データ分析が D2C e コマース スペースをどのように変革するか
公開: 2021-05-09D2C e コマース ブランドが 2021 年に存在感を示す準備を整える中、データ分析がどのように彼らのゲームを変えることができるかを以下に示します。
データ分析ツールは、このすべてのデータを統合およびフィルタリングして、最も関連性の高い洞察を引き出し、効率、収益性、および生産性を向上させることができます
顧客が何を求めているかを事前に知ることで、D2C ブランドはマーケティング戦略と推奨事項を調整してそれらの製品をプッシュし、コンバージョンの可能性を高めることができます。
世界中のインターネット ユーザーの 93.5% が 2020 年にオンラインで購入したことを考えると、これらのユーザーがまさに求めているものに焦点を当てることは、もはや選択肢ではありません。 適切な顧客データが手元にあれば、e コマース ブランドは、何が顧客を動かしているのかを正確に理解し、それに応じてより多くの購入につなげることができます。 今日のペースの速い世界ではトレンドと嗜好が急速に変化しており、忠実な顧客でさえ、ついていけないブランドから離れていきます。これは、顧客志向のマーケティングを推進し、コンバージョンを改善するデータ分析に投資するもう 1 つの説得力のある理由です。 D2C e コマース ブランドが 2021 年に存在感を示す準備を整える中、データ分析が彼らのゲームをどのように変えることができるかを以下に示します。
D2C eコマースにおけるデータ分析の応用
結果を測定する力
顧客サービスであろうと、製品のフルフィルメントであろうと、ビジネスが取るマイクロステップごとにデータが生成されます。 明らかに、毎日膨大な量のビジネス データが生成されており、その多くは意思決定に不可欠です。 データ分析ツールは、このすべてのデータを統合およびフィルタリングして、最も関連性の高い洞察を引き出し、効率、収益性、および生産性を向上させることができます。 したがって、ビジネスはパフォーマンスを評価し、四半期ごとの利益、注文のフルフィルメントまでの時間、1 日ごとに解決されるサポート チケットの数、カート放棄率などの事前に決定された指標に基づいて、情報に基づいた次のステップを実行できます。
バイヤーペルソナの構築
オンラインのバイヤーを単なる顔のない人口統計と見なすことは、ブランドを大きく前進させることにはなりません。 顧客を動かしている要因、つまり顧客の仕事、好み、希望や願望を深く掘り下げることは、製品チームがこれらの顧客が必要とする可能性のあるロードマップを考案するのに役立ち、マーケティング チームが顧客とのコミュニケーションを改善するのに役立ちます。 ここで、データ分析を適用してバイヤーのペルソナを構築すると便利です。 データ分析では、関連するデータ ポイントを除外し、顧客が数週間または数か月にわたってサイトにアクセスしたときに探しているものに基づいてパターンを特定できます。 その後、ブランドは、このデータから構築したバイヤー ペルソナに基づいて顧客ベースをセグメント化し、各ペルソナに最も動機を与えるものに基づいてパーソナライズされたコンテンツを共有できます。
レコメンデーション エンジンの強化
Netflix の視聴者数の約 75% は、Amazon での購入の 35% と同様に、レコメンデーション エンジンの提案によるものです。 これらのエンジンは、強力な機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、ユーザーの閲覧履歴と購入履歴に基づいてカスタマイズされたレコメンデーションを提供します。 レコメンデーション エンジンは、顧客が何を望んでいるのかを知っており、顧客が好むと思われる他のものを提案するフレンドリーな近所の店主のようなものです。 言い換えれば、ブランドと顧客の間のより個人的な関係を可能にし、顧客が買い物を続けるように促します.
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よりスマートな需要予測
データ分析では、過去の売上と業界の傾向を分析して、今後の月、四半期、または年の需要パターンを予測できます。 顧客が何を求めているかを事前に知ることで、D2C ブランドはマーケティング戦略と推奨事項を調整してそれらの製品をプッシュし、コンバージョンの可能性を高めることができます。 需要予測は、価格の最適化にも役立ちます。D2C ブランドは、顧客が支払ってもよい金額に基づいて、割引やギフト クーポンを提供できます。 たとえば、インド最大の耐久消費財ブランドの 1 つは、パンデミックの間、食器洗い機、洗濯機、電子レンジなどの特定の製品の需要が増加しました。 データの洞察は、より良い予測とサプライ チェーン管理に役立ちました。
より良い在庫管理
すべての D2C ブランドが、在庫を保管するために自由に使える大規模な倉庫を持っているわけではありません。 データ分析により、ブランドが需要を満たすのに十分な在庫を維持するのに役立つ購入パターンを特定できます。 アナリティクスは、ホリデー シーズンやパンデミックなどの災害時など、需要の急増や低下を予測するのにも役立ちます。 これにより、在庫が不足したり無駄になったりするのを防ぐことができます。
より良い顧客サービス
特に D2C e コマース ブランドの場合、優れた顧客サービスを提供することで、競合他社との差別化を図ることができ、顧客がアグリゲーター プラットフォームから買い物をするのではなく、自社の Web サイトにアクセスするよう促すことができます。 D2C ブランドは、データ分析に基づいて、カスタマー ジャーニーのあらゆる問題点を特定し、迅速に対処できます。 また、さまざまなバイヤー ペルソナが苦労していることの手がかりを見つけ、サポート チームがより個人的なタッチでそれらの苦労に対処するのに役立ちます。
新時代のブランドがデータ分析を活用して D2C e コマースを強化する方法
デジタル化が進む世界でのデータの重要な役割を認識した e コマース イネーブラーは、AI を活用したプラットフォームにデータ分析を組み込みました。 これらのイネーブラーの成長プラットフォームは、クライアントが顧客の行動と購入/閲覧パターンに関する詳細なデータの洞察から利益を得るのに役立ち、それらのパターンに最適に対応するための新しい戦略を推進します。 これらのプラットフォームは、さまざまな顧客コホートのセグメント化された治療と、60 を超えるオンライン ショッピング パラメータを管理するダッシュボードによってクライアントを支援します。 これにより、よりスマートな在庫管理、より多くのコスト削減、より良い時間通りのフルフィルメント、そして最終的に満足した顧客からのより高いコンバージョン率が可能になります.