Wie Data Analytics den D2C-E-Commerce-Bereich verändern wird
Veröffentlicht: 2021-05-09Während sich D2C-E-Commerce-Marken darauf vorbereiten, ihre Präsenz im Jahr 2021 spürbar zu machen, erfahren Sie hier, wie Datenanalysen das Spiel für sie verändern können
Datenanalysetools können all diese Daten konsolidieren und filtern, um die relevantesten Erkenntnisse zur Verbesserung von Effizienz, Rentabilität und Produktivität zu gewinnen
Indem sie im Voraus wissen, was Kunden wollen, können D2C-Marken ihre Marketingstrategien und Empfehlungen anpassen, um diese Produkte voranzutreiben und so die Conversion-Chancen zu erhöhen
Angesichts der Tatsache, dass 93,5 % der Internetnutzer weltweit im Jahr 2020 online eingekauft haben, ist es keine Option mehr, sich darauf zu konzentrieren, was genau diese Nutzer wollen. Mit den richtigen Kundendaten können E-Commerce-Marken genau verstehen, wie ihre Kunden ticken, und sie entsprechend zu mehr Käufen anregen. Trends und Vorlieben ändern sich in der heutigen schnelllebigen Welt schnell, und selbst treue Kunden werden sich von Marken entfernen, die nicht mithalten können – ein weiterer überzeugender Grund, in Datenanalysen zu investieren, die kundenorientiertes Marketing vorantreiben und die Conversions verbessern. Da sich D2C-E-Commerce-Marken darauf vorbereiten, ihre Präsenz im Jahr 2021 spürbar zu machen, erfahren Sie hier, wie Datenanalysen das Spiel für sie verändern können.
Anwendungen der Datenanalyse im D2C-E-Commerce
Die Macht der Messergebnisse
Jeder Mikroschritt, den ein Unternehmen unternimmt, sei es im Kundenservice oder in der Produkterfüllung, generiert Daten. Natürlich werden jeden Tag enorme Mengen an Geschäftsdaten generiert, von denen viele für die Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung sind. Datenanalysetools können all diese Daten konsolidieren und filtern, um die relevantesten Erkenntnisse zur Verbesserung von Effizienz, Rentabilität und Produktivität zu gewinnen. Dementsprechend kann das Unternehmen seine Leistung bewerten und basierend auf vordefinierten Kennzahlen wie Gewinn pro Quartal, Zeit bis zur Auftragserfüllung, Anzahl der pro Tag gelösten Support-Tickets, Rate der Warenkorbabbrüche usw. fundierte nächste Schritte unternehmen.
Käuferpersönlichkeiten aufbauen
Online-Käufer nur als gesichtslose Bevölkerungsgruppe zu betrachten, wird eine Marke nicht sehr weit bringen. Ein tiefes Eintauchen in das, was Kunden bewegt – welche Jobs sie innehaben, welche Vorlieben sie haben, was ihre Hoffnungen und Bestrebungen sind – hilft dem Produktteam, eine Roadmap für das zu entwickeln, was diese Kunden benötigen könnten, und hilft dem Marketingteam, besser mit ihnen zu kommunizieren. Hier bietet sich die Anwendung von Datenanalysen zur Erstellung von Käuferpersönlichkeiten an. Datenanalysen können relevante Datenpunkte herausfiltern und Muster identifizieren, basierend darauf, wonach Kunden suchen, wenn sie die Website über einen Zeitraum von Wochen oder sogar Monaten besuchen. Die Marke kann dann ihren Kundenstamm basierend auf den Käuferpersönlichkeiten, die sie aus diesen Daten erstellt, segmentieren und personalisierte Inhalte teilen, die darauf basieren, was jede Persona am meisten motiviert.
Empfehlungsmaschinen antreiben
Etwa 75 % der Netflix-Zuschauerzahlen stammen aus den Empfehlungen seiner Empfehlungsmaschinen, ebenso wie 35 % der Käufe bei Amazon. Diese Engines verwenden leistungsstarke maschinelle Lernalgorithmen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um maßgeschneiderte Empfehlungen basierend auf der Browsing- und Kaufhistorie eines Benutzers zu liefern. Empfehlungsmaschinen sind wie der freundliche Ladenbesitzer aus der Nachbarschaft, der weiß, was seine Kunden wollen, und andere Dinge vorschlägt, die ihnen gefallen könnten. Mit anderen Worten, sie ermöglichen eine persönlichere Beziehung zwischen der Marke und dem Kunden, was den Kunden dazu anregt, weiter einzukaufen.
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Intelligentere Bedarfsprognose
Datenanalysen können historische Verkaufs- und Branchentrends analysieren, um Vorhersagen über Nachfragemuster für den kommenden Monat, das kommende Quartal oder das kommende Jahr zu treffen. Indem sie im Voraus wissen, was Kunden wollen, können D2C-Marken ihre Marketingstrategien und Empfehlungen anpassen, um diese Produkte voranzutreiben und so die Conversion-Chancen zu erhöhen. Bedarfsprognosen helfen auch bei der Preisoptimierung – D2C-Marken können Rabatte und Geschenkgutscheine anbieten, je nachdem, wie viel Kunden zu zahlen bereit sind. Beispielsweise verzeichnete eine der größten indischen Marken für langlebige Konsumgüter während der Pandemie eine erhöhte Nachfrage nach bestimmten Produkten wie Geschirrspülern, Waschmaschinen und Mikrowellen. Datenerkenntnisse halfen ihnen bei besseren Prognosen und Lieferkettenmanagement.
Bessere Bestandsverwaltung
Nicht alle D2C-Marken verfügen möglicherweise über große Lagerhäuser, in denen sie ihre Bestände aufbewahren können. Außerdem können viele Produkte verderben oder verfallen, wenn sie zu lange gelagert werden. Datenanalysen können Kaufmuster identifizieren, die der Marke helfen, genügend Lagerbestände zu halten, um die Nachfrage zu befriedigen. Analysen können auch dabei helfen, Nachfragespitzen oder -rückgänge vorherzusagen, z. B. während der Weihnachtszeit oder einer Katastrophe wie einer Pandemie. Dadurch wird verhindert, dass die Bestände zur Neige gehen oder verschwendet werden.
Besserer Kundenservice
Insbesondere für D2C-E-Commerce-Marken ist ein exzellenter Kundenservice das, was sie von der Konkurrenz abhebt und Kunden dazu ermutigt, ihre Website zu besuchen, anstatt auf einer Aggregator-Plattform einzukaufen. Basierend auf Datenanalysen können D2C-Marken alle Schmerzpunkte in der Customer Journey identifizieren und diese schnell angehen. Es kann auch Hinweise darauf aufnehmen, womit verschiedene Käuferpersönlichkeiten zu kämpfen haben, und dem Support-Team helfen, diese Probleme mit einer persönlicheren Note anzugehen.
Wie New-Age-Marken Datenanalysen nutzen, um D2C-E-Commerce voranzutreiben
E-Commerce-Enabler haben die Schlüsselrolle von Daten in einer zunehmend digitalen Welt erkannt und Datenanalysen in ihre KI-gestützte Plattform integriert. Die Wachstumsplattform dieser Enabler hilft Kunden, von granularen Datenerkenntnissen über Kundenverhalten und Kauf-/Browsingmuster zu profitieren, die neue Strategien vorantreiben, um am besten auf diese Muster zu reagieren. Diese Plattformen unterstützen Kunden auch mit einer segmentierten Behandlung für verschiedene Kundenkohorten und einem Dashboard, das über 60 Online-Shopping-Parameter verwaltet. Dies ermöglicht ein intelligenteres Bestandsmanagement, mehr Kosteneinsparungen, eine bessere pünktliche Erfüllung und letztendlich höhere Konversionsraten von zufriedenen Kunden.