Banyak tantangan di eCommerce yang akan menghantam bisnis dari berbagai aspek. Seperti gangguan rantai pasokan (supply chain), kerusakan situs web, dan hal lain yang berpotensi memberikan dampak negatif pada operasional dan keuntungan.
Saat menerapkan pertolongan pertama, itu hanyalah untuk memperbaiki pertanda. Hal ini akan bersifat sementara sementara masalah utama pun masih ada. Agar bisnis benar-benar terbaiki, bisnis eCommerce harus mencari tahu akar permasalahannya.
Pada blog ini kami akan membahas apa itu analisis akar permasalahan atau root cause analysis di eCommerce dan memberikan Anda cara melakukannya agar brand eCommerce tau mengapa bisnis Anda bisa berperforma dengan kurang baik.
Apa sih root cause analysis (RCA) di eCommerce?
Setiap kali Anda meluncurkan produk baru atau menjalankan capaign, ada ekspektasi pendapatan dan keuntungan yang akan dihasilkan. Tetapi, jika hasilnya tidak seperti yang diharapkan, sangat wajar untuk Anda bertanya "Mengapa" atau "Kenapa sih ini terjadi?"
Root cause analysis adalah proses untuk mencari tahu masalah dari pertanyaan di atas. Anda akan paham alasan mengapa masalah terjadi sehingga Anda dapat menyelesaikannya dengan efektif.
Setelah mengetahui penyebab masalahnya, Anda bisa mengambil langkah pencegahan agar hal yang tidak diinginkan tak terulang lagi. Bisnis eCommerce jadi bisa menerapkan solusi jangka panjang daripada perbaikan cepat yang bersifat sementara.
Sebagai contoh, jika sebuah platform eCommerce mengalami penurunan conversion rate, root cause analysis tidak akan menawarkan lebih banyak diskon untuk dilakukan tapi akan mencari alasan utama mengapa conversion rate menurun.
Tantangan terbesar dalam melakukan RCA bagi bisnis eCommerce
Root cause analysis memang tidak mudah. Brand dan pebisnis olshop melakukan penjualan di berbagai platform. Tidak hanya menghadapi data yang banyak tapi juga data yang tersebar di channel yang berbeda. Cara mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data akan berdampak besar pada hasilnya. Data yang datang dari channel yang bervariasi pun akan dalam bentuk tabel yang berbeda, bahkan format (PDF, Excel, dll) yang berbeda. Kuncinya adalah menciptakan informasi terstruktur dari berbagai macam faktor. Selain itu, proses mengekstraksi dan menganalisis data sendiri akan memakan waktu dan tenaga yang tidak terhindar dari human error. Terakhir, data yang ditarik secara manual selalu perlu di perbaharui. Mengandalkan data yang outdated dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang salah.
Graas hadir untuk mengumpulkan data dari semua marketplace dan channel eCommerce, dan termasuk situs web bisnis Anda sendiri. Ini akan memberi Anda data yang terintegrasi dari semua platform ke satu tempat yang terpusat. Ketika Anda memiliki pandakan secara keseluruhan, Anda akhirnya dapat menghubungkan titik-titik di antara berbagai masalah di seluruh titik kontak untuk menunjukkan akar permasalahannya.
Gimana cara menjalankan root cause analysis dengan Graas?
Root Cause Analytics (RCA) adalah salah satu fitur utama dari Graas yang akan mendiagnosis pendapatan (revenue) brand eCommerce Anda untuk mengidentifikasi pendorong utama di balik fluktuasi.
Ketika Revenue Diagnostics dijalankan pada periode waktu yang dipilih, faktor-faktor utama yang berkontribusi terhadap perubahan GMV akan teridentifikasi. Faktor dengan dampak besar akan dianalisa lebih lanjut untuk menunjukkan akar permasalahannya. Channel yang memberikan dampak besar akan ter-highlight.
Traffic, Conversion, dan Average Order Value (AOV) adalah tiga metrik utama yang ditampilkan untuk tiap channel. Tiga metrik ini adalah eCommerce equation yang menjadi acuan untuk meningkatkan pendapatan atau revenue bisnis Anda.
Analisa Tren Traffic
Traffic diukur sebagai "jumlah total kunjungan halaman" atau "jumlah pengunjung unik" ke semua halaman produk toko Anda dalam periode waktu tertentu, penurunan trafik dapat mengindikasikan banyak masalah seperti kerusakan situs web, penurunan visibilitas penelusuran, atau berkurangnya upaya marketing.
Graas akan menunjukkan data traffic yang terperinci di seluruh channel dan sumber marketing. Periksa apakah traffic yang lebih rendah tersebar luas atau terbatas pada channel tertentu. Ini membantu memperkecil masalah.
Misalnya, jika penurunan traffic terbatas pada situs web Anda, alasannya bisa jadi karena kesalahan teknis yang tidak memungkinkan pengunjung untuk mengakses toko Anda. Salah satu solusinya bisa berupa pemecahan masalah IT dan perbaikan kinerja web.
Tapi apabila penurunan terjadi di seluruh channel, campaign marketing yang tidak efektif bisa jadi penyebabnya. Anda dapat terus mencari dan memahami alasan penurunan tersebut. Apakah itu iklan di dalam marketplace atau di luar marketplace, apakah ada campaign tertentu atau produk? Dengan terus mencari hingga tingkat paling kecil, Anda dapat mengidentifikasi masalah dan penyebabnya...
Analisis traffic granular di Graas memungkinkan Anda untuk menunjuk titik lemah dalam jangkauan dan akuisisi pelanggan. Mengatasi tren penurunan di sini dapat membuka kembali bagian atas saluran penjualan.
Memonitor Conversion Rate
Conversion rate adalah persentasi pengunjung yang menyelesaikan tindakan yang diinginkan seperti mendaftar atau pembelian. Jika conversion rate Anda menurun, bisa jadi adanya kendala dalam user journey.
Lihat data conversion rate dengan Graas untuk mengidentifikasi di mana kesulitan terjadi. Periksa apakah penurunan tersebut konsisten di seluruh saluran atau terisolasi pada satu pasar atau geografi.
Jika masalah conversion rate terbatas pada situs Anda, mungkin ada beberapa masalah dengan pengalaman pengguna, kecepatan halaman, atau proses pembayaran. Anda dapat mengoptimalkan halaman, menyederhanakan proses checkout, dan menguji desain untuk menghilangkan kendala.
Namun, jika conversion rate turun di seluruh channel, ini mungkin menandakan masalah yang lebih luas dengan daftar produk, deskripsi, permintaan, kualitas, atau harga.
Analisis conversion rate yang tepat akan menunjukkan Anda cara memperlancar jalan menuju pembelian dan retensi. Graas memungkinkan Anda memantau titik-titik kesulitan pengguna di seluruh titik kontak sehingga Anda dapat mengidentifikasi dan memperbaiki masalah yang tepat.
Gunakan AOV untuk mengidentifikasi masalah persepsi
Average Order Value (AOV) adalah jumlah rata-rata yang dibelanjakan untuk setiap pesanan. AOV yang rendah dapat diakibatkan oleh perubahan biaya produk, bundling, diskon, atau segmen pelanggan.
Graas melacak tren AOV di seluruh channel untuk memeriksa apakah metrik tersebut terisolasi atau tersebar luas. Penurunan AOV di lokasi tertentu dapat berasal dari diskon yang berlebihan atau segmen pelanggan yang bernilai rendah. Batasi diskon atau alihkan marketing ke segmen yang bernilai lebih tinggi.
Namun, jika penurunan AOV konsisten di seluruh channel, itu berarti persepsi nilai negatif yang lebih luas. Pelanggan mungkin memandang harga terlalu tinggi atau produk berkualitas rendah. Riset kompetitif, survei pelanggan, dan pesan berbasis nilai dapat membantu.
Dengan mengidentifikasi sumber perubahan AOV, Anda dapat mengkalibrasi ulang persepsi nilai produk dan melindungi pendapatan. Graas menawarkan analisis granular yang dibutuhkan bisnis eCommerce untuk mendiagnosis dan merespons.
Perbaiki akar permasalahan dengan Graas
Apakah Anda memperbaiki masalah eCommerce Anda berdasarkan intuisi Anda atau apa yang disebut dengan "firasat"? Ini mungkin bukan pendekatan terbaik. Anda perlu membuat keputusan yang didukung oleh data. Anda perlu menangani penyebab masalah, bukan gejalanya. Dan di situlah Graas hadir.
Graas memungkinkan Anda untuk mengukur setiap metrik yang mempengaruhi pendapatan Anda. Jika ada sesuatu yang tidak berjalan sesuai harapan, telusuri metriknya untuk mengetahui alasannya. Bagian terbaiknya adalah data di Graas bersifat real-time, sehingga Anda dapat dengan mudah membuat keputusan cepat yang sangat dibutuhkan. Anda sudah tahu "apa" yang terjadi. Sekarang saatnya mencari tahu "mengapa". Daftar gratis hari ini!
Comments