Binnen digital analytics wordt vaak gewerkt met generieke e-commerce benchmarks. Voor niche markten, zoals gespecialiseerde productcategorieën met een sterk visueel karakter, zijn deze maatstaven echter minder bruikbaar. In de online bong-markt speelt gebruikersgedrag zich bijvoorbeeld voor een groot deel af rondom beeldinteractie en categorie-navigatie.

In plaats van alleen te kijken naar conversieratio’s is het effectiever om engagement metrics te modelleren. Denk aan scroll depth binnen producttemplates, interactie met beeldgalerijen en het gebruik van filters. Deze signalen geven een beter beeld van de oriëntatiefase, die in niche markten vaak meerdere sessies beslaat.

Daarnaast is catalogusstructuur een belangrijke variabele. Consistente visuele hiërarchie en logische categorie-overgangen verlagen de cognitieve belasting en verhogen de kans op diepere navigatiepaden. Dit is meetbaar via gecombineerde analyses van page depth, interne klikpaden en herhaalbezoeken.

Een praktijkvoorbeeld hiervan is te zien in de opbouw van de Aubongstore bong-catalogus, waar een duidelijke categorie-indeling en uniforme productvisuals leiden tot langere sessieduur en meer interacties per gebruiker.

Voor analytics-teams ligt de uitdaging in het definiëren van micro-conversies die passen bij deze markt, zoals:

• gallery interacties per sessie
• filtergebruik per categorie
• terugkerende productviews
• scroll depth per template

Door deze interacties te combineren in een engagementmodel ontstaat een betrouwbaarder voorspeller voor aankoopintentie dan de traditionele last-click conversie.

Voor niche e-commerce omgevingen met een sterke visuele component biedt deze aanpak meer inzicht in de volledige klantreis en maakt het gerichtere optimalisatie mogelijk.