數據分析將如何改變 D2C 電子商務空間
已發表: 2021-05-09隨著 D2C 電子商務品牌準備在 2021 年展現自己的存在感，以下是數據分析如何為他們改變遊戲規則
數據分析工具可以整合和過濾所有這些數據，以提取最相關的見解，從而提高效率、盈利能力和生產力
通過提前了解客戶的需求，D2C 品牌可以調整他們的營銷策略和建議來推銷這些產品，從而增加轉化機會
鑑於 2020 年全球 93.5% 的互聯網用戶進行了在線購物，因此不再選擇關注這些用戶的確切需求。 有了正確的客戶數據，電子商務品牌可以準確地了解是什麼讓他們的客戶打勾，並相應地推動他們進行更多的購買。 在當今快節奏的世界中，趨勢和偏好正在迅速變化，即使是忠誠的客戶也會遠離無法跟上潮流的品牌——這是投資數據分析的另一個令人信服的理由，以推動以客戶為導向的營銷並提高轉化率。 隨著 D2C 電子商務品牌準備在 2021 年展現自己的存在，以下是數據分析如何為他們改變遊戲規則。
數據分析在 D2C 電子商務中的應用
測量結果的力量
企業採取的每一個微步驟，無論是客戶服務還是產品履行，都會產生數據。 顯然，每天都會產生大量的業務數據——其中大部分對決策至關重要。 數據分析工具可以整合和過濾所有這些數據，以提取最相關的見解，從而提高效率、盈利能力和生產力。 因此，企業可以根據預先確定的指標（例如每季度利潤、訂單履行時間、每天解決的支持票數、購物車放棄率等）評估其績效並採取明智的後續步驟。
建立買家角色
將在線買家僅僅視為一個不露面的人群不會讓品牌走得太遠。 深入了解讓客戶打勾的原因——他們從事什麼工作、他們有什麼品味、他們的希望和抱負是什麼——有助於產品團隊為這些客戶可能需要的東西製定路線圖，並幫助營銷團隊更好地與他們溝通。 這就是應用數據分析來建立買家角色的地方。 數據分析可以過濾掉相關數據點，並根據客戶在幾週甚至幾個月內訪問網站時所尋找的內容來識別模式。 然後，品牌可以根據他們從這些數據中構建的買家角色細分其客戶群，並根據最能激發每個角色的因素共享個性化內容。
為推薦引擎提供動力
Netflix 大約 75% 的收視率來自其推薦引擎的建議，亞馬遜 35% 的購買量也是如此。 這些引擎使用強大的機器學習算法和自然語言處理，根據用戶的瀏覽和購買歷史提供量身定制的推薦。 推薦引擎就像友好的鄰里店主，他知道客戶想要什麼，並建議他們可能喜歡的其他東西。 換句話說，它們允許品牌和客戶之間建立更私人的關係，這將鼓勵客戶繼續購物。
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更智能的需求預測
數據分析可以分析歷史銷售和行業趨勢，以預測未來一個月、季度或一年的需求模式。 通過提前了解客戶的需求，D2C 品牌可以調整他們的營銷策略和建議來推銷這些產品，從而增加轉化機會。 需求預測還有助於價格優化——D2C 品牌可以根據客戶願意支付的金額提供折扣和禮券。 例如，在大流行期間，印度最大的耐用消費品品牌之一對洗碗機、洗衣機和微波爐等特定產品的需求增加。 數據洞察力幫助他們更好地進行預測和供應鏈管理。
更好的庫存管理
並非所有 D2C 品牌都可以使用大型倉庫來存放庫存。此外，如果存放時間過長，許多產品可能會變質或過期。 數據分析可以識別購買模式，幫助品牌保持足夠的庫存以滿足需求。 分析還可以幫助預測需求的高峰或下降，例如在節日期間或大流行等災難期間。 這將防止庫存耗盡或浪費。
更好的客戶服務
特別是對於 D2C 電子商務品牌而言，提供出色的客戶服務將使他們在競爭中脫穎而出，並鼓勵客戶訪問他們的網站，而不是從聚合平台購物。 基於數據分析，D2C 品牌可以識別客戶旅程中的任何痛點並迅速解決這些痛點。 它還可以獲取有關不同買家角色正在苦苦掙扎的線索，並幫助支持團隊以更個性化的方式解決這些難題。
新時代品牌如何利用數據分析來推動 D2C 電子商務
認識到數據在日益數字化的世界中的關鍵作用，電子商務推動者已將數據分析整合到他們的人工智能平台中。 這些推動者的增長平台可幫助客戶從有關客戶行為和購買/瀏覽模式的精細數據洞察中受益，從而推動新戰略以最佳方式響應這些模式。 這些平台還幫助客戶針對不同的客戶群體進行分段處理，並提供一個管理 60 多個在線購物參數的儀表板。 這可以實現更智能的庫存管理、更多的成本節約、更好的準時履行，並最終從滿意的客戶那裡獲得更高的轉化率。