การวิเคราะห์ข้อมูลจะเปลี่ยนโฉมพื้นที่อีคอมเมิร์ซ D2C ได้อย่างไร
เผยแพร่แล้ว: 2021-05-09ในขณะที่แบรนด์อีคอมเมิร์ซ D2C พร้อมที่จะแสดงตนในปี 2564 ต่อไปนี้คือวิธีที่การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงเกมสำหรับพวกเขาได้
เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสามารถรวบรวมและกรองข้อมูลทั้งหมดนี้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องมากที่สุด เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ความสามารถในการทำกำไร และประสิทธิผล
ด้วยการรู้ว่าลูกค้าต้องการอะไรล่วงหน้า แบรนด์ D2C สามารถปรับกลยุทธ์ทางการตลาดและคำแนะนำเพื่อผลักดันผลิตภัณฑ์เหล่านั้นและเพิ่มโอกาสในการแปลง
เนื่องจากผู้ใช้อินเทอร์เน็ตจำนวน 93.5% ทั่วโลกทำการซื้อทางออนไลน์ในปี 2020 การมุ่งเน้นที่สิ่งที่ผู้ใช้เหล่านี้ต้องการอย่างแท้จริงจึงไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป ด้วยข้อมูลลูกค้าที่เหมาะสม แบรนด์อีคอมเมิร์ซสามารถเข้าใจได้อย่างชัดเจนว่าสิ่งใดที่ทำให้ลูกค้าเลือกและกระตุ้นให้พวกเขาซื้อมากขึ้นตามลำดับ เทรนด์และความชอบกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในโลกที่ก้าวไปอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน และแม้แต่ลูกค้าประจำก็จะย้ายออกจากแบรนด์ที่ไม่สามารถตามทัน ซึ่งเป็นอีกเหตุผลที่น่าสนใจในการลงทุนในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนการตลาดที่มุ่งเน้นลูกค้าและปรับปรุงการแปลง ในขณะที่แบรนด์อีคอมเมิร์ซ D2C พร้อมที่จะแสดงตนในปี 2564 ต่อไปนี้คือวิธีที่การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงเกมสำหรับพวกเขาได้
การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในอีคอมเมิร์ซ D2C
พลังแห่งการวัดผล
ทุกขั้นตอนเล็กๆ ของธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นการบริการลูกค้าหรือการปฏิบัติตามผลิตภัณฑ์ จะสร้างข้อมูล เห็นได้ชัดว่ามีการสร้างข้อมูลทางธุรกิจจำนวนมหาศาลทุกวัน ซึ่งส่วนใหญ่มีความสำคัญต่อการตัดสินใจ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสามารถรวบรวมและกรองข้อมูลทั้งหมดนี้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องมากที่สุด เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ความสามารถในการทำกำไร และประสิทธิผล ดังนั้น ธุรกิจสามารถประเมินประสิทธิภาพและดำเนินการตามขั้นตอนถัดไปตามตัวชี้วัดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น กำไรต่อไตรมาส เวลาในการดำเนินการตามคำสั่งซื้อ จำนวนตั๋วสนับสนุนที่แก้ไขต่อวัน อัตราการละทิ้งรถเข็น และอื่นๆ
สร้างบุคลิกผู้ซื้อ
การมองว่าผู้ซื้อออนไลน์เป็นเพียงกลุ่มประชากรที่ไม่เปิดเผยตัวตนจะไม่ทำให้แบรนด์ไปไกลมากนัก การเจาะลึกถึงสิ่งที่ทำให้ลูกค้าเลือกได้ ไม่ว่าจะเป็นงานที่พวกเขาทำ รสนิยมที่พวกเขามี ความหวังและแรงบันดาลใจของพวกเขาคืออะไร ช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์คิดค้นแผนงานสำหรับสิ่งที่ลูกค้าเหล่านี้อาจต้องการและช่วยให้ทีมการตลาดสื่อสารกับพวกเขาได้ดียิ่งขึ้น นี่คือจุดที่การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างบุคลิกของผู้ซื้อมีประโยชน์ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถกรองจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องและระบุรูปแบบโดยพิจารณาจากสิ่งที่ลูกค้ามองหาเมื่อเข้าชมไซต์ ในช่วงสัปดาห์หรือหลายเดือน จากนั้นแบรนด์สามารถแบ่งกลุ่มฐานลูกค้าตามลักษณะผู้ซื้อที่พวกเขาสร้างขึ้นจากข้อมูลนี้ และแบ่งปันเนื้อหาส่วนบุคคลตามสิ่งที่จะกระตุ้นให้แต่ละบุคคลมากที่สุด
กำลังเครื่องยนต์แนะนำ
ผู้ชมของ Netflix ประมาณ 75% มาจากสิ่งที่เครื่องมือแนะนำแนะนำ เช่นเดียวกับ 35% ของการซื้อใน Amazon เอ็นจิ้นเหล่านี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ทรงพลังและการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อให้คำแนะนำที่ปรับแต่งตามประวัติการเรียกดูและการซื้อของผู้ใช้ เครื่องมือแนะนำเป็นเหมือนเจ้าของร้านในละแวกบ้านที่เป็นมิตรซึ่งรู้ว่าลูกค้าของเขาต้องการอะไรและแนะนำสิ่งอื่น ๆ ที่พวกเขาอาจชอบ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือช่วยให้มีความสัมพันธ์ส่วนตัวระหว่างแบรนด์กับลูกค้ามากขึ้นซึ่งจะกระตุ้นให้ลูกค้าซื้อสินค้าต่อไป
แนะนำสำหรับคุณ:
วิธีการตั้งค่ากรอบงานผู้รวบรวมบัญชีของ RBI เพื่อเปลี่ยน Fintech ในอินเดีย
ผู้ประกอบการไม่สามารถสร้างการเริ่มต้นที่ยั่งยืนและปรับขนาดได้ผ่าน 'Jugaad': Cit...
Metaverse จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมยานยนต์อินเดียได้อย่างไร
บทบัญญัติต่อต้านการแสวงหากำไรสำหรับสตาร์ทอัพในอินเดียมีความหมายอย่างไร?
Edtech Startups ช่วยให้แรงงานอินเดียเพิ่มพูนทักษะและเตรียมพร้อมสู่อนาคตได้อย่างไร...
หุ้นเทคโนโลยียุคใหม่ในสัปดาห์นี้: ปัญหาของ Zomato ยังคงดำเนินต่อไป, EaseMyTrip Posts Stro...
การคาดการณ์อุปสงค์อย่างชาญฉลาด
การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถวิเคราะห์ยอดขายในอดีตและแนวโน้มของอุตสาหกรรมเพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับรูปแบบความต้องการในเดือน ไตรมาส หรือปีที่จะมาถึง ด้วยการรู้ว่าลูกค้าต้องการอะไรล่วงหน้า แบรนด์ D2C สามารถปรับกลยุทธ์ทางการตลาดและคำแนะนำเพื่อผลักดันผลิตภัณฑ์เหล่านั้น และเพิ่มโอกาสในการแปลง การคาดการณ์ความต้องการยังช่วยในการปรับราคาให้เหมาะสมอีกด้วย – แบรนด์ D2C สามารถเสนอส่วนลดและคูปองของขวัญตามจำนวนเงินที่ลูกค้ายินดีจ่าย ตัวอย่างเช่น หนึ่งในแบรนด์สินค้าคงทนสำหรับผู้บริโภครายใหญ่ที่สุดของอินเดียประสบกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นในช่วงการแพร่ระบาดสำหรับผลิตภัณฑ์เฉพาะ เช่น เครื่องล้างจาน เครื่องซักผ้า และไมโครเวฟ ข้อมูลเชิงลึกช่วยให้การคาดการณ์และการจัดการห่วงโซ่อุปทานดีขึ้น
การจัดการสินค้าคงคลังที่ดีขึ้น
ไม่ใช่ทุกแบรนด์ของ D2C ที่อาจมีคลังสินค้าขนาดใหญ่เพื่อจัดเก็บสินค้าคงเหลือ นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์จำนวนมากอาจเน่าเสียหรือหมดอายุหากเก็บไว้ในที่จัดเก็บนานเกินไป การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถระบุรูปแบบการซื้อที่จะช่วยให้แบรนด์มีสต็อกเพียงพอกับความต้องการ การวิเคราะห์ยังสามารถช่วยคาดการณ์ความต้องการที่เพิ่มขึ้นหรือลดลง เช่น ในช่วงเทศกาลหรือภัยพิบัติเช่นการระบาดใหญ่ เพื่อป้องกันสินค้าหมดหรือสูญเปล่า
บริการลูกค้าที่ดีขึ้น
โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซ D2C การให้บริการลูกค้าที่เป็นเลิศคือสิ่งที่ทำให้พวกเขาแตกต่างจากคู่แข่ง และกระตุ้นให้ลูกค้าเข้าชมเว็บไซต์มากกว่าซื้อของจากแพลตฟอร์มรวบรวม จากการวิเคราะห์ข้อมูล แบรนด์ D2C สามารถระบุจุดบกพร่องในเส้นทางของลูกค้าและจัดการกับปัญหาเหล่านั้นได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังสามารถระบุสิ่งที่ผู้ซื้อแต่ละรายกำลังดิ้นรนด้วยและช่วยทีมสนับสนุนจัดการกับปัญหาเหล่านั้นด้วยการสัมผัสที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น
วิธีที่แบรนด์ยุคใหม่ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนอีคอมเมิร์ซ D2C
เมื่อตระหนักถึงบทบาทสำคัญของข้อมูลในโลกดิจิทัลที่เพิ่มขึ้น ผู้เปิดใช้งานอีคอมเมิร์ซได้รวมการวิเคราะห์ข้อมูลไว้ในแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI แพลตฟอร์มการเติบโตของตัวเปิดใช้งานเหล่านี้ ช่วยให้ลูกค้าได้รับประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าและรูปแบบการซื้อ/การเรียกดูที่ขับเคลื่อนกลยุทธ์ใหม่ๆ เพื่อตอบสนองต่อรูปแบบเหล่านั้นได้ดีที่สุด แพลตฟอร์มเหล่านี้ยังช่วยเหลือลูกค้าด้วยการแบ่งกลุ่มลูกค้ากลุ่มต่างๆ และแดชบอร์ดที่จัดการพารามิเตอร์การช็อปปิ้งออนไลน์มากกว่า 60 รายการ ซึ่งช่วยให้จัดการสินค้าคงคลังได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ประหยัดต้นทุนมากขึ้น ตอบสนองตรงเวลาได้ดีขึ้น และอัตรา Conversion จากลูกค้าที่พึงพอใจในท้ายที่สุด