สร้างแผนกลยุทธ์สำหรับเว็บไซต์ eCommerce ด้วย Predictive Analytics

ในปี 2024 ภูมิทัศน์ eCommerce มีความเปลี่ยนแปลงอย่างไม่หยุดนิ่ง ด้วยร้านค้าออนไลน์มากกว่า 26.6 ล้านร้าน ที่แข่งขันเพื่อดึงดูดความสนใจของผู้บริโภค และยอดขายออนไลน์ทั่วโลกที่คาดการณ์ว่าจะทะลุ 10 ล้านล้านดอลลาร์ ภายในปี 2027 การแข่งขันนั้นรุนแรงและต่อเนื่อง

สำหรับธุรกิจที่ต้องการส่วนแบ่งในตลาดที่กำลังเติบโตนี้ การมีเพียงแค่สถานะออนไลน์นั้นยังไม่เพียงพอ กุญแจสำคัญอยู่ที่การโดดเด่นด้วยกลยุทธ์ที่ไม่เพียงแค่ดึงดูดลูกค้า แต่ยังสามารถแปลงลูกค้าให้เกิดยอดขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บล็อกนี้จะนำคุณผ่านขั้นตอนการสร้างโรดแมปที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับเว็บไซต์ eCommerce ของคุณด้วย Predictive Analytics ซึ่งช่วยให้คุณคาดการณ์แนวโน้ม ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้งาน และเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตอย่างยั่งยืน

เดือนที่ 1: วางรากฐานและกำหนดเป้าหมายทางธุรกิ

เดือนที่ 2: การวิเคราะห์ช่องทางและวัตถุประสงค์

เดือนที่ 3-5: เพิ่มค่าเฉลี่ยมูลค่าการสั่งซื้อ (AOV) เดือนที่ 6 เป็นต้นไป: การรักษาลูกค้าและความภักดี

แผนกลยุทธ์สำหรับเว็บไซต์ eCommerce

นี่คือกรอบการทำงานโดยละเอียดเพื่อวางกลยุทธ์ให้เว็บไซต์ eCommerce ของคุณเติบโตในระยะยาว:

เดือนที่ 1: วางรากฐานและกำหนดเป้าหมายทางธุรกิ

1. กำหนดเป้าหมายทางธุรกิจ

เว็บไซต์ eCommerce จำเป็นต้องมีรากฐานที่แข็งแกร่งเพื่อความยั่งยืน แผนธุรกิจที่กำหนดวัตถุประสงค์ของบริษัทจะช่วยให้แบรนด์ของคุณมีโฟกัสที่ชัดเจนและเป็นแนวทางสำหรับการพัฒนาเว็บไซต์ การออกแบบ และการตลาดในอนาคต

เพิ่มความรับผิดชอบและการติดตามผลด้วยการกำหนด KPI ที่วัดผลได้ให้กับแต่ละเป้าหมาย 

ตัวอย่างเป้าหมาย:

• การสร้างการรับรู้แบรนด์: ทำให้ร้าน eCommerce ของคุณกลายเป็นคู่แข่งหลักและแหล่งที่เชื่อถือได้ในอุตสาหกรรม

• การเปิดเผยในตลาด: ทำให้เว็บไซต์ปรากฏต่อเป้าหมายกลุ่มใหญ่

• การสร้างทราฟฟิก: ดึงดูดทราฟฟิกที่มีคุณภาพ

• การได้มาซึ่งลีด: สร้างและดึงดูดลีดที่สนใจในสินค้าของคุณ

• การแปลงยอดขาย: เปลี่ยนผู้มุ่งหวังให้กลายเป็นลูกค้าที่ภักดี

2. การวิจัยตลาดและวิเคราะห์คู่แข่ง

การวิจัยตลาดเป้าหมายและคู่แข่งประกอบด้วย:

• การระบุคู่แข่ง: ใครคือคู่แข่ง ราคาในช่วงใด กลยุทธ์การตลาดของพวกเขาคืออะไร

• การระบุแนวโน้มในอุตสาหกรรม: สังเกตแนวโน้มสำคัญในอุตสาหกรรม เช่น การใช้ AI และแชทบอทสำหรับการช้อปปิ้ง การค้นหาด้วยเสียง การแสดงภาพสินค้า เป็นต้น

• การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ซื้อ: สำรวจและวิเคราะห์ความชอบและรูปแบบการช้อปปิ้งของกลุ่มเป้าหมาย เช่น ค่าใช้จ่ายเฉลี่ย ช่วงเวลาช้อปปิ้งสูงสุด และหมวดหมู่สินค้าที่ซื้อบ่อยที่สุด

การวิจัยด้วยตนเองอาจดูยุ่งยากและใช้เวลานาน แต่คุณสามารถเปลี่ยนไปใช้ เครื่องมือ Predictive Analytics เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างแม่นยำ

3. การพัฒนา Customer Persona

รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อกำหนดกลุ่มเป้าหมายและแบ่งกลุ่มผู้ชม

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลจากแคมเปญอีเมลสามารถใช้วิเคราะห์ว่า Call to Action แบบใดที่มีแนวโน้มจะดึงดูดความสนใจของกลุ่มประชากรเป้าหมายเฉพาะได้มากที่สุด

ใช้ Predictive Analytics เพื่อการแบ่งกลุ่มที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยอิงจากพฤติกรรมการซื้อ ความชอบ รูปแบบการมีส่วนร่วม และข้อมูลประชากรของลูกค้า

เดือนที่ 2: การวิเคราะห์ช่องทางและวัตถุประสงค์

ใช้เดือนนี้เพื่อทดสอบช่องทางการตลาดต่างๆ คัดเลือกช่องทางที่เหมาะสมที่สุด และทดสอบเนื้อหาและพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าในข้อเสนอที่มีอยู่

1. การประเมินประสิทธิภาพของช่องทาง

ช่องทางการตลาดทำหน้าที่เป็นสื่อกลางระหว่างแบรนด์ของคุณกับกลุ่มเป้าหมาย คุณต้องเลือกใช้ช่องทางอย่างรอบคอบเพื่อเพิ่มการเข้าถึงให้สูงสุด

แม้ว่าจะมีช่องทางการตลาดที่ได้รับความนิยมมากมายสำหรับ eCommerce แต่ก็อาจไม่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณเสมอไป

ตัวอย่างเช่น บางแบรนด์ทำผลงานได้ดีบนโซเชียลมีเดีย ในขณะที่แบรนด์อื่นอาจประสบความสำเร็จผ่านการทำการตลาดทางอีเมล

ดังนั้น ทดสอบช่องทางหลักที่คุณใช้เพื่อดูการไหลเข้าของทราฟฟิกและอัตราการแปลง Predictive Analytics สามารถให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของประสิทธิภาพการตลาดแบบรายช่องทาง และระบุช่องทางที่มีโอกาสสร้าง ROI ที่ดีที่สุดให้คุณได้ เช่นเดียวกับข้อมูลที่ได้จาก Graas’ Marketing Analytics:

2. การทดลองโดยใช้ข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อน

แบรนด์ที่ใช้กลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีแนวโน้มที่จะได้รับ ROI สูงขึ้น 5 ถึง 8 เท่า เมื่อเทียบกับแบรนด์ที่ไม่ใช้

การทดลองกับข้อมูลจริงจะช่วยให้คุณเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสมผ่านแคมเปญที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลและมีความแม่นยำสูง

ในเดือนนี้ คุณสามารถทดลอง A/B หลายรายการเพื่อปรับปรุงเนื้อหาเว็บไซต์ปัจจุบัน ข้อความ และกลยุทธ์ส่งเสริมการขายของคุณ

หากยังไม่แน่ใจ ให้ใช้ Predictive Analytics เพื่อระบุรูปแบบการมีส่วนร่วมที่ชัดเจนและคาดการณ์แนวโน้มการซื้อเพื่อเตรียมพร้อมได้ดียิ่งขึ้น เช่น การถอดรหัสจุดราคาที่เหมาะสม ฤดูกาลขายสูงสุด CTA ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด เป็นต้น

เดือนที่ 3-5: เพิ่มค่าเฉลี่ยมูลค่าการสั่งซื้อ (AOV)

ในช่วงสามเดือนต่อไปนี้ คุณสามารถใช้เพื่อเสริมสร้างกลยุทธ์การจับคู่สินค้า การเพิ่มยอดขาย และการปรับราคาสินค้าเพื่อเพิ่มค่าเฉลี่ยมูลค่าการสั่งซื้อ

1. ใช้กลยุทธ์การจับคู่สินค้าและการเพิ่มยอดขาย

Predictive Analytics สามารถช่วยกำหนดคู่สินค้าและชุดสินค้าที่เหมาะสมที่สุด การสร้างชุดสินค้าที่มีกลยุทธ์จะช่วยกระตุ้น AOV ให้สูงขึ้นและเพิ่มการขายสินค้าคงคลัง

ตัวอย่างเช่น Predictive Analytics คาดการณ์ถึงการเพิ่มขึ้นของการซื้อสินค้าสองชิ้นหรือมากกว่าที่เสริมกัน เช่น อาหารเสริมกับนาฬิกาสำหรับกีฬาในช่วงวันหยุดปีใหม่สำหรับแบรนด์สุขภาพ 

2. คำแนะนำสินค้าแบบเฉพาะบุคคล

คำแนะนำสินค้าแบบเฉพาะบุคคลช่วยแนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้องให้กับลูกค้าตามประวัติการซื้อ การแบ่งกลุ่มลูกค้า และประวัติการเรียกดู

Predictive Analytics ที่ผสานเข้ากับระบบแนะนำสินค้า สามารถช่วยยกระดับ AOV ได้อย่างยอดเยี่ยม

ตัวอย่าง:

• เพิ่มยอดขายข้ามสินค้าโดยการแนะนำสินค้าที่เสริมกัน

• แนะนำสินค้าทดแทนโดยอัตโนมัติเมื่อผู้ใช้ค้นหาสินค้าที่ต้องการแต่ไม่พบ

• แนะนำชุดสินค้าในระหว่างการชำระเงินโดยอ้างอิงตามแนวโน้มตามฤดูกาล

3. การปรับกลยุทธ์ด้านราคา 

การปรับราคาควรอิงจากข้อมูลจริงมากกว่าการคาดเดา และ Predictive Analytics สามารถช่วยปรับกลยุทธ์ด้านราคาของคุณตามรูปแบบข้อมูลในอดีต

ตัวอย่างเช่น สามารถวิเคราะห์ความไวของลูกค้าต่อสินค้าที่ลดราคา เช่น โอกาสในการซื้อสินค้าหรูเมื่อมีการลดราคาช่วง Flash Sale ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายได้

เดือนที่ 6 เป็นต้นไป: การรักษาลูกค้าและความภักดี

ลูกค้าที่ซื้อซ้ำมีการใช้จ่ายมากกว่าลูกค้าใหม่ถึง 67%

ดังนั้น ช่วงสุดท้ายของโร้ดแมปในการสร้างเว็บไซต์ eCommerce ของคุณควรมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มรายได้ที่เกิดซ้ำ

1. สร้างโปรแกรมความภักดี

โปรแกรมความภักดี เช่น การให้สิ่งจูงใจสำหรับการซื้อซ้ำ เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างความสัมพันธ์และให้รางวัลแก่ลูกค้า โปรแกรมเหล่านี้กระตุ้นให้ลูกค้ากลับมาซื้อสินค้าอีกครั้ง เพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (CLV) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดรายได้ที่สำคัญสำหรับ eCommerce

ข้อมูลเชิงลึกจากเครื่องมือวิเคราะห์ช่วยให้คุณระบุลูกค้าที่มีมูลค่าสูงและลูกค้าที่กลับมาซื้อซ้ำ เพื่อคุณจะได้มอบสิทธิประโยชน์ความภักดีที่ปรับให้เหมาะสมกับลูกค้าเพื่อกระตุ้นการซื้อซ้ำ

2. ส่วนลดเฉพาะสมาชิกและการเข้าถึงล่วงหน้า

ลูกค้าชื่นชอบความพิเศษ การสร้างส่วนลดเฉพาะสมาชิกและการเข้าถึงล่วงหน้าใน Flash Sale หรือการเปิดตัวสินค้าใหม่ ไม่เพียงแต่ช่วยให้รางวัลแก่ลูกค้าที่ภักดี แต่ยังช่วยเพิ่มความต้องการสินค้าและยอดขายอีกด้วย

รายงานความภักดีของลูกค้าในปี 2024 ระบุว่า 71% ของลูกค้ามีความภักดีและมีความผูกพันทางอารมณ์กับแบรนด์ที่มอบข้อเสนอพิเศษ

3. ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าอย่างต่อเนื่องและการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

รูปแบบการซื้อ ความชอบของผู้ใช้ และสภาวะตลาดมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลง ดังนั้นการสร้างเว็บไซต์ที่ปรับแต่งให้เหมาะสมจึงเป็นความพยายามอย่างต่อเนื่อง

คุณต้องเฝ้าติดตามและปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดบนเว็บไซต์อย่างต่อเนื่อง โดยอิงจากรายงานการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ที่แม่นยำ

การสูญเสียลูกค้า (Customer Churn) และการลดลงของมูลค่าการสั่งซื้อเป็นความกังวลหลักในหมู่บริษัท eCommerce ลดปัญหาเหล่านี้โดยการปรับกลยุทธ์ด้านความภักดีและการตลาดผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

สรุป

ประสิทธิภาพของ eCommerce ขึ้นอยู่กับการปรับแต่งประสบการณ์ให้เหมาะสมกับลูกค้าอย่างมาก

ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ eCommerce แบบครบวงจรอย่าง Graas ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า การวิเคราะห์แยกตามช่องทาง แนวโน้มที่คาดการณ์ไว้ และอื่น ๆ พร้อมให้คุณวิเคราะห์ทุกขั้นตอนแบบเรียลไทม์ เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับลูกค้าแต่ละราย

ค้นพบศักยภาพสูงสุดของธุรกิจ eCommerce ของคุณด้วยการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ — สมัครใช้งานฟรีวันนี้!