Tim Ecommerce yang mengambil keputusan berdasarkan data akan selangkah lebih di depan.
Studi menunjukkan mereka 23 kali lipat lebih mungkin untuk mendapatkan pelanggan dan enam kali lipat lebih mungkin untuk mempertahankannya. Dibandingkan dengan merek Ecommerce yang mengambil keputusan berdasarkan intuisi, merek Ecommerce berbasis data 19 kali lipat lebih mungkin menguntungkan.
Namun, jalan menuju kesuksesan berbasis data di Ecommerce tidak lepas dari tantangan.
Peningkatan eksponensial Ecommerce, terutama setelah pandemi, telah menyebabkan "kelambatan data" (data lethargy). Dengan masuknya data secara konstan - iklan, konten dari berbagai platform, detail inventaris dan pesanan, informasi logistik, dan lainnya - bisnis kesulitan untuk mengubahnya menjadi wawasan yang berarti dan strategi yang dapat ditindaklanjuti.
Jumlah data yang dihasilkan terlalu banyak untuk dipahami oleh pikiran manusia, yang mengarah pada kelumpuhan analisis (analysis paralysis). Pembuat keputusan kesulitan mengidentifikasi tren yang dapat ditindaklanjuti di tengah banjir data.
Lebih lanjut yang memperumit masalah adalah karakteristik big data ini, yaitu 5V: volume (banyaknya data), variety (beragamnya jenis data), velocity (kecepatan data masuk), veracity (keakuratan data), dan value (nilai guna data). Dalam blog ini, kita akan membahas 5V ini dan melihat tantangan yang mereka timbulkan dalam analitik Ecommerce.
5 V Big Data: Tantangan Terbesar dalam Analitik eCommerce
Menjalankan brand eCommerce ternyata tidak semudah yang dibayangkan. Berikut adalah 5 tantangan terbesar big data yang dihadapi oleh pemilik bisnis eCommerce dalam menjalankan analitik eCommerce.
Tantangan 1: Volume (Banyaknya Data)
Volume adalah istilah yang menggambarkan jumlah data yang dihasilkan dalam industri eCommerce. Ini mencakup berbagai detail seperti informasi produk, perilaku pelanggan, riwayat pembelian, kinerja campaign marketing dan data logistik.
Aktivitas pelanggan di internet terus berkembang. Seiring dengan meningkatnya aktivitas, volume data yang perlu dikelola oleh bisnis eCommerce juga tumbuh secara eksponensial.
Dampak
Volume data yang sangat besar dapat menjadi hambatan yang signifikan untuk analitik dan pertumbuhan yang efektif. Berikut adalah bagaimana hal ini berdampak pada bisnis eCommerce:
Insight yang terlewat: Bisnis mungkin kesulitan untuk mengidentifikasi tren dan wawasan berharga yang terpendam di dalam data yang sangat banyak.
Kelumpuhan Analisis (Analysis paralysis): Pembuat keputusan mungkin menghadapi kelumpuhan analisis, yang menyebabkan penundaan dalam menerapkan strategi dan bereaksi terhadap perubahan pasar.
Sumber Daya: Menyiapkan sumber daya yang diperlukan untuk mengelola dan memproses data dalam volume besar bisa menjadi tantangan bagi bisnis kecil.
Solusi: Unifikasi Data (Data Unification)
Untuk mengatasi tantangan volume data, Anda memerlukan unifikasi data. Ini melibatkan penggabungan kumpulan data (data silo) yang tidak efektif dari berbagai sumber, seperti situs web, marketplace, platform pemasaran, dan sistem manajemen inventaris, ke dalam platform terpusat. Dasbor menyatukan data E-commerce memungkinkan pengaksesan data yang lebih mudah, analitik yang efisien, dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Tantangan 2: Variety (Beragamnya Jenis Data)
Variety mengacu pada berbagai format dan jenis data yang dihasilkan dalam E-commerce. Jenis data yang berbeda ini mencakup data terstruktur (harga produk, demografi pelanggan, dan waktu pembelian) dan data tidak terstruktur (ulasan pelanggan, sebutan di media sosial, dan data aliran klik situs web).
Dampak
Masalah pertama dengan data yang tersedia dalam berbagai jenis adalah integrasi dan analitiknya karena format dan struktur yang tidak konsisten. Hal ini seringkali mengarah pada insight yang tidak akurat dan tidak memberikan gambaran holistik tentang perilaku pelanggan dan tren pasar.
Ada juga risiko insight terbatas. Bisnis yang tidak memiliki satu pandangan tentang data mereka mungkin hanya menganalisis data terstruktur yang mudah diakses. Hal ini mengabaikan wawasan berharga yang tersembunyi dalam data tidak terstruktur, yang mengarah pada pemahaman yang terfragmentasi tentang sentimen pelanggan.
Bagaimana kita mengatasi variasi data?
Mengatasi tantangan variasi data memerlukan investasi dalam alat pembersihan dan standarisasi data. Atau sebuah alat yang mengumpulkan data heterogen dari berbagai platform dan mengubahnya menjadi data homogen. Alat-alat ini memberikan struktur kepada data yang tidak terstruktur, membuatnya mungkin untuk Anda menjalankan analisis terhadapnya.
Tantangan 3: Velocity (Kecepatan Data)
Velocity adalah istilah yang menggambarkan kecepatan aliran data yang diterima oleh brand eCommerce. Kecepatan ini dipengaruhi oleh bagaimana pelanggan berinteraksi dengan brand Anda secara real-time, fluktuasi traffic website, dan perubahan pasar yang sedang terjadi.
Dampak
Tingginya velocity pada dapat menyebabkan:
Terlewatnya Peluang: Bisnis mungkin melewatkan wawasan real-time, yang tentunya penting untuk mengambil tindakan segera dan melakukan koreksi strategi. Bahkan reaksi terhadap perubahan pasar pun tertunda.
Keputusan yang Tertunda: Jika brand masih menggunakan metode analitik data tradisional, mereka mungkin tidak bisa mengikuti aliran data yang terus berubah.
Data backlogs: Aliran data yang terus-menerus dapat menyebabkan penumpukan data dalam sistem pemrosesan dan analitik, yang selanjutnya menunda perolehan wawasan dan menghambat tindakan tepat waktu. Misalnya, jika brand ingin melakukan root cause analysis (analisis akar masalah), mereka tidak akan mendapatkan wawasan yang tepat karena datanya sudah "kedaluwarsa" dan tidak lagi mencerminkan nilai aktual.
Bagaimana kita mengatasi kecepatan?
Untuk mengatasi tantangan kecepatan, merek perlu berinvestasi dalam alat dan praktik analisis eCommerce real-time. Alat-alat ini dibuat untuk memproses dan menganalisis aliran data hampir secara instan, memungkinkan bisnis eCommerce untuk mendapatkan wawasan real-time, mengoptimalkan kampanye, mengidentifikasi tren, dan bereaksi dengan cepat.
Tantangan 4: Veracity (Keakuratan Data)
Veracity berbicara tentang kualitas data dan keakuratannya. Ketidakakuratan dalam kumpulan data dapat mengarah pada wawasan yang menyesatkan dan keputusan bisnis yang merugikan. Sumber data yang berbeda dan kecepatan data yang tinggi dalam eCommerce dapat membuat menjaga keakuratan data (data veracity) menjadi tantangan yang kompleks.
Dampak
Keputusan yang dibuat berdasarkan data yang tidak akurat rentan salah arah. Hal ini menyebabkan pemborosan sumber daya dan juga merusak kepercayaan pelanggan. Data pelanggan yang tidak akurat juga secara langsung berdampak pada kampanye pemasaran yang tidak efektif, membuat brand terisolasi dari calon pelanggan alih-alih menjangkau mereka.
Solusi untuk Veracity Data?
Mengatasi tantangan veracity mengharuskan Anda untuk menerapkan praktik tata kelola data (data governance) yang kuat. Praktik tersebut meliputi:
Validasi data: Memeriksa keakuratan data secara rutin untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan.
Pembersihan data: Menghapus entri duplikat, ketidakkonsistenan format, dan membakukan format data.
Kontrol akses data: Membatasi akses ke data hanya untuk personil yang berwenang dan menerapkan langkah-langkah keamanan data.
Tantangan 5: Value (Nilai Data)
Value menunjuk pada potensi manfaat ekonomi, intelijen, atau strategis yang dapat ditawarkan kumpulan data kepada bisnis. Menggali wawasan yang berarti dan menerapkannya pada pengambilan keputusan strategis sangat penting untuk mendapatkan nilai data yang sebenarnya dalam eCommerce. Namun, tantangannya terletak pada mentransformasi data dalam jumlah besar menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti yang mendorong pertumbuhan.
Dampak
Dengan gagal mengekstrak nilai dari data, bisnis mungkin melewatkan wawasan berharga yang dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dan mengidentifikasi aliran pendapatan baru. Dan karena datanya tidak bernilai, maka datanya akan menghasilkan wawasan yang tidak berarti. Dan ketika wawasan tersebut diterapkan, itu mengarah pada strategi yang tidak produktif yang gagal memenuhi kebutuhan pelanggan atau merespons tren pasar secara efektif.
Solusi untuk Mendapatkan Nilai Maksimal dari Data?
Berikut adalah beberapa hal yang dapat Anda lakukan untuk memastikan Anda mendapatkan nilai maksimal dari data Anda:
Investasi pada Keahlian Analisis: Mempekerjakan analis data yang terampil atau bermitra dengan lembaga analisis data.
Gunakan Alat Analisis Lanjutan: Jelajahi dan terapkan alat seperti solusi business intelligence (BI) dan machine learning (ML) yang dirancang untuk menganalisis kumpulan data besar, mengidentifikasi pola, dan memprediksi tren masa depan, memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan berbasis data dan mengoptimalkan strategi untuk akuisisi pelanggan, retensi, dan pertumbuhan pendapatan.
Bangun Budaya Berbasis Data: Dorong budaya di seluruh perusahaan yang menghargai data dan potensinya.
Analisis eCommerce yang Akurat dan Real-Time dengan Graas
Aliran data yang besar dan terus berkembang di eCommerce menghadirkan peluang dan tantangan. Dengan memahami 5V Big Data - volume, variety, velocity, veracity, dan value - Anda dapat mengatasi tantangan analitik eCommerce dengan lancar.
Brand eCommerce dapat menerapkan strategi seperti unifikasi data, pembersihan data, analitik real-time, dan praktik tata kelola data untuk mengatasi tantangan ini dan mendapatkan nilai sebenarnya dari data mereka.
Graas, tool analisis eCommerce yang komprehensif, memungkinkan Anda untuk menaklukkan 5V data dan menggunakan data Anda secara maksimal. Dashboard yang intuitif menyediakan sumber kebenaran tunggal, menyederhanakan analitik data, dan menawarkan pandangan holistik tentang bisnis Anda.
Integrasi yang berjalan dengan mulus memastikan keakuratan dan keandalan data, sementara wawasan real-time memungkinkan tindakan langsung berdasarkan model atribusi ilmiah. Lebih dari sekadar angka, Graas memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti untuk mendorong bisnis Anda maju.
Ambil kendali atas data Anda dan raih kesuksesan yang didorong olehnya. Daftar untuk uji coba gratis Graas hari ini!
Comments