top of page
  • Gambar penulisGraas

Tantangan silo data eCommerce, dan cara mengatasinya

Diperbarui: 8 Des 2023


ecommerce and data analytics

Bagi banyak brand eCommerce, mengumpulkan dan memproses data merupakan pedang bermata dua - ada data yang masuk dari berbagai saluran bahkan ketika tim berjuang untuk memahaminya. Metrik yang sama yang sangat penting untuk memahami usaha juga dapat menjadi beban ketika tidak ada visibilitas yang benar antara apa yang terjadi di seluruh sumber data ini.


Bagaimana Anda dapat memecah silo data yang melekat pada pertumbuhan dan menggunakan informasi untuk keuntungan Anda?


Jawaban dan solusi untuk masalah data terletak pada cara penanganan data di pihak Anda. Menangani data sebagai brand eCommerce harus dilakukan dengan tepat dan efisien. Anda mungkin memiliki semua data yang relevan yang tersimpan di arsip, namun tidak ada gunanya jika Anda tidak memiliki alat yang tepat untuk menggabungkan dan menganalisisnya.


Ketika titik data yang relevan tidak terintegrasi, data menjadi tantangan alih-alih menjadi alat yang berwawasan yang seharusnya. Silo dapat terjadi ketika data tersebar di berbagai departemen atau kelompok dan mereka tidak berbagi platform yang sama.


Silo data dapat menyebabkan berbagai macam masalah, namun dapat dirangkum menjadi dua tantangan utama:

  • Tidak ada sumber kebenaran

  • Customer experience yang buruk

Mari kita dalami masing-masing dan lihat bagaimana kita bisa mengurai benang merahnya.


1. Memahami data eCommerce dan mengambil tindakan


Memahami apa yang terjadi di titik penjualan dan segala sesuatu yang mengarah ke titik ini sangat penting. Bahkan pemicu yang paling sederhana sekalipun, seperti melihat terlalu banyak produk yang kehabisan stok, dapat menyebabkan pelanggan beralih ke brand lain. Lalu, mengapa begitu banyak brand yang terus kehabisan stok?


Ini hanyalah salah satu contoh bagaimana beberapa rencana terbaik seputar manajemen data menjadi kacau di eCommerce.


Sebagian besar tool dan platform memungkinkan sejumlah data untuk dikumpulkan, tetapi tidak memberi tahu kita apa yang harus dilakukan dengan semua angka ini setelah tersedia. Contoh kasus - dapat dikatakan bahwa alat pemasaran email menawarkan wawasan tentang tingkat keterbukaan email dan oleh karena itu kami menganggapnya penting, tetapi pengalaman memberi tahu kami bahwa tindakan membuka email tidak berarti apa-apa.


Saat ini, kita tidak dapat memiliki data yang pada dasarnya tidak berarti - semua orang memiliki akses ke nomor yang sama, jadi bagaimana kita dapat melakukannya dengan lebih baik?


Menyelesaikan masalah di akarnya


Kunci untuk menangani data dengan lebih baik dan menghilangkan silo adalah memulai dengan tujuan akhir. Apa tujuan akhir yang ingin kita capai sebagai hasil usaha? Bagaimana kita dapat mengintegrasikan taktik yang diperlukan untuk mencapai hasil ini? Dan di mana peran data dalam semua ini?


Memikirkan data dengan cara ini memastikan bahwa data dikumpulkan dan ditangani dengan cara yang lebih efisien dengan dampak positif yang jelas pada usaha. Selain itu, ketika semua bagian yang bergerak ini dikelola dalam satu platform, brand mendapatkan manfaat dari visibilitas yang lebih baik tentang apa yang berhasil dan tidak berhasil. Manajemen inventaris, hubungan dengan pelanggan, dan pemenuhan pesanan dapat disederhanakan melalui pemikiran usaha yang mengutamakan data.


Mesin AI Prediktif Grass mengumpulkan data dari semua saluran penjualan, saluran pemasaran, ERP, OMS, dan mitra logistik Anda dan menggunakan titik-titik data ini untuk memberikan wawasan yang sangat akurat.


Sekarang, Anda tahu persis kampanye pemasaran mana yang menghasilkan konversi terbanyak pada kuartal terakhir. Dengan wawasan ini, Anda dapat mengoptimalkan belanja iklan di saluran dan kampanye lain. Sementara itu, mesin tersebut juga memberi Anda visibilitas ke produk mana yang bergerak paling cepat, sehingga Anda dapat merencanakan inventaris yang sesuai.


Bayangkan bagaimana rasanya mengelola semua wawasan ini di satu dasbor - informasi kampanye, pengoptimalan etalase, pembaruan SKU, pesanan, dan pemenuhan semua dapat dilacak di satu platform dengan Mesin AI Prediktif Graas. Memiliki Graas di sisi Anda seperti memiliki ilmuwan data yang sangat terampil di sisi Anda setiap saat.


2. User Experience di Bawah Standar


Dalam dunia online yang kompetitif saat ini, sebuah brand ditentukan oleh user experience. User experience yang buruk dapat menyebabkan kebingungan dan frustrasi dan pada akhirnya membuat pelanggan tidak ingin membeli dari Anda, meskipun Anda telah melakukan upaya pemasaran yang intensif.


Toko eCommerce perlu beroperasi di beberapa saluran pemasaran dan penjualan, mulai dari pemasaran email dan media sosial hingga toko web, pasar, dan banyak lagi untuk penjualan.


Pengguna, di sisi lain, jarang berperilaku dengan cara yang dapat diprediksi - mengingat iklan yang mereka lihat tepat ketika tiba waktunya untuk melakukan pembelian, atau berpindah dari satu saluran penjualan ke saluran penjualan lainnya secara organik saat mereka mencari penawaran yang bagus.


Akibatnya, brand hanya memiliki visibilitas yang sangat sedikit ke dalam perjalanan pengguna yang sebenarnya, dan dengan demikian mungkin berakhir dengan mengoptimalkan kampanye yang tidak perlu dioptimalkan, atau menjalankan kampanye yang memiliki hasil yang kurang dari yang diharapkan. Pada saat yang sama, pengguna merasakan gesekan dari proses pemasaran dan penjualan yang di bawah standar, dan mungkin lama kelamaan akan berpindah ke brand lain.


Menyelesaikan masalah pada akarnya


Mengumpulkan informasi tentang berbagai inisiatif pemasaran secara spesifik melalui integrasi data dapat membantu Anda menghitung keberhasilan kampanye tersebut melalui jumlah kunjungan situs web, penjualan, atau interaksi media sosial. Demikian juga, memiliki gambaran yang lebih jelas tentang analitik dari semua saluran penjualan Anda sangat penting untuk kesuksesan dan pertumbuhan usaha Anda.


Cara menerapkannya? Dengan AI dan otomasi.


Daripada menghabiskan waktu beberapa jam untuk menggali laporan analisis yang terpisah-pisah, Mesin Prediktif AI Graas dapat memberikan Anda satu tampilan data yang ramping. Dengan memahami pola perilaku pelanggan yang dikumpulkan melalui perilaku di berbagai saluran penjualan, Graas memungkinkan Anda, pemilik brand, untuk membuat keputusan yang sangat berbasis data mengenai segala hal mulai dari bagaimana toko web Anda harus dirancang dan apa pesan pemasaran yang seharusnya, hingga bagaimana alur pembayaran Anda dapat ditingkatkan, semuanya dengan mempertimbangkan pengguna akhir.


Saat pelanggan mengalami perjalanan yang mulus dari titik kontak pertama hingga titik kontak terakhir, mereka akan membangun kedekatan dengan brand tersebut dan seiring berjalannya waktu, mereka dapat menjadi pelanggan setia dan berulang.


Setiap brand eCommerce pernah berada dalam situasi di mana data tidak memberikan manfaat yang dijanjikan, dan malah menimbulkan lebih banyak kebingungan. Mesin AI Prediktif Graas dibangun untuk melihat data secara terpadu, dengan satu tujuan, yaitu membuat keputusan lebih mudah, lebih cepat, dan berdasarkan logika dan data saja.


Inilah saatnya untuk Anda beralih ke mesin prediktif yang kuat untuk selalu mendahului masalah, dan kembali kepada Anda dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.


Mesin Prediktif AI Graas tidak hanya menghasilkan wawasan yang berharga untuk bisnis eCommerce Anda, tetapi juga memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti. Jalankan rekomendasi tersebut secara real-time untuk mengurangi risiko dan memanfaatkan peluang pertumbuhan.


Jadi, jika Anda siap untuk membawa bisnis eCommerce Anda ke level selanjutnya, inilah saatnya untuk memanfaatkan kekuatan Mesin AI Prediktif Graas untuk membuat keputusan yang tepat yang mengoptimalkan biaya, meningkatkan pendapatan, dan mendorong pertumbuhan. Coba sekarang!


Comments


bottom of page