ปัญหาที่พบบ่อยของการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ ที่ธุรกิจออนไลน์ต้องเจอ (พร้อมวิธีรับมือ)

ทีม eCommerce ที่ตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลกำลังชนะ.

มีผลสำรวจบอกว่า ร้านค้าออนไลน์ที่ใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ มีโอกาสในการหาลูกค้าใหม่มากกว่าร้านที่เดาๆ เอาตั้ง 23 เท่า แถมยังรักษาฐานลูกค้าเดิมได้ดีกว่าถึง 6 เท่า และที่สำคัญ ร้านค้าพวกนี้มีโอกาสทำกำไรมากกว่าร้านที่ใช้น้ำมนต์ในการบริหารถึง 19 เท่าเลย!

แต่เส้นทางสู่อีคอมเมิร์ซที่ประสบความสำเร็จด้วยข้อมูล ก็ไม่ได้โรยด้วยกลีบกุหลาบซะทีเดียว

หลังจากยุคโควิด ธุรกิจอีคอมเมิร์ซเติบโตแบบก้าวกระโดด ทำให้ข้อมูลมีปริมาณมหาศาล (Data Lethargy) ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลโฆษณา, คอนเทนต์จากหลายแพลตฟอร์ม, รายละเอียดสินค้าคงคลังและออเดอร์, ข้อมูลโลจิสติกส์ ข้อมูลมากมายขนาดนี้ ทำให้หลายร้านค้าปวดหัว เพราะไม่รู้จะวิเคราะห์ยังไง ให้กลายเป็นแผนการตลาดเจ๋งๆ

The amount of data generated is too much for the human mind to comprehend, leading to analysis paralysis. Decision-makers find it difficult to identify actionable trends amidst the data flood. 

Further complicating matters are the characteristics of this big data, the 5Vs: volume, variety, velocity, veracity, and value. In this blog, we’ll dive into these 5Vs and see the challenges they pose in eCommerce analytics. 

5 Vs of Big Data: อุปสรรคใหญ่สุดของการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ

การบริหารร้านค้าออนไลน์ไม่ใช่เรื่องง่ายอย่างที่คิด เจอปัญหาอะไรบ้าง? บทความนี้จะสรุป 5 "Big Data Challenge" ที่เจ้าของกิจการอีคอมเมิร์ซต้องเจอเวลาวิเคราะห์ข้อมูล

อุปสรรคที่ 1: ปริมาณข้อมูล (Volume)

ปริมาณข้อมูล (Volume) คือปริมาณมหาศาลของข้อมูลที่เกิดขึ้นในแวดวงอีคอมเมิร์ซ ตัวอย่างข้อมูลก็เช่น as รายละเอียดสินค้า, พฤติกรรมลูกค้า, ประวัติการซื้อ, ประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด และข้อมูลด้านโลจิสติกส์

ลูกค้ามีกิจกรรมบนอินเตอร์เน็ตมากขึ้นๆ พอมีกิจกรรมเยอะ ปริมาณข้อมูลที่ร้านค้าออนไลน์ต้องจัดการก็ยิ่งเพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดด

ผลกระทบ

ปริมาณข้อมูลมหาศาลอาจเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการวิเคราะห์และการเติบโตที่มีประสิทธิภาพ นี่คือวิธีที่มันส่งผลกระทบต่อธุรกิจ eCommerce:

• ข้อมูลเชิงลึกที่พลาด: ธุรกิจอาจพบปัญหาในการระบุแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าซึ่งฝังอยู่ในปริมาณข้อมูลมหาศาล

• อัลกอริทึมวิเคราะห์ลม: ผู้ตัดสินใจอาจเผชิญกับอัลกอริทึมวิเคราะห์ลม ทำให้เกิดความล่าช้าในการดำเนินกลยุทธ์และการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาด

• ทรัพยากร: การจัดเตรียมทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการจัดการและการประมวลผลปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่อาจเป็นเรื่องท้าทายสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก
  

วิธีแก้ปัญหาคืออะไร?

คุณต้องการการรวมข้อมูลเพื่อจัดการกับความท้าทายของปริมาณข้อมูล ซึ่งรวมถึงการรวมข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพจากซิลอสต่างๆ จากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บไซต์, ตลาด, แพลตฟอร์มการตลาด และระบบการจัดการสินค้าคงคลัง เข้าไว้ในแพลตฟอร์มกลาง เดชบอร์ดที่รวมข้อมูล eCommerce ช่วยให้การเข้าถึงข้อมูลง่ายขึ้น, การวิเคราะห์ที่เป็นระเบียบ และการตัดสินใจที่ดีขึ้น 

อุปสรรคที่ 2: หลากหลายรูปแบบข้อมูล (Variety)

หลายหลายรูปแบบข้อมูล (Variety) หมายถึง ข้อมูลอีคอมเมิร์ซมีรูปแบบและประเภทที่แตกต่างกันไป ข้อมูลประเภทต่างๆ แบ่งเป็น ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (structured data) เช่น ราคาสินค้า, ข้อมูลประชากรลูกค้า และเวลาซื้อสินค้า และ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน (unstructured data) เช่น รีวิวสินค้าจากลูกค้า, การพูดถึงแบรนด์บนโซเชียลมีเดีย และข้อมูลการคลิกบนเว็บไซต์

ผลกระทบ

ปัญหาแรกของข้อมูลที่มีหลายรูปแบบคือ การนำข้อมูลเหล่านี้มาผสมและวิเคราะห์ร่วมกัน เนื่องจากรูปแบบและโครงสร้างไม่สอดคล้องกัน ซึ่งมักจะนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่แม่นยำ และไม่สามารถมองเห็นภาพรวมของพฤติกรรมลูกค้าและแนวโน้มของตลาดได้อย่างชัดเจน

นอกจากนี้ ยังมีความเสี่ยงที่จะได้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เพียงพอ ธุรกิจที่ไม่มีมุมมองเดียว (single view) ต่อข้อมูลของตนเอง อาจวิเคราะห์เฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจนเท่านั้น ซึ่งการทำเช่นนี้ จะละเลยข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน ส่งผลให้ความเข้าใจในความรู้สึกของลูกค้า (customer sentiment) ไม่ครบถ้วน

วิธีรับมือกับข้อมูลหลายรูปแบบ

การเอาชนะอุปสรรคด้านความหลากหลายของข้อมูล ต้องใช้วิธีการลงทุนในเครื่องมือทำความสะอาดและสร้างมาตรฐานข้อมูล (data cleansing and standardization tools) หรือ เครื่องมือที่รวบรวมข้อมูลที่ต่างรูปแบบ (heterogeneous data) จากหลายแพลตฟอร์ม และแปลงเป็นข้อมูลรูปแบบเดียวกัน (homogeneous data) เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยสร้างโครงสร้างให้กับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน ทำให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นได้

อุปสรรคที่ 3: ความเร็วของข้อมูล (Velocity)

Velocity is basically the speed at which the data stream comes to eCommerce brands. This depends on how customers interact with your brand in real time, the fluctuations in website traffic, and ongoing market shifts. 

ผลกระทบ

ความเร็วของข้อมูลที่สูงอาจนำไปสู่:

• โอกาสที่หายไป: ธุรกิจอาจพลาดโอกาสในการรับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการดำเนินการทันทีและการแก้ไขเส้นทาง แม้แต่การตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดก็ล่าช้า

• การตัดสินใจที่ล่าช้า: หากแบรนด์ยังคงใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิม พวกเขาอาจไม่สามารถตามทันกระแสข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปได้

• ข้อมูลค้างจาน (data backlogs):  การไหลเข้าของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง อาจทำให้เกิดข้อมูลค้างจาน ภายในระบบประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งยิ่งทำให้การรับข้อมูลเชิงลึก ล่าช้า และเป็นอุปสรรคต่อการดำเนินการอย่างทันท่วงที ตัวอย่างเช่น หากแบรนด์ต้องการทำการวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง (root cause analysis) พวกเขาจะไม่ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง เพราะข้อมูลนั้นอยู่ห่างไกลจากค่าที่แท้จริง
  

วิธีรับมือกับความเร็ว

เพื่อรับมือกับอุปสรรคด้านความเร็ว แบรนด์จำเป็นต้องลงทุนในเครื่องมือและแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซแบบเรียลไทม์ เครื่องมือเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์กระแสข้อมูลได้เกือบจะทันที ช่วยให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ปรับแต่งแคมเปญ ระบุแนวโน้ม และตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว

อุปสรรคที่ 4: ความถูกต้องของข้อมูล (Veracity)

ความถูกต้องของข้อมูล (Veracity) บอกคุณเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลและความแม่นยำ ความไม่ถูกต้องภายในชุดข้อมูล (datasets) อาจนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่เข้าใจผิดและการตัดสินใจทางธุรกิจที่ส่งผลเสียหาย แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันและความเร็วที่สูงในอีคอมเมิร์ซ อาจทำให้การรักษาความถูกต้องของข้อมูลเป็นเรื่องที่ท้าทาย

ผลกระทบ

การตัดสินใจที่อิงจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง มักจะนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาด ส่งผลให้สูญเสียทรัพยากร และยังส่งผลเสียต่อความไว้วางใจของลูกค้าอีกด้วย ข้อมูลลูกค้าที่ไม่ถูกต้อง ยังส่งผลโดยตรงต่อแคมเปญการตลาดที่ไร้ประสิทธิภาพ ทำให้แบรนด์แยกตัวเองออกจากลูกค้าเป้าหมายแทนที่จะเข้าถึงพวกเขา

วิธีรับมือกับความถูกต้องของข้อมูล

การเอาชนะอุปสรรคด้านความถูกต้องของข้อมูล ต้องใช้การปฏิบัติการกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่ง (robust data governance practices) ซึ่งปฏิบัติการเหล่านี้ประกอบด้วย:

• การตรวจสอบข้อมูล (Data validation): ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอย่างสม่ำเสมอเพื่อระบุและแก้ไขข้อผิดพลาด

• การทำความสะอาดข้อมูล (Data cleansing): การลบรายการที่ซ้ำกัน ความไม่สอดคล้องของรูปแบบ และการทำให้รูปแบบข้อมูลเป็นมาตรฐาน

• การควบคุมการเข้าถึงข้อมูล (Data access controls): จำกัดการเข้าถึงข้อมูลเฉพาะบุคลากรที่ได้รับอนุญาต และการดำเนินการเกี่ยวกับมาตรการรักษาความปลอดภัยข้อมูล
  

อุปสรรคที่ 5: คุณค่าของข้อมูล (Value)

คุณค่าของข้อมูล (Value) คือ ประโยชน์ทางเศรษฐกิจ, ข้อมูลเชิงลึก หรือกลยุทธ์ที่ชุดข้อมูลสามารถนำเสนอให้กับธุรกิจ การดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์และนำไปประยุกต์ใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการดึงคุณค่าที่แท้จริงของข้อมูลในอีคอมเมิร์ซ แต่ความท้าทายอยู่ที่การแปลงข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ ให้กลายเป็น "กลยุทธ์ที่นำไปปฏิบัติได้" (actionable intelligence) ที่ขับเคลื่อนการเติบโต

ผลกระทบ

การดึงคุณค่าจากข้อมูลไม่สำเร็จ ธุรกิจอาจพลาดโอกาสในการรับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า ซึ่งจะช่วยยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าและระบุช่องทางสร้างรายได้ใหม่ ๆ และเพราะข้อมูลไม่มีคุณค่า มันจะสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ไร้ความหมาย และเมื่อนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นไปใช้ มันจะนำไปสู่กลยุทธ์ที่ไม่ได้ผล (unproductive strategies) ไม่สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าหรือรับมือกับแนวโน้มของตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

วิธีรับมือ

นี่คือสิ่งที่คุณสามารถทำได้ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้รับคุณค่าสูงสุดจากข้อมูลของคุณ:

• ลงทุนในผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูล: การว่าจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีทักษะ หรือการเป็นพันธมิตรกับบริษัทตัวแทนด้านการวิเคราะห์ข้อมูล

• ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง: ลองใช้และนำเครื่องมือต่างๆ เช่น Business Intelligence (BI) และ Machine Learning (ML) ซึ่งออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่, ค้นหาแนวโน้ม และคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจเชิงข้อมูลและปรับกลยุทธ์เพื่อดึงดูดลูกค้า รักษาฐานลูกค้า และเพิ่มยอดขาย

• สร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: ส่งเสริมวัฒนธรรมองค์กรที่เห็นคุณค่าของข้อมูลและศักยภาพของข้อมูล
  

การวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซแบบแม่นยำและเรียลไทม์ด้วย Graas

ข้อมูลอีคอมเมิร์ซมีขนาดใหญ่และเติบโตอย่างรวดเร็ว ส่งผลทั้งโอกาสและอุปสรรค การทำความเข้าใจ 5Vs of Big Data – ปริมาณ (volume), รูปแบบ (variety), ความเร็ว (velocity), ความถูกต้อง (veracity) และ คุณค่า (value) จะช่วยให้รับมือกับอุปสรรคในการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซได้อย่างราบรื่น

แบรนด์อีคอมเมิร์ซสามารถนำกลยุทธ์ต่างๆ เช่น การรวมศูนย์ข้อมูล, การทำความสะอาดข้อมูล, การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และ การกำกับดูแลข้อมูล มาใช้เพื่อเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้และดึงคุณค่าที่แท้จริงของข้อมูล

Graas เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซที่ครอบคลุม ช่วยให้คุณพิชิต 5Vs of Data และใช้ข้อมูลของคุณได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ แดชบอร์ดที่ใช้งานง่าย ทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลเดียวที่เชื่อถือได้ ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้น และแสดงภาพรวมทั้งหมดของธุรกิจของคุณ

การเชื่อมต่อข้อมูลอย่างราบรื่น ช่วยรับประกันความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูล ขณะที่ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ช่วยให้สามารถดำเนินการได้ทันที โดยอิงตามโมเดลการระบุที่มาอย่างแม่นยำ (scientific attribution models)

นอกเหนือจากตัวเลขแล้ว Graas ยังมีคำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริง เพื่อผลักดันธุรกิจของคุณไปข้างหน้า

ควบคุมข้อมูลของคุณเอง และคว้าโอกาสแห่งความสำเร็จที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูล สมัครทดลองใช้ Graas ฟรีวันนี้!