top of page
  • รูปภาพนักเขียนGraas

ค้นหา "เพราะอะไร" ใน อีคอมเมิร์ซ ด้วยการวิเคราะห์เชิงสาเหตุ (Root Cause Analysis)


Root Cause Analysis in eCommerce

ความท้าทายในการค้าออนไลน์มีมากมาย มันอาจมีผลกระทบต่อคุณในหลายทาง เช่น การขัดข้องในโซ่อุปทานหรือการล้มเว็บไซต์ ซึ่งอาจส่งผลกระทบที่เช็ดซับต่อการดำเนินงานและกำไรได้


ในขณะที่การปรับใช้วิธีการชั่วคราวอาจจะช่วยแก้ไขอาการได้อย่างรวดเร็ว แต่มันเป็นเพียงชั่วคราว ปัญหาหลักยังคงอยู่ ในการแก้ปัญหาจริงและป้องกันไม่ให้เกิดซ้ำในอนาคต ผู้ประกอบการธุรกิจออนไลน์จำเป็นต้องหาวิธีระดับใต้หลักการ ในบทความนี้ เราจะพูดถึงว่า RCA (วิเคราะห์สาเหตุเชิงราก) คืออะไรในการค้าออนไลน์ เรายังจะให้ข้อมูลวิธีการดำเนินการ RCA สำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซของคุณเพื่อค้นหาเหตุผลว่าทำไมธุรกิจของคุณทำงานได้ไม่ดี


RCA (วิเคราะห์สาเหตุเชิงราก) คืออะไรในการค้าออนไลน์?


เมื่อคุณเริ่มนำเสนอผลิตภัณฑ์ใหม่หรือเริ่มแคมเปญ มักมีความคาดหวังเกี่ยวกับรายได้และกำไรที่จะได้รับ แต่ถ้าผลลัพธ์ไม่ตรงกับที่คุณคาดหวัง เป็นเรื่องปกติที่คนจะถามว่า "ทำไมเกิดเหตุการณ์นี้ขึ้น?"


การวิเคราะห์สาเหตุเชิงรากมักมีหลักการหลักๆ คือการติดตามกระบวนการย้อนกลับไปสู่ต้นกำเนิดของปัญหาเพื่อหาคำตอบในคำถามนี้ มันช่วยให้คุณเข้าใจเหตุผลแท้จริงที่ทำให้เกิดปัญหาได้ เพื่อช่วยให้คุณสามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น


เมื่อคุณทราบเหตุผลแท้จริงของปัญหาแล้ว คุณสามารถดำเนินการป้องกันเพื่อหยุดปัญหานั้นจากการเกิดขึ้นอีกครั้ง นี่เป็นวิธีที่ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถนำมาใช้ในการแก้ไขให้ยาวนานมากขึ้น เนื่องจากวิธีการแก้ไขอย่างรวดเร็วและชั่วคราวไม่มีประสิทธิภาพในระยะยาว


ตัวอย่างเช่น หากเว็บไซต์ eCommerce มีการลดอัตราการแปลงลง การวิเคราะห์สาเหตุเชิงรากจะช่วยแก้ไขเหตุผลหลักที่ทำให้อัตราการแปลงลดลงแทนที่จะให้ส่วนลดมากขึ้นทุกครั้ง


ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซในการทำ RCA


RCA (Root Cause Analysis) ไม่ใช่เรื่องง่ายเช่นที่คิด แบรนด์และผู้ค้าอีคอมเมิร์ซตลาดและขายผลิตภัณฑ์ของพวกเขาไปทั่วพื้นที่ออนไลน์หลายแห่ง ดังนั้น ข้อมูลถูกกระจายไปที่ช่องทางออนไลน์ต่างๆ วิธีที่พวกเขา เก็บรวบรวม จัดเก็บและประมวลผลข้อมูลนี้ สามารถมีผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ได้ เพื่อเริ่มต้น ข้อมูลไม่ได้เป็นเช่นกัน มันมาในรูปแบบต่างๆ บางส่วนมีโครงสร้างเช่นตาราง ในขณะที่อื่น เช่นรายงาน PDF ไม่มีโครงสร้าง ความสำคัญคือการสร้างข้อมูลโครงสร้างจากหลายปัจจัยที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ กระบวนการดึงข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องที่ใช้เวลามาก ต้องใช้แรงงานเป็นอย่างมากและมีความเสี่ยงต่อความผิดพลาดของมนุษย์ สุดท้าย ข้อมูลอาจกลายเป็นเส้นเวลาได้และการไม่มีการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ หรือมีการพึ่งพาข้อมูลที่ล้าสมัย อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่หายหน้าได้


นี่เป็นจุดที่ Graas เข้ามาช่วย เกรสรวบรวมข้อมูลจากตลาดอีคอมเมิร์ซและช่องทางทั้งหมดที่คุณขาย รวมถึงเว็บไซต์ของคุณเอง ซึ่งจะให้ข้อมูลที่ได้รับการรวมรวบมาจากแต่ละแพลตฟอร์มในที่เดียวที่เป็นแหล่งเดียว และเมื่อคุณมีมุมมองแบบองค์รวมนี้ คุณสามารถเชื่อมโยงสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างปัญหาที่เกิดขึ้นที่จุดต่างๆ เพื่อค้นหาสาเหตุเชิงรากได้ละเอียดและเข้าใจ


วิธีการให้แบรนด์อีคอมเมิร์ซดำเนินการวิเคราะห์สาเหตุเชิงรากด้วย Graas ได้อย่างไร?


การวิเคราะห์สาเหตุเชิงรากเป็นหนึ่งในคุณสมบัติหลักของ Graas ซึ่งช่วยให้คุณวินิจฉัยรายได้ของแบรนด์อีคอมเมิร์ซของคุณได้ เขาช่วยให้คุณวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัดที่มีผลต่อรายได้ของคุณเพื่อระบุปัจจัยหลักที่อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลง


เมื่อการวิเคราะห์รายได้ถูกดำเนินการสำหรับช่วงเวลาที่เลือก จะมีการระบุปัจจัยหลักที่มีผลต่อการเปลี่ยนแปลงใน GMV ปัจจัยที่มีผลกระทบมากที่สุดจะถูกวิเคราะห์ต่อไปเพื่อนำไปสู่สาเหตุเชิงราก ช่องทางที่มีผลกระทบมากที่สุดจะถูกเน้นไว้ที่ด้านบน


สำหรับแต่ละช่องทาง จะแสดงข้อมูลเกี่ยวกับมาตรฐานอีคอมเมิร์ซสามอย่าง: การเข้าชม, อัตราการแปลง, และค่าสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) การเชื่อมต่อของข้อมูลเหล่านี้รวมกันเป็น สมการอีคอมเมิร์ซ ซึ่งจะให้คุณมีแผนการทำงานเพื่อสร้างรายได้ได้บนอันดับของคุณ


วิเคราะห์แนวโน้มการเข้าชม


การเข้าชมถูกวัดเป็น "จำนวนเต็มของการเข้าชมหน้า" หรือ "จำนวนผู้เข้าชมที่ไม่ซ้ำกัน" ไปยังหน้าผลิตภัณฑ์ทั้งหมดในร้านของคุณในช่วงเวลาที่กำหนด การลดจำนวนการเข้าชมอาจแสดงให้เห็นถึงปัญหาหลายประการ เช่น การล่มเว็บไซต์, การลดลงในการมองเห็นในการค้นหา, หรือการลดลงในความพยายามทางการตลาด


ด้วย Graas, คุณสามารถดูข้อมูลการเข้าชมโดยละเอียดทั่วช่องทางและแหล่งที่มาของการตลาด ตรวจสอบว่าการเข้าชมที่ต่ำนั้นมีลักษณะที่แพร่หลายหรือจำกัดเพียงช่องทางเฉพาะนั้น เป็นการช่วยลดข้อสงสัยเกี่ยวกับปัญหา


ตัวอย่างเช่น หากการลดจำนวนการเข้าชมจำกัดเฉพาะเว็บไซต์ของคุณ เหตุผลอาจเป็นข้อผิดพลาดทางเทคนิคที่ไม่อนุญาตให้ผู้เข้าชมเข้าถึงร้านของคุณ หนึ่งในวิธีการแก้ไขอาจเป็นการแก้ไขปัญหาด้านไอทีและปรับปรุงประสิทธิภาพเว็บไซต์


แต่ถ้าการเข้าชมโดยรวมลดลงทั่วทั้งช่องทาง น่าจะให้กล่าวหาการแคมเปญที่ไม่ได้ผลอย่างน่าจะเป็นตัวกลาง คุณสามารถดำเนินการทำลึกไปสู่การเข้าใจเหตุผลของความลดลง ว่าเป็นโฆษณาภายในหรือภายนอก, จำนวนครั้งที่แสดงหรือคลิก, แคมเปญหรือผลิตภัณฑ์เฉพาะ? โดยการตามรอยลงไปในระดับที่ต่ำที่สุดเท่าที่จะทำได้ คุณสามารถระบุและแก้ไขสาเหตุของปัญหาได้


การวิเคราะห์การเข้าชมอย่างละเอียดใน Graas ช่วยให้คุณระบุจุดอ่อนในการเข้าถึงและการเข้าสู่ระบบของลูกค้า การแก้ไขแนวโน้มที่ลดลงที่นี่สามารถเปิดทางให้กลับมาที่ปลายกระบอกของการขายได้


ตรวจสอบอัตราการแปลง


อัตราการแปลงคือเปอร์เซ็นต์ของผู้เข้าชมที่ทำการกระทำที่ต้องการ เช่น การสมัครสมาชิกหรือการซื้อสินค้า หากอัตราการแปลงลดลง เหตุผลอาจเกิดจากการเสียความสะดวกในการใช้งานของผู้ใช้

ดูข้อมูลอัตราการแปลงใน Graas เพื่อระบุที่ที่มีปัญหา เช็คว่าการลดลงนั้นเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นทั่วไปในทุกช่องทางหรือจำกัดเฉพาะในตลาดหรือภูมิภาคเดียว


หากปัญหาของอัตราการแปลงถูกจำกัดไว้ที่เว็บไซต์ของคุณ อาจมีปัญหาเกี่ยวกับประสบการณ์ผู้ใช้, ความเร็วของหน้าเว็บ, หรือกระบวนการชำระเงิน คุณสามารถปรับปรุงหน้าเว็บ, ทำให้กระบวนการชำระเงินเรียบง่ายขึ้น, และทดสอบการออกแบบเพื่อเอาความเสียหายออกไป


อย่างไรก็ตาม หากอัตราการแปลงลดลงทั่วทั้งช่องทาง อาจส่งสัญญาณถึงปัญหาที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับการรับรายการสินค้า, คำอธิบาย, ความต้องการ, คุณภาพ, หรือราคา


การวิเคราะห์อัตราการแปลงอย่างรอบคอบช่วยคุณในการปรับปรุงเส้นทางไปยังการซื้อและการเก็บรักษา Graas ช่วยให้คุณตรวจสอบจุดที่ผู้ใช้มีปัญหาทั้งหมดในทุกช่องทาง เพื่อให้คุณสามารถระบุและแก้ไขปัญหาได้อย่างถูกต้อง


ใช้ AOV เพื่อระบุปัญหาที่เกี่ยวกับการรับรู้


Average Order Value (AOV) คือ จำนวนเฉลี่ยที่จ่ายสำหรับแต่ละคำสั่งซื้อ ค่า AOV ต่ำสามารถเกิดจากการเปลี่ยนแปลงในราคาสินค้า, การรวมของแถม, ส่วนลด, หรือกลุ่มลูกค้า


ใน Graas, ติดตามแนวโน้ม AOV ในช่องทางต่างๆ เพื่อตรวจสอบว่ามีการลดลงเฉพาะหรือทั่วไป เมื่อ AOV ลดลงในเว็บไซต์เฉพาะ อาจมาจากส่วนลดที่มากเกินไปหรือกลุ่มลูกค้าที่มีมูลค่าต่ำ จำกัดส่วนลดหรือเปลี่ยนเส้นทางการตลาดไปสู่กลุ่มลูกค้าที่มีมูลค่าสูง


อย่างไรก็ตาม หากการลดลงใน AOV เป็นไปอย่างสม่ำเสมอทั่วทั้งช่องทาง หมายความว่ามีการรับรู้ค่าลบที่กว้างขึ้น ลูกค้าอาจมองเห็นราคาเป็นเกินไปหรือสินค้ามีคุณภาพต่ำ การศึกษาการแข่งขัน, การสำรวจความพึงพอใจของลูกค้า, และข้อความที่เน้นคุณค่าอาจช่วยได้


โดยการระบุแหล่งที่มาของการเปลี่ยนแปลงใน AOV คุณสามารถปรับค่าความรู้สึกในผลิตภัณฑ์และป้องกันรายได้ได้ Graas มอบการวิเคราะห์ละเอียดอีคอมเมิร์ซที่จำเป็นให้กับธุรกิจ eCommerce ในการวินิจฉัยและตอบสนอง


แก้ไขปัญหาเชิงรากด้วย Graas


คุณกำลังแก้ไขปัญหาอีคอมเมิร์ซของคุณโดยใช้สัมผัสหรือความรู้สึก "สมองเสียง" ใช่ไหม? น่าจะไม่ใช่วิธีการที่ดีที่สุด คุณต้องทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐาน คุณต้องจัดการกับสาเหตุของปัญหา ไม่ใช่อาการของมัน เอาชนะข้อจำกัดนี้กับ Graas ได้ทันที


Root Cause Analysis Dashboard Graas

Graas ช่วยให้คุณสามารถวัดแต่ละตัวชี้วัดที่มีผลต่อรายได้ของคุณได้ หากมีบางสิ่งที่ไม่ทำงานตามที่คาดหวัง ให้ลงมาดูข้อมูลที่ระดับตัวชี้วัดเพื่อหาเหตุผลว่าทำไม เล่นส่วนที่ดีที่สุดคือ ข้อมูลใน Graas เป็นเรียลไทม์ เพื่อคุณสามารถตัดสินใจที่จำเป็นในขณะที่เร็วที่สุด คุณรู้ว่า "เกิดอะไรขึ้น" มาแล้ว ตอนนี้เป็นเวลาที่ต้องหาว่า "ทำไมเกิดเหตุการณ์นี้ขึ้น" สมัครสมาชิกฟรีวันนี้!

Komentarze


bottom of page