แม้ว่าฤดูกาลเทศกาลและการลดราคาเมก้าแคมเปญจะเป็นโอกาสทางธุรกิจที่ยอดเยี่ยม แต่ก็มีความท้าทายของตัวเองด้วย แต่ฤดูกาลลดราคาไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคที่จะใช้จ่ายได้
ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการจัดการขายในช่วงเทศกาล/การลดราคาเมก้าแคมเปญ เราจะเจาะลึกถึงวิธีที่คุณสามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องทำงานหนักด้วยการใช้ eCommerce analytics ขั้นสูง
ความท้าทายที่ผู้ขายออนไลน์ต้องเผชิญในช่วงฤดูกาลขายเทศกาล/เมก้าแคมเปญ
บางส่วนของความท้าทายหลักที่ผู้ขายออนไลน์เผชิญในช่วงฤดูกาลขาย ได้แก่:
1. การแข่งขันที่เพิ่มขึ้น
อุตสาหกรรม eCommerce มักจะยุ่งในช่วงวันหยุด เทศกาล หรือการขายเมก้า
การแข่งขันเพิ่มขึ้นระหว่างร้านค้า ระหว่างแพลตฟอร์มตลาด และระหว่างแพลตฟอร์มตลาดกับร้านค้า
การเติบโตอย่างมากนี้ทำให้บริษัทต่าง ๆ ยากที่จะโดดเด่นและดึงดูดกลุ่มเป้าหมายได้ จำเป็นสำหรับผู้ขายที่จะต้องมีความโดดเด่นในวิธีหนึ่งหรือหลายวิธี เช่น ข้อเสนอ การจัดส่งด่วน หรือแคมเปญการตลาดที่น่าสนใจ
2. ต้นทุนที่สูงขึ้น
การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นหมายถึงธุรกิจที่ต้องแข่งขันเพื่อแย่งชิงตำแหน่งเดียวกัน ดังนั้นใครก็ตามที่พร้อมจ่ายมากกว่าจะชนะ!
ต้นทุนสำหรับการโฆษณา: เมื่อความต้องการพื้นที่โฆษณาเพิ่มขึ้น ราคาจึงสูงขึ้น อัตราต้นทุนต่อคลิก (CPC) และต้นทุนต่อการแสดงผล (CPM) มักจะเพิ่มสูงขึ้น ทำให้การรักษาความมีชื่อเสียงและดึงดูดลูกค้ากลายเป็นเรื่องที่มีค่าใช้จ่ายสูง
ต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลัง: ผู้ขายต้องเตรียมสต็อกเพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้น ซึ่งนำไปสู่งบประมาณในการจัดเก็บที่สูงขึ้นและความเสี่ยงของการสต็อกเกิน ในการรักษาสินค้าคงคลังเพื่อหลีกเลี่ยงการขาดแคลนในขณะที่ลดปริมาณสินค้าส่วนเกินนั้นเป็นกระบวนการที่ละเอียดอ่อนและมีค่าใช้จ่ายสูง
3. ความท้าทายด้านโลจิสติกส์: อัตราการคืนสินค้ากลับไปยังต้นทาง (RTO) เพิ่มขึ้น
ในช่วงเวลาที่คำสั่งซื้อตกลงมาอย่างรวดเร็ว จะทำให้เครือข่ายโลจิสติกส์เกิดความกดดัน ซึ่งนำไปสู่ความล่าช้าในการจัดส่งและการเพิ่มขึ้นของการคืนสินค้ากลับไปยังต้นทาง (RTO)
RTO คือสถานการณ์ที่ผู้คนไม่สามารถส่งคำสั่งซื้อได้ ทำให้แพ็คเกจต้องถูกส่งคืนไปยังผู้ขาย ซึ่งเกิดค่าใช้จ่ายในการจัดส่งที่เพิ่มขึ้น ความเสียหายของผลิตภัณฑ์ที่อาจเกิดขึ้น และความไม่พอใจของลูกค้า
การจัดการกับอุปสรรคด้านโลจิสติกส์เหล่านี้ในขณะที่รักษาความพึงพอใจของลูกค้าเป็นความท้าทายที่สำคัญ
4. พฤติกรรมของลูกค้า
มีการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในจิตวิทยาและพฤติกรรมของลูกค้าในช่วงเทศกาล ผู้บริโภคอาจแสดงรูปแบบการซื้อ ความชอบ และนิสัยการใช้จ่ายที่แตกต่างไปจากช่วงเวลาอื่น ๆ ของปี
พวกเขาอาจแสดงความต้องการที่สูงขึ้นสำหรับข้อเสนอและส่วนลด อย่างสำคัญ เมื่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ เป็นสิ่งสำคัญที่ผู้ขายจะต้องปรับขนาดการดำเนินงานและข้อเสนอเพื่อใช้ประโยชน์จากการเพิ่มขึ้นของการเข้าชมและเปลี่ยนเป็นยอดขาย
5. การวางแผนกลยุทธ์
การวางกลยุทธ์สำหรับฤดูขายสูงสุดเหล่านี้มีความซับซ้อนมาก ผู้ขายต้อง:
คาดการณ์ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ อย่างแม่นยำ
คาดการณ์ยอดขายผลิตภัณฑ์ในอนาคตอย่างแม่นยำ
ดำเนินกลยุทธ์ส่งเสริมการขายที่เหมาะกับธีมวันหยุด
กระจายกลยุทธ์ไปยังช่องทางและประเภทผลิตภัณฑ์หลาย ๆ ช่องทาง
ใช้กลยุทธ์ด้านราคาที่มีการแข่งขันแต่ยังคงมีกำไร
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพของเว็บไซต์สามารถรองรับการเข้าชมที่เพิ่มขึ้นได้
เตรียมทีมบริการลูกค้าสำหรับการสอบถามที่เพิ่มขึ้น
ความเสี่ยงในการทำให้ปัจจัยเหล่านี้ถูกต้องมีความสูงมาก เพราะช่วงเวลานี้มักนำไปสู่ส่วนแบ่งการขายที่สูงในหนึ่งปีปฏิทิน
5 วิธีที่ eCommerce analytics สามารถเอาชนะความท้าทายได้
ฤดูขายไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคในการใช้จ่าย นี่คือห้าวิธีที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่า eCommerce analytics ขั้นสูงสามารถช่วยคุณได้
1. Trend analysis
ความสามารถในการวิเคราะห์ eCommerce ขั้นสูงช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์แนวโน้มและความชอบสำหรับฤดูขายในอนาคต โดยให้ข้อได้เปรียบที่ไม่เหมือนใครเหนือคู่แข่งของคุณ ซึ่งทำได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลฤดูขายที่ผ่านมาและทำการคาดการณ์อย่างแม่นยำ เพื่อให้คุณสามารถเตรียมระดับสินค้าคงคลัง เปอร์เซ็นต์ส่วนลด แบรนด์ผลิตภัณฑ์ และอื่น ๆ ได้อย่างเหมาะสม
โดยการติดตามพฤติกรรมของลูกค้า การเปลี่ยนแปลงของตลาด และการพัฒนาในอุตสาหกรรมอย่างต่อเนื่อง เครื่องมืออย่าง Graas สามารถชี้ให้เห็นทั้งโอกาสและอันตรายที่อาจเกิดขึ้นกับธุรกิจของคุณ
มันนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในรูปแบบที่ชัดเจนและใช้งานได้ โดยการจำแนกเป็นโอกาสหรืออันตรายและจัดลำดับความสำคัญตามผลกระทบที่มีต่อมูลค่าสินค้าที่ขาย (GMV) ของคุณ
อีกหนึ่งด้านที่สำคัญที่ eCommerce analytics สามารถช่วยได้คือการระบุ โอกาสในการขายข้ามและการขายเพิ่ม
ในช่วงเทศกาล ผู้บริโภคจะถูกเอาใจด้วยจำนวนตัวเลือกและส่วนลดที่มีมากมาย ซึ่งหมายความว่าผู้คนจะทิ้งแบรนด์เมื่อมีความไม่สะดวกเล็กน้อย
เพื่อความอยู่รอดและการเพิ่มสูงสุดในฤดูนี้ คุณจำเป็นต้องสร้างและดำเนินกลยุทธ์ที่ช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับลูกค้า ชักชวนให้พวกเขาซื้อสินค้ากับคุณ และกลายเป็นลูกค้าที่ภักดีต่อแบรนด์ของคุณ
2. การกำหนดเป้าหมายทางภูมิศาสตร์
หนึ่งในข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการโฆษณาดิจิทัลคือความสามารถในการกำหนดเป้าหมายโฆษณาของคุณไปยังกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม ในความเป็นจริง 72% ของนักการตลาดกล่าวว่าการกำหนดเป้าหมายกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้องคือปัจจัยที่สำคัญที่สุดในความสำเร็จของแคมเปญโฆษณาของพวกเขา
ด้วย eCommerce analytics ขั้นสูง คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ตามสถานที่เพื่อปรับแต่งแคมเปญในระดับภูมิภาค นั่นหมายถึงการสามารถพัฒนาแคมเปญเฉพาะภูมิภาคที่เหมาะกับวัฒนธรรมและจัดสรรงบโฆษณาได้อย่างเหมาะสม
นี่คือตัวอย่างโฆษณาที่ใช้สถานที่จาก Zomato -
หากคุณเป็นร้านค้าออนไลน์ที่ขายกระเป๋าถือผู้หญิงระดับสูง กลุ่มเป้าหมายหลักของคุณอาจเป็นผู้หญิงมืออาชีพที่มีอายุระหว่าง 25 ถึง 45 ปีที่มีรายได้สูง คุณสามารถใช้ข้อมูลประชากร ความสนใจ และพฤติกรรมเพื่อให้แน่ใจว่าโฆษณาของคุณจะถูกแสดงต่อกลุ่มนี้
คุณสามารถนำโฆษณานี้ไปสู่ระดับถัดไปโดยการระบุเมืองที่มีผลการดำเนินงานดีที่สุด เช่น อาจจะเป็นเบงกาลูรู และทำการโฆษณาเพิ่มเติมในพื้นที่นี้เพราะผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) จะดีกว่า
นอกจากนี้ ใช้คำหลักเชิงลบเพื่อป้องกันไม่ให้โฆษณาของคุณปรากฏในผลการค้นหาที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น "กระเป๋าถือผู้หญิงราคาถูก" พิจารณาใช้ฟีเจอร์การกำหนดเป้าหมายขั้นสูง เช่น การกำหนดเป้าหมายตามสถานที่หรือการจัดสรรช่วงเวลาเพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายของคุณเมื่อพวกเขามีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมมากที่สุด
3. การจัดการสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพ
ด้วย eCommerce analytics ที่มีอยู่ คุณสามารถทำการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ง่ายและมีผลกระทบได้:
Hero Products (สินค้าที่มีการเข้าชมสูง, GMV สูง): สินค้าที่โดดเด่นในแคตตาล็อกของคุณซึ่งมีประสิทธิภาพยอดเยี่ยมอย่างต่อเนื่อง มุ่งเน้นไปที่พวกเขาเพื่อให้คุณรักษาตำแหน่งของคุณไว้
High Potential Products (สินค้าศักยภาพสูง, GMV สูง): สินค้าที่มีแนวโน้มดีในรายการของคุณ ปรับกลยุทธ์การตลาดและโปรโมชั่นเพื่อให้พวกเขากลายเป็นผู้สนับสนุนหลัก
Low Performer Products (สินค้าประสิทธิภาพต่ำ, GMV ต่ำ): สินค้าที่มีความสนใจจากผู้ซื้อ แต่ยังไม่ส่งผลให้เกิดยอดขาย มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงการแปลง
Non-Performing Products (สินค้าที่ไม่ทำงาน, GMV ต่ำ): สินค้าที่ดึงดูดความสนใจจากผู้ซื้ออย่างมีนัยสำคัญแต่ไม่สามารถแปลงยอดขายได้ สินค้าเหล่านี้ต้องการความสนใจในทันทีเพื่อระบุและแก้ไขอุปสรรคในการแปลง ซึ่งอาจทำได้ผ่านการปรับราคา การปรับปรุงคำบรรยายสินค้า หรือภาพที่ดีกว่าเพื่อใช้ประโยชน์จากการเข้าชมที่มีอยู่และเพิ่มรายได้
ด้วยข้อมูลนี้ คุณสามารถปรับระดับสินค้าคงคลังของคุณได้อย่างง่ายดายก่อนที่ฤดูขายจะเริ่มขึ้น เพื่อให้คุณเตรียมพร้อมและไม่พลาดโอกาสในการแปลงใด ๆ
ด้วยเครื่องมืออย่าง Graas คุณยังสามารถรับการวิเคราะห์รายละเอียดเกี่ยวกับการคาดการณ์ความต้องการตามปัจจัยภายนอกอื่น ๆ เช่น ประเภทฤดูหรือเทศกาล เป็นต้น
4. การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาดและแคมเปญโฆษณา
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ช่วยให้ eCommerce สังเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้ซึ่งช่วยในการจัดสรรทรัพยากรได้ดียิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังดำเนินการหลายแคมเปญส่งเสริมการขายผ่าน Meta และ Google Ads สำหรับผลิตภัณฑ์เดียวกัน แทนที่จะเพียงแค่แบ่งเงินออกเป็นสองช่องทางแบบสุ่ม การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สามารถนำมาใช้เพื่อกำหนด ROI ที่คาดว่าจะได้รับจากแคมเปญแต่ละแคมเปญ
โมเดลพยากรณ์สำหรับโฆษณา การมีส่วนร่วมของลูกค้า และการแปลง ในกรณีนี้จะคำนึงถึงข้อมูลประวัติศาสตร์เพื่อช่วยกำหนดว่าแพลตฟอร์มโฆษณาใดมีแนวโน้มที่จะทำเงินได้มากที่สุด
นอกจากนี้ การระบุแหล่งที่มาที่ถูกต้องมีความสำคัญในการระบุผลกระทบที่แท้จริงของแต่ละช่องทางการตลาดต่อยอดขายและการเติบโตโดยรวมของธุรกิจของคุณ
ด้วยเครื่องมือ eCommerce analytics ที่เหมาะสม คุณสามารถมั่นใจได้ว่าการขายแต่ละครั้งจะถูกระบุไว้ที่ช่องทางเพียงช่องทางเดียว การระบุแหล่งที่มาที่แม่นยำนี้ช่วยให้คุณสามารถกำหนดได้ว่าช่องทางการตลาดใดที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดและช่องทางใดที่ต้องการการปรับปรุง โดยการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนเกี่ยวกับช่องทางที่มีผลการดำเนินงานสูงสุดและต่ำสุด คุณสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดสรรงบประมาณได้อย่างมีข้อมูล
การตัดสินใจว่าจะจัดสรรงบประมาณเพิ่มเติมให้กับ Meta Ads หรือ Google Ads จะกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้นมากด้วยข้อมูลการระบุแหล่งที่มาที่ถูกต้อง วิธีการนี้ช่วยให้เกิดกลยุทธ์ที่สมดุลซึ่งไม่เพียงแต่ขับเคลื่อนการแปลง แต่ยังรักษาระดับการรับรู้แบรนด์ที่เหมาะสม
5. การปรับปรุงการบริการลูกค้าโดยการระบุอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้น
วิเคราะห์พฤติกรรมการช็อปปิ้งของลูกค้าของคุณ เข้าใจการเดินทางของลูกค้าแต่ละคนที่มีต่อแบรนด์ของคุณ เช่น ความถี่ในการช็อปปิ้ง เมื่อพวกเขามีส่วนร่วมล่าสุด สถิติการซื้อในอดีตของพวกเขาเป็นอย่างไร เป็นต้น
โดยใช้ข้อมูลนี้ คุณสามารถระบุจุดเจ็บปวดในเส้นทางการซื้อได้อย่างง่ายดายและเสนอประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น (เช่น ความเร็วในการโหลดเว็บไซต์ที่เร็วขึ้น) และบริการลูกค้าที่ดีขึ้น (เช่น ตัวเลือกการจัดส่งที่เร็วขึ้น)
คุณยังสามารถสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงสำหรับฤดูเทศกาลได้
การสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าช่วยให้คุณเข้าใจว่าลูกค้าของคุณมีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจของคุณอย่างไร และสามารถช่วยเปิดเผยวิธีการปรับปรุงการมีปฏิสัมพันธ์ตลอดจุดสัมผัส ซึ่งรวมถึงร้านค้าออฟไลน์ของคุณด้วย
นี่คือวิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นการทำแผนที่เส้นทางลูกค้า:
ใช้บุคลิกภาพของลูกค้าที่คุณสร้างขึ้นเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าและความสนใจของพวกเขาอย่างชัดเจน
สร้างรายการปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญทั้งหมดที่ลูกค้าของคุณมีเพื่อเชื่อมต่อกับธุรกิจของคุณ ตัวอย่างเช่น จุดขายที่ร้านค้าออฟไลน์ การเยี่ยมชมเว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย อีเมล การเยี่ยมชมร้านค้า และแอปมือถือ
เชื่อมต่อออฟไลน์กับออนไลน์ ใช้เทคโนโลยีที่ชาญฉลาด เช่น ระบบ POS และ CRM เพื่อรวมการมีปฏิสัมพันธ์ของลูกค้า ทั้งออนไลน์และออฟไลน์
อ้างอิงจากข้อเสนอแนะแต่ละลูกค้า ตรวจสอบว่าสิ่งที่ลูกค้ามีต่อช่องทางใดบ้างที่ทำงานได้ดีและช่องทางใดที่อาจต้องการการปรับปรุงเพิ่มเติม
ใช้ Graas สำหรับการวิเคราะห์ eCommerce ขั้นสูง
เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากโอกาสในฤดูเทศกาล ธุรกิจต่างๆ สามารถหันไปใช้ Graas เพื่อโซลูชันการวิเคราะห์ eCommerce ที่ครอบคลุม
Graas ให้บริการโซลูชันการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจด้วยข้อมูล ปรับแต่งกลยุทธ์ และเพิ่มผลกำไรสูงสุดในระหว่างการขายขนาดใหญ่
ด้วย Graas คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของธุรกิจ eCommerce ของคุณด้วยแพลตฟอร์มแบบครบวงจรของเรา ด้วยการรวมข้อมูลที่ราบรื่นจากทุกแหล่งข้อมูลของคุณ การวิเคราะห์ที่ทรงพลัง และเครื่องมือ AI ที่ล้ำสมัย เรามีทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อผลักดันธุรกิจออนไลน์ของคุณให้สูงขึ้นในช่วงฤดูเทศกาล
Comments