Jika pendapatan tahunan Anda tertinggal dibandingkan dengan bisnis eCommerce lain di industri yang sama, Anda memerlukan strategi untuk memenuhi atau melampaui tolok ukur industri.
Jika Anda seorang eCommerce Manager, Anda harus tahu bahwa mengalahkan tolok ukur membutuhkan lebih dari sekadar insting; ini menuntut keputusan yang didukung data.
Dalam blog ini, kami akan membahas bagaimana eCommerce Manager menggunakan Graas untuk mengelola dan menganalisis data mereka, memastikan mereka tidak hanya memenuhi tetapi juga melampaui standar industri.
Mari kita langsung mulai.
4 Kesalahan Umum yang Dihadapi eCommerce Manager dengan Manajemen Data
Manajemen data yang efektif sangat penting bagi bisnis eCommerce yang ingin tetap kompetitif dan mencapai pertumbuhan.
Namun, ada beberapa kesalahan umum yang dapat memengaruhi upaya manajemen data dan, akibatnya, kinerja bisnis. Memahami tantangan ini adalah langkah pertama untuk mengatasinya.
1. Lack of data integration
One of the most significant challenges in eCommerce data management is the lack of data integration. eCommerce businesses typically sell across multiple channels, such as Amazon, Flipkart, Lazada, Shopee, and their own websites.
Each of these channels generates its own set of sales reports and data. This means that eCommerce managers often have to log into multiple seller accounts, download sales reports, and then manually consolidate this data. This process is not only time-consuming but also prone to errors.
The inefficiency of logging into various accounts, downloading reports, and attempting to merge disparate data sources can lead to delays in analysis and decision-making. Without a unified view of sales performance across all channels, it becomes difficult to get an accurate picture of overall business health. This fragmentation can result in missed opportunities and suboptimal strategies.
2. Pengumpulan Data yang Tidak Akurat atau Tidak Lengkap
Bahkan ketika eCommerce Manager berhasil mengumpulkan data dari berbagai saluran secara teratur, mereka sering menghadapi masalah pengumpulan data yang tidak akurat atau tidak lengkap.
Salah satu alasan utamanya adalah ketidakonsistenan dalam cara berbagai saluran menyediakan laporan mereka.
Ketika data datang dalam berbagai format dan struktur, eCommerce Manager harus menghabiskan banyak waktu untuk membersihkan dan mengorganisasikannya. Ini membuat tugas menjadi jauh lebih melelahkan dan membuat eCommerce Manager kesulitan untuk benar-benar memahami data mereka.
Beban kerja tambahan ini tidak hanya menunda insight tetapi juga meningkatkan kemungkinan kesalahan, sehingga sulit untuk mengandalkan data tersebut dalam pengambilan keputusan.
3. Kualitas dan Kebersihan Data yang Buruk
Kualitas dan kebersihan data sangat penting untuk analisis yang akurat. Namun, data eCommerce sering kali beragam, berasal dari berbagai sumber dengan metrik dan perhitungan yang berbeda.
Misalnya, beberapa saluran mengukur pendapatan sebagai total pendapatan yang dihasilkan, sementara yang lain mengurangkan pesanan yang dibatalkan dari total pendapatan. Selain itu, waktu pengakuan pendapatan juga dapat bervariasi di antara saluran. Beberapa mungkin mencatat pendapatan pada saat penjualan, sementara yang lain menunggu hingga produk dikirim.
Perbedaan-perbedaan ini dalam perhitungan dan waktu pengakuan pendapatan dapat menghasilkan insight yang menyesatkan dengan menciptakan lapangan permainan yang tidak merata untuk perbandingan.
Saluran yang mengurangi pesanan yang dibatalkan mungkin terlihat berkinerja lebih buruk dibandingkan dengan yang tidak, meskipun kinerja sebenarnya serupa. Demikian pula, saluran yang mengenali pendapatan pada waktu yang berbeda mungkin menunjukkan puncak atau penurunan buatan dalam kinerja yang tidak mencerminkan perbedaan nyata dalam efektivitas.
Tanpa memperhitungkan variasi ini, eCommerce Manager dapat membuat keputusan yang salah, seperti mengalokasikan ulang sumber daya dari saluran yang sebenarnya efektif atau gagal menangani masalah nyata yang disamarkan oleh praktik pengukuran yang tidak konsisten.
4. Pengambilan Keputusan yang Lambat Akibat Proses Manual
Mengandalkan analisis data manual secara signifikan memperlambat proses pengambilan keputusan. Ketika data perlu dikumpulkan, dibersihkan, dan dianalisis secara manual, ada keterlambatan yang tak terhindarkan. Keterlambatan ini berarti bahwa saat data siap untuk dianalisis, insight yang diberikan mungkin sudah tidak relevan lagi.
Misalnya, seorang eCommerce Manager mungkin mengidentifikasi tren atau masalah dalam data, tetapi jika insight ini datang seminggu terlambat karena pemrosesan manual, peluang untuk bertindak secara efektif mungkin telah berlalu. Keterlambatan dalam pengambilan keputusan ini dapat menempatkan bisnis pada posisi yang kurang menguntungkan secara kompetitif.
Pada bagian berikutnya, kita akan membahas bagaimana Graas dapat membantu mengatasi tantangan-tantangan ini dan memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti untuk performa eCommerce yang lebih baik.
Bagaimana eCommerce Manager Menggunakan Graas untuk Mengelola dan Menganalisis Data
Graas adalah platform eCommerce yang dirancang untuk membantu manager mengatasi masalah umum terkait data dan mendapatkan insight yang lebih maju.
Dengan menggunakan solusi analitik, manager dapat menyederhanakan proses mereka, mendapatkan insight berharga, dan membuat keputusan berbasis data yang mendorong pertumbuhan dan profitabilitas.
Berikut cara solusi analitik eCommerce Graas dapat membantu:
1. Data yang Terkonsolidasi
Salah satu keuntungan utama dari solusi analitik Graas adalah kemampuannya untuk mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber.
Daripada harus masuk secara manual ke berbagai akun penjual dan mengunduh laporan penjualan, eCommerce Manager dapat mengakses semua data mereka dalam satu dasbor terpadu.
Graas terintegrasi dengan mulus dengan saluran eCommerce utama seperti Amazon, Flipkart, Lazada, Shopee, dan lainnya, memberikan pandangan komprehensif tentang performa penjualan di semua channel.
Konsolidasi ini menghilangkan ketidakefisienan dan kesalahan yang terkait dengan penggabungan data manual. Dengan semua data di satu tempat, manager dapat dengan mudah melacak kinerja bisnis secara keseluruhan, membandingkan metrik di berbagai saluran dan produk, serta dengan cepat mengidentifikasi tren dan anomali.
2. Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat
Graas mempercepat proses pengambilan keputusan dengan mengotomatisasi pengumpulan dan analisis data. Dengan akses real-time ke data yang terkonsolidasi dan bersih, eCommerce Manager dapat membuat keputusan yang terinformasi dengan lebih cepat.
Platform ini menyediakan berbagai tampilan analitis, seperti Tampilan Perbedaan, Proporsi, Tren, dan Mata Uang, memungkinkan manager untuk menganalisis data kinerja dari berbagai perspektif.
Dengan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk penanganan dan analisis data manual, manager dapat fokus pada pengambilan keputusan strategis. Kelincahan ini sangat penting dalam eCommerce, di mana kondisi pasar dan perilaku konsumen dapat berubah dengan cepat. Pengambilan keputusan yang lebih cepat memungkinkan bisnis untuk merespons peluang dan tantangan dengan cepat, menjaga keunggulan kompetitif.
3. Memanfaatkan Analitik Inventaris dan Produk
Manajemen inventaris dan produk yang efektif sangat penting untuk mengoptimalkan performa eCommerce. Graas menawarkan analitik inventaris eCommerce yang kuat dan insight produk yang membantu manager melacak tingkat inventaris, mengidentifikasi produk terlaris dan yang kurang berperforma, serta mengoptimalkan tingkat stok untuk memenuhi permintaan.
Dengan menganalisis metrik mendetail seperti pendapatan per produk, kecepatan penjualan, dan tingkat perputaran inventaris, manager dapat membuat keputusan berbasis data tentang promosi produk, pengisian ulang stok, dan penghentian produk. Ini membantu meminimalkan kekurangan stok dan situasi kelebihan stok, mengurangi biaya penyimpanan, dan memastikan produk dengan permintaan tinggi selalu tersedia untuk pelanggan.
4. Eksperimen Berbasis Data dengan Insight dan Rekomendasi
Solusi analitik Graas melampaui analitik dasar dengan memberikan insight dan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti. Platform ini menawarkan insight mendalam tentang berbagai metrik bisnis, seperti pendapatan, lalu lintas, tingkat konversi, dan nilai pesanan rata-rata (AOV). Metrik-metrik ini dibagi lebih lanjut untuk memberikan insight yang mendalam. Misalnya, di bawah AOV, Anda dapat melihat Revenue Per Buyer, Sales Per Buyer, dan Item Per Order.
Selain itu, Graas memberikan rekomendasi yang disesuaikan berdasarkan tren dan pola yang diidentifikasi. Manager dapat melakukan eksperimen berbasis data untuk menguji berbagai strategi dan melihat apa yang paling efektif untuk bisnis mereka. Baik itu mengoptimalkan halaman produk atau menyesuaikan strategi penetapan harga, rekomendasi tersebut membantu dalam menerapkan perubahan yang efektif.
Pendekatan eksperimen ini memastikan bahwa keputusan tidak didasarkan pada firasat tetapi pada data dan analisis yang solid. Dengan mengikuti rekomendasi ini, eCommerce Manager dapat terus meningkatkan strategi mereka dan mencapai hasil yang lebih baik.
5. Analisis Tren dan Proyeksi
Analisis tren dan proyeksi sangat penting untuk memprediksi pergeseran pasar dan mempersiapkan permintaan di masa depan.
Graas memungkinkan eCommerce Manager untuk memeriksa data historis untuk mengidentifikasi pola dan tren. Dengan memahami performa masa lalu, eCommerce Manager dapat melakukan analitik prediktif dengan lebih akurat.
Kemampuan ini sangat berguna untuk merencanakan campaign marketin, pembelian inventaris, dan alokasi anggaran. Misalnya, jika produk tertentu mengalami lonjakan penjualan selama musim tertentu, manager dapat meningkatkan inventaris dan upaya pemasaran untuk mengantisipasi tren ini.
Peramalan membantu dalam pengambilan keputusan yang proaktif, memastikan bahwa bisnis siap untuk memenuhi permintaan pelanggan dan memanfaatkan peluang yang akan datang.
6. Analisis Perbandingan
Graas Business Deep Dive memungkinkan eCommerce Manager untuk melakukan analisis perbandingan mendetail di berbagai periode waktu, saluran, dan produk. Fitur ini memungkinkan manager untuk membandingkan kinerja saat ini dengan hasil masa lalu untuk mengidentifikasi tren pertumbuhan dan area yang perlu perbaikan.
Misalnya, manager dapat menganalisis data penjualan dari bulan atau tahun yang berbeda untuk melihat bagaimana kinerja telah berubah. Mereka juga dapat membandingkan efektivitas berbagai saluran penjualan atau kinerja berbagai produk.
Analisis perbandingan ini membantu dalam memahami keberhasilan strategi masa lalu, mengidentifikasi area yang berkinerja baik, dan menentukan di mana perubahan diperlukan. Dengan menggunakan insight ini, manager dapat mengoptimalkan tindakan di masa depan untuk meningkatkan performa secara keseluruhan.
7. Root Cause Analysis
Memahami akar masalah performa eCommerce sangat penting untuk membuat keputusan yang terinformasi. Graas menyediakan alat untuk analisis akar masalah, memungkinkan manajer untuk menyelami data guna menemukan "mengapa" di balik tren perfroma.
Apakah itu penurunan mendadak dalam penjualan, lonjakan pengembalian, atau penurunan lalu lintas, manajer dapat melihat metrik spesifik yang berkontribusi pada perubahan tersebut.
Dengan mengidentifikasi akar penyebab, manajer eCommerce dapat menangani masalah dengan lebih efektif dan, yang lebih penting, memikirkan solusi yang tepat sasaran untuk langsung mengatasi masalah tersebut.
Misalnya, jika penurunan penjualan terkait dengan kategori produk tertentu, manajer dapat meninjau dan merevisi strategi inventaris, pemasaran, atau harga untuk kategori tersebut.
Pendekatan terfokus ini memastikan bahwa upaya diarahkan ke tempat yang paling dibutuhkan, yang menghasilkan pemecahan masalah yang lebih efektif dan pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan.
Dapatkan Semua Insight eCommerce dalam Satu Dashboard dengan Graas
Apakah Anda seorang eCommerce Manager atau pemilik bisnis yang ingin menganalisis dan meningkatkan kinerja bisnis Anda? Solusi analitik dari Graas adalah solusi untuk Anda. Data dari semua saluran dikonsolidasi dalam satu dashboard dengan rekomendasi dan insight untuk meningkatkan kinerja — dan lebih banyak lagi!
Comments