Bisnis eCommerce membutuhkan informasi yang akurat dan terpercaya untuk berkembang. Informasi ini, termasuk semua hal mulai dari detail produk hingga preferensi pelanggan, menjadi dasar untuk keputusan penting yang dapat membuat atau menghancurkan toko online Anda.
Tetapi apa yang terjadi jika data ini menjadi rusak?
Setiap tahun, 25-30% data menjadi tidak akurat. Persentase yang terlihat kecil ini ini dapat memiliki efek domino, yang menyebabkan kesalahan mahal dan kampanye penjualan dan pemasaran yang kurang efektif.
Contohnya: Data Anda mungkin menunjukkan tingkat persediaan yang salah, yang dapat menyebabkan kelebihan stok pada produk populer. Akibatnya, karena Anda tidak memiliki persediaan yang cukup, pelanggan akan frustrasi dan penjualan pun hilang.
Selain itu, setiap brand melihat data secara berbeda. Ambil contoh persamaan eCommerce, yaitu Revenue = Traffic x Conversion Rate x AOV (Rata Pesanan Rata-Rata).
Bagi sebagian brand, pendapatan akan menjadi total pendapatan yang dihasilkan dari penjualan yang dilakukan, sementara bagi sebagian lainnya, mungkin pendapatan setelah dikurangi biaya operasional. Sekarang, bayangkan integritas data Anda rendah, Anda memasukkan metrik yang salah ke dalam persamaan, dan proyeksi pendapatan akan berubah total. Anda mungkin akan membuat keputusan yang tidak diperlukan.
Menjaga integritas data adalah hal yang penting bagi bisnis eCommerce untuk memastikan kepuasan pelanggan. Hal ini juga membantu memastikan bahwa atribusi kanal Anda tepat dan Anda membuat kampanye untuk orang yang tepat.
Dalam blog ini, kita akan melihat tantangan-tantangan yang berkaitan dengan integritas data dan melihat apa solusi untuk melindungi informasi berharga Anda.
Apa itu integritas data dalam eCommerce?
Integritas data pada dasarnya adalah kepercayaan terhadap data yang Anda dapatkan dari toko eCommerce, marketplace, atau saluran pemasaran Anda. Ini memastikan semua data Anda akurat, lengkap, dan konsisten di seluruh sistem Anda.
Misalnya, data riwayat pembelian pelanggan yang akurat dapat membantu Anda menjalankan kampanye email bertarget dan rekomendasi produk yang dipersonalisasi.
Demikian pula, memiliki data performa kampanye yang terpercaya di berbagai saluran, seperti kata kunci dan materi kreatif mana yang berkinerja lebih baik atau lebih buruk, membantu Anda menyusun strategi pemasaran dengan lebih efektif. Ini memungkinkan Anda untuk memfokuskan anggaran pada hal yang berhasil dan mengoptimalkan pendekatan untuk saluran yang perlu ditingkatkan.
Integritas data harus menjadi inti dari operasi eCommerce Anda karena ini memengaruhi segalanya, mulai dari pengalaman pelanggan hingga efektivitas kampanye pemasaran Anda.
Tantangan yang Dihadapi Bisnis eCommerce untuk Menjaga Integritas Data
Mempertahankan integritas data memang penting. Namun, ini bukanlah hal yang mudah bagi bisnis eCommerce. Volume data yang dihasilkan sangat tinggi, begitu juga dengan kecepatan dan variasinya. Pada dasarnya, tiga dari 5V big data (volume, velocity, variety) membuat tugas ini menjadi cukup sulit.
Mari kita lihat beberapa tantangan yang dihadapi bisnis eCommerce dalam menjaga integritas data:
1. Sumber Data yang Beragam
eCommerce merupakan ekosistem data daripada sumber data tunggal, di mana informasi berharga mengalir dari berbagai sumber. Merek mengumpulkan data pihak pertama seperti riwayat pesanan dan pendapatan dari platform seperti Shopify, Amazon, atau Flipkart. Mereka mengumpulkan data perilaku pelanggan dari analitik situs web dan platform pengguna, dan bahkan data periklanan dari Google, Facebook, dan alat pemasaran email.
Namun, data ini sering berada di dalam silo (penyimpanan data terisolasi) yang terpisah di platform yang berbeda. Tantangannya terletak pada pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data ini secara konsisten di seluruh sistem yang beragam. Fragmentasi ini dapat menyebabkan ketidakkonsistenan dan ketidakakuratan, yang membahayakan integritas keseluruhan informasi Anda.
2. Penarikan Data Manual
Meskipun data sangat penting, proses pengambilannya tidak boleh menjadi beban. Penarikan data manual dalam eCommerce, di mana informasi diekstrak dari berbagai marketplace dan saluran pemasaran secara individual, bisa sangat memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan.
Bayangkan sebuah brand menengah dengan sumber daya terbatas yang harus memeriksa setiap platform, seperti Shopify atau Facebook, beberapa kali dalam sehari. Mengunduh data secara berkala, menganalisis setiap kumpulan data di spreadsheet seperti Excel, lalu menghubungkan data secara manual untuk membuat laporan - ini adalah resep bencana.
Pendekatan ini tidak efisien dan membuka peluang untuk kesalahan manusia. Satu kesalahan copy-paste di spreadsheet, seperti yang pernah dialami JP Morgan Chase pada tahun 2012 dengan kerugian sebesar $2 miliar, dapat memiliki konsekuensi yang menghancurkan integritas data dan, karenanya, pada profit perusahaan Anda.
3. Laporan Tidak Terstandarisasi
Data dalam eCommerce hadir dalam berbagai bentuk dan ukuran. Sementara beberapa platform menawarkan laporan terstruktur dalam bentuk tabel, platform lain menyediakan informasi dalam format tidak seragam seperti laporan PDF. Kurangnya keseragaman ini membuat integrasi dan analisis data menjadi tugas yang kompleks.
Selain itu, proses konversi data dari heterogen (beragam format) menjadi homogen memiliki risiko kesalahan. Proses ini juga memakan banyak waktu. Proses yang memakan waktu ini seringkali menghasilkan data basi (tidak aktual), sehingga menghalangi akses Anda ke insight real-time. Harus membuat keputusan bisnis penting berdasarkan informasi yang sudah ketinggalan zaman dapat menyebabkan konsekuensi yang fatal seperti penargetan yang salah dan hilangnya pendapatan.
4. Prosedur yang Buruk
Pepatah "masuk sampah, keluar sampah" dengan sempurna menggambarkan tantangan pengumpulan dan persiapan data yang buruk. Bahkan algoritma paling canggih sekalipun rentan terhadap data yang rusak.
Ketika proses sebagian besar manual, pemilik bisnis harus memikul tanggung jawab untuk mengidentifikasi sumber data yang benar untuk metrik tertentu. Misalnya, data pesanan harus diambil langsung dari platform toko Anda, bukan dari alat pemasaran eksternal.
Selain itu, data pada dasarnya bersifat dinamis. Platform iklan yang berbeda, misalnya, menggunakan jendela atribusi yang berbeda, mulai dari tujuh hingga tiga puluh hari, yang memengaruhi cara kinerja pemasaran diukur.
Gagal memperhitungkan hal-hal detail ini selama pengumpulan dan persiapan data dapat mengarah pada insight yang tidak akurat dan kesimpulan yang bias. Prosedur yang buruk ini menjadi panggung yang sempurna bagi data yang tidak akurat untuk merusak integritas dan memberi Anda insight yang salah.
5. Mendapatkan Insight yang Dapat Ditindaklanjuti
Mendapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti dari data membutuhkan lebih dari sekadar angka. Namun, interpretasi individual dapat menimbulkan bias dan menghambat integritas data.
Ketika keputusan penting sepenuhnya didasarkan pada interpretasi subjektif, kesenjangan muncul karena kurangnya perbandingan dengan tolok ukur industri yang telah ditetapkan. Kurangnya objektivitas ini dapat mengarah pada kesimpulan yang bias dan menghambat kemampuan Anda untuk membuat keputusan berbasis data.
Cara Menjaga Integritas Data untuk Insight yang Akurat dan Andal
Memastikan integritas data sangat penting bagi bisnis eCommerce yang ingin membuat keputusan berdasarkan insight yang akurat dan terpercaya.
Namun, menjaga integritas data memiliki tantangan tersendiri, seperti yang telah kita bahas, terutama ketika menangani volume data yang besar yang dihasilkan dari berbagai sumber.
Berikut adalah dua pendekatan utama untuk menjaga integritas data:
1. Membangun Tim Data Internal
Bagi brand eCommerce besar yang memiliki sumber daya, membangun sistem manajemen data mereka sendiri dapat menawarkan kontrol dan kustomisasi yang tinggi. Namun, jalur ini membutuhkan investasi waktu, uang, dan keahlian yang signifikan.
Prosesnya biasanya melibatkan langkah-langkah penting berikut:
1. Ekstraksi data: Mengambil data dari berbagai sumber seperti platform e-commerce, saluran pemasaran, dan basis data pelanggan. Tim harus membangun koneksi yang aman dan menulis skrip untuk menarik data secara efisien.
2. Prapemrosesan data: Setelah diekstrak, data perlu dibersihkan dan disiapkan untuk analisis. Ini termasuk tugas-tugas seperti menghapus duplikat, memperbaiki kesalahan, dan menstandarisasi format untuk memastikan konsistensi dan kegunaan data.
3. Analisis data: Setelah prapemrosesan, ilmuwan data dan analis menggunakan berbagai alat dan teknik untuk menganalisis data yang telah disiapkan. Mereka mengajukan pertanyaan spesifik, menjalankan model statistik, dan mengidentifikasi pola serta tren untuk mengekstrak insight berharga.
4. Visualisasi dan pelaporan data: Terakhir, insight yang diekstrak diubah menjadi laporan yang menarik secara visual dan mudah dipahami.
Membangun sistem manajemen data internal yang kuat memerlukan investasi besar dalam merakit tim khusus para spesialis dengan berbagai keterampilan. Mereka adalah orang-orang seperti insinyur data dengan keahlian dalam infrastruktur cloud, penskalaan, keamanan, dan tata kelola data, ilmuwan dan analis data untuk persiapan data, pembuatan model, dan analisis, serta tim eksekusi untuk menerjemahkan insight menjadi strategi yang dapat dijalankan.
Kemudian, investasi juga diperlukan dalam infrastruktur cloud yang kuat, alat manajemen data, dan platform analitik untuk mendukung pemrosesan, penyimpanan, dan analisis volume data besar yang efisien.
Dan sementara sistem internal yang dibangun dengan baik menawarkan keuntungan, itu juga datang dengan serangkaian tantangan tersendiri. Seperti kesalahan pada tingkat kode atau masalah operasional yang dapat mengganggu fungsionalitas sistem. Menskalakan infrastruktur dan sumber daya untuk menangani lonjakan volume data, seperti selama periode penjualan puncak, bisa menjadi kompleks dan mahal untuk dikelola.
2. Investasi dalam solusi data berbasis AI untuk eCommerce
Meskipun membangun tim data internal menawarkan jalur untuk manajemen data, hal itu memerlukan komitmen waktu dan sumber daya yang signifikan.
Solusi data berbasis AI seperti Graas, di sisi lain, merupakan alternatif yang baik, mengatasi keterbatasan proses manual dan menawarkan lebih banyak keuntungan, terutama dalam menjaga integritas data dan mempermudah tugas mendapatkan insight berharga.
Graas mengutamakan integritas data sebagai inti. Tidak seperti pengumpulan data manual, di mana kesalahan manusia dapat dengan mudah mengompromikan akurasi, Graas mengotomatisasi seluruh proses. Ini mengambil data dari berbagai sumber, termasuk pasar seperti Flipkart, Lazada, dan Amazon, toko Anda sendiri, dan saluran pemasaran seperti Facebook dan Google Ads.
Graas mengambil data ini melalui integrasi API dan ekstensi browser khusus untuk ekstraksi data langsung dari sumbernya. Ini melakukan dua hal—pertama, memastikan bahwa data tersebut dapat diandalkan, dan kedua, Anda tidak perlu secara manual masuk dan mentransfer data di berbagai platform.
Selanjutnya, Graas menangani transformasi data secara otomatis, memastikan konsistensi dan menghilangkan potensi kesalahan yang diperkenalkan selama konversi manual dari heterogen ke homogen. Ini secara signifikan mengurangi risiko ketidakakuratan yang merayap ke dalam data Anda, yang sangat penting untuk insight yang dapat diandalkan dan dapat dijalankan.
Lebih dari sekedar menjaga integritas data, Graas mempermudah proses mendapatkan insight. Anda tidak perlu masuk ke berbagai platform 20 kali sehari dan menghabiskan berjam-jam menyatukan informasi. Fitur Marketing Deep Dive Graas menawarkan antarmuka yang komprehensif dan mudah digunakan untuk menganalisis kinerja penjualan Anda di berbagai saluran dengan presisi yang tak tertandingi.
Graas mengkonsolidasikan wawasan dari semua saluran Anda ke dalam satu dashboard yang intuitif. Hal ini memungkinkan Anda untuk mengukur semua usaha dari pemasaran hingga penjualan hingga inventaris. Ini adalah real-time, sehingga data Anda tidak akan kedaluwarsa yang mengarah pada wawasan yang lebih akurat.
Jaga integritas data eCommerce Anda. Daftar gratis hari ini!
Comments