วิธีใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มรายได้ในการทำธุรกิจออนไลน์

ยินดีด้วย! ร้านค้าออนไลน์ของคุณมีการเข้าชมที่น่าทึ่ง คุณทำโฆษณา, เข้าสู่สื่อสังคม, ปรับเนื้อหาสำหรับเครื่องมือค้นหา, ส่งต่อการตลาดทางอีเมล และอื่น ๆ เพื่อให้เกิดความตึงเครียดในเว็บไซต์ของคุณ แต่กระบวนการที่จริงจบลงที่ข้อมูลที่จับรายละเอียดเกี่ยวกับการเข้าชมร้านค้าออนไลน์ของคุณ การวิเคราะห์เว็บช่วยในการทำความเข้าใจข้อมูลที่มีค่านี้เพื่อให้คุณตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ แพลตฟอร์มเช่น Graas' Platform ช่วยในการปรับปรุงความสัมพันธ์กับผู้ใช้และอัตราการแปลงข้อมูล ซึ่งเป็นทางการเพิ่มรายได้อีคอมเมิร์ซในร้านค้าของคุณโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูล

ร้านค้าอีคอมเมิร์ซที่ใช้ข้อมูลสถิติที่เก็บได้จากกิจกรรมการตลาดและการขายออนไลน์ได้รายงานว่ามีผลกระทบต่อรายได้เพิ่มขึ้นถึง 40.38% ภายหลังจากเพียง 36 เดือนหลังการนำมาใช้งาน เป็นที่ชัดเจนว่าพวกเขามีข้อได้เปรียบต่อบริษัทที่ไม่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูล

มีภาพในใจว่าคุณมีร้านขายรองเท้าออนไลน์ที่มีจำนวนการเข้าชมหน้าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยในวันเสาร์ สงสัยว่ามีอะไรบ้าง? น่าจะเป็นเพราะคุณเปลี่ยนคำสำคัญใน Google Ads หรือว่าส่วนใหญ่ของกลุ่มเป้าหมายของคุณช preferารที่จะช้อปในช่วงสัปดาห์ วิธีเดียวที่จะเข้าใจนี้คือการกระโดดเข้าไปดูโดยตรง

หัวข้อ: วิธีการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ

ไปไกลกว่าการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซพื้นฐาน

ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มรายได้จากอีคอมเมิร์ซ

ความรู้คือพลัง และคุณสามารถเรียนรู้ที่จะทดลองกับข้อมูลที่มีอยู่และส่งเสริมการเติบโตสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ

เมื่อคุณมีการเข้าถึงข้อมูลแล้ว ค้นหาว่ามันหมายถึงอะไรและวิธีการใช้มันเพื่อประโยชน์ของคุณ เช่น ในกรณีของร้านรองเท้าของคุณ นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจบอกคุณว่าคำสำคัญต้องการการปรับแต่งเพื่อกู้คืนจำนวนการเข้าชมในวันเสาร์ อาจถึงตอนนี้เขาจะขอให้คุณเพิ่ม "รองเท้าปาร์ตี้" ตัวอย่างเช่น

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้คุณทำความเข้าใจข้อมูล นี้เป็นกระบวนการที่รวบรวมข้อมูลจากทุกพื้นที่ที่มีผลต่อร้านค้าออนไลน์ของคุณ ข้อมูลทำให้คุณเข้าใจแนวโน้มและการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมของผู้ซื้อรองเท้าได้

เรามาลงลึกเพื่อค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับปริศนาที่เรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูล

ตามข้อมูลจาก Statista จำนวนคนที่ซื้อสินค้าและบริการออนไลน์คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 2.14 พันล้านในปี 2021 จาก 1.66 พันล้านผู้ซื้อดิจิทัลทั่วโลกในปี 2016

ตัวอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซคาดว่าจะเพิ่มขึ้นสองเท่าในอีก 2 ปีถัดไปและคาดว่าจะถึง 6.54 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2022 จาก 3.53 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในยอดขายอีคอมเมิร์ซท้ายปี 2019

เพื่อเพิ่มรายได้จากอีคอมเมิร์ซและให้ธุรกิจของคุณไปในทิศทางนี้ มันสำคัญที่คุณจะเริ่มต้นเชื่อมต่อและพัฒนาความเข้าใจลึกลงเกี่ยวกับผู้บริโภคที่มีอำนาจ มาตรฐานและการวิเคราะห์นำพฤติกรรมของผู้บริโภคมาไว้ในโคมราว

ข้อมูลจาก Deloitte

แต่วิธีการใช้เทคโนโลยีเช่นการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร?

มาเริ่มต้นด้วยการค้นหาหนึ่งในแนวคิดพื้นฐานของการวิเคราะห์เว็บ - ท่อ. ท่อการตลาดหรือขายอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างคุณและผู้ซื้อที่เป็นไปได้ของคุณ.การวิเคราะห์ท่อนำเสนอกลุ่มเป้าหมายของคุณผ่านกระแสหรือท่อที่กำหนดไว้ คิดถึงร้านขายผลิตภัณฑ์ดูแลผิวออนไลน์เช่น:

1. แฟนเห็นโพสต์เกี่ยวกับผิวที่อ่อนไหวบนหน้า Instagram ของร้าน

2. เธอคลิกที่โพสต์

3. เธอมาถึงหน้าแรกเว็บไซต์, เห็นครีมบำรุงผิวสำหรับผิวที่อ่อนไหวและคลิกที่ 'เพิ่มลงในตะกร้า'

4. เธอคลิกที่ชำระเงิน

5. เธอกรอกรายละเอียดส่วนตัวและซื้อครีมบำรุงผิว

นั่นเป็นสถานการณ์ที่ดีที่สุดแน่นอน ความจริงคือ ทุกขั้นตอนจะมีคนลดลง หากต้องการทราบว่าสิ่งที่อาจทำให้มีการลดลงและจิตวิทยาของลูกค้าคืออะไร คุณต้องมีเปอร์เซ็นต์ของคนที่ลดลงในแต่ละขั้นตอน

ในขณะที่เครื่องมือมาตรฐานบางประการให้ข้อมูลการวิเคราะห์เว็บไซต์ Graas' Predictive AI Engine ก้าวไปข้างหน้าเพื่อให้ข้อมูลร้านค้าที่เป็นหัวใจของการตัดสินใจ

การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับวิธีต่าง ๆ ที่ผู้ซื้อมีการโต้ตอบกับผู้ขาย

อีเมล:

ทุกๆ แนวทางการตลาดทางอีเมลมีท่อทางเบื้องต้นเดียวกัน ลองมองที่ร้านรองเท้าออนไลน์เช่นเดียวกันเพื่อตัวอย่าง เมื่อคุณออกแบบและส่งอีเมลที่น่าสนใจถึงทุกไอดีในฐานข้อมูลของพวกเขา คุณต้องรู้จำนวนที่เกี่ยวข้องกับ:

• ส่ง

• จัดส่ง

• เปิดอีเมล (เปิดแต่ละคนครั้ง)

• คลิกลิงค์โดยไม่ซ้ำกัน

• เข้าชมหน้าแรกของคุณ

• การดำเนินการ

เครื่องมือวิเคราะห์จะบอกคุณว่ามีกี่คนจากรายชื่อที่เข้าถึงหน้าแรกและมีกี่คนซื้อสินค้าหรือคลิกลิงค์

โซเชียลมีเดีย:

ทั้งหมดของท่อการตลาดในแคมเปญโซเชียลมีเดียสามารถติดตามได้ Facebook มีส่วน Page Insights ให้ใช้งาน

หากคุณใช้ Twitter cards บน Twitter, คุณสามารถเข้าถึงการวิเคราะห์ของพวกเขาเพื่อดูข้อมูลเกี่ยวกับการแสดงผลและคลิกบนทวีตของคุณ

Pay-Per-Click (PPC):

เว็บไซต์ eCommerce ของคุณสามารถได้รับประโยชน์มากๆ จากการใช้ PPC ในการใช้งานนี้ ควรทราบว่าแคมเปญของคุณทำงานอย่างไร ไม่ว่าจะทำนี้ภายในหรือจะนอกร้านนี้, มันดีกว่าที่จะอยู่เหนือภาษาที่ใช้ในรายงาน

• Cost-per-mille หรือ cost-per-thousand impressions (CPM) เป็นโมเดลราคาที่คิดค่าใช้จ่ายสำหรับทุกหนึ่งพันการแสดงโฆษณาต่อผู้ใช้

• Cost-per-click (CPC) คิดค่าใช้จ่ายสำหรับทุกครั้งที่มีการคลิกที่โฆษณา

• Cost-per-action (CPA) คิดค่าใช้จ่ายเมื่อผู้เยี่ยมชมทำการกระทำเฉพาะ

• Click-through-rate (CTR) คือจำนวนครั้งที่โฆษณาถูกคลิกหารด้วยจำนวนครั้งที่โฆษณาปรากฎในเวลาที่กำหนด

• Average position ระบุที่โฆษณาของคุณปรากฎในผลการค้นหา

มาเริ่มต้นทำให้เสถียร

เมื่อคุณตั้งค่า Graas' Platform และทราบวิธีการอ่านข้อมูลวิเคราะห์หลักจากช่องทางการตลาดต่าง ๆ เรามาถึงเวลาที่จะเข้าสู่เวทมนตร์แท้จริง ท่อของคุณต้องถูกปรับให้เสถียรเพื่อเพิ่มรายได้จาก eCommerce และเงินทุนการตลาดของคุณต้องถูกย้ายเพื่อสูงสุดขีดความสามารถที่มีไว้

เริ่มกระบวนการปรับเสถียรของคุณด้วยการทดสอบ A/B นี้เปรียบเทียบสองตัวแปรขององค์ประกอบหน้าโดยการทดสอบการตอบสนองของผู้ใช้ต่อตัวแปร A กับตัวแปร B เพื่อหาว่าตัวแปรไหนมีประสิทธิภาพมากกว่า Optimizely เป็นเครื่องมือที่นิยมสำหรับนี้ที่สามารถช่วยให้คุณปรับปรุงอัตราแปลงและมูลค่าคำสั่งเฉลี่ย หากคุณกำลังดำเนินการปรับเสถียร, คิดจะใช้ปฏิทินเฉพาะใน Google Calendar เพื่อติดตามการทดสอบที่เฉพาะเจาะจง การบันทึกการทดสอบนี้จะช่วยคุณค้นหาสาเหตุของการกระชับหรือการคดเคี้ยวขึ้นลงขาย

แพลตฟอร์มเช่น Graas' Platform ดึงข้อมูลเส้นทางลูกค้าจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ข้อมูลโฆษณาจ่าย, ข้อมูลจากระบบการบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้า และ ผู้ให้บริการอีเมล, ทำให้คุณมีมุมมอง 360 องศาของธุรกิจ คุณเข้าใจว่าอะไรทำงานและอะไรไม่ทำงาน - เปิดโอกาสที่

คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไรเพื่อเพิ่มรายได้จาก eCommerce?

เครื่องกรองข้อเสนอ:

เครื่องมือเหล่านี้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่นำลูกค้าของคุณไปสู่การซื้อและคุณสามารถกำหนดแนวโน้มได้ พบเครื่องแนะนำจาก Netflix และ Amazon เมื่อคุณเรียกดู? นั่นคือตัวอย่างที่ดี อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและเทคโนโลยีการเรียนรู้ลึกติดตามพฤติกรรมออนไลน์ของผู้ใช้ทุกคน พวกเขายังวิเคราะห์รูปแบบเพื่อทำการแนะนำที่ดี

การวิเคราะห์ตระกร้าสินค้า:

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลของร้านค้าออนไลน์แบบดั้งเดิมนี้ระบุว่าหากบุคคลซื้อกลุ่มสิ่งของหนึ่ง เขามีความน่าจะเป็นที่จะซื้อชุดอื่นที่เกี่ยวข้องกับชุดแรก ตัวอย่างเช่น หากคุณซื้อแชมพู, คุณมีความน่าจะเป็นที่จะซื้อผู้บำรุงผมด้วย อัลกอริทึมทำนายโอกาสของพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า

การปรับราคา:

คุณรู้หรือไม่ว่าเทคโนโลยีสามารถช่วยคุณปรับราคาที่ดีที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ? เครื่องมือนี้นำเสนอตัวเลือกราคาที่ดีที่สุดหลังจากพิจารณาตำแหน่งที่ตั้ง, ทัศนคติการซื้อของลูกค้า, และ การกำหนดราคาของคู่แข่ง

การวิเคราะห์สินค้าคงคลัง:

นี้เป็นที่มีประโยชน์มากสำหรับธุรกิจ eCommerce ของคุณโดยเฉพาะอยู่ในช่วงวิกฤต คิดถึงร้านค้า eCommerce ในช่วง Covid-19: ร้านซูเปอร์มาร์เก็ตออนไลน์ที่จัดสินค้าคงคลังได้ดีสามารถรอดเมื่อสินค้าต้องการมากขึ้น ข้อมูลสินค้าคงคลังช่วยให้แพลตฟอร์มเช่น Graas Predictive AI Engine ให้กลยุทธ์เพื่อเพิ่มยอดขาย, ยืนยันการจัดส่งทันเวลา, และ จัดการสินค้าคงคลังของคุณ

การวิเคราะห์อารมณ์ของลูกค้า:

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องฟังการพูดของลูกค้าเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณทุกที่โดยเฉพาะบนโซเชียลมีเดีย เช่นลูกค้าที่ซื้อครีมบำรุงผิวจากแบรนด์อาจเขียนบน Instagram, 'ฉันรักครีมบำรุงนี้' หรือเธออาจเขียน 'ผลิตภัณฑ์นี้ไม่ดี' บน Facebook โดยอัตโนมัติ อัลกอริทึมจะรับรู้ว่าภาษาที่ใช้ในแพลตฟอร์มต่าง ๆ เป็นลบ, บวก, หรือเป็นกลาง

การวิเคราะห์การจัดหา:

ธุรกิจขายปลีกและการจัดหาไปพร้อมกัน มีอัลกอริทึมที่วิเคราะห์ข้อมูลการจัดหาเพื่อแนะนำชุดความสำคัญขึ้นอยู่กับแนวโน้ม, ความเกี่ยวข้อง, และ ฤดูกาล

Aเป็นเจ้าของธุรกิจ eCommerce, ข้อมูลคือเพื่อนของคุณ, ไม่ใช่ศัตรู

บ่อยครั้ง, คุณอาจจะอยากไปตามความรู้สึกจากใจมากกว่าข้อมูลทางเทคโนโลยี ความจริงคือมีการวัดค่ามากมายที่มีอยู่ แต่การคิดถึงว่าความต้องการที่เฉพาะเจาะจงของคุณคืออะไรและจากนั้นมองไปที่ภาพรวม หากคุณรู้สึกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลน่าตกใจ, ลองหันไปที่แพลตฟอร์มออนไลน์ที่มีความเชี่ยวชาญที่ได้รับการยอมรับ เช่น Graas เพื่อคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีเพิ่มรายได้จาก eCommerce ลอง ที่นี่