top of page
  • Gambar penulisGraas

Tipe analitik dan pentingnya untuk brand eCommerce

Diperbarui: 11 Des 2023


Types of analytics for eCommerce brand

Kemampuan kita menggunakan angka untuk mendorong keputusan, kita sudah jauh melangkah dari penggunaan spreadsheet Excel. Saat Google Analytics pertama kali diperkenalkan, Google Analytics merupakan cara bagi semua orang untuk memahami performa situs web mereka tanpa perlu mengumpulkan data secara manual. Hanya dalam waktu lebih dari lima belas tahun, kami memiliki alat bantu yang tidak hanya mengumpulkan data dan menyusunnya, tetapi juga menggunakannya untuk membagikan wawasan dan rekomendasi yang sangat dapat ditindaklanjuti dan sesuai dengan kebutuhan usaha.


Dalam ranah analisa data, terdapat empat jenis model analisa - deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Mari kita pahami bagaimana masing-masing model analitik ini relevan untuk brand eCommerce, dan bagaimana memahami wawasan yang mereka tawarkan.


Masing-masing model analitik ini memiliki peran untuk dimainkan. Analisa Deskriptif dapat memberi tahu Anda apa yang terjadi di masa lalu, dan oleh karena itu merupakan langkah pertama dalam intervensi berbasis analitik. Di sisi lain, Analisa Diagnostik membantu Anda memahami mengapa sesuatu terjadi di masa lalu.


Prediksi sangat penting untuk pertumbuhan usaha ritel apa pun. Analisa Prediktif memprediksi apa yang kemungkinan besar akan terjadi di masa depan berdasarkan tren masa lalu dan kekuatan pasar. Analisis Preskriptif merekomendasikan tindakan yang dapat Anda lakukan untuk memengaruhi hasil tersebut, dan secara tepat tindakan mana yang dapat menyebabkan hasil apa


4 types of data analytics models for eCommerce- descriptive, diagnostic, predictive and prescriptive

Analisa Deskriptif


Analisa deskriptif dapat membantu sebuah merek memahami apakah ada masalah dalam sistem, dan apa masalahnya. Biasanya menggunakan Key Performance Indicator (KPI) seperti pendapatan, ROI, tingkat konversi, dan sebagainya untuk mendeteksi kinerja sistem dibandingkan dengan periode waktu sebelumnya. Ini melihat data historis untuk mendeteksi anomali dan menggunakan alat visualisasi untuk merepresentasikan hal yang sama. Di Graas, Anda dapat melihat hal ini dalam bentuk berbagai jenis dasbor.


Analisa Diagnostik


Ini adalah ranah analitik tingkat lanjut, di mana algoritme dan AI digunakan untuk menilai dan memberikan penjelasan tentang penyebab masalah tertentu dalam suatu sistem. Melalui pemulihan data, korelasi, dan penelusuran, analitik diagnostik menjawab pertanyaan - "Mengapa hal itu terjadi?"


Analitik diagnostik menggunakan data utama dari beberapa sumber dan membangun hubungan sebab-akibat antara beberapa kejadian untuk membantu merek memahami penyebab utama suatu masalah.


Di Graas, Anda bisa melihat hal ini dalam bentuk insight. Analitik diagnostik dapat membantu merek mengidentifikasi penyebab dari berbagai efek dan menawarkan beberapa penjelasan, misalnya:


Mengapa pendapatan kemarin menurun dibandingkan hari sebelumnya?

  • Kemungkinan pertama untuk penurunan yang disebutkan di atas - Tingkat konversi kemarin untuk Perangkat - DESKTOP menurun sebesar X% dibandingkan hari sebelumnya.

  • Kemungkinan kedua untuk penurunan yang disebutkan di atas - Pendapatan Kampanye Kemarin - ABC menurun sebesar Y% dibandingkan dengan hari sebelumnya.

Graas mengidentifikasi wawasan terfokus ini dan memisahkannya ke dalam kategori yang berbeda berdasarkan geografi pelanggan, jenis pengguna, jenis kampanye, jenis perangkat, dan lainnya.


Analisa Prediktif


Analisa prediktif menggunakan data yang dikumpulkan dan kesimpulan yang ditawarkannya untuk memprediksi lebih lanjut tindakan apa di masa depan yang akan memberikan konsekuensi.


Dalam konteks ritel, analisis ini menyajikan wawasan seperti, "berdasarkan data minggu lalu, produk XYZ kemungkinan akan habis dalam 3 hari ke depan."


Analisa Preskriptif


Di bidang analitik terbaru ini, algoritme tidak hanya memahami masalah yang sedang dihadapi, tetapi juga memberikan solusi yang dapat diimplementasikan di masa depan, dari serangkaian solusi yang berpotensi baik. Platform AI menggunakan simulasi, pemrosesan peristiwa, dan analisis grafik untuk menentukan tindakan terbaik.


Platform ini menjawab pertanyaan, "apa keputusan yang tepat untuk diambil untuk konteks khusus saya dan pada waktu tertentu?"


Di Graas, hal ini terlihat sebagai rekomendasi. Misalnya, platform AI dapat merekomendasikan agar Anda mengurangi anggaran kampanye sebesar 50% jika kampanye tersebut tidak berperforma sebaik yang seharusnya. Ini juga dapat memberi Anda wawasan pengalaman pengguna dan wawasan tingkat inventaris, seperti meminta Anda menambahkan stok untuk SKU tertentu, atau Kode Kupon perlu ditampilkan di Checkout untuk penggunaan yang lebih mudah.


Rekomendasi wawasan yang didukung dan dipetakan secara real-time dapat membantu brand membuat keputusan yang tepat dan menargetkan masalah tertentu dengan solusi spesifik.


Mengapa harus menggunakan Graas?


Graas adalah platform rekomendasi berbasis data yang membantu brand memahami dan mengkonsolidasikan upaya penciptaan permintaan dan pemenuhan permintaan mereka berdasarkan berbagai faktor. Graas memanfaatkan input data dari berbagai sumber untuk menilai kinerja dan tujuan merek serta memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu memahami, menyusun strategi, dan menemukan solusi untuk suatu masalah.


Gunakan Graas untuk memanfaatkan data yang belum pernah ada sebelumnya, dan tingkatkan penjualan untuk brand eCommerce Anda. Silakan isi detail Anda dan uji coba gratis platform di sini.



Comments


bottom of page