Selamat! Toko online kamu kebanjiran traffic. Kamu udah ngiklan, masuk sosmed, optimasi konten mesin pencari, ngirim email marketing, dan banyak lagi buat ngeramainin website kamu. Tapi harta karun sebenarnya ada di data yang ngerekam detail pengunjung tokomu. Web analytics ngebantu kamu ngerti data berharga ini supaya kamu bisa ambil keputusan tepat. Platform kayak Graas' Predictive AI Engine bisa ngebantu ngingkatin engagement sama rate konversi pengguna, jadinya ningkatin pendapatan eCommerce di toko kamu pake data analytics.
Toko online yang pakai data statistik dari aktivitas marketing dan penjualan online ngelaporin peningkatan pendapatan sebesar 40.38% cuma dalam 36 bulan setelah mulai pake. Jelas, mereka punya kelebihan dibandingin perusahaan yang nggak pake data analytics.
Bayangin kamu punya toko sepatu online yang jumlah pengunjungnya di hari Sabtu lebih rendah dari biasanya. Bingung kenapa? Soalnya kamu baru aja ganti kata kunci Google Ads. Atau mungkin kebanyakan pelanggan kamu lebih milih belanja pas weekdays. Satu-satunya cara ngerti ini ya dengan nganalisa datanya.
Pengetahuan adalah kekuatan, dan kamu bisa belajar ngeksperimen pake data yang ada dan ngedorong pertumbuhan bisnis eCommerce kamu.
Oke, setelah kamu dapetin datanya, penting untuk tau maksudnya dan gimana manfaatinnya buat keuntungan. Di toko sepatu kamu misalnya, analisis kamu mungkin bilang kata kunci iklan perlu diubah biar pengunjung Sabtu balik lagi. Dia bisa saranin buat nambahin "sepatu pesta" sebagai contoh.
Analisis data ini kayak penerjemahnya informasi. Prosesnya ngumpulin data dari semua lini yang ngepengaruhi toko online kamu. Informasi ini ngebantu kamu ngerti tren dan perubahan perilaku pembeli sepatu.
Yuk kita dalamin lebih lanjut tentang puzzle yang namanya analisa data ini.
Menurut Statista, jumlah orang yang beli barang dan jasa online diprediksi bakal mencapai 2.14 miliar di tahun 2021, naik dari 1.66 miliar pembeli digital global di tahun 2016.
Industri eCommerce diprediksi bakal dobel penjualannya dalam dua tahun ke depan, dari 3.53 triliun US dollar di tahun 2019 menjadi 6.54 triliun US dollar di 2022.
Supaya revenue kamu kebagian keuntungan dari gelombang ini, penting banget buat kamu ngerti dan jalin hubungan yang lebih dalam sama konsumen yang makin cerdas. Nah, metrik dan analisa data ini yang bisa ngebantu ngeliatin perilaku konsumen dengan lebih jelas.
Data from Deloitte
Tapi gimana caranya pake analisis data yang canggih kayak gini?
Yuk kita mulai dengan ngerti salah satu konsep dasar analisa web, yaitu funnel. Funnel pemasaran atau penjualan nggambarkan hubungan antara kamu dan calon pembeli. Analisa funnel ngeliatin perjalanan target audience kamu melalui alur yang udah ditentukan. Bayangin aja kayak toko skincare online:
1. Ada penggemar yang ngelihat postingan soal kulit sensitif di halaman Instagram toko kamu.
2. Dia klik postingan itu.
3. Dia masuk ke halaman arahan (landing page), liat pelembab kulit sensitif, terus klik "tambahkan ke keranjang."
4. Dia klik "bayar".
5. Dia masukin data pribadi dan beli pelembab itu.
Ini tentu aja skenario idealnya. Kenyataannya, di tiap langkah bakal ada orang yang ngga jadi beli. Supaya kamu tau kenapa mereka ngga jadi beli dan ngerti psikologi pelanggan, kamu butuh persentase orang yang ngga jadi beli di tiap tahap.
Banyak tool standar kasih data analisis website, tapi platform prediktif AI Graas lebih canggih. Dia kasih data toko yang krusial buat ngambil keputusan.
Data analytics for the different ways buyers interact with sellers.
Email:
Semua inisiatif email marketing pada dasarnya pake funnel yang sama. Mari kita balik lagi ke contoh toko sepatu online. Kamu bikin email yang menarik terus kirim ke semua email di database kamu. Nah, kamu perlu tau angka-angka yang penting, seperti:
Sent atau Terkirim
Delivered atau Diterima
Unique opens
Unique clicks on links
Visits to your landing page
Action performed
Tool analitik kasih tau kamu berapa banyak orang dari list yang masuk ke halaman arahan dan berapa banyak yang beli produk atau klik link.
Sosial Media :
Funnel lengkap buat kampanye marketing media sosial bisa dilacak. Facebook ngasih fitur Page Insights.
Kalo kamu pake Twitter Cards di Twitter, kamu bisa akses analisis mereka buat dapetin info soal impressions dan klik di tweet kamu.
Pay-Per-Click (PPC):
Bisnis eCommerce kamu bisa untung banyak pake PPC. Biar efektif, penting untuk tau performa kampanye kamu. Mau ngurus sendiri atau outsource, lebih baik kamu paham istilahnya biar ngerti laporan.
Cost-per-mille atau cost-per-thousand impressions (CPM) adalah model pembayaran yang ngasih biaya setiap 1.000 kali iklan ditampilin ke pengguna.
Cost-per-click (CPC) adalah biaya setiap ada klik di iklan.
Cost-per-action (CPA) adalah biaya ketika pengunjung selesai melakukan tindakan tertentu.
Click-through-rate (CTR) adalah jumlah klik iklan dibagi jumlah kemunculan iklan dalam periode tertentu.
Average position menunjukkan di mana iklan kamu muncul di hasil pencarian.
Mari kita optimalkan kembali!
Setelah platform prediktif AI Graas terpasang dan kamu bisa baca data analitik inti dari berbagai channel marketing, ini dia tahap yang paling seru! Saatnya mengoptimalkan funnel kamu biar revenue eCommerce makin meningkat dan budget marketing bisa dialokasikan ulang untuk memaksimalkan potensi.
Langkah pertama optimasi: A/B testing. Ini membandingkan dua variasi elemen halaman. Kamu tes respon user ke variasi A dan B untuk lihat mana yang lebih efektif. Optimizely adalah tool populer yang bisa bantu ningkatin rate konversi dan nilai order rata-rata. Kalau kamu mau serius optimasi, coba pakai kalender terpisah di Google Calendar buat lacak tes spesifik. Catatan tes ini bakal bantu kamu ngerti kenapa penjualan tiba-tiba naik drastis atau anjlok.
Platform prediktif AI Graas mengumpulkan data perjalanan pelanggan dari berbagai sumber seperti data iklan berbayar, informasi dari platform manajemen hubungan pelanggan, dan penyedia email. Ini ngasih kamu pandangan bisnis 360 derajat. Kamu jadi paham mana yang jalan dan mana yang nggak, buka peluang emas!
Gimana data analisis bisa ngebantu naikin revenue eCommerce kamu?
Mesin Rekomendasi:
Ini tool canggih yang ngarahin pelanggan kamu ke pembelian dan kamu bisa ngatur trennya. Pernah liat rekomendasi Netflix dan Amazon pas kamu browsing? Itu contoh bagus. Algoritma machine learning dan deep learning melacak semua perilaku online pengguna. Mereka juga menganalisis pola agar bisa kasih rekomendasi yang tepat.
Analisis Keranjang Belanja:
Ini tool data analisis klasik buat toko online. Tool ini bilang kalo seseorang beli satu kelompok barang, mereka kemungkinan besar bakal beli set item lain yang berhubungan. Contohnya, kalo kamu beli sampo, kemungkinan kamu juga bakal beli kondisioner. Algoritma ngeprediksi kemungkinan perilaku pembelian pelanggan.
Optimasi Harga:
au nggak, teknologi bisa bantu kamu nemuin harga terbaik buat produk kamu? Tool ini nawarin opsi harga terbaik setelah ngeliatin lokasi, perilaku beli pelanggan, dan harga kompetitor.
Analisis Stok:
Ini super berguna buat bisnis eCommerce kamu, apalagi pas lagi genting. Bayangin toko online pas jaman Covid-19: toko grocery online yang ngatur stoknya rapi bisa tetep cuan karena stok mereka masih ada walaupun permintaan produk naik drastis. Data stok ngasih platform kayak platform prediktif AI Graas berikan kesempatan buat nawarin strategi naikin penjualan, ngasih kepastian pengiriman tepat waktu, dan ngatur stok kamu.
Analisis Sentimen Pelanggan:
Algoritma machine learning mendengar obrolan pelanggan tentang brand kamu di mana aja, terutama di media sosial. Contohnya, pembeli pelembab merek skincare mungkin nulis di Instagram, "Suka banget sama pelembab ini!" atau mungkin nulis, "Produk ini nggak oke" di Facebook. Otomatis, algoritma bakal ngerti apakah bahasa yang dipake di platform yang berbeda itu positif, negatif, atau netral.
Analisis Penataan Produk:
Bisnis retail dan penataan produk itu nggak bisa dipisahin. Ada algoritma yang nganalisa informasi penataan produk buat ngasih saran set prioritas berdasarkan tren, relevansi, dan musim.
Sebagai pemilik bisnis eCommerce, data adalah teman, bukan lawan.
Seringkali, kamu mungkin tergoda buat ngandalin feeling dibandingin data analitik. Memang bener, ada banyak metrik yang tersedia di luar sana, tapi lebih baik kamu pikirin dulu apa kebutuhan spesifik kamu, baru kemudian liat gambaran besarnya. Kalau kamu masih merasa data analitik itu ribet, kamu bisa minta bantuan platform online ahli kaya Graas yang bisa ngarahin gimana caranya naikin cuan eCommerce kamu. Coba aja dulu di sini!
Opmerkingen