top of page
Gambar penulisGraas

4 Tantangan yang Dihadapi Bisnis eCommerce dalam Analisis Produk dan Solusinya


Tantangan analisis produk di eCommerce

Setiap bisnis di berbagai industri berusaha untuk mengambil keputusan berdasarkan data. Di dunia eCommerce, setiap klik, konversi, dan interaksi produk menyimpan insight berharga.


Untuk eCommerce, data ini bisa dimanfaatkan untuk menyempurnakan strategi, mengoptimalkan performa, dan pada akhirnya mendorong penjualan yang lebih tinggi.


Namun, menganalisis data produk tidak selalu sederhana. Seiring bisnis berkembang, kompleksitas dalam mengelola dan menafsirkan data juga meningkat, menyebabkan berbagai kendala yang dapat menghambat pengambilan keputusan yang efektif.


Dalam blog ini, kita akan membahas empat tantangan utama yang dihadapi bisnis eCommerce terkait analisis produk. Tapi jangan khawatir – kami juga akan memberikan solusi praktis untuk membantu Anda mengatasi hambatan ini dan mengubah data Anda menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti.



Mari kita bahas tantangan-tantangannya!


Tantangan 1: Data yang terpencar di berbagai platform marketplace


Analisis produk bergantung pada data yang terintegrasi untuk membuat keputusan yang tepat. Namun, bisnis eCommerce beroperasi di berbagai marketplace—seperti Amazon, Shopify, Lazada, dan lainnya—yang masing-masing memiliki format data dan alat pelaporan yang berbeda. Hal ini menyebabkan data menjadi terpencar di berbagai platform, membuatnya sulit untuk melacak kinerja produk di setiap saluran.


Tanpa pandangan yang terpusat terhadap data produk, bisnis akan kesulitan dalam mengidentifikasi produk terlaris, memantau stok, dan mendeteksi tren baru. Fragmentasi data ini bisa menyebabkan peluang yang terlewatkan dan kesalahan yang mungkin merugikan. Sebagai contoh, jika bisnis tidak dapat melihat dengan jelas produk mana yang terlaris di platform seperti Amazon tetapi kurang berperforma di situs Shopify mereka, mereka mungkin kelebihan stok di satu saluran sementara tidak memenuhi permintaan di saluran lainnya.


Data yang tidak akurat juga berdampak pada keputusan terkait produk seperti persediaan dan pemasaran. Pandangan data yang terfragmentasi dapat menyebabkan bisnis menginvestasikan terlalu banyak pada pemasaran untuk produk yang kurang laku atau kekurangan stok untuk SKU yang berperforma tinggi. Inefisiensi ini tidak hanya memengaruhi margin keuntungan, tetapi juga mengurangi kepuasan pelanggan ketika produk populer kehabisan stok.


Solusi: Satukan data dari semua channel penjualan

Untuk mengatasi tantangan ini, bisnis perlu berinvestasi pada tool analisis eCommerce yang dapat menggabungkan data dari berbagai channel ke dalam satu dashboard yang terintegrasi.


Tool ini akan mengumpulkan informasi dari setiap marketplace, sehingga bisnis dapat dengan mudah membandingkan kinerja produk di berbagai platform.


Tantangan 2: Banyaknya data dengan berbagai macam metrik

Dalam eCommerce, setiap interaksi dengan produk menghasilkan data—mulai dari klik, tampilan, pengabaian keranjang, hingga tingkat konversi.


Meskipun data ini memiliki wawasan yang berharga, volumenya yang besar bisa terasa berlebihan. Ketika bisnis terlalu fokus pada banyak metrik, perhatian terhadap KPI produk yang paling penting bisa terabaikan, membuat lebih sulit untuk mengidentifikasi faktor utama yang mendorong performa produk.


Data yang berlebihan bisa menyebabkan keputusan yang kurang tepat jika metrik penting tidak diprioritaskan. Misalnya, sebuah produk mungkin terlihat memiliki penjualan yang buruk karena tingginya tingkat pengabaian keranjang. Namun, tanpa menganalisis faktor-faktor spesifik produk yang lebih mendalam—seperti daya saing harga atau umpan balik pelanggan dibandingkan dengan penawaran serupa—permasalahan bisa disalahartikan.


Masalah sebenarnya mungkin ada pada harga yang lebih tinggi dibandingkan pesaing, deskripsi yang sudah usang, atau kurangnya gambar yang menarik, tetapi banyaknya metrik lain mengalihkan fokus dari masalah inti tersebut.


Kelebihan data ini membuat sulit untuk berfokus pada metrik yang bisa ditindaklanjuti, sehingga menghambat pandangan yang jelas tentang faktor sukses atau gagalnya produk. Untuk analisis produk yang efektif, bisnis perlu menyaring data yang tidak relevan dan fokus pada indikator utama seperti sensitivitas harga, posisi kompetitif, dan perilaku pelanggan. Ini memungkinkan pemahaman yang lebih akurat tentang performa produk, sehingga menghasilkan keputusan strategis yang lebih tepat.


Solusi: Otomasi pengumpulan dan pemrosesan data

Untuk menangani kompleksitas ini, otomatisasikan pengumpulan data menggunakan platform analitik yang dapat mengumpulkan, memproses, dan mengkategorikan metrik penting untuk Anda.


Tool ini akan menyaring data yang tidak relevan dan memprioritaskan informasi paling relevan, memungkinkan Anda untuk fokus pada insight yang bisa ditindaklanjuti yang langsung berdampak pada performa produk.


Dengan menyederhanakan cara Anda melacak metrik, Anda dapat membuat keputusan yang lebih tepat tanpa terganggu oleh kelebihan data, yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi dan profitabilitas.


Tantangan 3: Menentukan KPI yang relevan untuk analisis produk


Analisis produk yang efektif bergantung pada pemilihan KPI yang tepat, namun banyak bisnis eCommerce hanya berfokus pada volume penjualan saja.


Meskipun volume penjualan menunjukkan popularitas produk, bergantung hanya pada metrik ini tanpa memperhitungkan margin keuntungan, retensi pelanggan, atau customer lifetime value bisa mengakibatkan keputusan salah terkait pilihan produk.


Dalam beberapa kasus, produk dengan penjualan tinggi mungkin memiliki keuntungan rendah, dan mempromosikan produk ini tanpa menilai dampaknya secara keseluruhan bisa menguras sumber daya dan melewatkan peluang untuk mengembangkan produk yang lebih bernilai.


Jika metrik yang salah diprioritaskan, bisnis mungkin akan terus mempromosikan produk yang performanya kurang optimal, sambil mengabaikan produk dengan potensi pertumbuhan tinggi.


Misalnya, jika bisnis hanya fokus pada jumlah total unit yang terjual, mereka bisa saja melewatkan produk yang memiliki tingkat retensi pelanggan tinggi, yang menunjukkan potensi profitabilitas jangka panjang. Akibatnya, mereka mungkin terlalu banyak menyimpan stok atau mengiklankan produk dengan margin rendah, sambil mengabaikan produk dengan retensi dan margin tinggi yang bisa meningkatkan loyalitas pelanggan dan pendapatan jangka panjang.


Analisis yang kurang tepat ini tidak hanya menghambat manajemen produk yang efektif, tetapi juga membatasi kemampuan untuk menciptakan rangkaian produk yang menguntungkan dan sesuai dengan permintaan pelanggan.


Dengan mengidentifikasi KPI yang relevan—seperti margin keuntungan, tingkat retensi, dan posisi kompetitif—bisnis dapat membuat keputusan yang lebih strategis dan berbasis data, menghindari kesalahan mahal akibat metrik yang kurang tepat.


Solusi: Sesuaikan KPI berdasarkan kebutuhan bisnis Anda 

Solusi untuk tantangan ini adalah menggunakan tool analitik eCommerce yang memungkinkan Anda menyesuaikan KPI sesuai dengan tujuan spesifik bisnis Anda.


Dengan menyesuaikan KPI, Anda memastikan fokus pada metrik yang benar-benar mendukung pertumbuhan Anda, seperti margin keuntungan, pengembalian produk, atau tingkat retensi pelanggan.


Pendekatan ini membantu Anda mengukur performa dengan lebih akurat dan membuat keputusan yang sejalan dengan strategi jangka panjang Anda.


Tantangan 4: Telat dalam mengambil keputusan


Dalam eCommerce, waktu sangat penting. Keterlambatan dalam menganalisis dan bertindak berdasarkan data performa produk bisa mengakibatkan hilangnya peluang.


Ketika terdapat penundaan dalam melakukan penyesuaian harga atau keputusan stok, bisnis berisiko kehilangan pangsa pasar, mengecewakan pelanggan, dan menanggung biaya berlebih.


Sebagai contoh, jika sebuah bisnis melihat lonjakan permintaan untuk produk tertentu namun terlalu lama untuk menambah stok atau mengalokasikan kembali anggaran pemasaran, mereka bisa kehilangan potensi pendapatan.


Begitu juga, tanpa data yang real-time, sulit untuk dengan cepat menyesuaikan harga dalam merespon kompetitor, yang bisa menyebabkan kehilangan pelanggan ke alternatif yang lebih murah atau mengurangi margin karena tidak meningkatkan potensi penjualan.


Analisis produk secara real-time memungkinkan bisnis untuk dengan cepat mengidentifikasi produk berperforma tinggi dan mengalokasikan anggaran lebih ke strategi marketing produk tersebut. Ini juga memungkinkan manajemen inventori yang proaktif, memastikan produk populer selalu tersedia dan meminimalkan stok berlebih untuk produk yang bergerak lambat.


Dengan mengakses dan bertindak berdasarkan data secara real-time, bisnis dapat menyempurnakan strategi produk mereka, mengelola inventori secara efektif, dan membuat keputusan pemasaran yang lincah agar tetap kompetitif dan responsif terhadap perubahan permintaan pelanggan.


Solusi: Gunakan tool analitik eCommerce secara real-time

Untuk menghindari hal ini, investasikan pada tool analitik eCommerce yang kuat dengan data real-time dan laporan otomatis.


Alat ini memastikan Anda dapat mengakses metrik dan insight terbaru kapan saja, memungkinkan Anda untuk bertindak cepat.


Dengan visualisasi data yang mudah dipahami, Anda dapat langsung menafsirkan data dan melakukan perubahan lebih cepat, sehingga mendapatkan keunggulan kompetitif dengan membuat keputusan tepat waktu.

Product analytics tool for eCommerce businesses

Lakukan analisis produk/SKU yang tepat dengan solusi analitik eCommerce dari Graas!


Analisis produk sangat penting bagi bisnis eCommerce yang ingin tetap kompetitif dan memprioritaskan produk yang tepat.


Dengan memahami produk mana yang berkinerja baik dan mana yang memerlukan peningkatan, Anda dapat membuat keputusan berbasis data yang memperkuat strategi dan meningkatkan penjualan.


Namun, tantangan seperti data yang tersebar, metrik yang berlebihan, KPI yang tidak jelas, dan keterlambatan insight dapat membuat analisis produk menjadi sulit.


Untungnya, semua tantangan ini dapat dengan mudah diatasi dengan tool analitik eCommerce yang tepat. Di sinilah Graas berperan – tool yang membawa analisis produk eCommerce Anda ke level selanjutnya.


Inilah cara Graas mengatasi masalah tersebut:

  • Satu tampilan untuk semua data: Graas menawarkan dashboard terpadu untuk memonitor performa produk di berbagai platform, menghemat waktu, dan meningkatkan akurasi.

  • Prioritasi Data: Graas menyaring dan memprioritaskan metrik yang paling penting, memungkinkan Anda fokus pada wawasan yang bisa ditindaklanjuti.

  • KPI yang Dapat Disesuaikan: Anda bisa menetapkan dan melacak KPI yang sesuai dengan tujuan bisnis spesifik Anda.

  • Insight yang Real-Time: Dapatkan analisis data secara real-time, sehingga Anda dapat membuat keputusan lebih cepat dan efektif.

Graas juga menyediakan fitur Analisis Produk / SKU yang menawarkan pandangan mendalam tentang kinerja produk dengan mengelompokkan produk dalam empat kuadran untuk menyempurnakan strategi Anda:

Identify your product potential with eCommerce analytics tool
  • High Visibility (Low Traffic, High GMV): Produk ini menghasilkan pendapatan besar meskipun kunjungannya rendah.

  • Low Visibility (Low Traffic, Low GMV): Produk di kuadran ini mungkin perlu dievaluasi ulang.

  • Hero Products (High Traffic, High GMV): Ini adalah produk andalan yang menarik lalu lintas tinggi dan pendapatan besar.

  • Non-Performers (High Traffic, Low GMV): Produk ini menarik kunjungan tetapi gagal dikonversi menjadi penjualan.

Saat Anda mengetahui produk mana yang perlu difokuskan, alur kerja akan menjadi lebih lancar dan sumber daya Anda tidak akan terbuang sia-sia.


Dengan Graas, Anda tak perlu lagi khawatir tentang tantangan analisis produk eCommerce. Jangan sampai ketinggalan – daftar sekarang untuk pakai gratis selama 30 hari!

Kommentare


bottom of page