6 ประโยชน์ของ Big Data Analytics สำหรับ E-Commerce

จำนวนผู้ซื้อดิจิทัลทั่วโลกสูงถึง 1.92 พันล้านในปี 2019 ซึ่งเป็นหนึ่งในสี่ของประชากรโลก ใน Amazon เพียงแห่งเดียว มีผลิตภัณฑ์ 120 ล้านรายการ ณ เดือนเมษายน 2019 ด้วยธุรกรรมดิจิทัลจำนวนมากที่เกิดขึ้น มันไปโดยไม่บอกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีอิทธิพลอย่างมากต่ออุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ในบทความนี้ ผมจะเน้น 6 วิธีที่อีคอมเมิร์ซได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

สารบัญ

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?
• ติดตามเส้นทางการซื้อของนักช้อป
• ประสบการณ์ส่วนบุคคล
• ปรับปรุงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของผู้ซื้อ
• บริการลูกค้าที่ดีขึ้น
• การกำหนดราคาที่เหมาะสมที่สุด
• การคาดการณ์อุปสงค์

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าหมายถึงกระบวนการควบคุมชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้เพื่อเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ แนวโน้มตลาด ความชอบของลูกค้า ฯลฯ ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า เจ้าของธุรกิจจะได้รับอำนาจในการรับค่าจากข้อมูลและตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างเหมาะสมที่สุด

ในอีคอมเมิร์ซ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่เพียงแต่ช่วยให้เจ้าของธุรกิจเข้าใจลูกค้าได้ดีเท่านั้น แต่ยังคาดการณ์แนวโน้มของตลาดและช่วยในการเพิ่มรายได้ ให้ฉันอธิบายข้อดีของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่นำไปสู่อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ

ติดตามเส้นทางการซื้อของนักช้อป

ธุรกิจคือการหาคนโดยเฉพาะลูกค้า ย้อนกลับไปในสมัยที่การทำธุรกรรมออนไลน์ไม่แพร่หลายและผู้คนซื้อของในร้านค้าเท่านั้น เป็นไปไม่ได้ที่จะติดตามข้อมูลเบื้องหลังของลูกค้าทุกราย ปัจจุบันมีผู้ซื้อสินค้าออนไลน์ประมาณ 2.05 พันล้านคน แม้ว่าพวกเขามักจะสลับไปมาระหว่างไซต์ต่างๆ ก่อนตัดสินใจซื้อ แต่ข้อมูลกิจกรรมการท่องเว็บก็สามารถติดตามและวิเคราะห์ได้

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถติดตามเส้นทางการซื้อของลูกค้า พวกเขาบันทึกการโต้ตอบที่ผู้ใช้มีกับแบรนด์ก่อนหน้านี้ รวมถึงการดูสินค้า การคลิก การซื้อที่ผ่านมา ฯลฯ ข้อมูลนี้ช่วยให้เจ้าของธุรกิจได้รับข้อมูลของนักช็อปและเข้าใจนักช็อปในเชิงลึกว่าพวกเขาชอบอะไรและไม่ชอบอะไร ผลิตภัณฑ์ใดบ้าง อยู่ในความต้องการที่ร้อนแรงเมื่อเร็ว ๆ นี้ความต้องการผลิตภัณฑ์บางอย่างเพิ่มขึ้นในช่วงเวลาใดของปี ฯลฯ

ประสบการณ์ส่วนบุคคล

87% ของนักช็อปกล่าวว่าเมื่อร้านค้าออนไลน์ปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้งให้เหมาะกับตัวเอง พวกเขาจะเต็มใจซื้อมากขึ้น หลังจากที่ธุรกิจได้รับข้อมูลของผู้ซื้อแล้ว พวกเขาก็สามารถสร้างประสบการณ์เฉพาะตัวที่ตอบสนองความต้องการของตนได้

กลยุทธ์ประสบการณ์ส่วนบุคคลรวมถึงการส่งอีเมลที่กำหนดเองไปยังผู้ใช้โดยให้ส่วนลดและข้อเสนอพิเศษ การแสดงโฆษณาที่ตรงเป้าหมายไปยังกลุ่มคนต่างๆ การใช้กลยุทธ์การขายต่อยอดและ/หรือการขายต่อเนื่องให้กับบุคคล ฯลฯ Amazon ยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซที่ใหญ่ที่สุดในโลกเป็นตัวอย่างที่ดี ของการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และกลยุทธ์การขายต่อเนื่องเพื่อสร้างรายได้สูง

เมื่อเรียกดูผลิตภัณฑ์ใน Amazon ผู้คนมักถูกดึงดูดโดยรายการแนะนำ เช่น "ลูกค้าที่ดูรายการนี้ยังดู", "ได้แรงบันดาลใจจากประวัติการเข้าชมของคุณ", "ผลิตภัณฑ์ยอดนิยมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากรายการนี้" รายการคำแนะนำเหล่านี้สร้างขึ้นจากฐานข้อมูลของผู้ซื้อออนไลน์หลายล้านรายของ Amazon ตามประวัติการเรียกดู Amazon ให้คำแนะนำส่วนบุคคลแก่นักช้อปแต่ละราย และเพิ่มโอกาสในการขายที่ประสบความสำเร็จอย่างมาก ดูเหมือนเป็นกลยุทธ์เล็กๆ แต่ผลลัพธ์ที่ได้ก็น่าประหลาดใจ โดยรวมแล้ว อัลกอริธึมการแนะนำผลิตภัณฑ์ขับเคลื่อน 35% ของรายได้สะสมของบริษัท Amazon

ปรับปรุงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของผู้ซื้อ

มีแนวโน้มเกิดขึ้นใหม่ในการใช้บริการลูกค้าอีคอมเมิร์ซ นั่นคือการรวบรวมและขุดข้อมูลจากบทวิจารณ์ของลูกค้า แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า Yunting CEM รวบรวมบทวิจารณ์และดำเนินการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นสำหรับกลุ่มใหญ่ เช่น ยูนิลีเวอร์ หัวเว่ย ไฮเออร์ บริษัทเหล่านี้มีสายผลิตภัณฑ์หลายสิบสายและขายผลิตภัณฑ์นับล้านทั่วโลกผ่านไซต์อีคอมเมิร์ซ ด้วยการขุดข้อความและการวิเคราะห์ความรู้สึกพื้นฐานโดยใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ บริษัทต่างๆ สามารถทราบได้อย่างชัดเจนว่าผู้ซื้อคิดอย่างไรกับผลิตภัณฑ์ของตน ตัวอย่างเช่น นักการตลาดของ Huawei จะได้รับรู้ว่าผู้บริโภคมีความรู้สึกเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบต่อการออกแบบ อายุการใช้งานแบตเตอรี่ ขนาดปุ่ม กล้อง ฟังก์ชันการทำงานโดยรวม และคุณสมบัติอื่นๆ ของโทรศัพท์

Yunting CEM ยังรวบรวมข้อมูลแชทผ่านแพลตฟอร์มการสื่อสารอีคอมเมิร์ซเช่น Aliwangwang และ JDdongdong พัฒนาโดยบริษัทอีคอมเมิร์ซที่ใหญ่ที่สุดสองแห่งในประเทศจีน – อาลีบาบาและจิงตง แพลตฟอร์มการสื่อสารเหล่านี้สร้างขึ้นเพื่อเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับเจ้าของ e-store เพื่อเชื่อมต่อกับผู้ซื้อได้ดียิ่งขึ้น เจ้าของ e-store สามารถทราบได้ทันทีว่าลูกค้าของตนสนใจผลิตภัณฑ์บางอย่างเพียงใด โดยผ่านการขุดข้อมูลแชท แง่มุมใดของผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาสนใจมากที่สุด ฯลฯ จึงสามารถค้นพบจุดขายของผลิตภัณฑ์และ ปรับกลยุทธ์ทางการตลาดของตน

บริการลูกค้าที่ดีขึ้น

คุณเคยผ่านสถานการณ์นี้หรือไม่: คุณมีข้อสงสัยเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่คุณเพิ่งพบใน BestBuy คุณติดต่อฝ่ายสนับสนุนลูกค้า พวกเขาตอบกลับภายในไม่กี่วินาทีและตอบคำถามของคุณอย่างสมบูรณ์ หลังจากได้รับสินค้าแล้ว คุณพอใจและแชร์ประสบการณ์นี้บนโซเชียลมีเดียกับครอบครัวและเพื่อนของคุณ

ดูเหมือนฉากธรรมดามากใช่มั้ย? แต่เบื้องหลังมีศักยภาพทางการค้ามหาศาล จากสถิติของ Business.com ลูกค้าประจำใช้จ่ายมากกว่าลูกค้าใหม่ 67% และ 72% ของผู้ที่มีประสบการณ์ในเชิงบวกแบ่งปันกับคนมากกว่า 6 คน การบริการลูกค้าที่ดีจะนำไปสู่อัตราการรักษาลูกค้าที่สูงขึ้น อัตราการแปลง และทำให้มีกำไรมากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยปรับปรุงการบริการลูกค้าในหลาย ๆ ด้าน โดยการตรวจสอบความเร็วในการตอบสนองโดยเฉลี่ย เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าสามารถเพิ่มเวลาตอบสนองโดยรวมได้ โดยส่งแบบสอบถามและรวบรวมความคิดเห็นของลูกค้า ให้ข้อมูลโดยตรงเพื่อช่วยปรับปรุงคุณภาพการบริการและลดโอกาสของการบริการที่ไม่ดี โดยการตรวจสอบข้อมูลอื่น ๆ เช่น เวลาการส่งมอบของสินค้า เจ้าของร้าน e-store สามารถระบุปัญหาในกระบวนการจัดส่งและหลีกเลี่ยงปัญหาการขนส่งที่อาจเกิดขึ้นได้

การกำหนดราคาที่เหมาะสมที่สุด

การกำหนดราคาเป็นอีกปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจซื้อในอีคอมเมิร์ซ ไม่ว่าราคาที่คุณตั้งไว้จะทำให้คุณสามารถแข่งขันได้ หรือไม่มีผลโดยตรงต่อยอดขายผลิตภัณฑ์ของคุณ ในอดีต ผู้คนเคยปฏิบัติตามกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบเดิมๆ เช่น กฎทั่วไป ต้นทุนบวกมาร์กอัป อย่างไรก็ตาม กลยุทธ์การกำหนดราคาแบบเก่าเหล่านี้ใช้ไม่ได้กับผลิตภัณฑ์หลายพันล้านรายการทางออนไลน์อีกต่อไป

ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เจ้าของธุรกิจสามารถมองภาพรวมและติดตามราคาของคู่แข่งได้แบบเรียลไทม์ ต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีราคาของคู่แข่งทั้งหมด ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงเป็นครั้งคราวเนื่องจากราคาตลาดเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

การคาดการณ์อุปสงค์

นอกจากการเข้าร่วมธุรกิจในปัจจุบันแล้ว การจับและแม้แต่สร้างโอกาสใหม่ ๆ ในอนาคตก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน ธุรกิจอีคอมเมิร์ซต้องอาศัยการสต๊อกสินค้าเป็นอย่างมาก สต็อกสินค้าน้อยเกินไปจะนำไปสู่การขาดสินค้าและส่งผลกระทบต่อความพึงพอใจของลูกค้า ในขณะที่สต็อกมากเกินไปอาจทำให้เกิดค่าใช้จ่ายที่มากเกินไป สำหรับผลิตภัณฑ์ที่มีอายุการเก็บรักษาสั้น จะเป็นอันตรายอย่างยิ่งเนื่องจากราคาจะย้อนกลับไม่ได้

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยบริษัทต่างๆ ในการประมาณการสต๊อกสินค้าในอนาคตโดยอิงจากประสบการณ์ที่ผ่านมา และวางแผนแคมเปญการตลาดล่วงหน้า จากข้อมูลการขายในอดีต ผู้ค้าปลีกออนไลน์สามารถคาดการณ์ยอดขายในอนาคตและเตรียมจำนวนสินค้าในคลังสินค้าได้อย่างเหมาะสม พวกเขาสามารถค้นพบคำศัพท์ใหม่ๆ และโต้ตอบทันทีเพื่อคว้าโอกาสทองเพื่อทำยอดขายเพิ่มขึ้นโดยใช้การรับฟังจากโซเชียล

เยี่ยมชม: https://hirinfotech.com/big-data-analytics-for-e-commerce/