ธุรกิจอีคอมเมิร์ซต้องการข้อมูลที่แม่นยำและเชื่อถือได้เพื่อเติบโต ข้อมูลนี้ รวมทั้งสิ่งต่างๆ จากรายละเอียดผลิตภัณฑ์ไปจนถึงความชอบของลูกค้า สร้างพื้นฐานสำหรับการตัดสินใจสำคัญที่สามารถทำให้ร้านค้าออนไลน์ของคุณประสบความสำเร็จหรือล้มเหลว
แต่จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อข้อมูลนี้ถูกบิดเบือน?
ทุกปี 25-30% ของข้อมูล กลายเป็นไม่แม่นยำ ร้อยละที่ดูเหมือนน้อยนี้สามารถสร้างผลกระทบต่อเนื่อง นำไปสู่ข้อผิดพลาดที่มีราคาแพงและแคมเปญการขายและการตลาดที่มีประสิทธิภาพน้อยลง
ตัวอย่างเช่น ข้อมูลของคุณอาจแสดงระดับสินค้าคงคลังที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจนำไปสู่การขายสินค้ายอดนิยมเกินจำนวน และเนื่องจากคุณไม่มีสินค้าเพียงพอที่พร้อมขาย จะทำให้ลูกค้าผิดหวังและสูญเสียยอดขาย
นอกจากนี้ ทุกแบรนด์มองข้อมูลได้แตกต่างกัน ใช้สมการอีคอมเมิร์ซเป็นตัวอย่างเช่น Revenue = Traffic x Conversion Rate x AOV
สำหรับบางแบรนด์ รายได้อาจหมายถึงรายได้รวมที่ได้จากการขาย ในขณะที่สำหรับบางแบรนด์อาจหมายถึงรายได้หลังจากหักค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ตอนนี้ ลองนึกภาพว่าความถูกต้องของข้อมูลของคุณต่ำ คุณใส่เมตริกผิดหนึ่งอย่างในสมการ และการคาดการณ์รายได้จะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง คุณอาจจบลงด้วยการตัดสินใจที่ไม่จำเป็น
ดังนั้น การรักษาความถูกต้องของข้อมูลจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซเพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้าพึงพอใจ มันยังช่วยให้แน่ใจว่าคุณมีการกำหนดแอตทริบิวชั่นช่องทางที่ถูกต้องและคุณสร้างแคมเปญสำหรับคนที่เหมาะสม
ในบล็อกนี้ เราจะมองเข้าไปในปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความถูกต้องของข้อมูลและดูว่ามีวิธีการอะไรบ้างเพื่อปกป้องข้อมูลที่มีค่าของคุณ
Data integrity ในอีคอมเมิร์ซคืออะไร?
Data integrity คือความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่คุณได้รับจากร้านค้าอีคอมเมิร์ซ, ตลาด, หรือช่องทางการตลาดของคุณ มันรับประกันว่าข้อมูลของคุณทั้งหมดนั้นแม่นยำ, ครบถ้วน, และสอดคล้องกันในทุกระบบของคุณ
หากคุณมีข้อมูลประวัติการซื้อของลูกค้าที่แม่นยำ มันสามารถช่วยคุณในการทำแคมเปญอีเมล์ที่เป้าหมายและการแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เป็นส่วนตัว
ในทำนองเดียวกัน การมีข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญในช่องทางต่างๆ เช่น คีย์เวิร์ดและสร้างสรรค์ใดทำงานได้ดีหรือแย่ลง ช่วยให้คุณวางกลยุทธ์ความพยายามทางการตลาดของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นี่ช่วยให้คุณสามารถโฟกัสงบประมาณของคุณในสิ่งที่ทำงานและปรับปรุงวิธีการของคุณสำหรับช่องทางที่ต้องการการปรับปรุง
Data integrity ควรเป็นหัวใจของการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซของคุณเนื่องจากมีอิทธิพลต่อทุกอย่างตั้งแต่ประสบการณ์ของลูกค้าไปจนถึงประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดของคุณ
ความท้าทายที่ธุรกิจอีคอมเมิร์ซเผชิญในการรักษาความถูกต้องของข้อมูล
แน่นอน การรักษาความถูกต้องของข้อมูลนั้นสำคัญ อย่างไรก็ตาม สำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซไม่ใช่เรื่องง่าย ปริมาณข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นนั้นสูงมาก และเช่นเดียวกับความเร็วและความหลากหลายที่ข้อมูลนั้นมาถึง สรุปแล้ว สามอย่างจาก 5Vs ของข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้งานนี้ยากลำบาก
มาดูความท้าทายบางอย่างที่ธุรกิจอีคอมเมิร์ซต้องเผชิญขณะรักษาความถูกต้องของข้อมูลกัน:
1. แหล่งข้อมูลหลายอย่าง
อีคอมเมิร์ซเป็นระบบนิเวศข้อมูลมากกว่าที่จะเป็นแหล่งข้อมูลเดียว โดยข้อมูลที่มีค่าไหลเข้ามาจากแหล่งหลายๆ ที่ แบรนด์รวบรวมข้อมูลแบบฟิสต์-พาร์ตี้ เช่น ประวัติการสั่งซื้อและรายได้จากแพลตฟอร์มเช่น Shopify, Amazon หรือ Flipkart พวกเขาเก็บข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าจากการวิเคราะห์เว็บไซต์และแพลตฟอร์มผู้ใช้ และแม้กระทั่งข้อมูลการโฆษณาจาก Google, Facebook และเครื่องมือการตลาดทางอีเมล
อย่างไรก็ตาม ข้อมูลนี้มักจะอยู่ในซิโลที่แยกต่างหากบนแพลตฟอร์มต่างๆ ความท้าทายอยู่ที่การเก็บรวบรวม จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลนี้อย่างต่อเนื่องในระบบที่หลากหลาย การแยกส่วนนี้อาจนำไปสู่ความไม่สอดคล้องและความไม่แม่นยำ ซึ่งเป็นอันตรายต่อความสมบูรณ์โดยรวมของข้อมูลของคุณ
2. การดึงข้อมูลด้วยตนเอง
ในขณะที่ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็น กระบวนการในการเรียกข้อมูลไม่ควรกลายเป็นภาระ การดึงข้อมูลด้วยตนเองในอีคอมเมิร์ซ ที่ข้อมูลถูกดึงออกมาจากตลาดและช่องทางการตลาดต่างๆ แยกกัน อาจใช้เวลามากและมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูง
แบรนด์ขนาดกลางที่มีทรัพยากรจำกัดต้องตรวจสอบทุกแพลตฟอร์ม เช่น Shopify หรือ Facebook หลายครั้งต่อวัน การดาวน์โหลดข้อมูลเป็นระยะ วิเคราะห์ชุดข้อมูลแต่ละชุดในสเปรดชีตเช่น Excel และจากนั้นเชื่อมต่อจุดต่างๆ ด้วยตนเองเพื่อสร้างรายงาน — นี่คือสูตรสำหรับภัยพิบัติ
วิธีการนี้ทิ้งที่ว่างเล็กน้อยสำหรับประสิทธิภาพและเปิดประตูสำหรับข้อผิดพลาดของมนุษย์ ข้อผิดพลาดการคัดลอกและวางเพียงครั้งเดียวในสเปรดชีต เช่นที่เห็นได้ชัดจากการสูญเสีย 2 พันล้านดอลลาร์ ที่ JP Morgan Chase ในปี 2012 อาจมีผลกระทบร้ายแรงต่อความถูกต้องของข้อมูลและด้วยเหตุนี้ ต่อกำไรขั้นต้นของธุรกิจของคุณ
3. รายงานไม่สม่ำเสมอ
ข้อมูลในอีคอมเมิร์ซมีหลายรูปแบบและขนาด ในขณะที่บางแพลตฟอร์มเสนอรายงานที่มีโครงสร้างในตาราง แพลตฟอร์มอื่นๆ อาจให้ข้อมูลในรูปแบบที่ไม่เป็นมาตรฐานเช่นรายงาน PDF การขาดความเหมือนกันนี้ทำให้การรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นงานที่ซับซ้อน
นอกจากนี้ กระบวนการแปลงข้อมูลจากไม่เหมือนกันไปเป็นเหมือนกันมาพร้อมกับความเสี่ยงของข้อผิดพลาด และยังใช้เวลามาก กระบวนการที่ใช้เวลานี้มักส่งผลให้ข้อมูลเก่า ขัดขวางการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ของคุณ การต้องตัดสินใจธุรกิจสำคัญๆ โดยอิงจากข้อมูลที่ล้าสมัยอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เลวร้าย เช่น การเจาะตลาดผิดพลาดและการสูญเสียรายได้
4. ขั้นตอนที่ไม่ดี
คำพูดที่ว่า "ขยะเข้า ขยะออก" สื่อถึงความท้าทายของการเก็บรวบรวมและเตรียมข้อมูลที่ไม่ดีได้อย่างสมบูรณ์แบบ แม้แต่อัลกอริทึมที่ซับซ้อนที่สุดก็อาจได้รับผลกระทบจากข้อมูลที่ถูกบิดเบือน
เมื่อกระบวนการส่วนใหญ่เป็นการทำด้วยมือ ภาระอยู่ที่เจ้าของธุรกิจในการระบุแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับเมตริกที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น ข้อมูลการสั่งซื้อควรถูกเรียกมาโดยตรงจากแพลตฟอร์มร้านค้าของคุณ ไม่ใช่จากเครื่องมือการตลาดภายนอก
นอกจากนี้ ข้อมูลมีลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ตามธรรมชาติ ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มโฆษณาต่างๆ ใช้หน้าต่างการกำหนดแอตทริบิวชันที่ต่างกัน ตั้งแต่เจ็ดถึงสามสิบวัน ส่งผลต่อการวัดผลการตลาด
การล้มเหลวในการคำนึงถึงความละเอียดอ่อนเหล่านี้ในระหว่างการเก็บรวบรวมและเตรียมข้อมูลสามารถนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่แม่นยำและข้อสรุปที่ผิดเพี้ยน ขั้นตอนที่ไม่ดีเหล่านี้จัดเตรียมเวทีที่สมบูรณ์แบบสำหรับข้อมูลที่ไม่แม่นยำที่จะบิดเบือนความถูกต้องและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ผิดพลาดแก่คุณ
5. การได้มาซึ่งข้อมูลเชิงปฏิบัติการ
การได้มาซึ่งข้อมูลเชิงปฏิบัติการจากข้อมูลต้องการมากกว่าเพียงแค่ตัวเลข อย่างไรก็ตาม การตีความของบุคคลสามารถนำเข้ามาซึ่งความลำเอียงและขัดขวางความถูกต้องของข้อมูล
เมื่อการตัดสินใจสำคัญๆ ขึ้นอยู่กับการตีความที่อยู่บนฐานความคิดเห็นส่วนตัวล้วนๆ จะเกิดความขัดแย้งจากการขาดการเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานในอุตสาหกรรมที่ได้รับการยอมรับ การขาดความเป็นกลางนี้สามารถนำไปสู่ข้อสรุปที่เอนเอียงและขัดขวางความสามารถของคุณในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
วิธีการรักษาความถูกต้องของข้อมูลเพื่อข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและเชื่อถือได้?
การรับประกันความถูกต้องของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่ต้องการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้
อย่างไรก็ตาม การรักษาความสมบูรณ์มาพร้อมกับความท้าทายเฉพาะตัว เช่นที่เราได้พูดคุยกัน โดยเฉพาะเมื่อต้องจัดการกับปริมาณข้อมูลมหาศาลที่ได้มาจากแหล่งที่หลากหลาย
นี่คือสองวิธีหลักในการรักษาความถูกต้องของข้อมูล:
1. การสร้างทีมข้อมูลภายในบริษัท
สำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากร การสร้างระบบการจัดการข้อมูลของตัวเองสามารถนำเสนอระดับของการควบคุมและการปรับแต่งที่สูง อย่างไรก็ตาม ทางเลือกนี้ต้องการการลงทุนที่สำคัญในเวลา เงิน และความเชี่ยวชาญ
กระบวนการนี้มักจะรวมถึงขั้นตอนสำคัญต่อไปนี้:
1. การสกัดข้อมูล: สกัดข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ ช่องทางการตลาด และฐานข้อมูลลูกค้า ทีมงานต้องสร้างการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยและเขียนสคริปต์เพื่อดึงข้อมูลออกมาอย่างมีประสิทธิภาพ
2. การประมวลผลข้อมูลก่อน: หลังจากที่สกัดข้อมูลแล้ว ข้อมูลนั้นต้องถูกทำความสะอาดและเตรียมสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งรวมถึงงานเช่น การลบข้อมูลที่ซ้ำกัน การแก้ไขข้อผิดพลาด และการมาตรฐานรูปแบบเพื่อให้แน่ใจถึงความสอดคล้องและการใช้งานข้อมูล
3. การวิเคราะห์ข้อมูล: หลังจากการประมวลผลล่วงหน้า นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่เตรียมไว้ พวกเขาถามคำถามเฉพาะ เรียกใช้แบบจำลองสถิติ และระบุแบบแผนและแนวโน้มเพื่อสกัดข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า
4. การแสดงผลข้อมูลและการรายงาน: ในที่สุด ข้อมูลเชิงลึกที่สกัดได้จะถูกแปลงเป็นรายงานที่มีความน่าสนใจทางภาพและเข้าใจง่าย
การสร้างระบบการจัดการข้อมูลภายในที่แข็งแกร่งต้องการการลงทุนอย่างมากในการรวบรวมทีมผู้เชี่ยวชาญที่ทุ่มเทด้วยทักษะต่างๆ พวกเขาคือบุคคลเช่นวิศวกรข้อมูลที่มีความเชี่ยวชาญในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ การขยายตัว ความปลอดภัย และการกำกับดูแลข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์สำหรับการเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และการวิเคราะห์ และทีมดำเนินการเพื่อแปลงข้อมูลเชิงลึกเป็นกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้
จากนั้นก็ต้องการการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่แข็งแกร่ง, เครื่องมือการจัดการข้อมูล และ แพลตฟอร์มวิเคราะห์ เพื่อรองรับการประมวลผล การเก็บรักษา และการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพ
และในขณะที่ระบบภายในที่สร้างขึ้นอย่างดีนำเสนอข้อดี มันยังมาพร้อมกับชุดความท้าทายของตัวเอง เช่น ข้อผิดพลาดในระดับโค้ดหรือปัญหาด้านการดำเนินการที่สามารถขัดขวางการทำงานของระบบ การขยายโครงสร้างพื้นฐานและทรัพยากรเพื่อจัดการกับการเพิ่มขึ้นของปริมาณข้อมูล เช่น ในช่วงเวลาขายสูงสุด อาจเป็นเรื่องที่ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายในการจัดการ
2. ลงทุนในโซลูชันข้อมูลที่ใช้ AI สำหรับอีคอมเมิร์ซ
ในขณะที่การสร้างทีมข้อมูลภายในเสนอเส้นทางสู่การจัดการข้อมูล แต่มันมาพร้อมกับความจำเป็นในเวลาและทรัพยากรอย่างมาก
โซลูชันข้อมูลที่ใช้ AI เช่น Graas เป็นทางเลือกที่ดี ที่จัดการกับข้อจำกัดของกระบวนการด้วยตนเองและเสนอข้อได้เปรียบเพิ่มเติม โดยเฉพาะในการรักษาความถูกต้องของข้อมูลและทำให้การได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกมีค่าง่ายขึ้น
Graas ให้ความสำคัญกับความถูกต้องของข้อมูลเป็นหลัก ไม่เหมือนกับการเก็บข้อมูลด้วยตนเองที่ความผิดพลาดของมนุษย์สามารถบิดเบือนความแม่นยำได้ง่าย Graas ทำการอัตโนมัติทั้งกระบวนการ มันดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงตลาดอย่าง Flipkart, Lazada และ Amazon, ร้านค้าของคุณเอง และช่องทางการตลาดเช่น Facebook และ Google Ads
Graas ดึงข้อมูลเหล่านี้ผ่านการรวม API และส่วนขยายเบราว์เซอร์ที่กำหนดเองสำหรับการสกัดข้อมูลโดยตรงจากแหล่งที่มา สิ่งนี้ทำสองอย่าง—ประการแรก, มันรับประกันว่าข้อมูลนั้นเชื่อถือได้ และประการที่สอง, คุณไม่ต้องเข้าสู่ระบบและโอนข้อมูลด้วยตนเองข้ามแพลตฟอร์มหลายๆ แห่ง
นอกจากนี้ Graas จัดการการเปลี่ยนแปลงข้อมูลโดยอัตโนมัติ รับประกันความสอดคล้องและกำจัดความเป็นไปได้ของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นระหว่างการแปลงข้อมูลด้วยตนเองจากไม่เหมือนกันไปเป็นเหมือนกัน สิ่งนี้ลดความเสี่ยงของความไม่แม่นยำที่อาจเกิดขึ้นในข้อมูลของคุณอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้และสามารถดำเนินการได้
นอกจากการรักษาความถูกต้องของข้อมูล Graas ทำให้กระบวนการได้รับข้อมูลเชิงลึกง่ายขึ้น คุณไม่ต้องเข้าสู่ระบบในแพลตฟอร์มหลายๆ แห่ง 20 ครั้งต่อวันและใช้เวลาหลายชั่วโมงในการรวบรวมข้อมูล Graas's Marketing Deep Dive มีคุณสมบัติที่เสนออินเทอร์เฟซที่ครอบคลุมและใช้งานง่ายเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพการขายของคุณในช่องทางต่างๆ ด้วยความแม่นยำที่ไม่มีใครเทียบได้
Graas รวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากช่องทางทั้งหมดของคุณเข้าไว้ในแดชบอร์ดเดียวที่ใช้งานง่าย มันช่วยให้คุณสามารถวัดความพยายามทั้งหมดตั้งแต่การตลาดไปจนถึงการขายไปจนถึงการจัดการสินค้าคงคลัง มันเป็นการเรียลไทม์ ดังนั้นข้อมูลของคุณจะไม่ล้าสมัย นำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำมากขึ้น
รักษาความถูกต้องของข้อมูลอีคอมเมิร์ซของคุณ สมัครใช้งานฟรีวันนี้!