Około 15 minut. Podstawowy wskaźnik retencji.
• Powinowactwo produktów: zamówienia z pozycjami. Około 45 minut. Ujawnia zestawy krzyżowej sprzedaży.
• Sezonowe wzorce sprzedaży: zamówienia według miesięcy w ciągu dwóch lub więcej lat. Około 30 minut. Kieruje zapasy i czas reklam.
• Analiza kategorii i atrybutów: zamówienia z pozycjami i meta kategorii. Około 30 minut. Koncentruje wydatki na reklamy.
• Zwrot z inwestycji w kupony i promocje: eksport kuponów plus powiązane zamówienia. Około 45 minut. Wymusza dyscyplinę rabatową.
• Segmentacja klientów: klienci pod kątem wartości życiowej i liczby zamówień, plus zamówienia pod kątem daty ostatniego zamówienia. Około 60 minut. Zwiększa konwersję e-mail.

Jak wyeksportować odpowiednie dane

Każda powyższa analiza marketingowa danych WooCommerce zaczyna się od tego samego kroku: wyeksportowania danych z WooCommerce. Dwie opcje, i warto być szczerym co do kompromisu.

Natywne eksporty WooCommerce dostarczają zagregowane pliki CSV z wbudowanego ekranu raportów. Wystarczają do prostych analiz sezonowych i ogólnych danych sprzedaży. Nie wystarczają do analiz CLV, powinowactwa produktów ani żadnych prac segmentacyjnych, ponieważ brakuje im niestandardowych pól meta, szczegółów pozycji i pól na poziomie klienta, których potrzebują te analizy.

Dedykowany wtyczka eksportująca zapewnia wszystkie pola, w tym niestandardowe pola meta, pozycje i zamówienia powiązane z kuponami, a także filtrowanie i harmonogramowanie. Store Exporter Deluxe to wtyczka, którą tworzymy, i której używamy, gdy sklep potrzebuje powtarzalnych eksportów marketingowych. Obsługuje zamówienia, klientów, produkty i kupony, a także obsługuje wiele formatów eksportu, w tym CSV i XLSX.

Oto przepis eksportu dla każdej z siedmiu analiz:

• CLV według kanału: zamówienia z identyfikatorem klienta i metadanymi UTM lub źródłowymi. Zobacz nasz pełny przewodnik po eksporcie zamówień WooCommerce.
• Wskaźnik powtarzalności zakupów: klienci z polem całkowitej liczby zamówień.
• Powinowactwo produktów: zamówienia z pozycjami.
• Wzorce sezonowe: zamówienia z polem daty.
• Analiza kategorii i atrybutów: zamówienia z pozycjami i metadanymi kategorii lub eksport produktów. Zobacz przewodnik po eksportowaniu produktów WooCommerce.
• Zwrot z inwestycji w kupony: eksport kuponów z danymi realizacji. Zobacz nasz przewodnik po eksporcie kuponów.
• Segmentacja klientów: klienci pod kątem wartości życiowej i liczby zamówień, plus eksport zamówień pod kątem daty ostatniego zamówienia i kategorii.

Aby uzyskać szerszy obraz tego, jak eksporty wpisują się w codzienne operacje sklepu, zapoznaj się z naszym powiązanym artykułem na temat zarządzania zamówieniami w WooCommerce.

Częstotliwość eksportu, do której należy dążyć: miesięcznie dla segmentacji i CLV, tygodniowo dla zwrotu z inwestycji w promocje podczas aktywnych kampanii i kwartalnie dla analiz sezonowych i kategorii. Właściciele sklepów, którzy czerpią najwięcej z tego przepływu pracy, ustawiają zaplanowany miesięczny eksport. Jedna wiadomość e-mail trafia do skrzynki odbiorczej z zamówieniami i plikiem klientów z danego miesiąca, a oni spędzają 30 minut w Arkuszach. Właśnie w tym rytmie odbywa się marketing danych WooCommerce.

Potrzebujesz danych z WooCommerce według harmonogramu, aby pętla analizy faktycznie działała? Store Exporter Deluxe obsługuje zamówienia, klientów, produkty i kupony za 39,50 USD rocznie za licencję wprowadzającą.

Narzędzia do analizy

Nie potrzebujesz narzędzia BI, hurtowni danych ani stosu analitycznego za sto tysięcy dolarów, aby przeprowadzić którąkolwiek z siedmiu powyższych analiz. Arkusz kalkulacyjny i 30 minut wystarczą. Oto drabina narzędziowa.

• Google Sheets jest darmowy, umożliwia współpracę i natywnie obsługuje wszystkie analizy zawarte w tym przewodniku za pomocą tabel przestawnych, funkcji QUERY i kilku SUMIFS. To właściwy punkt wyjścia dla około 95 procent właścicieli sklepów.
• Microsoft Excel jest potężniejszy w przypadku dużych zbiorów danych (od 100 000 wierszy wzwyż), ma lepsze natywne tabele przestawne i zawiera Power Query do transformacji danych. Warto, gdy Sheets zaczyna działać wolno.
• Looker Studio to darmowe narzędzie Google, które łączy się z arkuszami Sheets lub plikami CSV i tworzy pulpity nawigacyjne, które można odświeżać co miesiąc. To właściwy krok naprzód, gdy Sheets zaczyna być ograniczający i chcesz wizualnych pulpitów nawigacyjnych zamiast surowych tabel przestawnych.

Store Exporter Deluxe pobiera dane, a ten eksport jest pierwszym krokiem w każdym przepływie pracy marketingowej danych WooCommerce. Analiza odbywa się w dowolnym z powyższych narzędzi, które odpowiadają Twojemu poziomowi komfortu. Wybierz najtańsze, które działa, i ulepszaj tylko wtedy, gdy przestanie działać.

Często zadawane pytania

Czy potrzebuję analityka danych do przeprowadzania tych analiz?

Nie. Każda analiza marketingowa danych WooCommerce w tym przewodniku może być przeprowadzona w Google Sheets lub Microsoft Excel przez każdego, kto czuje się komfortowo z tabelami przestawnymi i SUMIFS. Jeśli potrafisz wyeksportować plik CSV, potrafisz przeprowadzić analizę CLV według kanału. Najtrudniejszą częścią jest zazwyczaj wybór analizy do przeprowadzenia jako pierwszej, a nie sama praca w arkuszu kalkulacyjnym.

Co jeśli nie zbierałem danych UTM ani danych o kanale pozyskania?

Zacznij teraz. Parametry UTM na każdym linku marketingowym plus niestandardowe pole meta przy kasie (lub wtyczka do śledzenia poleceń) dostarczą Ci danych od tego momentu. Dane historyczne są utracone. Trzy miesiące śledzenia z wyprzedzeniem są zazwyczaj wystarczające, aby szczerze rozpocząć rozmowę o CLV według kanału.

Jak często powinienem przeprowadzać te analizy?

Miesięcznie dla CLV, segmentacji klientów i rentowności kuponów podczas aktywnych okresów kampanii. Kwartalnie dla wzorców sezonowych, analizy kategorii i wskaźnika powtarzalności zakupów. Powiązanie produktów co kwartał jest zazwyczaj wystarczające, chyba że szybko dodajesz nowe SKU.

Jaki jest najtańszy sposób na eksportowanie danych WooCommerce w harmonogramie?

Store Exporter Deluxe za 39,50 USD rocznie za licencję wprowadzającą obejmuje zaplanowane eksporty do poczty e-mail lub FTP. Po skonfigurowaniu działa automatycznie. Dla jednorazowych eksportów wbudowany raport CSV WooCommerce jest darmowy, ale brakuje mu szczegółów pozycji i pól niestandardowych, których potrzebuje większość tych analiz. Zaplanowany eksport jest najtańszym sposobem na utrzymanie rutyny marketingowej danych WooCommerce.

Czy mogę przeprowadzać te analizy, używając tylko panelu administracyjnego WooCommerce?

Nie bardzo. Pulpit administracyjny pokazuje agregaty (całkowita sprzedaż, najlepsze produkty, najwięksi zarabiający), które dają Ci ocenę sytuacji, ale nie wystarczająco szczegółowe dane do analizy opartej na tabelach przestawnych. CLV według kanału, powiązanie produktów i segmentacja wymagają danych na poziomie klienta i pozycji, których pulpit nie ujawnia. Eksportowanie to miejsce, w którym zaczyna się prawdziwy marketing danych WooCommerce.

Czy muszę kupić Looker Studio lub narzędzie BI, aby zacząć?

Nie. Google Sheets obsługuje wszystkie siedem analiz zawartych w tym przewodniku. Looker Studio to darmowe narzędzie Google, jeśli później chcesz pulpity nawigacyjne, ale nie jest wymagane do uzyskania wartości z przepływu pracy. Zacznij od Sheets i ulepszaj tylko wtedy, gdy napotkasz ograniczenie.

Zamień swoje dane w decyzje marketingowe

WooCommerce posiada dane. Większość właścicieli sklepów nigdy ich nie wykorzystuje. Siedem analiz przedstawionych w tym przewodniku (CLV według kanału, wskaźnik powtarzalności zakupów, powinowactwo produktów, wzorce sezonowe, analiza kategorii, zwrot z inwestycji w kupony, segmentacja klientów) to analizy danych WooCommerce, które warto przeprowadzić w pierwszej kolejności. Każda z nich zwraca się sama przy pierwszej akcji podjętej na podstawie uzyskanych informacji.

Marketing oparty na danych nie wymaga rozbudowanego stosu analitycznego. Wymaga jednego popołudnia z danymi własnego sklepu. Każdy sklep, który przeprowadziliśmy w ten sposób, wychodzi z co najmniej jedną niespodzianką. Najlepszy klient, o którym nikt nie wiedział. Produkt zawsze kupowany z innym. Wzorzec sezonowy, którego nikt nie zmapował. Przeprowadź analizy. Następnie powtórz je w następnym kwartale.

Każda z tych analiz zaczyna się od tego samego kroku: pozyskania danych. Pierwszy eksport to początek marketingu opartego na danych WooCommerce. Jeśli jesteś gotów wykorzystać dane swojego sklepu, Store Exporter Deluxe to warstwa eksportu danych stworzona do tego zadania, za 39,50 USD rocznie za licencję wprowadzającą.