Pada tahun 2024, lanskap eCommerce semakin dinamis. Dengan lebih dari 26,6 juta toko online yang bersaing memperebutkan perhatian konsumen dan proyeksi penjualan online global yang melampaui $10 triliun pada 2027, persaingan semakin ketat dan tidak kenal henti.
Bagi bisnis yang ingin mendapatkan pangsa pasar yang terus berkembang ini, memiliki kehadiran online saja tidak cukup. Kunci kesuksesan terletak pada strategi yang tidak hanya menarik pelanggan tetapi juga secara efektif mengonversi mereka.
Blog ini akan membimbing Anda untuk menyusun peta jalan berbasis data untuk website eCommerce Anda menggunakan analitik prediktif—memungkinkan Anda untuk memprediksi tren, meningkatkan pengalaman pengguna, dan mengoptimalkan pengambilan keputusan untuk mendorong pertumbuhan berkelanjutan.
Roadmap Strategis untuk Website eCommerce
Berikut adalah kerangka kerja terperinci untuk menyusun strategi website eCommerce Anda demi pertumbuhan jangka panjang:
Bulan 1: Fondasi dan Tujuan Bisnis
1. Tentukan Tujuan Bisnis
Website eCommerce memerlukan fondasi yang kuat untuk keberlanjutan. Rencana bisnis yang merinci objektif perusahaan Anda membantu mengarahkan fokus brand sekaligus menjadi panduan untuk pengembangan website, desain, dan marketing di masa depan.
Pastikan setiap tujuan dilengkapi dengan KPI yang terukur untuk memantau akuntabilitas dan pencapaian milestone.
Contoh tujuan:
Brand awareness: Membangun citra toko eCommerce Anda sebagai pesaing utama dan sumber terpercaya dalam industri Anda.
Market exposure: Menjangkau audiens target yang lebih luas melalui website.
Traffic generation: Mendatangkan traffic yang tepat sesuai dengan target pasar.
Lead acquisition: Mendapatkan lead potensial yang tertarik pada produk Anda.
Conversions: Mengubah prospek menjadi pelanggan setia.
2. Riset Pasar (Market Research) dan Analisis Pesaing
Melakukan riset pasar dan pesaing melibatkan hal-hal berikut:
Identifikasi kompetitor: Siapa saja mereka, berapa kisaran harga produk mereka, apa strategi marketing mereka, dll.
Identifikasi tren industri: Perhatikan tren utama dalam industri Anda, seperti penggunaan AI dan chatbot untuk berbelanja, pencarian suara, visualisasi produk, dll.
Analisis perilaku pembeli: Jelajahi dan analisis preferensi serta pola atau perilaku belanja target pembeli Anda. Contohnya termasuk rata-rata pengeluaran mereka, waktu belanja puncak, dan kategori produk yang paling sering dibeli.
Riset manual bisa terasa memakan waktu dan melelahkan. Namun, Anda dapat beralih ke penggunaan platform analitik prediktif untuk menganalisis data historis dan memprediksi pergeseran pasar dengan akurat.
3. Pengembangan Persona Pelanggan
Kumpulkan dan analisis data secara real-time untuk mendefinisikan persona target Anda dan segmentasi audiens.
Misalnya, data kampanye email dapat digunakan untuk menganalisis panggilan tindakan mana yang lebih mungkin menarik minat demografi tertentu.
Gunakan analitik prediktif untuk segmentasi yang lebih tepat berdasarkan perilaku pembelian pelanggan, preferensi, pola keterlibatan, dan demografi mereka.
Bulan 2: Analisis Channel dan Objektif
Manfaatkan bulan berikutnya untuk menguji berbagai channel marketing, memilih yang paling optimal, dan menguji konten serta pola pembeli terhadap berbagai penawaran aktif Anda.
1. Penilaian Performa Channel
Channel marketing berfungsi sebagai media komunikasi antara brand Anda dan pelanggan target. Anda harus memilih saluran dengan bijak untuk memaksimalkan jangkauan.
Meskipun ada banyak channel marketing populer untuk eCommerce, tidak semuanya mungkin cocok untuk Anda.
Misalnya, beberapa brand lebih sukses di media sosial, sementara yang lain unggul dengan email marketing.
Jadi, uji channeln utama Anda untuk aliran traffic dan konversi. Analitik prediktif dapat memberikan gambaran menyeluruh tentang performa marketing berdasarkan channel dan menyoroti channel yang paling mungkin memberikan ROI terbaik, seperti yang ditunjukkan di bawah ini dengan analitik marketing dari Graas:
2. Eksperimen Berbasis Data
Merek yang menggunakan strategi pemasaran berbasis data terbukti menghasilkan ROI 5 hingga 8 kali lebih banyak dibandingkan brand yang tidak menggunakan pendekatan tersebut.
Mengeksplorasi data dunia nyata akan membantu Anda menjangkau orang yang tepat melalui kampanye yang dipersonalisasi dan terarah dengan sangat tepat.
Pada bulan ini, Anda bisa menjalankan beberapa uji A/B untuk mengoptimalkan konten website, pesan, dan taktik promosi yang sudah ada.
Jika ragu, gunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi pola keterlibatan yang jelas dan memprediksi tren pembeli guna meningkatkan kesiapan Anda. Misalnya, dekode titik harga optimal, musim penjualan puncak, CTA yang berperforma terbaik, dan lainnya.
Bulan 3-5: Meningkatkan Average Order Value (AOV)
Tiga bulan ke depan dapat digunakan untuk memperkuat strategi bundling produk, upselling, dan penentuan harga guna meningkatkan average order value.
1. Terapkan strategi bundling dan upselling
Analitik prediktif dapat membantu menentukan pasangan produk dan bundling yang paling optimal. Membuat bundling produk yang strategis mendorong AOV yang lebih tinggi dan meningkatkan penjualan inventaris.
Misalnya, analitik prediktif dapat memprediksi lonjakan pembelian dua atau lebih produk yang saling melengkapi, seperti suplemen dengan jam tangan olahraga selama musim liburan Tahun Baru untuk merek kesehatan.
2. Rekomendasi yang dipersonalisasi
Rekomendasi produk yang dipersonalisasi menyarankan produk relevan kepada pembeli berdasarkan riwayat pembelian, segmentasi pelanggan, dan riwayat penelusuran.
Analitik prediktif yang terintegrasi ke dalam mesin rekomendasi produk dapat bekerja dengan sangat baik untuk meningkatkan AOV Anda.
Misalnya:
Tingkatkan cross-selling dengan menyarankan produk pelengkap
Sarankan produk alternatif setelah pencarian pengguna yang gagal untuk item tertentu di situs web Anda
Rekomendasikan bundling produk saat checkout berdasarkan tren musiman
3. Penyesuaian strategi harga
Optimasi harga harus didasarkan pada data nyata, bukan asumsi. Dan analitik prediktif dapat membantu Anda menyesuaikan strategi harga berdasarkan beberapa pola historis.
Misalnya, analitik prediktif dapat menganalisis sensitivitas pelanggan terhadap produk diskon, seperti kemungkinan mereka membeli barang mewah saat ditawarkan diskon selama flash sale, sehingga meningkatkan konversi.
Bulan 6 dan Seterusnya: Retensi Pelanggan dan Loyalitas
Pelanggan yang kembali membeli menghabiskan 67% lebih banyak dibandingkan pelanggan baru.
Jadi, tahap terakhir dalam pembuatan roadmap situs web eCommerce Anda sebaiknya berfokus pada peningkatan pendapatan berulang.
1. Membuat program loyalitas
Program loyalitas, seperti memberikan insentif untuk pembelian ulang, adalah cara yang efektif untuk merawat dan memberikan penghargaan kepada pelanggan. Program ini mendorong pembeli untuk kembali berbelanja, sehingga meningkatkan nilai seumur hidup pelanggan (CLV) — metrik pendapatan yang sangat penting bagi eCommerce.
Insight yang diperoleh dari alat analitik membantu Anda mengidentifikasi pelanggan dengan nilai tinggi dan pelanggan yang sering kembali, sehingga Anda dapat menawarkan manfaat loyalitas yang dipersonalisasi untuk mendorong pembelian ulang.
2. Exclusive member discounts and early access
Pelanggan sangat menyukai eksklusivitas. Membuat diskon eksklusif dan memberikan akses lebih awal ke flash sale atau peluncuran produk baru tidak hanya membantu memberikan penghargaan kepada pelanggan setia, tetapi juga meningkatkan permintaan produk dan penjualan.
Laporan Loyalitas Pelanggan 2024 menyatakan bahwa hampir 71% pelanggan lebih loyal dan merasa lebih terhubung secara emosional dengan merek yang menawarkan penawaran eksklusif.
3. Insight Pelanggan yang Terus-Menerus dan Analisis Prediktif
Pola pembelian, preferensi pengguna, dan kondisi pasar cenderung berubah. Oleh karena itu, membangun situs web yang optimal adalah upaya yang berkelanjutan.
Anda harus terus memantau dan menyempurnakan strategi pemasaran situs web Anda berdasarkan laporan analitik prediktif yang terpercaya.
Tingkat churn pelanggan yang tinggi dan penurunan nilai pesanan adalah beberapa kekhawatiran utama di kalangan perusahaan eCommerce. Atasi hal ini dengan menyesuaikan strategi loyalitas dan pemasaran Anda melalui insight yang diperoleh dari analitik prediktif.
Kesimpulan
Performa eCommerce sangat bergantung pada personalisasi.
Dengan platform analitik eCommerce serba ada seperti Graas, insight pelanggan yang mendalam, analisis per kanal, tren yang diprediksi, dan banyak lagi, dapat dengan mudah diakses untuk menganalisis setiap langkah secara real-time dan menciptakan pengalaman pelanggan yang personal.
Temukan potensi penuh bisnis eCommerce Anda dengan analitik prediktif — daftar gratis hari ini!
Comentários