top of page
  • รูปภาพนักเขียนGraas

ประเภทของการวิเคราะห์ และเหตุผลที่พวกเขาสำคัญสำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซของคุณ

อัปเดตเมื่อ 16 ธ.ค. 2566


Types of analytics for eCommerce brand

ในที่สุดของความสามารถในการใช้ตัวเลขเพื่อตัดสินใจ, เราได้เป็นไปได้ไกลมาจากการใช้สเปรดชีต Excel. เมื่อ Google Analytics ถูกแนะนำครั้งแรก, มันเป็นวิธีที่ทุกคนสามารถเข้าใจประสิทธิภาพของเว็บไซต์ของพวกเขาโดยไม่ต้องเก็บข้อมูลด้วยตนเอง. ในเวลาเพียงสิบห้าปี, เรามีเครื่องมือในปัจจุบันที่ไม่เพียงแต่เก็บข้อมูลและรวบรวมข้อมูล, แต่ยังใช้ข้อมูลนั้นเพื่อแบ่งปันข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้สูงมาก, และ การแนะนำที่เชื่อถือได้ต่อธุรกิจ


ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล, มีสี่แบบของแบบจำลองทางวิเคราะห์- แบบที่บรรยาย, แบบวินิจฉัย, แบบทำนาย และ แบบรับนำ. ให้เรารู้จักว่าแต่ละแบบจำลองการวิเคราะห์เหล่านี้มีความเกี่ยวข้องกับแบรนด์อีคอมเมิร์ซอย่างไร และ วิธีที่จะเข้าใจข้อมูลสารสนเทศที่พวกเขามีให้


แต่ละแบบจำลองการวิเคราะห์เหล่านี้มีบทบาทในการเล่น. การวิเคราะห์ที่บรรยายสามารถบอกคุณว่าเกิดอะไรขึ้นในอดีต, และ ดังนั้นมันเป็นขั้นตอนแรกในการแก้ไขด้วยการวิเคราะห์ใด ๆ. แต่ละซีน, อย่างไรก็ตาม, ช่วยให้คุณเข้าใจว่าทำไมบางสิ่งถึงเกิดขึ้นในอดีต


การทำนายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเติบโตของธุรกิจค้าปลีกใด ๆ. การวิเคราะห์การทำนายคือการทำนายสิ่งที่มีความเป็นไปได้ที่สุดที่จะเกิดขึ้นในอนาคตโดยขึ้นอยู่กับแนวโน้มในอดีตและกำลังตลาด. การวิเคราะห์ทำนายทำนายการดำเนินการที่คุณสามารถทำเพื่อมีผลลัพธ์เหล่านั้น, และ อย่างแม่นยำแน่นอนว่าการดำเนินการไหนสามารถทำให้เกิดผลลัพธ์ได้อย่างไร


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

การวิเคราะห์ที่บรรยาย


การวิเคราะห์ที่บรรยายสามารถช่วยแบรนด์ทราบว่ามีปัญหาในระบบหรือไม่ และปัญหานั้นคืออะไร. โดยทั่วไปแล้วมันใช้ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (KPIs) เช่น รายได้, ROI, อัตราการแปลงเป็นต้น เพื่อตรวจจับประสิทธิภาพของระบบเปรียบเทียบกับช่วงเวลาที่ผ่านมา. มันมองไปที่ข้อมูลประวัติเพื่อตรวจจับข้อมูลผิดปกติและใช้เครื่องมือแสดงผลเพื่อแสดงถึงสิ่งเดียวกัน. บน Graas คุณสามารถเห็นสิ่งนี้ในรูปแบบของแดชบอร์ดที่แตกต่างกัน


การวิเคราะห์ทางการแพทย์


นี่เป็นด้านของการวิเคราะห์ที่ล้ำลึก, ที่ในนั้นมีการใช้อัลกอริทึมเรียนรู้เครื่องจักรและ AI เพื่อประเมินและให้คำอธิบายเกี่ยวกับสาเหตุของปัญหาที่เฉพาะเจาะจงในระบบ. ผ่านการกู้คืนข้อมูล, ความสัมพันธ์และการลดรายละเอียด, การวิเคราะห์ทางการแพทย์ตอบคำถาม - "ทำไมมันเกิดขึ้น?"


การวิเคราะห์ทางการแพทย์ใช้ข้อมูลสำคัญจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งและสร้างความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลระหว่างเหตุหลายรายการเพื่อช่วยบรรยายสาเหตุหลักของปัญหา.


บน Graas, คุณสามารถเห็นสิ่งนี้ในรูปแบบของข้อมูลข้อมูล. การวิเคราะห์ทางการแพทย์สามารถช่วยแบรนด์หาสาเหตุของผลกระทบต่าง ๆ และนำเสนออธิบายหลายประการ, ตัวอย่างเช่น:


ทำไมรายได้เมื่อวานลดลงเมื่อเทียบกับวันก่อนหน้านี้?

  • เหตุผลที่เป็นไปได้ที่ 1 สำหรับการลดลงที่กล่าวถึงข้างต้น - Conversion rate เมื่อวานสำหรับอุปกรณ์ - DESKTOP ลดลง X% เมื่อเทียบกับวันเก่า.

  • เหตุผลที่เป็นไปได้ที่ 2 สำหรับการลดลงที่กล่าวถึงข้างต้น - รายได้เมื่อวานสำหรับแคมเปญ - ABC ลดลง Y% เมื่อเทียบกับวันก่อนหน้า.


Graas ระบุเหล่านี้เป็นประสบการณ์ที่มุ่งเน้นและแยกต่างหากลงในหมวดหมู่ต่าง ๆ โดยขึ้นอยู่กับภูมิศาสตร์ของลูกค้า, ประเภทผู้ใช้, ประเภทแคมเปญ, ประเภทอุปกรณ์, และอื่น ๆ.


การวิเคราะห์ทำนาย


การวิเคราะห์ทำนายใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมและสรุปสร้างเพื่อทำนายว่าการกระทำใดในอนาคตจะส่งผลให้เกิดอะไร.


ในบริบทของการค้าปลีก, มันนำเสนอประสบการณ์เช่น "จากข้อมูลของสัปดาห์ที่ผ่านมา, ผลิตภัณฑ์ XYZ ของคุณมีโอกาสจะหมดจำหน่ายในอีก 3 วันถัดไป."


การวิเคราะห์ที่ทำนายการกระทำ


ในด้านหน้าล่าสุดนี้ในการวิเคราะห์, อัลกอริทึมไม่เพียงแค่เข้าใจปัญหาที่มีอยู่, แต่ยังนำเสนอทางออกที่จะนำไปใช้ในอนาคต, จากชุดของทางเลือกที่เป็นไปได้. ส่วน AI engine ใช้การจำลอง, การประมวลผลเหตุการณ์, และการวิเคราะห์กราฟเพื่อกำหนดทิศทางที่ดีที่สุดของการกระทำ.


มันตอบคำถาม, "การตัดสินใจที่ถูกต้องสำหรับบริบทของฉันและในเวลาที่นี้คืออะไร?"


ใน Graas, นี้สามารถมองเห็นได้เป็นการแนะนำ. ตัวอย่างเช่น, AI engine อาจแนะนำให้คุณลดงบประมาณของแคมเปญลง 50% หากมันไม่ทำงานได้ดีเท่าที่ควร. มันยังสามารถให้คุณมองเห็นข้อมูลแนวโน้มการใช้งานของผู้ใช้และข้อมูลแนวโน้มระดับสินค้า, เช่นการขอให้คุณเพิ่มสินค้าสำหรับ SKU ที่ระบุ, หรือ Coupon Codes ที่จะต้องแสดงที่ Checkout เพื่อความสะดวกในการใช้งาน.


ข้อมูลแนวโน้มและการแนะนำที่มีข้อมูลเทียบเท่าและถูกแผนไว้นี้ช่วยให้แบรนด์ทำการตัดสินใจที่สอดคล้องกับข้อมูลและจัดเป้าหมายในปัญหาที่เฉพาะเจาะจงด้วยวิธีการที่เฉพาะเจาะจง.


ทำไมคุณควรเลือก Graas?


Graas เป็นเครื่องมือที่มีการแนะนำที่ใช้ข้อมูลเป็นหลักในการช่วยแบรนด์ทำความเข้าใจและรวมทรัพย์ทรัพย์สินที่เกิดขึ้นและทรัพย์สินที่ทำให้เกิดขึ้นขึ้นบนหลายปัจจัย.มันใช้ข้อมูลจากแหล่งที่มาหลายแหล่งเพื่อประเมินประสิทธิภาพและเป้าหมายของแบรนด์และนำเสนอข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้เพื่อช่วยในการเข้าใจ, กลยุทธ์และหาทางแก้ไขปัญหา.


สำรวจ Graas เพื่อให้ได้ประโยชน์จากข้อมูลเหมือนไม่เคยมีมาก่อน และเพิ่มประสิทธิภาพขายสินค้าสำหรับแบรนด์ eCommerce ของคุณ.กรุณากรอกข้อมูลของคุณและสัมผัสประสบการณ์บนแพลตฟอร์ม ลองใช้ฟรีที่นี่.



Comments


bottom of page