top of page
Gambar penulisGraas

Menghadapi Tantangan Pada Mega Campaign dengan Analitik Analitik eCommerce


Menghadapi tantangan 11.11 Mega Sale, Natal, Tahun baru dengan analitik eCommerce

Meskipun musim penjualan musiman dan mega campaign merupakan peluang bisnis yang bagus, hal ini juga membawa tantangan tersendiri. Namun, musim penjualan bukanlah waktu yang tepat untuk melakukan kesalahan; Anda perlu memanfaatkan keinginan konsumen untuk berbelanja.


Dalam blog ini, kita akan membahas tantangan yang terkait dengan menjalankan penjualan musiman/mega campaign. Kita juga akan menggali lebih dalam bagaimana Anda dapat mengatasi tantangan ini dengan mudah tanpa merasa kesulitan menggunakan solusi analitik eCommerce.


Tantangan yang Dihadapi Penjual Online Store Selama Mega Campaign

5 Cara Analitik eCommerce Dapat Mengatasi Tantangan


Tantangan yang Dihadapi Penjual Online Store Selama Mega Campaign


Berikut beberapa tantangan utama yang dihadapi online store selama musim penjualan:


  1. Meningkatnya Persaingan

Industri eCommerce biasanya sangat ramai selama liburan, festival, atau penjualan mega. Persaingan meningkat antara toko, antara marketplace, dan antara marketplace dengan toko.


Kepadatan yang tinggi ini membuat sulit bagi perusahaan untuk tampil unik dan menarik perhatian audiens yang tepat. Sangat penting bagi penjual untuk menonjol dengan cara yang unik, seperti tawaran menarik, pengiriman cepat, atau campaign marketing yang menarik.


  1. Biaya yang Lebih Mahal

Meningkatnya persaingan berarti bisnis saling berjuang untuk mendapatkan posisi yang sama—siapa pun yang bersedia membayar lebih, dialah yang menang!

  • Biaya untuk iklan: Dengan meningkatnya permintaan akan ruang iklan, harga pun melambung. Biaya per klik (CPC) dan biaya per tayang (CPM) sering kali melonjak, membuatnya mahal untuk mempertahankan visibilitas dan menarik pelanggan.

  • Biaya manajemen inventaris: Penjual perlu menambah stok untuk memenuhi permintaan yang meningkat, yang mengakibatkan biaya penyimpanan yang lebih tinggi serta risiko kelebihan stok. Menyeimbangkan inventaris agar tidak kekurangan sambil meminimalkan kelebihan adalah proses yang rumit dan mahal.


3. Tantangan Logistik: Meningkatnya Tingkat Pengembalian ke Penjual/Return-To-Origin (RTO)

Selama musim-musim seperti ini, ketika pesanan meningkat, biasanya ini memberikan tekanan pada jaringan logistik. Hal ini mengakibatkan keterlambatan pengiriman dan meningkatnya RTO.


RTO adalah situasi di mana paket tidak dapat dikirim, sehingga harus dikembalikan ke penjual, yang mengakibatkan biaya pengiriman tambahan, potensi kerusakan produk, dan ketidakpuasan pelanggan.


Mengelola kendala logistik ini sambil mempertahankan kepuasan pelanggan menjadi tantangan yang signifikan.


4. Perilaku Pelanggan

Ada perubahan yang terjadi dalam psikologi dan perilaku pelanggan selama musim perayaan. Konsumen mungkin menunjukkan pola pembelian, preferensi, dan kebiasaan belanja yang berbeda dibandingkan dengan waktu lainnya dalam setahun.


Mereka juga mungkin menunjukkan keinginan yang tinggi untuk mendapatkan penawaran dan diskon. Penting untuk dicatat bahwa saat pergeseran ini terjadi secara real-time, penjual harus menyesuaikan operasi dan tawaran mereka untuk memanfaatkan lonjakan trafik dan mengubahnya menjadi penjualan.


5. Perencanaan Strategis

Menyusun strategi untuk musim penjualan puncak ini datang dengan banyak rincian. Penjual diharuskan untuk:

  • Memperkirakan permintaan dengan akurat untuk berbagai produk.

  • Memprediksi penjualan produk di masa depan dengan tepat.

  • Melakukan strategi promosi yang sesuai dengan tema liburan.

  • Mendistribusikan strategi di berbagai saluran dan jenis produk.

  • Menerapkan strategi penetapan harga yang kompetitif namun menguntungkan.

  • Memastikan kinerja situs web dapat menangani lonjakan trafik.

  • Mempersiapkan tim layanan pelanggan untuk menangani peningkatan pertanyaan.

Tingkat keberhasilan dalam mendapatkan faktor-faktor ini dengan tepat sangat tinggi karena periode tersebut biasanya menghasilkan sebagian besar penjualan dalam satu tahun kalender.


5 Cara Analitik eCommerce Dapat Mengatasi Tantangan


Musim penjualan bukanlah waktu untuk melakukan kesalahan; Anda harus mampu memanfaatkan kemauan konsumen untuk berbelanja. Berikut adalah lima cara yang telah terbukti bahwa analitik eCommerce canggih dapat membantu Anda.


1. Analisis tren

Kemampuan analitik eCommerce yang canggih memungkinkan Anda memprediksi tren dan preferensi untuk setiap musim penjualan mendatang, memberikan Anda keuntungan unik dibandingkan pesaing. Ini dilakukan dengan menganalisis data dari musim penjualan sebelumnya dan membuat prediksi yang akurat agar Anda dapat mempersiapkan tingkat inventaris yang tepat, persentase diskon, lini produk, dan lainnya.


Dengan terus memantau perilaku pelanggan, perubahan pasar, dan perkembangan industri, alat seperti Graas dapat mengidentifikasi baik peluang maupun ancaman potensial bagi bisnis Anda.


Alat ini menyajikan wawasan ini dalam format yang jelas dan dapat ditindaklanjuti, mengkategorikannya sebagai peluang atau ancaman dan memprioritaskannya berdasarkan dampak potensial terhadap nilai barang dagangan kotor (GMV) Anda.

Graas' GMV analysis

Area penting lain yang dapat dibantu oleh analitik eCommerce adalah dalam mengidentifikasi peluang cross-sell dan up-sell yang lebih baik.


Selama musim perayaan, konsumen dimanjakan dengan banyaknya pilihan dan diskon yang tersedia. Ini berarti bahwa orang-orang akan, dan memang, meninggalkan merek dengan sedikit saja ketidaknyamanan.


Untuk bertahan dan memaksimalkan penjualan selama musim ini, Anda perlu menciptakan dan menerapkan strategi yang membantu Anda terhubung dengan pelanggan, meyakinkan mereka untuk berbelanja dengan Anda, dan menjadikan mereka loyal terhadap merek Anda.


2. Geo-targeting

Salah satu keuntungan terbesar dari iklan digital adalah kemampuan untuk menargetkan iklan Anda kepada audiens yang tepat. Bahkan, 72% pemasar mengatakan bahwa menargetkan audiens yang tepat adalah faktor terpenting dalam keberhasilan kampanye iklan mereka.


Dengan analitik eCommerce yang canggih, Anda dapat menggunakan analitik berbasis lokasi untuk menyesuaikan kampanye secara regional. Ini berarti Anda dapat mengembangkan kampanye yang spesifik untuk setiap wilayah yang sesuai dengan budaya lokal dan juga mengalokasikan anggaran iklan dengan tepat.


Berikut adalah contoh iklan berbasis lokasi dari Zomato:


Zomato ad

Zomato ad

Jika Anda adalah toko online yang menjual tas tangan wanita kelas atas, audiens utama Anda mungkin adalah wanita profesional berusia 25 hingga 45 tahun dengan tingkat pendapatan tinggi. Anda dapat menggunakan data demografis, minat, dan perilaku untuk memastikan iklan Anda ditayangkan kepada audiens ini.


Anda kemudian dapat meningkatkan efektivitas iklan ini dengan mengidentifikasi kota yang berkinerja terbaik, seperti Bangalore, dan menjalankan lebih banyak iklan di area ini karena ROI yang lebih baik.


Selain itu, gunakan kata kunci negatif untuk mencegah iklan Anda muncul dalam pencarian yang tidak relevan, seperti "tas tangan wanita murah." Pertimbangkan untuk menggunakan fitur penargetan lanjutan seperti penargetan lokasi atau pembagian waktu tayang untuk menjangkau audiens Anda ketika mereka paling mungkin untuk terlibat.


3. Manajemen Inventaris yang Efisien

Dengan analitik eCommerce, Anda dapat melakukan analisis produk yang mudah namun berdampak, seperti:

  • Hero Produk/Produk Unggulan (High traffic, high GMV): Item yang menonjol dalam katalog Anda dan secara konsisten menunjukkan kinerja terbaik. Fokus pada produk ini agar Anda tetap mempertahankan posisi Anda.

  • Produk dengan Potensi Tinggi  (Low traffic, high GMV)​​: Bintang yang sedang naik daun dalam jajaran produk Anda. Perbaiki strategi pemasaran dan promosi Anda agar produk ini dapat menjadi kontributor utama.

  • Produk dengan Performa Rendah (Low traffic, low GMV): Produk yang telah menarik sedikit minat dari pembeli, tetapi belum menghasilkan penjualan. Fokus pada peningkatan konversi.

  • Produk yang Tidak Berperforma (High traffic, low GMV): Produk yang menarik minat pembeli namun gagal untuk dikonversi menjadi penjualan. Item ini memerlukan perhatian segera untuk mengidentifikasi dan mengatasi hambatan konversi, mungkin melalui penyesuaian harga, deskripsi produk yang lebih baik, atau peningkatan visual agar dapat memanfaatkan trafik yang ada dan meningkatkan pendapatan.

Dengan data ini, Anda dapat dengan mudah menyesuaikan tingkat stok inventaris sebelum musim penjualan dimulai agar Anda lebih siap dan tidak kehilangan peluang konversi.


Dengan alat seperti Graas, Anda bahkan bisa mendapatkan analisis mendetail tentang perkiraan permintaan berdasarkan faktor eksternal lain seperti jenis musim, perayaan, dan sebagainya.


  1. Mengoptimalan marketing dan campaign iklan

Analitik prediktif telah membantu eCommerce dalam menyintesis data besar menjadi strategi yang dapat dilaksanakan untuk mengalokasikan sumber daya dengan lebih baik.


Misalnya, jika Anda menjalankan beberapa kampanye promosi melalui Meta dan Google Ads untuk produk yang sama. Alih-alih hanya membagi uang secara acak ke dalam dua saluran, analisis prediktif dapat digunakan untuk menentukan ROI yang mungkin untuk setiap kampanye.


Model prediktif untuk iklan, keterlibatan pelanggan, dan konversi, dalam hal ini, mempertimbangkan data historis untuk membantu menentukan platform iklan mana yang kemungkinan akan menghasilkan uang paling banyak.


Selanjutnya, atribusi yang akurat sangat penting untuk mengidentifikasi dampak sebenarnya dari setiap saluran pemasaran terhadap penjualan dan pertumbuhan bisnis secara keseluruhan.


Dengan alat analitik eCommerce yang tepat, Anda dapat memastikan bahwa setiap penjualan hanya diatribusikan ke satu saluran. Atribusi yang tepat ini membantu Anda menentukan saluran pemasaran mana yang berkinerja terbaik dan mana yang perlu diperbaiki. Dengan mendapatkan wawasan yang jelas tentang saluran yang paling berhasil dan yang kurang berhasil, Anda dapat membuat keputusan yang terinformasi mengenai alokasi anggaran.


Memutuskan apakah akan mengalokasikan lebih banyak anggaran untuk Meta Ads atau Google Ads akan menjadi jauh lebih mudah dengan data atribusi yang akurat. Pendekatan ini memastikan strategi yang seimbang yang tidak hanya mendorong konversi tetapi juga mempertahankan tingkat kesadaran merek yang tepat.


5. Meningkatkan Customer Service dengan Mengidentifikasi Potensi Hambatan

Analisis perilaku belanja pelanggan Anda. Pahami perjalanan yang dilalui setiap pelanggan dengan merek Anda, seperti frekuensi belanja mereka, kapan mereka terakhir berinteraksi, dan bagaimana rekam jejak pembelian mereka sebelumnya.


Menggunakan data ini, Anda dapat dengan mudah mengidentifikasi titik masalah dalam perjalanan pembelian dan menawarkan pengalaman pengguna yang lebih baik (seperti kecepatan situs yang lebih cepat) serta layanan pelanggan yang lebih baik (seperti opsi pengiriman yang lebih cepat).


Anda juga dapat membuat peta perjalanan pelanggan yang spesifik untuk musim perayaan.


Membuat peta perjalanan pelanggan memungkinkan Anda memahami bagaimana pelanggan berinteraksi dengan bisnis Anda dan dapat membantu mengungkap cara untuk meningkatkan interaksi di semua titik sentuh — termasuk toko offline Anda.


Berikut adalah cara Anda dapat mulai memetakan perjalanan pelanggan:

  • Gunakan persona pelanggan yang telah Anda buat untuk memahami pelanggan dan minat mereka dengan lebih jelas.

  • Buat daftar semua interaksi penting yang dimiliki pelanggan untuk tetap terhubung dengan bisnis Anda. Misalnya, titik penjualan di toko offline, kunjungan situs web, media sosial, email, kunjungan ke toko, dan aplikasi seluler.

  • Hubungkan offline ke online. Manfaatkan teknologi cerdas seperti sistem POS dan CRM untuk mengintegrasikan interaksi pelanggan - baik online maupun offline.

  • Rujuk pada umpan balik pelanggan. Periksa apa yang pelanggan katakan tentang saluran mana yang cocok untuk mereka dan apa yang mungkin perlu lebih banyak perbaikan.


Manfaatkan Graas untuk Solusi Analitik eCommerce


Untuk mengatasi tantangan ini dan memanfaatkan peluang di musim perayaan, bisnis dapat mengandalkan Graas untuk solusi analitik eCommerce yang komprehensif.


Graas menyediakan solusi analitik menyeluruh yang memberdayakan bisnis untuk membuat keputusan berbasis data, mengoptimalkan strategi mereka, dan memaksimalkan profitabilitas selama mega sale.


Dengan Graas, Anda dapat membuka potensi penuh dari bisnis eCommerce Anda dengan platform all-in-one kami. Dengan integrasi yang mulus di semua sumber data Anda, analitik yang kuat, dan alat AI canggih, kami memiliki semua yang Anda butuhkan untuk mengangkat bisnis online Anda ke level yang lebih tinggi selama musim perayaan.


Comments


bottom of page