ได้ผลลัพธ์อย่างไรบ้าง เมื่อนำ Product Analytics และ Marketing Analytics มาใช้กับแบรนด์ eCommerce ของคุณ

ทุกแบรนด์ eCommerce ในขั้นตอนการเติบโตจะถึงจุดหนึ่งที่มีการประสบกับความหยุดนิ่งที่ชัดเจน ในขั้นตอนนี้อาจมีข้อมูลลูกค้าจำนวนมากที่พร้อมใช้งาน และแบรนด์อาจได้เริ่มใช้ข้อมูลนี้ในการสร้างข้อมูลเชิงลึก

การใช้ข้อมูลเชิงลึกที่มีพลังและสัญญาณจากตลาดเพื่อเติบโตในขั้นตอนนี้สามารถช่วยพาแบรนด์เข้าสู่ขั้นตอนการเติบโตใหม่ ไม่ดำเนินการอาจทำให้คู่แข่งเข้ามาครอบครองและส่งผลให้การเจาะตลาดของแบรนด์ไม่เป็นไปตามที่ต้องการ

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ถึงเวลาแล้วที่แบรนด์ต้องให้ความสำคัญไม่เพียงแค่กับการวิเคราะห์การตลาด แต่ยังรวมถึงประสบการณ์การช้อปปิ้งทั้งหมด (การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์) ด้วย

โดยปกติ เมื่อเราพูดกับเจ้าของแบรนด์ eCommerce ในขั้นตอนนี้ เราเข้าใจว่ามีความสับสนอย่างมากเกี่ยวกับความหมายของสองคำนี้

ฟังก์ชันเหล่านี้คืออะไรกันแน่? เราใช้ประโยชน์จากพวกเขาเต็มที่หรือไม่?

ลงลึกเพิ่มเติมในเรื่องของ Product Analytics และ Marketing Analytics

ใน eCommerce, วัตถุประสงค์ของฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลทุกประเภทมีหลักการที่เหมือนกัน นั่นคือ การเข้าใจและตอบสนองต่อการเดินทางของลูกค้า การเดินทางของลูกค้านี้ครอบคลุมถึงประสบการณ์ทั้งหมดที่ลูกค้าพบเจอตั้งแต่เริ่มต้นที่รู้จักแบรนด์หรือธุรกิจของคุณ จนถึงขั้นตอนที่เรียกว่า ‘delight’ หรือขั้นตอนแห่งความพึงพอใจ

ในบริบทนี้, marketing analytics มุ่งเน้นไปที่

• แหล่งที่มาของการจราจรของลูกค้า

• เส้นทางที่ลูกค้าเดินทางมาเพื่อการเปลี่ยนแปลง - ซึ่งในกรณีของเราหมายถึงการทำธุรกรรมซื้อขาย

• วิธีการเพิ่มการเปลี่ยนแปลงโดยที่ยังคงรักษาค่าใช้จ่ายในการโฆษณาให้ต่ำที่สุด ในทางกลับกัน, product analytics ครอบคลุมถึง

• พฤติกรรมของผู้ใช้ที่แต่ละจุดสัมผัสในการเดินทางของลูกค้า

• วิธีที่ลูกค้าโต้ตอบและมีส่วนร่วมกับเว็บไซต์ eCommerce ของคุณ

• ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในการเดินทางของผู้ใช้

สามารถกล่าวได้ว่า marketing analytics เป็นส่วนย่อยของ product analytics ซึ่งเกี่ยวข้องโดยเฉพาะกับการนำผู้คนเข้าสู่ร้านค้าออนไลน์ ขณะที่ product analytics ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การเข้าถึงไซต์จนถึงการซื้อและการส่งมอบ

ความสามารถของ Product Analytics

แม้ว่า Product Analytics จะมีความสามารถหลายอย่าง, แต่บางอย่างที่สำคัญและพบบ่อย ได้แก่:

1. การแบ่งกลุ่มผู้ใช้: การจัดกลุ่มลูกค้าเข้ากับกลุ่มที่มีลักษณะเฉพาะร่วมกันตามพารามิเตอร์เช่นข้อมูลประชากรและข้อมูลพฤติกรรม, รวมถึงข้อมูลการโต้ตอบในอดีต

ตัวอย่างเช่น, ชุดผลิตภัณฑ์ที่อิงตามข้อมูลประชากรอาจเปิดเผยถึงความชอบตามภูมิภาคสำหรับชนิดของชุดผลิตภัณฑ์บางประเภท สายผลิตภัณฑ์สามารถสำรวจและขยายในพื้นที่ดังกล่าวสำหรับกลุ่มผู้ใช้เช่นนั้น และตัวชี้วัดประสิทธิภาพสามารถติดตามว่าผลิตภัณฑ์ใหม่มีผลเป็นอย่างไรในแต่ละกลุ่มผู้ใช้ และได้ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้น

2. การวิเคราะห์กลุ่ม: การวัดการมีส่วนร่วมของลูกค้าในกลุ่มที่มีคุณลักษณะคล้ายกันเป็นระยะเวลาหนึ่ง สิ่งนี้ช่วยเราเข้าใจว่ากลุ่มผู้ใช้โต้ตอบกับแบรนด์ของเราในระยะยาวอย่างไร

ตัวอย่างเช่น, ถ้ากลุ่มบางกลุ่มแสดงอัตราการออกจากการเป็นลูกค้าที่สูง, นั่นบ่งบอกถึงปัญหาในการรักษาลูกค้า ในทำนองเดียวกัน, ถ้ากลุ่มบางกลุ่มกลับมาที่เว็บไซต์เพื่อซื้อซ้ำอย่างต่อเนื่อง, เราสามารถลงลึกเข้าไปในขั้นตอนที่ช่วยให้เกิดสิ่งนี้และทำซ้ำมันในผลิตภัณฑ์หรือฟีเจอร์อื่นๆ

3. ตัวชี้วัดการมีส่วนร่วมตามคุณลักษณะ: เพื่อหาว่าลูกค้าเผชิญปัญหาเฉพาะที่ไหนและใช้เวลานานเท่าไหร่ในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการ ด้วยข้อมูลที่แม่นยำเช่นนี้, คุณลักษณะสามารถถูกปรับเปลี่ยนเพื่อทำให้ประสบการณ์นั้นเรียบง่ายและไม่มีรอยต่อ

ตัวอย่างเช่น, กลุ่มที่มีผู้สูงอายุอาจพบว่าไอคอนขนาดใหญ่ง่ายต่อการถอดรหัสเมื่อนำทางจากหน้าหนึ่งไปยังหน้าอื่น

เราสามารถเห็นได้ว่า, การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ดีมาจากข้อมูลที่เชื่อถือได้, ซึ่งทำได้โดยการรวมช่องทางการมีส่วนร่วมและการขายหลายช่องทางที่ลูกค้าอาจได้รับเปิดเผย ตัวอย่างเช่น, ลูกค้าอาจเห็นผลิตภัณฑ์บน Instagram Shop, นำทางไปยังเว็บไซต์, และออกไปโดยไม่ซื้อ

ลูกค้าอีกคนอาจไปที่เว็บไซต์โดยตรง, เพิ่มสินค้าลงในตะกร้า, ทิ้งตะกร้าไว้และรอรับรหัสคูปอง

เมื่อทำในวงกว้าง, การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ช่วยให้แบรนด์สามารถระบุรูปแบบพฤติกรรมเช่นเดียวกับประสบการณ์ผู้ใช้กับแบรนด์ eCommerce

การทำความเข้าใจ Marketing Analytics

แก่นสำคัญของ Marketing Analytics คือการเข้าใจปัจจัยขับเคลื่อนการเติบโต การเติบโตนี้โดยทั่วไปจะเกิดขึ้นผ่านแคมเปญการตลาดที่สร้างการเข้าชม, การได้มา, และการเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มขึ้น

1. วัตถุประสงค์คือการค้นหาช่องทางที่นำมาซึ่ง Return On Investment (ROI) ที่ดีที่สุดอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลที่มักจะติดตามที่นี่คือตัวเลขการเข้าชมจากแหล่งต่างๆ - โซเชียลมีเดีย, การค้นหาแบบออร์แกนิก, หรือแคมเปญที่จ่ายเงิน, และคุณภาพของผู้เข้าชมในแง่ของอัตราการเด้งออกและความยาวเซสชันเฉลี่ย นอกจากนี้, การแปลงเป็นยอดขายและมูลค่าลูกค้าเฉลี่ยก็ถูกวัดเช่นกัน

2. ที่เฉพาะเจาะจงกับแคมเปญโฆษณา, เราต้องวัด Return On Ad Spend (ROAS) ด้วย ตัวชี้วัดสำคัญนี้บอกเราว่าช่องทางโฆษณาใดนำมาซึ่งการเข้าชมที่มีเจตนาสูงและการแปลงสูงสำหรับเรา เพื่อที่เราสามารถจัดสรรงบประมาณโฆษณาได้อย่างเหมาะสม

เป็นตัวอย่าง, ลองพิจารณาแดชบอร์ด Google Analytics ที่แสดงที่นี่ เมื่อเทียบกับแคมเปญการตลาดผ่านสื่อต่างๆ, ช่องทางโซเชียลมีเดียดูเหมือนจะนำเข้าการเข้าชมมากกว่าการตลาดผ่านอีเมลหรือการค้นหาแบบออร์แกนิก อย่างไรก็ตาม, ยอดขายและอัตราการแปลงอาจดีกว่ากับการตลาดผ่านอีเมล

ดังที่เราเห็นที่นี่, ทุกจุดสัมผัสมีความสำคัญและมีบทบาทในการนำไปสู่การแปลง การวิเคราะห์การตลาดช่วยให้เราสามารถกำหนดความสำคัญที่ถูกต้องให้กับกิจกรรมและช่องทางการตลาดแต่ละอย่าง, และช่วยเราคำนวณต้นทุนจริงของการได้มาซึ่งลูกค้าที่จ่ายเงิน

เป็นอีกตัวอย่างหนึ่ง, อัตราการเด้งออกที่สูงและระยะเวลาเซสชันที่ต่ำอาจร่วมกันบ่งชี้ถึงการเข้าชมที่สูงแต่ไม่ตรงกับความคาดหวังของลูกค้ากับสิ่งที่พวกเขาได้รับจริง ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้กลายเป็นสิ่งที่สำคัญยิ่งขึ้นเมื่อพิจารณาว่าวงจรการเติบโตมักจะสั้นและช่วงเทศกาลและฤดูขายควรถูกใช้ประโยชน์เพื่อเร่งการเติบโต

การได้รับประโยชน์สูงสุดจาก Product Analytics และ Marketing Analytics

ตามที่เราได้เห็นข้างต้น, product analytics และ marketing analytics จัดการกับแง่มุมที่ต่างกันและเสริมกันของการเดินทางและประสบการณ์ของลูกค้า ขึ้นอยู่กับเป้าหมายระยะสั้นและระยะยาวของธุรกิจของคุณ, คุณอาจต้องให้ความสำคัญกับอันหนึ่งมากกว่าอีกอัน, โดยเฉพาะในช่วงแรก

ช่วงเทศกาลขายที่กำลังจะมาถึงอาจต้องการ marketing analytics มากขึ้นหากเป้าหมายในทันทีคือการได้รับผู้ใช้ใหม่ อย่างไรก็ตาม, เพื่อทำให้ผู้ใช้ใหม่เหล่านี้กลายเป็นลูกค้าที่ซื้อซ้ำและด้วยเหตุนี้ลดต้นทุนการได้มาของเรา, เราต้องดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกจาก product analytics

เมื่อแบรนด์ eCommerce เติบโตขึ้น, ชุดเครื่องมือทั้งสองชุดนี้จำเป็นต้องใช้เพื่อเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้าและเพิ่มค่าเฉลี่ยของชีวิตการใช้งานของลูกค้า หากเราใช้เพียง Marketing Analytics เราอาจเห็นการเพิ่มขึ้นของการเข้าชมและแม้กระทั่งการแปลง แต่สิ่งนี้อาจลดลงหากประสบการณ์ผู้ใช้ถูกละเลย

ตัวอย่างเช่น, คุณลักษณะผลิตภัณฑ์ที่เพิ่มความยากในการดำเนินการ เช่น การบังคับให้สมัครสมาชิก อาจทำให้ลูกค้ารู้สึกหงุดหงิดและนำไปสู่การทิ้งรถเข็น

ทุกแง่มุมของการเดินทางของลูกค้าเชื่อมโยงกัน, เหตุผลนี้เองที่เราต้องการกรอบการทำงานที่รวมเข้าด้วยกันเพื่อจับข้อมูลผลิตภัณฑ์และข้อมูลเชิงลึกด้านการตลาด การอ่านข้อมูลเหล่านี้แยกกันอาจทำให้ทีมธุรกิจได้ข้อสรุปที่ผิดพลาด, และด้วยเหตุนี้เปิดตัวแคมเปญที่ไม่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น, ลองพิจารณากรณีที่ลูกค้าเป้าหมายเข้าสู่เว็บไซต์, เรียกดูหน้าต่างๆ และจากนั้นออกจากเว็บไซต์ Marketing analytics เพียงอย่างเดียวอาจบ่งชี้สถานการณ์หลายประการ:

• ผู้เข้าชมเว็บไซต์เป็นผู้ใช้ใหม่และดังนั้นไม่มีความรู้เกี่ยวกับแบรนด์เพียงพอที่จะทำการซื้อ, หรือ

• เวลาที่ใช้บนเว็บไซต์สูงพอสมควร, ดังนั้นการเรียกดูโฆษณาที่จ่ายเงินและนำเข้าการเข้าชมเพิ่มเติมอาจนำไปสู่การแปลงมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม, เมื่อเราเพิ่ม product analytics เข้ามาในส่วนผสม, เราเริ่มเข้าใจว่าผู้ใช้น่าจะหลงทางบนเว็บไซต์และหาทางไปยังหน้าผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้องไม่ได้ หรือ, พวกเขาต้องการข้อมูลเพิ่มเติมและไม่รู้วิธีการติดต่อกับเจ้าของร้าน

แม้จากกรณีการใช้งานที่เรียบง่ายเช่นนี้, เราสามารถเห็นได้ว่าเราต้องการการวิเคราะห์ที่รวมเข้าด้วยกันซึ่งช่วยให้เราสามารถได้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องทั้งจากประสบการณ์ของลูกค้าและแคมเปญการตลาด

เครื่องมือเช่น Predictive AI Engine ของ Graas ช่วยให้สามารถทำการรวมนี้ได้, พร้อมกับให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้งานได้ง่ายสำหรับแบรนด์ eCommerce การเติบโตที่รวมกับความยั่งยืนคือกุญแจสำคัญในการช่วยให้ธุรกิจ eCommerce เติบโตและเข้าใจศักยภาพที่แท้จริงของตน

ลองดูที่ Predictive AI Engine ของ Graas ที่นี่เพื่อดูว่าการวิเคราะห์ที่รวมเข้าด้วยกันสามารถทำอะไรให้คุณได้