Setiap brand eCommerce dalam tahap pertumbuhannya mencapai fase di mana brand tersebut mengalami stagnasi. Pada tahap ini, mungkin ada sejumlah besar data pelanggan yang tersedia, dan brand mungkin telah membuat terobosan dalam menggunakan data ini untuk menghasilkan insight.
Menggunakan insight yang kuat dan isyarat pasar untuk berkembang pada tahap ini dapat membantu membawa brand ke fase pertumbuhan yang baru. Tidak menindaklanjutinya juga dapat menyebabkan kompetitor mengambil alih, dan menghasilkan penetrasi brand yang kurang ideal.
Dengan kata lain, sudah saatnya bagi brand untuk fokus tidak hanya pada analisis marketing, tetapi juga pada keseluruhan pengalaman berbelanja (analisis produk).
Biasanya, ketika kami berbicara dengan pemilik brand eCommerce pada tahap ini, kami memahami bahwa ada banyak kebingungan tentang apa arti dari kedua istilah ini.
Apa sebenarnya fungsi-fungsi ini? Apakah kita menggunakannya secara maksimal?
Pahami Lebih Dalam Tentang Analisis Produk Dan Analisis Marketing
Dalam eCommerce, tujuan dari setiap fungsi analisis pada dasarnya sama, yaitu memahami dan melayani perjalanan pelanggan. Perjalanan pelanggan mencakup seluruh lingkup pengalaman yang dialami pelanggan, mulai dari kesadaran akan brand atau bisnis Anda hingga advokasi, yang juga dikenal sebagai fase 'kesenangan'.
Dalam konteks ini, analisis marketing berpusat pada
Sumber traffic pelanggan
Jalur yang diambil pelanggan untuk mencapai konversi - yang, dalam kasus kami, berarti melakukan pembelian
Cara untuk meningkatkan konversi sambil menjaga pengeluaran iklan seminimal mungkin. Analisis produk, di sisi lain, mencakup
Perilaku pengguna di setiap titik kontak dalam perjalanan pelanggan
Bagaimana pelanggan berinteraksi dan terlibat dengan situs eCommerce Anda
Masalah potensial dalam perjalanan pengguna
Dapat dikatakan bahwa analisis marketing adalah bagian dari analisis produk yang secara khusus berhubungan dengan membawa orang ke toko web, sedangkan analisis produk mencakup seluruh lingkup hingga pembelian dan pengiriman.
Kemampuan Analisis Produk
Meskipun Analisis Produk menawarkan beberapa kemampuan, beberapa kemampuan yang penting dan umum meliputi:
1. Segmentasi pengguna: mengelompokkan pelanggan ke dalam kelompok dengan karakteristik yang sama berdasarkan parameter seperti data demografis dan data perilaku, serta data interaksi sebelumnya.
Sebagai contoh, bundel produk berdasarkan data demografis dapat mengungkapkan preferensi berdasarkan wilayah untuk jenis bundel tertentu. Lini produk dapat dieksplorasi lebih lanjut dan diperluas di area tersebut untuk kelompok pengguna tersebut dan metrik kinerja dapat melacak bagaimana kinerja produk baru di seluruh segmen pengguna dan mendapatkan insight yang lebih terperinci.
2. Analisis kelompok: mengukur keterlibatan pelanggan dalam kelompok dengan atribut yang serupa selama rentang waktu tertentu. Hal ini membantu kami memahami bagaimana kelompok pengguna berinteraksi dengan brand kami dalam jangka panjang.
Misalnya, jika kelompok tertentu menunjukkan tingkat churn yang tinggi, hal ini mengindikasikan adanya masalah dengan retensi. Demikian pula, jika kelompok tertentu secara konsisten kembali ke situs untuk pembelian berulang, kita dapat mendalami langkah-langkah yang memfasilitasi hal ini dan menirunya di produk atau fitur lain.
3. Keterlibatan metrik berdasarkan fitur: untuk mengetahui di mana secara spesifik pelanggan menghadapi masalah dan berapa lama mereka menghabiskan waktu pada setiap langkah proses. Dengan data yang tepat seperti itu, fitur dapat dimodifikasi untuk membuat pengalaman yang lebih lancar dan mulus.
Misalnya, kelompok dengan segmen audiens lansia mungkin menemukan ikon besar lebih mudah untuk diterjemahkan saat menavigasi dari satu halaman ke halaman lainnya.
Seperti yang bisa kita lihat, analisis produk yang baik berasal dari data yang baik, yang pada gilirannya dimungkinkan dengan mengintegrasikan berbagai channel keterlibatan dan penjualan yang mungkin dihadapi pelanggan. Misalnya, seorang pelanggan mungkin melihat produk di Instagram Shop, menavigasi ke situs web, dan pergi tanpa membeli.
Pelanggan lain mungkin mendarat langsung di situs web, menambahkan ke keranjang, meninggalkan keranjang, dan menunggu kode kupon tiba.
Dalam skala besar, analisis produk membantu brand mengidentifikasi pola perilaku serta pengalaman pengguna dengan brand eCommerce.
Memahami Analisis Marketing
Aspek inti dari Marketing Analytics adalah memahami pendorong pertumbuhan. Pertumbuhan ini biasanya terjadi melalui kampanye marketing yang menghasilkan peningkatan traffic, akuisisi, dan konversi.
1. Tujuannya adalah untuk menemukan channel yang menghasilkan Return On Investment (ROI) terbaik secara konsisten. Insight yang biasanya dilacak di sini adalah jumlah lalu lintas dari berbagai sumber - media sosial, pencarian organik, atau kampanye berbayar, dan kualitas pengunjung dalam hal rasio pentalan dan panjang sesi rata-rata. Selain itu, konversi penjualan dan nilai pelanggan rata-rata juga diukur.
2. Khusus untuk kampanye iklan, kita juga harus mengukur Return On Ad Spend (ROAS). Metrik utama ini memberi tahu kami channel iklan mana yang menghasilkan trafik dengan konversi tinggi dan paling banyak sehingga kami dapat mengalokasikan anggaran iklan yang sesuai.
Sebagai contoh, mari kita lihat dasbor Google Analytics yang ditampilkan di sini. Di antara kampanye marketing melalui berbagai media, channel media sosial tampaknya menghasilkan lebih banyak lalu lintas dibandingkan dengan marketing email atau pencarian organik. Namun, rasio penjualan dan konversi mungkin lebih baik dengan marketing email.
Seperti yang bisa kita lihat di sini, setiap titik kontak adalah penting dan memiliki peran dalam menghasilkan konversi. Analisis marketing memungkinkan kita untuk menetapkan kepentingan yang tepat untuk setiap aktivitas dan channel marketing, dan membantu kita menghitung biaya sebenarnya untuk mendapatkan pelanggan yang membayar.
Sebagai contoh lain, rasio pentalan yang tinggi dan durasi sesi yang rendah dapat bersama-sama mengindikasikan trafik yang tinggi namun tidak sesuai dengan apa yang diharapkan pelanggan, dan apa yang sebenarnya mereka dapatkan. Insight ini menjadi semakin penting mengingat siklus pertumbuhan sering kali pendek dan meriah dan musim penjualan perlu dimanfaatkan untuk meningkatkan lonjakan pertumbuhan.
Dapatkan Manfaat Maksimal dari Analisis Produk dan Marketing
Seperti yang telah kita lihat di atas, analitik produk dan analitik marketing membahas aspek yang berbeda dan saling melengkapi dari perjalanan dan pengalaman pelanggan. Tergantung pada tujuan bisnis jangka pendek dan jangka panjang Anda, Anda mungkin perlu memprioritaskan salah satu di atas yang lain, terutama di masa-masa awal.
Musim penjualan yang akan datang akan membutuhkan lebih banyak analisis marketing jika tujuan utamanya adalah mendapatkan pengguna baru. Namun, untuk mengubah pengguna baru ini menjadi pelanggan tetap dan dengan demikian mengurangi biaya akuisisi, kita perlu bertindak berdasarkan insight dari analisis produk.
Sebagai skala brand eCommerce, kedua perangkat ini diperlukan untuk memaksimalkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan nilai rata-rata seumur hidup pelanggan. Jika kita hanya menggunakan Analisis Marketing, kita dapat melihat peningkatan lalu lintas dan bahkan konversi, tetapi hal ini dapat menurun jika pengalaman pengguna diabaikan.
Misalnya, fitur produk yang meningkatkan gesekan untuk bertindak seperti pendaftaran yang dipaksakan dapat membuat pelanggan frustasi dan mengarah pada pengabaian keranjang.
Semua aspek dari perjalanan pelanggan saling terkait, itulah sebabnya kita membutuhkan kerangka kerja terintegrasi untuk menangkap data produk dan insight marketing. Membacanya secara terpisah sering kali dapat menyebabkan tim bisnis mengambil kesimpulan yang salah, dan dengan demikian meluncurkan kampanye yang tidak efektif. Sebagai contoh, mari kita pertimbangkan sebuah contoh di mana calon pelanggan masuk ke situs web, menelusuri beberapa halaman dan kemudian meninggalkan situs. Analisis marketing sendiri akan menunjukkan beberapa skenario:
Pengunjung situs adalah pengguna baru dan oleh karena itu tidak cukup tahu tentang brand untuk melakukan pembelian, atau
Waktu yang dihabiskan di situs cukup tinggi, sehingga menjalankan iklan berbayar dan mendatangkan lebih banyak lalu lintas dapat menghasilkan lebih banyak konversi.
Namun, ketika kami menambahkan analisis produk ke dalam campuran, kami mulai memahami bahwa pengguna mungkin tersesat di situs web dan tidak dapat menemukan jalan ke halaman produk yang tepat. Atau, mereka membutuhkan lebih banyak informasi dan tidak tahu cara menghubungi pemilik toko.
Bahkan dari kasus penggunaan yang sederhana, kita bisa melihat bahwa kita membutuhkan analitik terintegrasi yang membantu kita mendapatkan insight yang tepat baik dari pengalaman pelanggan dan kampanye marketing.
Tool seperti Mesin AI Prediktif Graas memungkinkan integrasi ini, sekaligus memberikan insight yang mudah diimplementasikan untuk brand eCommerce. Pertumbuhan yang dikombinasikan dengan keberlanjutan adalah kunci untuk membantu usaha eCommerce bangkit dan mewujudkan potensi sebenarnya.
Lihatlah Mesin AI Prediktif Graas di sini untuk mengetahui apa yang dapat dilakukan analitik terintegrasi untuk Anda.
Comments