Как аналитика данных изменит пространство электронной коммерции D2C
Опубликовано: 2021-05-09Поскольку бренды электронной коммерции D2C готовятся заявить о себе в 2021 году, вот как аналитика данных может изменить для них игру
Инструменты анализа данных могут объединять и фильтровать все эти данные, чтобы извлекать наиболее важные сведения для повышения эффективности, рентабельности и производительности.
Зная заранее, чего хотят клиенты, бренды D2C могут корректировать свои маркетинговые стратегии и рекомендации, чтобы продвигать эти продукты и, таким образом, увеличивать шансы на конверсию.
Учитывая, что 93,5% интернет-пользователей во всем мире совершали онлайн-покупки в 2020 году, сосредотачиваться на том, чего именно хотят эти пользователи, уже невозможно. Имея под рукой нужные данные о клиентах, бренды электронной коммерции могут точно понять, что движет их клиентами, и соответственно подтолкнуть их к большему количеству покупок. Тенденции и предпочтения быстро меняются в современном быстро меняющемся мире, и даже лояльные клиенты будут отказываться от брендов, которые не поспевают за ними — еще одна веская причина инвестировать в аналитику данных, которая стимулирует ориентированный на клиента маркетинг и повышает конверсию. Поскольку бренды электронной коммерции D2C готовятся заявить о себе в 2021 году, вот как аналитика данных может изменить для них игру.
Применение аналитики данных в электронной коммерции D2C
Сила измерения результатов
Каждый микрошаг, который предпринимает бизнес, будь то обслуживание клиентов или реализация продукта, генерирует данные. Очевидно, что каждый день создается огромное количество бизнес-данных, многие из которых имеют решающее значение для принятия решений. Инструменты анализа данных могут объединять и фильтровать все эти данные, чтобы извлекать наиболее важные сведения для повышения эффективности, рентабельности и производительности. Соответственно, бизнес может оценить свою эффективность и предпринять обоснованные следующие шаги на основе заранее определенных показателей, таких как прибыль за квартал, время на выполнение заказа, количество обращений в службу поддержки, решенных в день, процент отказа от корзины и т. д.
Создание портретов покупателей
Если рассматривать онлайн-покупателей просто как безликую демографическую группу, бренд не зайдет слишком далеко. Глубокое изучение того, что движет клиентами — какая у них работа, какие у них вкусы, каковы их надежды и стремления, — помогает команде разработчиков разработать дорожную карту того, что может понадобиться этим клиентам, и помогает команде маркетинга лучше общаться с ними. Именно здесь пригодится применение аналитики данных для создания портретов покупателей. Аналитика данных может отфильтровывать соответствующие точки данных и выявлять закономерности на основе того, что клиенты ищут, когда посещают сайт, в течение нескольких недель или даже месяцев. Затем бренд может сегментировать свою клиентскую базу на основе образов покупателей, которые они создают из этих данных, и делиться персонализированным контентом на основе того, что больше всего мотивирует каждого человека.
Включение двигателей рекомендаций
Около 75% зрителей Netflix приходятся на то, что предлагают его системы рекомендаций, как и 35% покупок на Amazon. Эти механизмы используют мощные алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка для предоставления индивидуальных рекомендаций, основанных на истории просмотров и покупок пользователя. Механизмы рекомендаций похожи на дружелюбного соседа-продавца, который знает, чего хотят его покупатели, и предлагает другие вещи, которые могут им понравиться. Другими словами, они обеспечивают более личные отношения между брендом и покупателем, что побуждает покупателя продолжать делать покупки.
Рекомендуется для вас:
Как платформа агрегатора учетных записей RBI предназначена для преобразования финансовых технологий в Индии
Предприниматели не могут создавать устойчивые масштабируемые стартапы с помощью Jugaad: Cit...
Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность
Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?
Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...
Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...
Более разумное прогнозирование спроса
Аналитика данных может анализировать исторические тенденции продаж и отрасли, чтобы делать прогнозы о структуре спроса на предстоящий месяц, квартал или год. Зная заранее, чего хотят клиенты, бренды D2C могут корректировать свои маркетинговые стратегии и рекомендации, чтобы продвигать эти продукты и, таким образом, увеличивать шансы на конверсию. Прогнозирование спроса также помогает оптимизировать цены — бренды D2C могут предлагать скидки и подарочные купоны в зависимости от того, сколько клиенты готовы платить. Например, один из крупнейших в Индии брендов товаров длительного пользования во время пандемии испытал повышенный спрос на определенные товары, такие как посудомоечные машины, стиральные машины и микроволновые печи. Анализ данных помог им улучшить прогнозирование и управление цепочками поставок.
Лучшее управление запасами
Не все бренды D2C могут иметь в своем распоряжении большие склады для хранения запасов. Более того, многие продукты могут испортиться или истечь, если хранить их слишком долго. Аналитика данных может определить модели покупок, которые помогут бренду иметь достаточно запасов для удовлетворения спроса. Аналитика также может помочь предсказать всплески или падения спроса, например, во время праздничного сезона или стихийного бедствия, такого как пандемия. Это защитит от того, что запасы закончатся или будут потрачены впустую.
Лучшее обслуживание клиентов
В частности, для брендов электронной коммерции D2C предложение отличного обслуживания клиентов — это то, что выделит их на фоне конкурентов и побудит клиентов посетить их веб-сайт, а не делать покупки на платформе агрегатора. Основываясь на анализе данных, бренды D2C могут выявлять любые болевые точки на пути клиента и быстро устранять их. Он также может улавливать сигналы о том, с чем борются разные персонажи покупателей, и помогать команде поддержки решать эти проблемы с более личным подходом.
Как бренды нового поколения используют аналитику данных для развития электронной коммерции D2C
Признавая ключевую роль данных во все более цифровом мире, разработчики электронной коммерции включили аналитику данных в свою платформу на основе ИИ. Платформа роста этих средств поддержки помогает клиентам извлечь выгоду из детальных данных о поведении клиентов и моделях покупок / просмотров, которые определяют новые стратегии, чтобы наилучшим образом реагировать на эти модели. Эти платформы также помогают клиентам с сегментированной обработкой различных групп клиентов и панелью инструментов, которая управляет более чем 60 параметрами онлайн-покупок. Это обеспечивает более разумное управление запасами, большую экономию средств, более своевременное выполнение и, в конечном итоге, более высокий коэффициент конверсии от довольных клиентов.