Veri Analizi, D2C E-Ticaret Alanını Nasıl Dönüştürecek?
Yayınlanan: 2021-05-09D2C e-ticaret markaları 2021'de varlıklarını hissettirmek için hazırlanırken, veri analitiğinin onlar için oyunu nasıl değiştirebileceği aşağıda açıklanmıştır
Veri analitiği araçları, verimliliği, karlılığı ve üretkenliği artırmak için en alakalı bilgileri çıkarmak için tüm bu verileri birleştirebilir ve filtreleyebilir.
D2C markaları, müşterilerin ne isteyeceğini önceden bilerek, pazarlama stratejilerini ve önerilerini bu ürünleri zorlayacak ve böylece dönüşüm şansını artıracak şekilde ayarlayabilir.
2020'de dünya çapındaki internet kullanıcılarının %93,5'inin çevrimiçi alışveriş yaptığı göz önüne alındığında, bu kullanıcıların tam olarak ne istediğine odaklanmak artık bir seçenek değil. Eldeki doğru müşteri verileriyle, e-ticaret markaları müşterilerini neyin harekete geçirdiğini tam olarak anlayabilir ve onları buna göre daha fazla satın almaya yönlendirebilir. Günümüzün hızlı dünyasında trendler ve tercihler hızla değişiyor ve sadık müşteriler bile ayak uyduramayan markalardan uzaklaşacak - müşteri odaklı pazarlamayı yönlendiren ve dönüşümleri iyileştiren veri analitiğine yatırım yapmak için bir başka zorlayıcı neden. D2C e-ticaret markaları 2021'de varlıklarını hissettirmeye hazırlanırken, veri analitiğinin onlar için oyunu nasıl değiştirebileceği aşağıda açıklanmıştır.
D2C E-ticarette Veri Analitiği Uygulamaları
Sonuçları ölçmenin gücü
Bir işletmenin attığı her mikro adım, ister müşteri hizmetlerinde ister ürün karşılamada olsun, veri üretir. Açıkça görülüyor ki, her gün çok büyük miktarda iş verisi üretiliyor ve bunların çoğu karar vermede kritik önem taşıyor. Veri analitiği araçları, verimliliği, karlılığı ve üretkenliği artırmak için en alakalı bilgileri çıkarmak için tüm bu verileri birleştirebilir ve filtreleyebilir. Buna göre işletme, performansını değerlendirebilir ve çeyrek başına kar, sipariş karşılama süresi, günlük çözülen destek bileti sayısı, alışveriş sepetini terk etme oranı vb. gibi önceden belirlenmiş metriklere dayalı olarak bilinçli sonraki adımları atabilir.
Alıcı kişilikleri oluşturma
Çevrimiçi alıcıları yalnızca meçhul bir demografi olarak görmek bir markayı çok uzağa götürmez. Müşterileri neyin harekete geçirdiğine - hangi işleri, hangi zevklere sahip oldukları, umut ve isteklerinin neler olduğu - derinlemesine dalmak, ürün ekibinin bu müşterilerin ihtiyaç duyabilecekleri için bir yol haritası tasarlamasına ve pazarlama ekibinin onlarla daha iyi iletişim kurmasına yardımcı olur. Alıcı kişilikleri oluşturmak için veri analitiği uygulamanın kullanışlı olduğu yer burasıdır. Veri analitiği, ilgili veri noktalarını filtreleyebilir ve müşterilerin siteyi ziyaret ettiklerinde haftalar hatta aylar boyunca ne aradıklarını temel alarak kalıpları belirleyebilir. Marka daha sonra müşteri tabanını bu verilerden oluşturdukları alıcı kişilere göre bölümlere ayırabilir ve her bir kişiyi en çok neyin motive edeceğine göre kişiselleştirilmiş içerik paylaşabilir.
Öneri motorlarına güç verme
Netflix'in izleyiciliğinin yaklaşık %75'i, Amazon'daki satın almaların %35'i gibi öneri motorlarının önerdiği şeylerden geliyor. Bu motorlar, bir kullanıcının göz atma ve satın alma geçmişine dayalı olarak özel öneriler sunmak için güçlü makine öğrenimi algoritmaları ve doğal dil işleme kullanır. Tavsiye motorları, müşterilerinin ne istediğini bilen ve sevebilecekleri başka şeyler öneren samimi mahalle esnafı gibidir. Başka bir deyişle, marka ve müşteri arasında daha kişisel bir ilişki kurulmasına izin verir ve bu da müşteriyi alışverişe devam etmeye teşvik eder.
Sizin için tavsiye edilen:
RBI'nin Hesap Toplayıcı Çerçevesi Hindistan'da Fintech'i Dönüştürmek İçin Nasıl Ayarlandı?
Girişimciler 'Jugaad' Yoluyla Sürdürülebilir, Ölçeklenebilir Girişimler Yaratamaz: Cit...
Metaverse Hindistan Otomobil Endüstrisini Nasıl Dönüştürecek?
Anti-Profiteing Hükmü Hintli Startuplar İçin Ne Anlama Geliyor?
Edtech Startup'ları Hindistan'ın İşgücünün Becerilerini Geliştirmesine ve Geleceğe Hazır Olmasına Nasıl Yardımcı Oluyor?
Bu Hafta Yeni Çağ Teknoloji Hisseleri: Zomato'nun Sorunları Devam Ediyor, EaseMyTrip Gönderileri Stro...
Daha akıllı talep tahmini
Veri analitiği, gelecek ay, çeyrek veya yıl için talep kalıpları hakkında tahminlerde bulunmak için geçmiş satışları ve sektör eğilimlerini analiz edebilir. D2C markaları, müşterilerin ne isteyeceğini önceden bilerek, pazarlama stratejilerini ve önerilerini bu ürünleri zorlayacak ve böylece dönüşüm şansını artıracak şekilde ayarlayabilir. Talep tahmini, fiyat optimizasyonuna da yardımcı olur - D2C markaları, müşterilerin ne kadar ödemek istediklerine bağlı olarak indirimler ve hediye kuponları sunabilir. Örneğin, Hindistan'ın en büyük dayanıklı tüketici markalarından biri, pandemi sırasında bulaşık makinesi, çamaşır makinesi ve mikrodalga fırın gibi belirli ürünler için artan talep yaşadı. Veri içgörüleri, onlara daha iyi tahmin ve tedarik zinciri yönetimi konusunda yardımcı oldu.
Daha iyi envanter yönetimi
Tüm D2C markalarının elinde stok tutmak için büyük depoları olmayabilir. Ayrıca, birçok ürün çok uzun süre depoda tutulursa bozulabilir veya son kullanma tarihi geçebilir. Veri analitiği, markanın talebi karşılamaya yetecek kadar stok tutmasına yardımcı olacak satın alma modellerini belirleyebilir. Analytics ayrıca, bayram mevsimi veya pandemi gibi bir felaket sırasında talepteki ani artışları veya düşüşleri tahmin etmeye de yardımcı olabilir. Bu, stokların tükenmesine veya boşa gitmesine karşı koruma sağlayacaktır.
Daha iyi müşteri hizmeti
Özellikle D2C e-ticaret markaları için mükemmel müşteri hizmeti sunmak onları rekabette farklı kılacak ve müşterileri bir toplayıcı platformdan alışveriş yapmak yerine web sitelerini ziyaret etmeye teşvik edecek şeydir. D2C markaları, veri analitiğine dayalı olarak, müşteri yolculuğundaki herhangi bir sorunlu noktayı tespit edebilir ve bunları hızla ele alabilir. Ayrıca, farklı alıcı kişiliklerinin nelerle mücadele ettiğine dair ipuçlarını alabilir ve destek ekibinin bu mücadeleleri daha kişisel bir dokunuşla ele almasına yardımcı olabilir.
Yeni çağ markaları, D2C e-ticaretini güçlendirmek için veri analitiğinden nasıl yararlanıyor?
Giderek artan dijital bir dünyada verilerin kilit rolünün farkında olan e-ticaret sağlayıcıları, yapay zeka destekli platformlarına veri analitiğini dahil etti. Bu etkinleştiricilerin büyüme platformu, müşterilerin, bu kalıplara en iyi şekilde yanıt vermek için yeni stratejileri yönlendiren müşteri davranışı ve satın alma/tarama kalıplarına ilişkin ayrıntılı veri içgörülerinden yararlanmasına yardımcı olur. Bu platformlar ayrıca müşterilere farklı müşteri grupları için segmentlere ayrılmış muamele ve 60'tan fazla çevrimiçi alışveriş parametresini yöneten bir gösterge panosu ile yardımcı olur. Bu, daha akıllı envanter yönetimi, daha fazla maliyet tasarrufu, zamanında daha iyi teslimat ve sonuçta memnun müşterilerden daha yüksek dönüşüm oranları sağlar.