eCommerce Analytics: ใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มยอดขาย

การดำเนินการร้านค้าอีคอมเมิร์ซไม่ได้หมุนวนอยู่กับตัวชี้วัดเฉพาะหรือช่องทางใดช่องทางหนึ่ง คุณต้องดูว่าฟังก์ชันต่างๆ เช่น การตลาด, สินค้าคงคลัง, ยอดขาย, ฯลฯ ทำงานอย่างไร ในเวลาเดียวกัน คุณยังต้องพิจารณาถึงรายละเอียดเช่น ชุดโฆษณาของแคมเปญทำงานอย่างไร, สินค้าขายดีที่สุดคืออะไร, ช่องทางใดที่นำมาซึ่งยอดขายสูงสุด, เป็นต้น

การเดาสุ่มสี่สุ่มห้าจะพาคุณไปได้ไม่ไกล คุณต้องตัดสินใจตามข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และนี่คือที่ที่ eCommerce analytics เข้ามามีบทบาท

ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงบทบาทของ eCommerce analytics ในการเติบโตของธุรกิจ, ประเภทต่างๆ และยังแชร์แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่จะช่วยให้คุณเพิ่มยอดขาย

eCommerce Analytics คืออะไร?

บทบาทของ eCommerce analytics ในการเติบโตของธุรกิจ

ประเภทของ eCommerce analytics คืออะไร?

เทคนิคเด็ด! วิเคราะห์ข้อมูล eCommerce ช่วยธุรกิจปัง

รับข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้จาก eCommerce analytics ด้วย Graas

eCommerce Analytics คืออะไร?

eCommerce analytics คือการปฏิบัติของการเก็บข้อมูลบนเว็บไซต์และพฤติกรรมของลูกค้า แล้ววิเคราะห์ข้อมูลนั้นเพื่อเข้าใจว่าอะไรทำให้ยอดขายของคุณเติบโต โดยการถอดรหัสข้อมูลนี้ คุณสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเพื่อปรับปรุงร้านค้าของคุณและเจาะกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้อง ผลลัพธ์? คุณสามารถเพิ่มอัตราการแปลง, ลดอัตราการทิ้งตะกร้าสินค้า, และจึง, สร้างรายได้เพิ่มขึ้น

บทบาทของ eCommerce analytics ในการเติบโตของธุรกิจ

eCommerce analytics ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลที่มีค่าของตนเพื่อได้รับข้อมูลเชิงลึกเพื่อการเติบโตอย่างยั่งยืน โดยใช้พฤติกรรมของลูกค้าและกิจกรรมบนเว็บไซต์ ธุรกิจสามารถเข้าใจการดำเนินงานของตนได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ปรับปรุงกลยุทธ์ของตน และในที่สุดก็บรรลุการเพิ่มยอดขายอย่างมีนัยสำคัญ

มาดูกันว่า eCommerce analytics สามารถช่วยคุณขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจได้อย่างไร

1. การสร้างห่วงโซ่อุปทานที่แข็งแกร่ง

ความพึงพอใจของลูกค้าขึ้นอยู่กับความสะดวกและราคาที่แข่งขันได้ อย่างไรก็ตาม การเสนอราคาที่น่าดึงดูดอาจส่งผลตรงกันข้ามหากคลังสินค้าของคุณขาดสต็อกที่จำเป็น

eCommerce analytics มีความสำคัญในการหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างอุปทานและความต้องการ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต คุณสามารถทำนายแนวโน้มในอนาคตและรับประกันว่าคุณมีสินค้าในปริมาณที่เหมาะสมพร้อมให้บริการ วิธีการนี้ป้องกันการขาดสต็อกและทำให้ลูกค้าพึงพอใจในขณะที่ยังลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ

2. การทำนายแนวโน้มในอนาคต

เครื่องมือ eCommerce analytics อย่าง Graas สามารถวิเคราะห์ปัจจัยเช่นขนาดการทำธุรกรรม, ความเป็นฤดูกาล, และหมวดหมู่สินค้าเพื่อทำนายแนวโน้มในอนาคต

การมีวิสัยทัศน์ล่วงหน้านี้มีค่าไม่ประมาณในการกำหนดกลยุทธ์ธุรกิจของคุณ การทราบว่าสิ่งใดจะได้รับความนิยมในเดือนที่จะมาถึงช่วยให้คุณสามารถโฟกัสไปที่สินค้าที่เหมาะสม, ปรับระดับคลังสินค้าตามนั้น, และสร้างแคมเปญการตลาดเพื่อโปรโมตสินค้าเฉพาะ นอกจากนี้ คุณยังสามารถวางแผนโปรโมชันและส่วนลดเพื่อเพิ่มยอดขายสำหรับสินค้าต่างๆ ตลอดทั้งปี

3. การคาดการณ์คลังสินค้าสำหรับฤดูกาลถัดไป

การจัดการคลังสินค้า เป็นความท้าทายอย่างต่อเนื่องสำหรับผู้ค้าปลีก การกำหนดสินค้าใดควรมีที่บนชั้นวางของคุณเป็นสิ่งสำคัญ

ด้วย eCommerce analytics, คุณสามารถวิเคราะห์ปริมาณการขาย, การคาดการณ์ยอดขายในอนาคต, และอัตราความพึงพอใจของลูกค้า สิ่งนี้ช่วยคุณระบุสินค้าที่มีผลงานดีอย่างต่อเนื่องและควรได้รับการลงทุนต่อเนื่อง ในทางกลับกัน คุณสามารถลบสินค้าที่มีผลงานไม่ดีออกจากคลังสินค้าของคุณ ปลดปล่อยพื้นที่และทรัพยากรสำหรับสินค้าที่อาจทำกำไรได้มากกว่า

4. การวัดประสิทธิภาพของการตลาดและแคมเปญการขาย

แคมเปญการตลาดเป็นการลงทุนทางการเงินที่สำคัญสำหรับธุรกิจ eCommerce หากไม่มีการวัดผลที่เหมาะสม จะเป็นไปไม่ได้ที่จะระบุว่ากลยุทธ์ของคุณมอบผลตอบแทนจากการลงทุนหรือไม่

eCommerce analytics เชื่อมต่อช่องว่างนี้โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างละเอียดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญ ตัวชี้วัดเช่นการคลิกโฆษณา, เวลาที่ผู้เข้าชมมีส่วนร่วม, ข้อมูลช่องทาง, และประสิทธิภาพของการส่งเสริมการขายชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนว่าแคมเปญของคุณสร้างความสนใจกับกลุ่มเป้าหมายของคุณอย่างไร

โดยการ วิเคราะห์ข้อมูลการตลาด, คุณสามารถประเมินผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) และปรับแต่งกลยุทธ์การตลาดของคุณเพื่อผลกระทบสูงสุด

5. การเข้าใจลูกค้าของคุณ

การสร้างฐานลูกค้าที่ภักดีต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับลูกค้าของคุณ eCommerce analytics ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประชากรศาสตร์ของลูกค้า, รูปแบบพฤติกรรม, และแม้กระทั่งกรณีที่ลูกค้าทิ้งตะกร้าสินค้า (อัตราการยกเลิก)

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถสร้างกลยุทธ์สินค้าเพื่อตอบสนองความต้องการและความชอบของกลุ่มเป้าหมายของคุณได้อย่างเฉพาะเจาะจง นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณออกแบบโปรโมชันและแคมเปญการตลาดที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าของคุณ ซึ่งนำไปสู่อัตราการแปลงที่สูงขึ้น

6. การปรับราคาสินค้าให้เหมาะสม

มีหลายปัจจัยที่เข้ามาเล่นระหว่างการตัดสินใจราคาสินค้า รวมถึงความต้องการของลูกค้า, ราคาของคู่แข่ง, และความพร้อมในตลาด การวิเคราะห์ทำนาย ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์แนวโน้มราคาในอุตสาหกรรมของคุณและระบุจุดราคาที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่มกำไรสูงสุด

เช่น Amazon ใช้อัลกอริทึมซับซ้อนในการปรับราคาสินค้าแบบเรียลไทม์ตามสภาพตลาด — นี่เป็นตัวอย่างชั้นเยี่ยมของวิธีที่ข้อมูลสามารถใช้เพื่อได้เปรียบในการแข่งขัน

ประเภทของ eCommerce analytics คืออะไร?

Having หลังจากที่เราได้สำรวจบทบาทของ eCommerce analytics ในการขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจแล้ว มาดูประเภทต่างๆ ของ eCommerce analytics:

1. Audience analytics 

Audience analytics ให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างละเอียดเกี่ยวกับประชากรศาสตร์ของฐานลูกค้าของคุณ ที่นี่ คุณจัดการกับข้อมูลเช่น อายุ, เพศ, ระดับรายได้, อาชีพ, ที่ตั้ง, และแม้กระทั่งภาษาที่ต้องการ

แต่มันไม่ได้จำกัดอยู่แค่ประชากรศาสตร์

ข้อมูลผู้ชมยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอุปกรณ์ที่ลูกค้าของคุณใช้ในการเข้าถึงร้านค้าของคุณ พวกเขาเรียกดูจากสมาร์ทโฟนหรือคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปเป็นหลักหรือไม่? ดี, เรารู้ว่าลูกค้าส่วนใหญ่ใช้อุปกรณ์มือถือ แต่แล้วคุณต้องการคำตอบเช่น พวกเขาเป็นผู้ใช้ Android หรือ Apple เป็นหลักหรือไม่?

คุณยังได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสินค้าที่กลุ่มเป้าหมายของคุณมักจะซื้อร่วมกัน จากสินค้าที่พวกเขาซื้อร่วมกัน คุณสามารถจัดชุดสินค้าได้ ชุดสินค้าเหล่านี้จะช่วยให้คุณขายสินค้าเพิ่มเติมให้กับลูกค้าที่เข้ามาในร้านของคุณเพื่อซื้อสินค้าชิ้นเดียว

การมีข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถสร้างร้านค้าออนไลน์ของคุณเพื่อการดูและประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหมาะสมที่สุดบนอุปกรณ์ต่างๆ

นอกจากนี้ การวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายยังช่วยให้คุณปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดและการจัดส่งของคุณ การเข้าใจตำแหน่งที่ตั้งของกลุ่มเป้าหมายของคุณช่วยให้คุณสามารถเสนอตัวเลือกการจัดส่งที่เจาะจงและสร้างความพยายามในการโฆษณาของคุณให้สอดคล้องกับภูมิภาคเฉพาะ

2. Acquisition analytics 

Acquisition analytics เปิดเผยว่าผู้เข้าชมพบร้านค้าออนไลน์ของคุณได้อย่างไรและในที่สุดก็ไปถึงเว็บไซต์ของคุณ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการได้มาซึ่ง คุณสามารถวัดประสิทธิภาพของช่องทางการตลาดต่างๆ ในการดึงดูดผู้เข้าชมและขับเคลื่อนยอดขาย

โพสต์บนโซเชียลมีเดียสร้างการจราจรเว็บไซต์มากที่สุดหรือไม่? แคมเปญอีเมลเป็นเครื่องมือที่มีพลังในการนำลูกค้าใหม่เข้ามาหรือไม่? แล้วโพสต์บล็อกล่ะ – พวกเขานำไปสู่การแปลงหรือไม่? Acquisition analytics ตอบคำถามเหล่านี้ ช่วยให้คุณสามารถระบุช่องทางการตลาดที่ให้ผลตอบแทนจากการลงทุนสูงสุด

เมื่อคุณทราบช่องทางใดที่ดึงดูดลูกค้ามากที่สุด คุณสามารถจัดสรรทรัพยากรและโฟกัสความพยายามของคุณไปที่ช่องทางเหล่านั้นสำหรับการได้มาซึ่งลูกค้า

3. Behavior analytics 

เมื่อลูกค้าเข้ามาในร้านค้าออนไลน์ของคุณแล้ว พวกเขามีปฏิสัมพันธ์กับเว็บไซต์ของคุณอย่างไร? นี่คือที่ที่ behavior analytics เข้ามามีบทบาท ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เปิดเผยรายละเอียดที่มีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ตั้งแต่สินค้าที่พวกเขาเรียกดูไปจนถึงหน้าที่พวกเขาเยี่ยมชม

Behavior analytics ตอบคำถามเช่น:

• สินค้าใดที่สร้างความสนใจมากแต่ยอดขายต่ำ?

• ผู้เข้าชมใช้เวลาบนเว็บไซต์ของคุณนานเท่าไหร่โดยปกติ?

• ผู้เข้าชมส่วนใหญ่ทิ้งรถเข็นโดยไม่ทำการซื้อให้เสร็จสิ้นหรือไม่?

• ผู้เข้าชมคลิกที่หน้าใดเป็นอันดับแรก และเนื้อหาการตลาดชิ้นไหนที่ดึงดูดความสนใจของพวกเขา?

การเข้าใจรายละเอียดเหล่านี้ให้ภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้าเดินทางบนเว็บไซต์ของคุณ หากมีสัดส่วนสูงของผู้เข้าชมที่ออกจากหน้าเว็บของคุณอย่างรวดเร็ว อาจบ่งชี้ถึงเวลาการโหลดที่ช้าหรือเนื้อหาที่สับสนที่ไม่ตรงกับความคาดหวังของพวกเขา Behavior analytics ช่วยให้คุณระบุพื้นที่ที่ต้องปรับปรุงและปรับเว็บไซต์ของคุณให้เหมาะสมที่สุดเพื่อการแปลงสูงสุด

4. Conversion analytics 

Conversion analytics มองลึกเข้าไปในกระบวนการของการเปลี่ยนผู้เข้าชมเว็บไซต์ให้กลายเป็นลูกค้าที่จ่ายเงิน การเข้าใจว่าผู้ใช้งานออนไลน์แปลงสถานะเป็นลูกค้าได้อย่างไรและเมื่อไรช่วยให้คุณสามารถปรับกลยุทธ์การตลาดและการสื่อสารเพื่อมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าที่มีศักยภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ด้วย conversion analytics, คุณสามารถได้รับคำตอบสำหรับคำถามเช่น:

• โดยทั่วไปแล้วใช้เวลานานแค่ไหนที่ผู้เข้าชมจะแปลงเป็นลูกค้าที่จ่ายเงิน?

• ลูกค้ามักจะทำการซื้อซ้ำหรือเป็นลูกค้าครั้งเดียว?

ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณสร้างข้อความการตลาดสำหรับขั้นตอนต่างๆ ในการเดินทางของลูกค้า นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัจจัยเช่นมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยและจำนวนสินค้าที่ซื้อต่อการทำธุรกรรมโดยทั่วไป คุณสามารถพัฒนาโปรโมชันและส่วนลดเป้าหมายที่สอดคล้องกับฐานลูกค้าที่มีอยู่และส่งเสริมการซื้อซ้ำ

5. Paid marketing analytics

หลายธุรกิจอีคอมเมิร์ซดำเนินการแคมเปญการตลาดแบบชำระเงินเพื่อเข้าถึงผู้ชมกลุ่มกว้าง Paid marketing analytics มีความสำคัญสำหรับการวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของแคมเปญเหล่านี้

โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับรายได้ที่สร้างจากโฆษณาบนโซเชียลมีเดีย, แคมเปญ pay-per-click, และความคิดริเริ่มการตลาดทางอีเมล, คุณเข้าใจว่ากลยุทธ์ใดที่มอบคุณค่ามากที่สุดสำหรับทุกเพนนีที่ใช้จ่าย

โฆษณาของคุณบนโซเชียลมีเดียสร้างรายได้เพียงพอที่จะรับประกันการลงทุนหรือไม่? อีเมลเป็นช่องทางที่ทำกำไรสำหรับการได้มาซึ่งลูกค้าหรือไม่? Paid marketing analytics ตอบคำถามเหล่านี้ ช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงการใช้จ่ายและโฟกัสทรัพยากรไปที่แคมเปญที่ถูกต้อง

เทคนิคเด็ด! วิเคราะห์ข้อมูล eCommerce ช่วยธุรกิจปัง

มาดูที่แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดบางประการเพื่อให้แน่ใจว่าคุณใช้ eCommerce analytics ได้อย่างเต็มศักยภาพ:

1. ทำลายข้อมูลซิโลเพื่อรับมุมมองที่เป็นเอกภาพ

ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ – การจราจรเว็บไซต์, พฤติกรรมของลูกค้า, แคมเปญการตลาด – อยู่ในซิโลที่แยกจากกัน ข้อมูลที่แยกส่วนนี้ขัดขวางการวิเคราะห์ eCommerce ที่มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปสู่การตีความที่ไม่ถูกต้อง

ตัวอย่างเช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าอาจมีข้อบกพร่องหากข้อมูลโฆษณา Facebook ไม่ได้รับการพิจารณาควบคู่ไปกับข้อมูลโฆษณา Google หรือหากโมเดลการกำหนดค่าไม่ถูกต้อง

นี่คือที่มาของแนวคิดเกี่ยวกับ "มุมมองเดียว" ของข้อมูล วิธีนี้รวมข้อมูลจากทุกแหล่งข้อมูลของคุณเข้าไว้ในแพลตฟอร์มเดียวกัน ให้ภาพรวมที่สมบูรณ์ของการดำเนินการ eCommerce ของคุณ

นี่คือประโยชน์บางส่วนจากการรวมข้อมูลจากทุกช่องทาง:

• ลดความพยายาม: ไม่ต้องเข้าสู่ระบบหลายแพลตฟอร์มเพื่อเก็บข้อมูลอีกต่อไป

• การกำจัดการซ้ำซ้อนและการทับซ้อน: ข้อมูลที่สอดคล้องกันช่วยลดความไม่สอดคล้องและข้อมูลที่ขัดแย้งกัน

• ข้อมูลเชิงลึกข้ามช่องทาง: วิเคราะห์จุดข้อมูลจากทุกแหล่งเพื่อให้ได้ความเข้าใจที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น

• ภาพรวมทั้งหมด: ได้รับภาพรวมที่สมบูรณ์ของแบรนด์อีคอมเมิร์ซของคุณ ตั้งแต่การได้มาซึ่งลูกค้าจนถึงการดำเนินการ
  

2. รักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล

ในอีคอมเมิร์ซ ข้อมูลมาจากแหล่งต่างๆ และอาจมีความหลากหลาย หมายความว่ามันมีอยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกัน ข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์ CSV หรือตาราง เป็นสิ่งที่ค่อนข้างง่ายต่อการทำงานด้วย อย่างไรก็ตาม แหล่งข้อมูลอื่นๆ อาจให้ข้อมูลในรูปแบบ PDF หรือรูปแบบอื่น

การแปลงข้อมูลนี้เป็นรูปแบบที่สอดคล้องกันด้วยตนเองใช้เวลานานและมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูง ภายในเวลาที่คุณมีข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ข้อมูลอาจล้าสมัย นำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้องและโอกาสที่พลาดไป

โซลูชันคือการใช้เครื่องมือการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซที่ดึงข้อมูลจากทุกช่องทางของคุณโดยอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ นี่ช่วยรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลและกำจัดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดที่เกิดจากการจัดการด้วยมือ ด้วยข้อมูลที่สะอาดและสอดคล้องกัน คุณสามารถมั่นใจได้ว่าการวิเคราะห์ของคุณกำลังผลิตข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ

3. พิจารณาความเป็นฤดูกาลและแนวโน้ม

ร้านค้าออนไลน์หลายแห่งทำผิดพลาดโดยการวิเคราะห์ข้อมูลในสภาวะแวดล้อมที่ปิดโดยไม่คำนึงถึงปัจจัยภายนอก เหตุการณ์สำคัญในอุตสาหกรรม, แนวโน้มตามฤดูกาล, และกิจกรรมของคู่แข่งสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อข้อมูลของคุณ

ตัวอย่างเช่น การเพิ่มขึ้นของยอดขายในช่วงเทศกาลอาจไม่ใช่แนวโน้มระยะยาว แต่เป็นการสะท้อนของรูปแบบการซื้อตามฤดูกาล

การโฟกัสเพียงแค่การผันผวนของข้อมูลชั่วคราวอาจนำไปสู่การตีความที่ผิดพลาด การวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพคือการเข้าใจบริบทเบื้องหลังตัวเลข พิจารณาความเป็นฤดูกาล, แนวโน้มของอุตสาหกรรม, และการกระทำของคู่แข่งเพื่อได้มุมมองที่ครอบคลุมยิ่งขึ้นเกี่ยวกับผลการดำเนินงานของคุณ

4. ทำการวิเคราะห์หมวดหมู่สินค้าและสินค้าแต่ละรายการ

การซูมเข้าไปที่ข้อมูลสินค้ารายละเอียดช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงทั้งกลยุทธ์การตลาดและการขายของคุณ การติดตามประสิทธิภาพของสินค้าแต่ละรายการและหมวดหมู่สินค้าเป็นระยะเวลาหนึ่งช่วยเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับปัจจัยที่ขับเคลื่อนรายได้ของคุณ การวิเคราะห์นี้ช่วยคุณระบุสินค้าที่มีประสิทธิภาพสูงและสินค้าที่อาจมีประสิทธิภาพต่ำ

รับข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้จาก eCommerce analytics ด้วย Graas

eCommerce analytics สามารถช่วยให้ธุรกิจของคุณอยู่บนเส้นทางสู่ความสำเร็จ แต่ข้อมูลที่กระจัดกระจายจากช่องทางต่างๆ อาจทำให้คุณรู้สึกหลงทาง ถ้าคุณมีศูนย์กลางที่รวบรวมข้อมูลการตลาด, การขาย, และคลังสินค้าของคุณในเวลาจริง – Graas คือที่สิ้นสุดการค้นหาของคุณ

Graas เป็นเครื่องยนต์เพื่อการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วย AI ออกแบบมาเพื่อทำให้การวิเคราะห์ eCommerce ของคุณเป็นไปอย่างราบรื่น นี่คือวิธีที่มันช่วย:

• แดชบอร์ดข้อมูลที่รวมเข้าด้วยกัน: ไม่มีข้อมูลที่แยกออกจากกันอีกต่อไป! Graas ผสานรวมกับเครื่องมือที่มีอยู่ของคุณอย่างราบรื่น นำเสนอข้อมูลสำคัญทั้งหมดในที่เดียว

• ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์: ตัดสินใจได้เร็วขึ้นด้วยข้อมูลที่อัพเดททุกขณะ

• การมองเห็นเชิงลึก: ละทิ้งมุมมองที่ตื้นๆ Graas ช่วยให้คุณเจาะลึก ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดเฉพาะ, ชุดโฆษณา, หรือแม้แต่สร้างสรรค์โฆษณาแต่ละรายการ

หยุดเสียเวลาในการรวบรวมและประกอบข้อมูล Graas ช่วยให้คุณโฟกัสไปที่สิ่งที่สำคัญที่สุด—การเติบโตของร้านค้าออนไลน์ของคุณ ลงทะเบียนฟรีวันนี้!