top of page
รูปภาพนักเขียนGraas

ผู้จัดการ eCommerce สามารถใช้ Graas เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล eCommerce ได้อย่างไร?

อัปเดตเมื่อ 23 ก.ค.


 วิธีที่ผู้จัดการ eCommerce สามารถใช้ Graas ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล eCommerce

หากรายได้ต่อปีของคุณตามหลังธุรกิจ eCommerce อื่นๆ ในอุตสาหกรรมเดียวกัน คุณต้องมีกลยุทธ์เพื่อให้สามารถตอบสนองหรือเกินมาตรฐานอุตสาหกรรม


ปัญหาทั่วไปใน eCommerce คือความรู้สึกหลอกลวงว่าธุรกิจกำลังเติบโต — ธุรกิจมักจะเชื่อว่าพวกเขาประสบความสำเร็จเพียงเพราะรายได้เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม หากอุตสาหกรรมเติบโตขึ้น 20% ต่อปี ขณะที่ธุรกิจของคุณเติบโตเพียง 6% แสดงว่าคุณกำลังตามหลัง


หากคุณเป็นผู้จัดการ eCommerce คุณควรรู้ว่าการเอาชนะมาตรฐานต้องการมากกว่าสัญชาตญาณ; มันต้องการการตัดสินใจที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูล


ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงวิธีที่ผู้จัดการ eCommerce สามารถใช้ Graas เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของพวกเขา เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาไม่เพียงแค่ตอบสนองแต่ยังเกินมาตรฐานอุตสาหกรรม


มาเริ่มกันเลย


ข้อผิดพลาดทั่วไป 4 ข้อที่ผู้จัดการ eCommerce เผชิญกับการจัดการข้อมูล


การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจ eCommerce ที่ต้องการรักษาความสามารถในการแข่งขันและการเติบโต


อย่างไรก็ตาม ข้อผิดพลาดทั่วไปหลายประการสามารถส่งผลกระทบต่อความพยายามในการจัดการข้อมูลและประสิทธิภาพของธุรกิจ การเข้าใจถึงความท้าทายเหล่านี้เป็นก้าวแรกในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้


1. ขาดการรวมข้อมูล

หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดในการจัดการข้อมูล eCommerce คือการขาดการรวมข้อมูล ธุรกิจ eCommerce มักจะขายสินค้าผ่านช่องทางหลายช่องทาง เช่น Amazon, Flipkart, Lazada, Shopee และเว็บไซต์ของตนเอง


แต่ละช่องทางเหล่านี้สร้างชุดรายงานการขายและข้อมูลของตนเอง ซึ่งหมายความว่าผู้จัดการ eCommerce มักจะต้องเข้าสู่ระบบบัญชีผู้ขายหลายบัญชี ดาวน์โหลดรายงานการขาย แล้วรวมข้อมูลนี้ด้วยตนเอง กระบวนการนี้ไม่เพียงแต่ใช้เวลานาน แต่ยังเสี่ยงต่อการเกิดข้อผิดพลาด


ความไม่มีประสิทธิภาพในการเข้าสู่ระบบบัญชีต่างๆ ดาวน์โหลดรายงาน และพยายามรวมแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันสามารถนำไปสู่ความล่าช้าในการวิเคราะห์และการตัดสินใจ หากไม่มีมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวของประสิทธิภาพการขายในทุกช่องทาง จะเป็นการยากที่จะได้ภาพรวมที่ถูกต้องของสุขภาพโดยรวมของธุรกิจ การแยกส่วนนี้อาจทำให้พลาดโอกาสและกลยุทธ์ที่ไม่เหมาะสม


2. การเก็บรวบรวมข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์

แม้เมื่อผู้จัดการ eCommerce สามารถรวบรวมข้อมูลจากช่องทางต่างๆ ได้อย่างสม่ำเสมอ พวกเขามักจะเผชิญกับปัญหาการเก็บรวบรวมข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์


หนึ่งในสาเหตุหลักของปัญหานี้คือความไม่สอดคล้องกันในการให้รายงานของช่องทางต่างๆ


เมื่อข้อมูลมาในรูปแบบและโครงสร้างที่หลากหลาย ผู้จัดการ eCommerce ต้องใช้เวลามากในการทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูล ซึ่งทำให้การทำงานยากขึ้นและทำให้ผู้จัดการ eCommerce ยากที่จะเข้าใจข้อมูลของตนได้ครบถ้วน


งานเพิ่มเติมนี้ไม่เพียงแต่ทำให้การได้ข้อมูลล่าช้า แต่ยังเพิ่มโอกาสในการเกิดข้อผิดพลาด ทำให้ยากที่จะเชื่อถือข้อมูลสำหรับการตัดสินใจ


3. คุณภาพและความสะอาดของข้อมูลที่ไม่ดี

คุณภาพและความสะอาดของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำ อย่างไรก็ตาม ข้อมูล eCommerce มักจะมีลักษณะหลากหลาย มาจากหลายแหล่งที่มีเมตริกและการคำนวณที่แตกต่างกัน


ยกตัวอย่างเช่น บางช่องทางวัดรายได้เป็นรายได้รวมที่สร้างขึ้น ในขณะที่บางช่องทางจะหักคำสั่งซื้อที่ถูกยกเลิกออกจากรายได้รวม นอกจากนี้ เวลาของการรับรู้รายได้ก็อาจแตกต่างกันไปในแต่ละช่องทาง บางช่องทางอาจบันทึกรายได้ในเวลาที่ขาย ในขณะที่ช่องทางอื่นอาจรอจนกว่าสินค้าจะถูกจัดส่ง


ความไม่สอดคล้องกันในการคำนวณและการรับรู้รายได้เหล่านี้อาจนำไปสู่การสร้างข้อมูลที่ให้ความเข้าใจผิด เนื่องจากการเปรียบเทียบที่ไม่เสมอกัน


ช่องทางที่หักคำสั่งซื้อที่ถูกยกเลิกอาจดูเหมือนว่ามีประสิทธิภาพต่ำกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับช่องทางที่ไม่ได้หักคำสั่งซื้อ แม้ว่าผลการดำเนินงานที่แท้จริงของพวกเขาจะคล้ายกัน นอกจากนี้ ช่องทางที่รับรู้รายได้ในเวลาที่แตกต่างกันอาจแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มหรือลดประสิทธิภาพที่ไม่เป็นจริงซึ่งไม่ได้สะท้อนถึงความแตกต่างที่แท้จริง


หากไม่ได้คำนึงถึงความแตกต่างเหล่านี้ ผู้จัดการ eCommerce อาจตัดสินใจผิดพลาด เช่น การจัดสรรทรัพยากรจากช่องทางที่มีประสิทธิภาพจริง หรือไม่สามารถระบุปัญหาที่แท้จริงที่ถูกปิดบังด้วยการวัดที่ไม่สอดคล้องกันได้


4. การตัดสินใจที่ล่าช้าเนื่องจากกระบวนการทำงานแบบแมนนวล

การพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลแบบแมนนวลทำให้กระบวนการตัดสินใจล่าช้าอย่างมาก เมื่อข้อมูลต้องถูกรวบรวม ทำความสะอาด และวิเคราะห์ด้วยตนเอง จะมีความล่าช้าเหลือเกิน ความล่าช้าเหล่านี้หมายความว่าข้อมูลที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์อาจไม่เกี่ยวข้องอีกต่อไป


ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการ eCommerce อาจระบุแนวโน้มหรือปัญหาในข้อมูลได้ แต่ถ้าเห็นความเข้าใจนี้ช้ากว่าเนื่องจากกระบวนการทำงานแบบแมนนวล โอกาสที่จะดำเนินการแก้ไขปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพอาจจะผ่านไปแล้ว ความล่าช้าในการตัดสินใจนี้อาจทำให้ธุรกิจเสียเปรียบในการแข่งขัน


ในส่วนถัดไป เราจะพูดถึงวิธีที่ Graas สามารถช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้และให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์สำหรับประสิทธิภาพ eCommerce ที่ดียิ่งขึ้น


วิธีที่ผู้จัดการ eCommerce สามารถใช้ Graas เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล


Graas เป็นแพลตฟอร์ม eCommerce ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยผู้จัดการในการแก้ปัญหาที่พบบ่อยเกี่ยวกับข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกขั้นสูง


ด้วยการใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงของแพลตฟอร์มนี้ ผู้จัดการสามารถปรับกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพ ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่นำไปสู่การเติบโตและความสามารถในการทำกำไร


นี่คือวิธีที่ การวิเคราะห์ eCommerce ของ Graas สามารถช่วยได้:


1. การรวมข้อมูล

หนึ่งในข้อได้เปรียบหลักของ การวิเคราะห์ขั้นสูงของ Graas คือความสามารถในการรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง


แทนที่จะต้องเข้าสู่บัญชีผู้ขายต่าง ๆ ด้วยตนเองและดาวน์โหลดรายงานการขาย ผู้จัดการ eCommerce สามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดได้ในแดชบอร์ดเดียว


Graas ผสานรวมกับช่องทาง eCommerce หลัก ๆ อย่าง Amazon, Flipkart, Lazada, Shopee และอื่น ๆ ได้อย่างราบรื่น โดยให้มุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับประสิทธิภาพการขายในทุกช่องทาง


การรวมข้อมูลนี้ช่วยขจัดความไม่มีประสิทธิภาพและข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลด้วยตนเอง เมื่อมีข้อมูลทั้งหมดในที่เดียว ผู้จัดการสามารถติดตามประสิทธิภาพโดยรวมของธุรกิจได้อย่างง่ายดาย เปรียบเทียบเมตริกในช่องทางและผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ และระบุแนวโน้มและความผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว


2. การตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น

Graas ช่วยเร่งกระบวนการตัดสินใจโดยการทำงานอัตโนมัติในการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่รวมและทำความสะอาดในเวลาเรียลไทม์ ผู้จัดการ eCommerce สามารถตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลได้เร็วขึ้นมาก


แพลตฟอร์มนี้มีมุมมองการวิเคราะห์ที่หลากหลาย เช่น Difference, Proportion, Trend, และ Currency views ทำให้ผู้จัดการสามารถวิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพจากมุมมองต่าง ๆ ได้


โดยการลดเวลาที่ใช้ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง ผู้จัดการสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ความรวดเร็วนี้เป็นสิ่งสำคัญใน eCommerce ที่สภาพตลาดและพฤติกรรมผู้บริโภคสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว การตัดสินใจที่รวดเร็วช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองต่อโอกาสและความท้าทายได้ทันเวลา ทำให้ยังคงความสามารถในการแข่งขันได้


3. การใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์สินค้าคงคลังและผลิตภัณฑ์

การจัดการสินค้าคงคลังและผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของ eCommerce Graas นำเสนอ การวิเคราะห์สินค้าคงคลัง eCommerce ที่แข็งแกร่งและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ช่วยให้ผู้จัดการติดตามระดับสินค้าคงคลัง ระบุ ผลิตภัณฑ์ที่ขายดีและไม่ประสบความสำเร็จ และเพิ่มระดับสต็อกเพื่อตอบสนองความต้องการ


โดยการวิเคราะห์เมตริกที่ละเอียด เช่น รายได้ต่อผลิตภัณฑ์ ความเร็วในการขาย และอัตราการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง ผู้จัดการสามารถตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลเกี่ยวกับการส่งเสริมผลิตภัณฑ์ การเติมสินค้า และการยุติการขายผลิตภัณฑ์ได้ สิ่งนี้ช่วยลดสถานการณ์การขาดแคลนสต็อกและการเกินสต็อก ลดต้นทุนการถือครอง และทำให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์ที่มีความต้องการสูงพร้อมใช้งานสำหรับลูกค้าเสมอ


4. การทดลองที่มีข้อมูลสำรองพร้อมด้วยข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำ

การวิเคราะห์ขั้นสูงของ Graas ไปไกลกว่าการวิเคราะห์พื้นฐานโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ แพลตฟอร์มนี้มีข้อมูลเชิงลึกในเชิงลึกเกี่ยวกับเมตริกธุรกิจต่าง ๆ เช่น รายได้, ทราฟฟิก, อัตราการแปลง (conversion rates), และค่าเฉลี่ยของการสั่งซื้อ (AOV) เมตริกเหล่านี้ถูกแบ่งย่อยเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกในรายละเอียด เช่น ภายใต้ AOV คุณสามารถเห็นรายได้ต่อผู้ซื้อ, ยอดขายต่อผู้ซื้อ, และจำนวนสินค้าเฉลี่ยต่อคำสั่งซื้อ


นอกจากนี้ Graas ยังให้คำแนะนำที่ปรับแต่งตามแนวโน้มและรูปแบบที่พบ ผู้จัดการสามารถดำเนินการทดลองที่มีข้อมูลสำรองเพื่อทดสอบกลยุทธ์ต่าง ๆ และดูว่ากลยุทธ์ใดที่เหมาะสมกับธุรกิจมากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการปรับแต่งหน้าผลิตภัณฑ์หรือการปรับกลยุทธ์การตั้งราคา คำแนะนำช่วยในการดำเนินการเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิภาพ


วิธีการนี้ในการทดลองทำให้แน่ใจว่าการตัดสินใจไม่ขึ้นอยู่กับความรู้สึก แต่ขึ้นอยู่กับข้อมูลและการวิเคราะห์ที่มั่นคง โดยการปฏิบัติตามคำแนะนำเหล่านี้ ผู้จัดการ eCommerce สามารถปรับปรุงกลยุทธ์ของพวกเขาอย่างต่อเนื่องและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้น


5. การวิเคราะห์แนวโน้มและการคาดการณ์

การวิเคราะห์แนวโน้มและการคาดการณ์มีความสำคัญในการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของตลาดและการเตรียมความพร้อมสำหรับความต้องการในอนาคต


Graas ช่วยให้ผู้จัดการ eCommerce สามารถตรวจสอบข้อมูลในอดีตเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มได้ ด้วยการเข้าใจประสิทธิภาพที่ผ่านมา ผู้จัดการ eCommerce สามารถดำเนินการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ด้วยความแม่นยำมากขึ้น


ความสามารถนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการวางแผนแคมเปญการตลาด การซื้อสินค้าคงคลัง และการจัดสรรงบประมาณ ตัวอย่างเช่น หากสินค้าบางอย่างมียอดขายพุ่งขึ้นในฤดูกาลเฉพาะ ผู้จัดการสามารถเพิ่มสินค้าคงคลังและความพยายามในการตลาดเพื่อเตรียมรับแนวโน้มนี้


การคาดการณ์ช่วยในการตัดสินใจเชิงรุก ทำให้ธุรกิจพร้อมที่จะตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าและใช้ประโยชน์จากโอกาสที่กำลังจะมาถึง


6. การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบ

Graas Business Deep Dive ช่วยให้ผู้จัดการ eCommerce สามารถทำการวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบอย่างละเอียดในช่วงเวลาต่างๆ ช่องทางต่างๆ และผลิตภัณฑ์ต่างๆ ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ผู้จัดการสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพปัจจุบันกับผลลัพธ์ในอดีตเพื่อระบุแนวโน้มการเติบโตและพื้นที่ที่ต้องปรับปรุง


ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการสามารถวิเคราะห์ข้อมูลการขายจากเดือนหรือปีที่แตกต่างกันเพื่อดูว่าประสิทธิภาพมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไร พวกเขายังสามารถเปรียบเทียบความมีประสิทธิภาพของช่องทางการขายต่างๆ หรือประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ต่างๆ


การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบนี้ช่วยในการเข้าใจความสำเร็จของกลยุทธ์ในอดีต การระบุพื้นที่ที่มีการดำเนินการที่ดี และการระบุพื้นที่ที่ต้องการการเปลี่ยนแปลง ด้วยการใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ ผู้จัดการสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการในอนาคตเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม


7. Root Cause Analysis 

การเข้าใจ สาเหตุที่แท้จริงของปัญหาประสิทธิภาพใน eCommerce เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจที่มีข้อมูลรองรับ Graas มีเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง ช่วยให้ผู้จัดการสามารถเจาะลึกข้อมูลเพื่อค้นหา "เหตุผล" เบื้องหลังแนวโน้มของประสิทธิภาพ


ไม่ว่าจะเป็นยอดขายที่ลดลงอย่างฉับพลัน การเพิ่มขึ้นของการคืนสินค้า หรือการลดลงของการเข้าชมเว็บไซต์ ผู้จัดการสามารถดูเมตริกเฉพาะที่มีส่วนทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้


การวิเคราะห์สาเหตุรากฐานสำหรับผู้จัดการ eCommerce

การระบุสาเหตุที่แท้จริงช่วยให้ผู้จัดการ eCommerce สามารถจัดการกับปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และที่สำคัญกว่านั้น คือ การคิดหาวิธีการแก้ไขที่ตรงจุดเพื่อจัดการกับปัญหาโดยตรง


ตัวอย่างเช่น หากยอดขายลดลงเกิดจากหมวดหมู่สินค้าบางประเภท ผู้จัดการสามารถตรวจสอบและปรับปรุงกลยุทธ์การจัดการสินค้าคงคลัง การตลาด หรือการตั้งราคาสำหรับหมวดหมู่นั้นได้


วิธีการที่มุ่งเน้นนี้ทำให้แน่ใจว่าความพยายามถูกนำไปใช้ในที่ที่ต้องการมากที่สุด ซึ่งนำไปสู่การแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและการเติบโตทางธุรกิจที่ยั่งยืน


รวมข้อมูลเชิงลึก eCommerce ทั้งหมดในแดชบอร์ดเดียวด้วย Graas


คุณเป็นผู้จัดการ eCommerce หรือเจ้าของธุรกิจที่ต้องการวิเคราะห์และปรับปรุงประสิทธิภาพของธุรกิจของคุณหรือไม่? Graas’ advanced analytics เหมาะสำหรับคุณ ข้อมูลจากทุกช่องทางจะถูกรวมในแดชบอร์ดเดียวพร้อมกับคำแนะนำและข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ — และอื่น ๆ อีกมากมาย!


Comments


bottom of page