top of page
  • Gambar penulisGraas

Cara Graas Melakukan Analitik Prediktif untuk Bisnis eCommerce


Graas uses predictive analytics for eCommerce business

Persaingan adalah keprihatinan terbesar bagi pemilik bisnis eCommerce saat ini. Dan kita berada dalam industri di mana Anda hanya bisa terus mencari cara untuk tumbuh atau punah. Pada tahun 2024, pasar diperkirakan akan tumbuh lebih dari 19%. Apa yang terjadi ketika laju pertumbuhan Anda lebih lambat dari pasar Anda? Peluang Anda untuk menghilang meningkat secara signifikan.


Menemukan cara untuk tumbuh adalah tantangan lain, berkat regulasi privasi, peningkatan CAC, CPM, CPC, dan sebagainya. Selain itu, Anda harus berhadapan dengan pertempuran konstan dengan pesaing Anda yang menguji loyalitas pelanggan.


Jadi, apa solusinya? Solusinya terletak pada data yang sudah Anda miliki. Ini memiliki potensi untuk membimbing Anda ke arah yang benar, dan penting bagi Anda untuk membuat keputusan berdasarkan data tersebut daripada intuisi.


Namun, hanya mengandalkan data dari satu platform atau saluran secara signifikan membatasi kemampuan Anda untuk memperoleh insight komprehensif tentang perilaku pelanggan dan tren pasar. Data yang terisolasi sering kali mengarah pada analisis yang tidak lengkap.


Di sinilah Graas, solusi analitik eCommerce masuk. Dengan memanfaatkan kemampuan AI dan machine learning , Graas memungkinkan Anda untuk memanfaatkan potensi penuh dari data Anda, memungkinkan Anda untuk membuat keputusan strategis yang didasarkan pada informasi yang akurat, dan menghasilkan pertumbuhan dan profitabilitas.


Dalam blog ini, kita membahas:

  • Cara Graas membantu Anda memanfaatkan analitik prediktif untuk eCommerce

  • Penggunaan Analitik Prediktif untuk bisnis eCommerce dengan Graas

  • Ambil keputusan prediktif dengan Graas untuk tingkatkan metrik bisnis eCommerce


Cara Graas membantu Anda memanfaatkan analitik prediktif untuk bisnis eCommerce


Graas mengubah cara bisnis eCommerce melakukan analisis data dengan menyediakan pandangan terpadu tentang performa mereka di berbagai platform dan channel. Dengan menyatukan data dari market, situs web, dan platform periklanan secara mulus, Graas menghilangkan data yang terisolasi, memastikan bahwa Anda memiliki pemahaman yang lengkap tentang perjalanan dan perilaku pembelian pelanggan Anda.


1. Memberikan Anda pendekatan yang terpadu

Pendekatan data yang terpadu ini adalah dasar bagi kemampuan analitik prediktif Graas. Dengan menggunakan algoritma machine learning mutakhir, Graas dapat mengidentifikasi pola dan korelasi yang kompleks dalam data Anda, memungkinkannya untuk meramalkan tren masa depan, preferensi pelanggan, dan pergeseran pasar dengan akurat.


2. Identifikasi ancaman dan peluang

Salah satu fitur unggulan Graas adalah kemampuannya untuk mengidentifikasi peluang dan ancaman dalam data Anda. Dengan terus memantau metrik kinerja dan tren pasar Anda, Graas dapat menemukan area pertumbuhan atau risiko potensial, memungkinkan Anda untuk dengan proaktif memanfaatkan peluang yang muncul atau mengurangi ancaman potensial sebelum mempengaruhi keuntungan Anda.=


3. Insight dan rekomendasi

Mencari tahu korelasi dan ketergantungan di antara variabel independen melebihi intuisi manusia. Jadi, keputusan intuisi Anda akan didasarkan pada hubungan yang lebih sesuai. Tetapi Graas menghilangkan tebak-tebakan dari pengambilan keputusan dengan memberikan insight dan rekomendasi yang dapat diimplementasikan sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda yang spesifik.


Ini menggunakan algoritma machine learning untuk mengidentifikasi dan menganalisis semua variabel dependen dan independen untuk memberikan rekomendasi yang akan memiliki dampak positif terbesar pada GMV atau pendapatan Anda.


Baik Anda seorang pebisnis, marketer, atau manajer eCommerce, Graas memungkinkan Anda untuk dengan percaya diri membuat keputusan berdasarkan data, mengoptimalkan strategi Anda untuk dampak dan keuntungan yang maksimal.


4. Tanpa kode dan user-friendly 

Ketika mendengar tentang analitik, kita berpikir bahwa banyak kode yang dibutuhkan. Memang diperlukan, tapi di belakang layar. Graas memahami bahwa para profesional eCommerce seringkali harus menangani beberapa tanggung jawab sekaligus dan mungkin tidak memiliki waktu atau keahlian untuk menguasai alat analisis data yang kompleks. Jadi, dashboard yang Anda dapatkan akan sefleksibel aplikasi seluler.


Graas memprioritaskan kegunaan bagi pengguna, menawarkan interface yang intuitif dan dashboard yang dapat disesuaikan yang memberikan pandangan yang jelas dan ringkas tentang data dan insight Anda. Dengan Graas, Anda dapat dengan cepat mengidentifikasi indikator kinerja utama, melacak kemajuan, dan membuat keputusan yang berdasarkan informasi tanpa terjebak dalam kompleksitas teknis.


Penggunaan Analitik Prediktif untuk bisnis eCommerce dengan Graas


Insight yang akurat sangat penting bagi bisnis e-Commerce untuk membuat keputusan keuangan yang terinformasi dan merencanakan pertumbuhan. Kemampuan analitik prediktif Graas menilai data Anda secara menyeluruh untuk mendapatkan wawasan dengan akurasi yang luar biasa, mempertimbangkan data penjualan historis, tren pasar, musiman, dan faktor-faktor relevan lainnya. Berikut beberapa kasus penggunaan analitik prediktif untuk eCommerce dengan Graas:


1. Proyeksi pendapatan

Graas memanfaatkan model machine learning yang canggih untuk menganalisis data eCommerce Anda secara holistik, termasuk nilai gross margin value (GMV), average order value (AOV), traffic situs web, order count, dan lain-lain.


Dengan mengidentifikasi pola-pola kompleks dan korelasi dalam data ini, Business Deep Dive Graas dapat memberikan proyeksi pendapatan yang dapat diandalkan untuk periode mendatang, memungkinkan Anda untuk membuat keputusan yang didasarkan pada data tentang anggaran, alokasi sumber daya, dan strategi investasi.


2. Proyeksi permintaan

Memastikan tingkat persediaan yang optimal merupakan tantangan yang berkelanjutan bagi bisnis eCommerce. Kemampuan ramalan permintaan Graas mengurangi titik nyeri ini dengan memprediksi permintaan untuk produk Anda secara akurat.


Dengan menganalisis data penjualan historis eCommerce, perilaku pelanggan, dan tren pasar, Graas dapat menentukan SKU terbaik Anda berdasarkan jumlah yang terjual dan pendapatan yang dihasilkan. Ini memberdayakan Anda untuk meningkatkan upaya pemasaran untuk produk-produk dengan permintaan tinggi, memanfaatkan popularitas mereka.


Sebaliknya, Graas juga dapat mengidentifikasi SKU yang kurang berhasil, memungkinkan Anda membuat keputusan yang didasarkan pada informasi tentang menghentikan atau mengubah tujuan produk-produk tersebut.


3. Efektifitas Diskon

Campaign promosi dan diskon sangat penting untuk meningkatkan penjualan dan mendapatkan pelanggan, namun efektivitasnya dapat bervariasi secara signifikan berdasarkan faktor-faktor seperti jenis penawaran, segmen pelanggan, dan channel pemasaran. 


Graas memberi Anda kemampuan untuk menganalisis performa diskon dan promosi masa lalu, memungkinkan Anda untuk memprediksi dampak potensial dari kampanye mendatang. 


Dengan mengidentifikasi jenis penawaran, saluran, dan segmen pelanggan yang paling efektif, Graas memungkinkan Anda untuk memaksimalkan pengembalian atas pengeluaran pemasaran Anda dan memastikan bahwa upaya promosi Anda resonan dengan audiens target Anda. 


Selain itu, Graas dapat merekomendasikan diskon bundel untuk produk-produk yang komplementer yang sering dibeli bersama. Hal ini mendorong pelanggan untuk meningkatkan nilai pesanan rata-rata mereka, yang menghasilkan lebih banyak pendapatan.


4. Analisis Tren

Kemampuan analitik Graas memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi tren-tren baru sebelum mereka menjadi mainstream, memberi Anda keunggulan yang unik dibandingkan pesaing Anda. Dengan terus memantau perilaku pelanggan, pergeseran pasar, dan perkembangan industri, Graas dapat menemukan potensi peluang dan ancaman bagi bisnis Anda. 


Ini menyajikan wawasan tersebut dalam format yang jelas dan dapat dijalankan, mengkategorikan mereka sebagai peluang atau ancaman dan memberikan prioritas berdasarkan dampak potensialnya terhadap gross merchandise value (GMV) Anda. Dengan insight ini, brand eCommerce dapat secara proaktif memanfaatkan peluang yang muncul, seperti memperkenalkan lini produk baru atau menargetkan segmen pelanggan yang belum dimanfaatkan, sambil mengurangi potensi ancaman dengan menyesuaikan strategi atau diversifikasi penawaran produk mereka.


5. Campaign performance prediction 

Graas memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan upaya marketing Anda dengan memperkirakan performa campaign di berbagai channel, termasuk marketplace, media sosial, dan search engine. 


Dengan Marketing Deep Dive Graas, Anda dapat menganalisis metrik kinerja pada berbagai tingkat, dari keseluruhan kampanye hingga set iklan dan kreatif individu. Ini juga memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi kata kunci, frasa pencarian, dan kreatif iklan yang paling efektif, memungkinkan Anda untuk mengalokasikan anggaran pemasaran Anda dengan lebih efektif dan menargetkan audiens yang tepat dengan pesan yang paling menarik. 


Selain itu, Graas memfasilitasi pengambilan keputusan berbasis data dengan memberikan wawasan mendalam tentang pendapatan dan pengeluaran iklan Anda di berbagai platform, seperti iklan pasar, iklan Facebook, dan Google Ads. 


Dengan menganalisis kinerja kampanye periklanan Anda di saluran-saluran ini, Anda dapat membuat keputusan yang didasarkan pada data tentang alokasi anggaran, memastikan bahwa upaya marketing Anda dioptimalkan untuk return on ad spend (ROAS) yang maksimal. 


Salah satu fitur unggulan dari kemampuan prediksi performa campaign Graas adalah kemampuannya untuk melakukan A/B test untuk kreatif iklan. Dengan menganalisis kinerja variasi kreatif yang berbeda, Anda dapat mengidentifikasi pesan, visual, dan panggilan tindakan yang paling efektif untuk audiens target Anda. Hal ini memastikan bahwa campaign Anda sesuai dengan pelanggan Anda dan menghasilkan interaksi dan conversion yang lebih tinggi.


6. Optimalkan conversion rate

Maksimalkan converson rate sangat penting bagi setiap bisnis eCommerce, karena ini secara langsung memengaruhi pendapatan dan pertumbuhan. Graas menggunakan kekuatan analitik prediktif dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi faktor-faktor utama dari conversion untuk bisnis Anda.


Dengan menganalisis data eCommerce Anda melalui algoritma canggih dan model heuristik, Graas dapat menerjemahkan tren dan pola yang mungkin tidak langsung terlihat, memberikan wawasan yang dapat dijalankan untuk mengoptimalkan funnel conversion Anda.


Dalam Marketing Deep Dive Graas, Anda mendapatkan akses ke heatmap berharga yang memvisualisasikan tingkat konversi di berbagai saluran dan toko. Visibilitas granular ini memungkinkan Anda untuk menemukan area kekuatan dan kelemahan, memungkinkan Anda untuk fokus pada saluran yang berperforma tinggi sambil mengatasi kemungkinan hambatan atau titik gesekan yang mungkin menghambat konversi di area lain.


Dengan menggunakan insight ini, Anda dapat menerapkan strategi yang ditargetkan untuk meningkatkan pengalaman pengguna, menyederhanakan proses checkout, dan meningkatkan penjualan dan pendapatan lebih banyak untuk bisnis eCommerce Anda.


Ambil keputusan prediktif dengan Graas untuk tingkatkan metrik bisnis eCommerce


Di industri eCommerce, kesuksesan bergantung pada kemampuan Anda untuk membuat keputusan yang didorong oleh data dan prediksi daripada bereaksi terhadap hasil setelah fakta.


Dengan menggunakan kemampuan analitik prediktif Graas, Anda dapat tetap berada di depan kurva, mengantisipasi kebutuhan pelanggan, pergeseran pasar, dan tren-tren yang muncul sebelum pesaing Anda.


Selain dari yang telah kita diskusikan di atas, Graas juga menawarkan serangkaian fitur yang komprehensif, termasuk dasbor kustom, analisis penyebab akar, perbandingan kinerja di berbagai metrik, dan beragam pilihan visualisasi data, memastikan Anda memahami dengan baik performa eCommerce Anda.


Jangan biarkan silo data dan pengambilan keputusan yang reaktif menghambat Anda – daftar Graas hari ini!

コメント

コメントが読み込まれませんでした。
技術的な問題があったようです。お手数ですが、再度接続するか、ページを再読み込みしてださい。
bottom of page