Bagaimana Analisis Data Akan Mengubah Ruang E-niaga D2C
Diterbitkan: 2021-05-09Saat merek e-niaga D2C bersiap untuk membuat kehadiran mereka terasa pada tahun 2021, inilah cara analisis data dapat mengubah permainan untuk mereka
Alat analisis data dapat menggabungkan dan memfilter semua data ini untuk mendapatkan wawasan yang paling relevan guna meningkatkan efisiensi, profitabilitas, dan produktivitas
Dengan mengetahui apa yang diinginkan pelanggan sebelumnya, merek D2C dapat menyesuaikan strategi dan rekomendasi pemasaran mereka untuk mendorong produk tersebut dan dengan demikian meningkatkan peluang konversi
Mengingat bahwa 93,5% pengguna internet di seluruh dunia melakukan pembelian online pada tahun 2020, fokus pada apa yang sebenarnya diinginkan oleh pengguna ini bukanlah pilihan lagi. Dengan data pelanggan yang tepat, merek e-niaga dapat memahami dengan tepat apa yang membuat pelanggan mereka tergerak dan mendorong mereka untuk melakukan lebih banyak pembelian. Tren dan preferensi berubah dengan cepat di dunia yang serba cepat saat ini dan bahkan pelanggan setia akan menjauh dari merek yang tidak dapat mengikuti – alasan kuat lainnya untuk berinvestasi dalam analisis data yang mendorong pemasaran berorientasi pelanggan dan meningkatkan konversi. Saat merek e-niaga D2C bersiap untuk membuat kehadiran mereka terasa pada tahun 2021, inilah cara analisis data dapat mengubah permainan untuk mereka.
Aplikasi Analisis Data Di D2C Ecommerce
Kekuatan mengukur hasil
Setiap langkah mikro yang diambil bisnis, baik itu dalam layanan pelanggan atau pemenuhan produk, menghasilkan data. Jelas, ada sejumlah besar data bisnis yang dihasilkan setiap hari – sebagian besar sangat penting untuk pengambilan keputusan. Alat analisis data dapat mengkonsolidasikan dan memfilter semua data ini untuk mendapatkan wawasan yang paling relevan guna meningkatkan efisiensi, profitabilitas, dan produktivitas. Dengan demikian, bisnis dapat mengevaluasi kinerjanya dan mengambil langkah selanjutnya berdasarkan metrik yang telah ditentukan sebelumnya, seperti laba per kuartal, waktu pemenuhan pesanan, jumlah tiket dukungan yang diselesaikan per hari, tingkat pengabaian keranjang, dan sebagainya.
Membangun persona pembeli
Melihat pembeli online hanya sebagai demografi tanpa wajah tidak akan membawa merek terlalu jauh. Menyelami lebih dalam apa yang membuat pelanggan tertarik – pekerjaan apa yang mereka pegang, apa selera mereka, apa harapan dan aspirasi mereka – membantu tim produk menyusun peta jalan untuk apa yang mungkin dibutuhkan pelanggan ini dan membantu tim pemasaran berkomunikasi lebih baik dengan mereka. Di sinilah penerapan analitik data untuk membangun persona pembeli sangat berguna. Analisis data dapat memfilter titik data yang relevan dan mengidentifikasi pola berdasarkan apa yang dicari pelanggan saat mereka mengunjungi situs, selama periode berminggu-minggu atau bahkan berbulan-bulan. Merek kemudian dapat menyegmentasikan basis pelanggannya berdasarkan persona pembeli yang mereka bangun dari data ini dan membagikan konten yang dipersonalisasi berdasarkan apa yang paling memotivasi setiap persona.
Menghidupkan mesin rekomendasi
Sekitar 75% dari pemirsa Netflix berasal dari apa yang disarankan oleh mesin rekomendasinya, seperti halnya 35% pembelian di Amazon. Mesin ini menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang kuat dan pemrosesan bahasa alami untuk memberikan rekomendasi yang disesuaikan berdasarkan riwayat penelusuran dan pembelian pengguna. Mesin rekomendasi seperti penjaga toko ramah lingkungan yang tahu apa yang diinginkan pelanggannya dan menyarankan hal-hal lain yang mungkin mereka sukai. Dengan kata lain, mereka memungkinkan hubungan yang lebih pribadi antara merek dan pelanggan, yang akan mendorong pelanggan untuk terus berbelanja.
Direkomendasikan untukmu:
Bagaimana Kerangka Kerja Agregator Akun RBI Ditetapkan Untuk Mengubah Fintech Di India
Pengusaha Tidak Dapat Menciptakan Startup yang Berkelanjutan dan Skalabel Melalui 'Jugaad': Cit...
Bagaimana Metaverse Akan Mengubah Industri Otomotif India
Apa Arti Ketentuan Anti-Profiteering Bagi Startup India?
Bagaimana Startup Edtech Membantu Tenaga Kerja India Meningkatkan Keterampilan & Menjadi Siap Masa Depan...
Saham Teknologi Zaman Baru Minggu Ini: Masalah Zomato Berlanjut, EaseMyTrip Posting Stro...
Peramalan permintaan yang lebih cerdas
Analisis data dapat menganalisis penjualan historis dan tren industri untuk membuat prediksi tentang pola permintaan untuk bulan, kuartal, atau tahun mendatang. Dengan mengetahui apa yang diinginkan pelanggan sebelumnya, merek D2C dapat menyesuaikan strategi dan rekomendasi pemasaran mereka untuk mendorong produk tersebut dan dengan demikian meningkatkan peluang konversi. Perkiraan permintaan juga membantu pengoptimalan harga – merek D2C dapat menawarkan diskon dan kupon hadiah berdasarkan jumlah pelanggan yang bersedia membayar. Misalnya, salah satu merek konsumen tahan lama terbesar di India mengalami peningkatan permintaan selama pandemi untuk produk tertentu seperti mesin pencuci piring, mesin cuci, dan microwave. Wawasan data membantu mereka dengan prakiraan yang lebih baik dan manajemen rantai pasokan.
Manajemen inventaris yang lebih baik
Tidak semua merek D2C mungkin memiliki gudang besar untuk menyimpan persediaan. Selain itu, banyak produk dapat rusak atau kedaluwarsa jika disimpan terlalu lama. Analisis data dapat mengidentifikasi pola pembelian yang akan membantu merek menyimpan stok yang cukup untuk memenuhi permintaan. Analytics juga dapat membantu memprediksi lonjakan atau penurunan permintaan, seperti selama musim perayaan atau bencana seperti pandemi. Ini akan menjaga agar stok tidak habis atau terbuang percuma.
Layanan pelanggan yang lebih baik
Untuk merek e-niaga D2C, khususnya, menawarkan layanan pelanggan yang sangat baik adalah yang akan membedakan mereka dari pesaing dan mendorong pelanggan untuk mengunjungi situs web mereka daripada berbelanja dari platform agregator. Berdasarkan analitik data, merek D2C dapat mengidentifikasi titik kesulitan dalam perjalanan pelanggan dan mengatasinya dengan cepat. Itu juga dapat mengambil isyarat tentang apa yang diperjuangkan oleh persona pembeli yang berbeda dan membantu tim dukungan mengatasi perjuangan tersebut dengan sentuhan yang lebih pribadi.
Bagaimana merek zaman baru memanfaatkan analitik data untuk mendukung e-niaga D2C
Menyadari peran kunci data di dunia yang semakin digital, para pendukung e-niaga telah memasukkan analitik data ke dalam platform bertenaga AI mereka. Platform pertumbuhan dari enabler ini, membantu klien mendapatkan manfaat dari wawasan data granular tentang perilaku pelanggan dan pola pembelian/penjelajahan yang mendorong strategi baru untuk merespons pola tersebut dengan baik. Platform ini juga membantu klien dengan perlakuan tersegmentasi untuk kelompok pelanggan yang berbeda dan dasbor yang mengelola lebih dari 60 parameter belanja online. Hal ini memungkinkan manajemen inventaris yang lebih cerdas, penghematan biaya yang lebih banyak, pemenuhan tepat waktu yang lebih baik, dan pada akhirnya tingkat konversi yang lebih tinggi dari pelanggan yang puas.