Cum va transforma Data Analytics Space D2C de comerț electronic
Publicat: 2021-05-09Pe măsură ce mărcile de comerț electronic D2C se pregătesc să-și facă simțită prezența în 2021, iată cum analiza datelor poate schimba jocul pentru ei
Instrumentele de analiză a datelor pot consolida și filtra toate aceste date pentru a extrage cele mai relevante perspective pentru a îmbunătăți eficiența, profitabilitatea și productivitatea
Știind ce vor dori clienții în avans, mărcile D2C își pot ajusta strategiile și recomandările de marketing pentru a împinge produsele respective și, astfel, crește șansele de conversie.
Având în vedere că 93,5% dintre utilizatorii de internet din întreaga lume au făcut achiziții online în 2020, concentrarea pe ceea ce își doresc exact acești utilizatori nu mai este o opțiune. Cu datele corecte despre clienți la îndemână, mărcile de comerț electronic pot înțelege exact ce îi face pe clienții lor să bifeze și să-i îndeamnă spre mai multe achiziții în consecință. Tendințele și preferințele se schimbă rapid în lumea cu ritm rapid de astăzi și chiar și clienții fideli se vor îndepărta de mărcile care nu pot ține pasul – un alt motiv convingător pentru a investi în analiza datelor care stimulează marketingul orientat către clienți și îmbunătățește conversiile. Pe măsură ce mărcile de comerț electronic D2C se pregătesc să-și facă simțită prezența în 2021, iată cum analiza datelor poate schimba jocul pentru ei.
Aplicații ale analizei datelor în comerțul electronic D2C
Puterea de a măsura rezultatele
Fiecare micro-pas pe care îl face o afacere, fie că este vorba de serviciul pentru clienți sau de îndeplinirea produselor, generează date. În mod clar, se generează o cantitate enormă de date de afaceri în fiecare zi – multe dintre acestea fiind critice pentru luarea deciziilor. Instrumentele de analiză a datelor pot consolida și filtra toate aceste date pentru a extrage cele mai relevante perspective pentru a îmbunătăți eficiența, profitabilitatea și productivitatea. În consecință, afacerea își poate evalua performanța și poate lua următorii pași informați pe baza unor valori predeterminate, cum ar fi profitul pe trimestru, timpul de executare a comenzii, numărul de bilete de asistență rezolvate pe zi, rata de abandon al coșului și așa mai departe.
Construirea de persoane de cumpărător
Privind cumpărătorii online ca pe un simplu grup demografic fără chip nu va duce un brand foarte departe. Aprofundarea a ceea ce îi determină pe clienți - ce locuri de muncă dețin, ce gusturi au, care sunt speranțele și aspirațiile lor - ajută echipa de produse să elaboreze o foaie de parcurs pentru ceea ce ar putea avea nevoie acești clienți și ajută echipa de marketing să comunice mai bine cu ei. Aici este utilă aplicarea analizei datelor pentru a construi buyer persons. Analiza datelor poate filtra punctele relevante de date și poate identifica modele în funcție de ceea ce caută clienții atunci când vizitează site-ul, pe o perioadă de săptămâni sau chiar luni. Brandul își poate segmenta apoi baza de clienți în funcție de cumpărătorii pe care le construiesc din aceste date și poate împărtăși conținut personalizat pe baza a ceea ce va motiva cel mai mult fiecare persoană.
Pornirea motoarelor de recomandare
Aproximativ 75% din audiența Netflix provine din ceea ce sugerează motoarele sale de recomandare, la fel ca 35% din achizițiile de pe Amazon. Aceste motoare folosesc algoritmi puternici de învățare automată și procesare a limbajului natural pentru a oferi recomandări personalizate bazate pe istoricul de navigare și cumpărare al unui utilizator. Motoarele de recomandare sunt ca un comerciant prietenos de cartier care știe ce își doresc clienții și sugerează alte lucruri care le-ar putea plăcea. Cu alte cuvinte, ele permit o relație mai personală între brand și client, ceea ce îl va încuraja pe client să continue cumpărăturile.
Recomandat pentru tine:
Cum este setat cadrul de agregare de conturi al RBI să transforme Fintech în India
Antreprenorii nu pot crea startup-uri durabile și scalabile prin „Jugaad”: Cit...
Cum va transforma Metaverse industria auto din India
Ce înseamnă prevederea anti-Profiteering pentru startup-urile indiene?
Cum startup-urile Edtech ajută forța de muncă din India să își îmbunătățească abilitățile și să devină pregătite pentru viitor...
Stocuri de tehnologie New-Age săptămâna aceasta: problemele Zomato continuă, EaseMyTrip postează Stro...
Previziune mai inteligentă a cererii
Analiza datelor poate analiza vânzările istorice și tendințele din industrie pentru a face predicții despre modelele cererii pentru luna, trimestrul sau anul următor. Știind ce vor dori clienții în avans, mărcile D2C își pot ajusta strategiile și recomandările de marketing pentru a împinge acele produse și, astfel, a crește șansele de conversie. Prognoza cererii ajută și la optimizarea prețurilor – mărcile D2C pot oferi reduceri și cupoane cadou în funcție de cât sunt dispuși să plătească clienții. De exemplu, una dintre cele mai mari mărci de consum durabil din India a înregistrat o cerere crescută în timpul pandemiei pentru produse specifice, cum ar fi mașini de spălat vase, mașini de spălat și cuptoare cu microunde. Informațiile despre date i-au ajutat cu o mai bună prognoză și o gestionare mai bună a lanțului de aprovizionare.
O mai bună gestionare a stocurilor
Nu toate mărcile D2C pot avea depozite mari la dispoziție pentru a păstra stocurile. În plus, multe produse se pot strica sau expira dacă sunt păstrate prea mult timp în depozit. Analiza datelor poate identifica modele de achiziție care vor ajuta marca să păstreze suficiente stocuri la îndemână pentru a satisface cererea. Analytics poate ajuta, de asemenea, să prezică creșteri sau scăderi ale cererii, cum ar fi în timpul sezonului festiv sau a unei calamități precum o pandemie. Acest lucru va proteja împotriva epuizării stocurilor sau a se risipi.
Serviciu mai bun pentru clienți
Pentru mărcile de comerț electronic D2C, în special, oferirea de servicii excelente pentru clienți este ceea ce îi va diferenția de concurență și îi va încuraja pe clienți să-și viziteze site-ul web, mai degrabă decât să cumpere de pe o platformă de agregare. Pe baza analizei datelor, mărcile D2C pot identifica orice puncte dure din călătoria clientului și le pot rezolva rapid. De asemenea, poate găsi indicii cu ce se confruntă diferite persoane de cumpărător și poate ajuta echipa de asistență să abordeze aceste lupte cu o notă mai personală.
Cum brandurile din noua era folosesc analiza datelor pentru a alimenta comerțul electronic D2C
Recunoscând rolul cheie al datelor într-o lume din ce în ce mai digitală, facilitatorii comerțului electronic au încorporat analiza datelor în platforma lor bazată pe inteligență artificială. Platforma de creștere a acestor factori de sprijin îi ajută pe clienți să beneficieze de informații detaliate privind comportamentul clienților și modelele de cumpărare/navigare care generează noi strategii pentru a răspunde cel mai bine la aceste modele. Aceste platforme ajută, de asemenea, clienții cu un tratament segmentat pentru diferite cohorte de clienți și un tablou de bord care gestionează peste 60 de parametri de cumpărături online. Acest lucru permite o gestionare mai inteligentă a stocurilor, mai multe economii de costuri, o mai bună îndeplinire la timp și, în cele din urmă, rate de conversie mai mari de la clienții mulțumiți.