6 เหตุผลที่สินค้าของคุณเปลี่ยนเป็นยอดขายไม่ได้ และวิธีที่ eCommerce Analytics ช่วยได้
- Graas
- 7 เม.ย.
- ยาว 2 นาที
เคยสงสัยไหมว่าทำไมร้านของคุณถึงมีคนเข้าเยอะ แต่แทบไม่มีใครซื้อของเลย? คุณไม่ได้เป็นคนเดียวที่เจอแบบนี้ การมีทราฟฟิกสูงแต่แปลงยอดขายได้น้อยเป็นปัญหาทั่วไปในโลก eCommerce ช่องว่างเล็กน้อยถือเป็นเรื่องปกติ แต่ถ้ามันยิ่งห่างออกไปเรื่อย ๆ นั่นคือสัญญาณอันตราย
อาจมีบางอย่างที่ใหญ่กว่ากำลังเกิดขึ้น—บางทีหน้า product ของคุณอาจยังไม่น่าสนใจพอ หรือขั้นตอน checkout ซับซ้อนเกินไป ไม่ว่าจะด้วยเหตุผลอะไร ถ้าปล่อยไว้ก็จะกระทบกับกำไรของคุณ คุณจะต้องจ่ายค่าโฆษณาเพิ่มขึ้น กำไรลดลง และพลาดโอกาสในการเติบโตที่แท้จริง
ตรงนี้แหละที่ eCommerce analytics เข้ามาช่วย มันจะช่วยให้คุณเข้าใจว่าทำไมนักช้อปถึงไม่ซื้อ และคุณควรทำอย่างไรต่อไป ตั้งแต่การตั้งราคา product ไปจนถึงประสบการณ์ผู้ใช้งาน ข้อมูลเชิงลึกจาก data สามารถเปลี่ยนเกมได้เลย
ในบล็อกนี้ เราจะมาแยกให้เห็น 6 เหตุผลหลักว่าทำไม product ของคุณถึงแปลงยอดขายไม่ได้—และ analytics จะช่วยให้คุณพลิกสถานการณ์ได้อย่างไร
6 เหตุผลที่ทราฟฟิกสูงแต่ยอดขายต่ำใน eCommerce
การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซช่วยคุณแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้อย่างไร
ไปดูกันเลย!
6 เหตุผลที่ทราฟฟิกสูงแต่ยอดขายต่ำใน eCommerce
คุณรู้ไหมว่าอัตรา conversion โดยเฉลี่ยของ eCommerce อยู่แค่ประมาณ 2.5% ถึง 3%? ธุรกิจจำนวนมากเจอกับปัญหาในการเปลี่ยนผู้เข้าชมเว็บไซต์ให้กลายเป็นลูกค้าที่จ่ายเงินจริง
ถ้าอัตรา conversion ของคุณต่ำอย่างต่อเนื่อง ก็ถึงเวลาที่ต้องสืบหาสาเหตุแล้ว นี่คือ 6 เหตุผลทั่วไปว่าทำไม product ของคุณอาจแปลงยอดขายไม่ได้ และวิธีแก้ไข
1. ปัญหาเรื่องราคา
คู่แข่งของคุณไม่ใช่เพื่อน พวกเขาเข้ามาในเกมเพื่อชนะ แม้จะต้องลดราคาจนขาดทุนชั่วคราวเพื่อแย่งลูกค้าของคุณไปก็ตาม
นักช้อปมักจะมองหาดีลที่ดีที่สุดโดยธรรมชาติ พวกเขาจะเปรียบเทียบราคาข้ามแพลตฟอร์มต่าง ๆ เพื่อหาส่วนลดและข้อเสนอ ถ้าราคาของคุณไม่สามารถแข่งขันได้ หรือ value proposition ของคุณไม่ชัดเจน คุณก็จะเสียลูกค้าไป
เพื่อให้นำหน้า คุณต้องติดตาม กลยุทธ์ด้านราคา ของคู่แข่งและตอบสนองอย่างรวดเร็ว eCommerce analytics สามารถช่วยคุณติดตามการเปลี่ยนแปลงของราคาและปรับราคาของคุณให้ถูกเวลา เครื่องมือ dynamic pricing ก็สามารถช่วยคุณรักษากำไรในขณะที่ยังแข่งขันได้
จำไว้ว่าจุดมุ่งหมายของคุณไม่ใช่แค่ลดราคาให้เท่าคนอื่น แต่คือต้องให้เหตุผลที่น่าสนใจว่าทำไม product ของคุณถึงคุ้มกับราคา
2. ความไม่ตรงกันของแพลตฟอร์ม
ไม่ใช่ทุก platform จะเหมาะกับ product ของคุณ ทราฟฟิกที่มาจาก marketplace หรือช่องทางที่ไม่ตรงกลุ่มเป้าหมาย มักจะแปลงเป็นยอดขายไม่ได้
ยกตัวอย่างเช่น Amazon เป็นแพลตฟอร์มหลักสำหรับหนังสือและอิเล็กทรอนิกส์ ในขณะที่ Flipkart ครองตลาด home decor ราคาย่อมเยา ถ้าคุณพยายามขายสินค้าพรีเมียมบนแพลตฟอร์มที่ขึ้นชื่อเรื่องลูกค้าที่เน้นประหยัด ก็จะเกิดการไม่เข้ากัน และทำให้อัตรา conversion ลดลง
กรณีเดียวกันเกิดขึ้นใน social media เช่นกัน ถึงแม้ Instagram และ TikTok Ads จะเวิร์กมากสำหรับแบรนด์แฟชั่นและความงาม แต่ก็อาจไม่เหมาะกับสินค้ากลุ่มอุตสาหกรรมหรือ B2B
วิธีแก้คือ วิเคราะห์ แหล่งที่มาของการเข้าชม ด้วย eCommerce analytics ระบุว่าแพลตฟอร์มไหนส่ง lead ที่มีคุณภาพมา และแพลตฟอร์มไหนที่ทำให้คุณเสียงบโฆษณาเปล่า จากนั้นโฟกัสกับช่องทางที่พาลูกค้ามี intent ซื้อเข้ามาจริง ๆ
3. หน้าผลิตภัณฑ์ที่ไม่มีประสิทธิภาพ
หน้า product คือจุดที่นักช้อปจะตัดสินใจว่าจะซื้อหรือจะออกไป การออกแบบที่ไม่ดี ข้อมูลไม่เพียงพอ และ call-to-action (CTAs) ที่ไม่ชัดเจน สามารถฆ่ายอดขายได้ภายในไม่กี่วินาที
นี่คือตัวอย่างปัญหาทั่วไปที่กระทบต่อ conversion และวิธีแก้ไข:
Low-Quality Images: นักช้อปไม่สามารถจับหรือทดลอง product ของคุณได้ทางออนไลน์ ดังนั้นภาพจึงสำคัญมาก ใช้ภาพความละเอียดสูงจากหลายมุม และเพิ่มวิดีโอเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ immersive
Unclear Descriptions: คำอธิบายที่ไม่ชัดเจนหรือไม่ครบถ้วนทำให้ลูกค้าสับสน ให้เขียนเนื้อหาที่ชัดเจน มุ่งเน้นประโยชน์ และตอบคำถามที่ลูกค้าอาจมี ใช้ bullet points เพื่อให้อ่านง่าย
Weak CTAs: ปุ่ม “Buy Now” ควรเด่น ชัดเจน และกระตุ้นให้ลงมือทำ หลีกเลี่ยงคำที่ทั่วไปอย่าง “Learn More”
Lack of Trust Signals: เพิ่มรีวิว คะแนนดาว และคอนเทนต์ที่ลูกค้าสร้างขึ้นเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ Badge เช่น “Bestseller” หรือ “Trending” ก็ช่วยเพิ่มความมั่นใจได้เช่นกัน
ทำ A/B test กับ layout, รูปภาพ และ CTA ที่ต่างกัน เพื่อดูว่าอะไรที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมายที่สุด ใช้ eCommerce analytics เพื่อติดตามว่า product page ไหนที่ทำ conversion ได้ดีที่สุด
4. ปัญหาสินค้าคงคลัง
สินค้า out-of-stock ทำให้ลูกค้าหงุดหงิด เมื่อเห็น “Out of Stock” บ่อย ๆ ลูกค้าจะไม่อยากกลับมาที่ร้านของคุณอีก ที่แย่กว่านั้น พวกเขาอาจคิดว่าร้านของคุณไม่น่าเชื่อถือ
การตอบสนองต่อความต้องการตลาดแบบ reactive มักนำไปสู่ปัญหาสต๊อกหมด แต่ การจัดการสินค้าคงคลังเชิงคาดการณ์ ที่ใช้ข้อมูลย้อนหลังช่วยให้คุณมีสินค้าเพียงพอต่อความต้องการของลูกค้าเสมอ เมื่อระดับสต๊อกของคุณตรงกับดีมานด์ ร้านของคุณจะดูน่าเชื่อถือและพร้อมให้บริการ
ด้วย eCommerce analytics คุณสามารถติดตาม pattern ของยอดขาย, คาดการณ์ความต้องการ, และป้องกันการสต๊อกหมด ตั้งค่า automated alerts สำหรับสินค้าที่ใกล้หมด และเติมสินค้ายอดนิยมก่อนที่ของจะหมด พิจารณาเพิ่มตัวเลือก “Notify Me” เพื่อเก็บยอดขายที่อาจเสียไปในช่วงที่สินค้าหมดชั่วคราว
5. ความท้าทายในการชำระเงิน
ทุกขั้นตอนเพิ่มเติมใน กระบวนการชำระเงิน จะลดโอกาสในการปิดการขายของคุณ ตัวเลือกการชำระเงินที่จำกัดหรือค่าธรรมเนียมที่ไม่คาดคิดเป็นหนึ่งในสาเหตุหลักที่ทำให้ลูกค้าทิ้งตะกร้า
แนวทางที่ดีที่สุดในการลดขั้นตอน Checkout:
Enable Guest Checkout: อนุญาตให้ผู้ใช้ซื้อสินค้าโดยไม่ต้องสร้างบัญชี
Offer Multiple Payment Options: รวมวิธีชำระเงินยอดนิยม เช่น บัตรเครดิต, digital wallets และ Buy Now Pay Later (BNPL)
Be Transparent About Costs: แสดงค่าจัดส่งและภาษีให้ชัดเจนตั้งแต่ต้น เพื่อลดโอกาสที่ลูกค้าจะทิ้งตะกร้า
Minimize Form Fields: ขอเพียงข้อมูลที่จำเป็น ใช้ auto-fill เมื่อทำได้
Optimize for Mobile: ทำให้แน่ใจว่าประสบการณ์ใช้งานบนมือถือราบรื่น เพราะลูกค้าส่วนใหญ่ช้อปผ่านโทรศัพท์
ติดตามอัตราการทิ้งตะกร้าสินค้าในขั้นตอน checkout โดยใช้ eCommerce analytics ถ้ามีขั้นตอนไหนที่ลูกค้าหลุดออกมากเป็นพิเศษ ให้พิจารณาออกแบบใหม่หรือปรับให้ง่ายขึ้น
6. sบทวิจารณ์เชิงลบและการให้คะแนนต่ำ
ชื่อเสียงของคุณสำคัญมาก เมื่อลูกค้าเห็นรีวิวแย่ ๆ ต่อเนื่อง ความเชื่อใจก็จะลดลง งานวิจัยแสดงว่า 93% ของผู้บริโภคบอกว่ารีวิวออนไลน์มีผลต่อการตัดสินใจซื้อ แม้แต่รีวิวลบเพียงอันเดียวที่ไม่ได้รับการตอบสนองก็อาจทำให้ลูกค้าอีกหลายคนลังเล
รีวิวลบมักเกิดจาก:
คุณภาพสินค้าไม่ดี
ความคาดหวังไม่ตรงกับความจริง เพราะคำอธิบาย product ทำให้เข้าใจผิด
การจัดส่งล่าช้าหรือบริการลูกค้าที่ไม่ดี
เพื่อป้องกันปัญหานี้ ให้คุณติดตามรีวิวอย่างสม่ำเสมอโดยใช้เครื่องมือ sentiment analysis ระบุปัญหาที่ลูกค้าบ่นบ่อยและรีบแก้ไข ตอบรีวิวลบด้วยความเข้าใจและเสนอทางแก้ไข — สิ่งนี้อาจเปลี่ยนลูกค้าที่ไม่พอใจให้กลายเป็นลูกค้าประจำ
กระตุ้นให้ลูกค้าที่พอใจเขียนรีวิวดี ๆ อีเมลติดตามหลังส่งของที่ขอความคิดเห็นสามารถให้ผลลัพธ์ดีเกินคาด แสดงรีวิวจริงบนหน้า product เพื่อสร้างความเชื่อมั่น
การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซช่วยคุณแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้อย่างไร
eCommerce analytics ช่วยให้คุณก้าวข้ามการคาดเดาแบบไร้ทิศทาง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากร้านค้าของคุณ คุณจะได้รับ actionable insights ที่ช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น
นี่คือวิธีที่ analytics สามารถแก้ปัญหาการ convert ได้โดยตรง:
1. ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับราคาแบบไดนามิก
แทนที่จะต้องตอบสนองการเคลื่อนไหวของคู่แข่งแบบไม่รู้ทิศทาง eCommerce analytics ช่วยให้คุณคาดการณ์แนวโน้มด้านราคาได้ ด้วยข้อมูลราคาย้อนหลังและ AI-driven insights คุณสามารถมองเห็นช่วงเวลาที่คู่แข่งมักจะจัดโปรโมชั่นหรือให้ส่วนลด ซึ่งช่วยให้คุณนำหน้าได้เสมอ นอกจากนี้คุณยังสามารถติดตามการตอบสนองของลูกค้าต่อ pricing strategy ของคุณ เพื่อค้นหาระดับราคาที่เหมาะสมระหว่างคุณค่าและกำไร
Pro tip: Analytics สามารถแจ้งเตือนสินค้าที่ตั้งราคาต่ำเกินไปจนพลาดโอกาสทำกำไร และสินค้าที่แพงเกินไปจนลูกค้าไม่ซื้อ
2. การวิเคราะห์เฉพาะแพลตฟอร์ม
ไม่ใช่ทุกช่องทางจะให้ผลลัพธ์เหมือนกันกับทุกสินค้า eCommerce analytics ช่วยแยกให้เห็นว่าแต่ละช่องทาง — ไม่ว่าจะเป็น Lazada, Shopee หรือเว็บไซต์ D2C ของคุณ — ช่องทางใดดึงดูดผู้เข้าชมที่มี engagement สูงที่สุด มันลึกกว่าข้อมูลทราฟฟิกพื้นฐาน โดยแสดงให้เห็นว่าช่องทางใดนำไปสู่ยอดสั่งซื้อที่สูงขึ้นหรือการซื้อซ้ำ
ด้วยข้อมูลนี้ คุณจะไม่ต้องเสีย การใช้จ่ายโฆษณากับผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพต่ำ ช่องทางอีกต่อไป แต่จะสามารถโฟกัสการตลาดไปที่ช่องทางที่แปลงยอดขายได้ดีที่สุดสำหรับสินค้าของคุณ
คุณยังสามารถดูแนวโน้มตามภูมิภาค เพื่อใช้ในการ localize แคมเปญและปรับโปรโมชั่นให้ตรงกับตลาดเฉพาะกลุ่มได้อีกด้วย
3. การเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง
eCommerce analytics ช่วยระบุว่าหน้า product ใดทำให้ลูกค้าหลุดออกไป โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น ระยะเวลาที่อยู่ในหน้า การคลิก หรือช่วงเวลาที่ละทิ้งตะกร้า — คุณจะได้เห็นภาพชัดเจนว่าอะไรคือสิ่งที่ขัดขวางการ convert
คุณยังจะค้นพบ pattern ของหน้า product ที่ประสบความสำเร็จ เช่น อาจเป็นภาพแบบ lifestyle ที่ให้ผลดีกว่าภาพสินค้าธรรมดา หรือคำอธิบายที่ละเอียดช่วยให้เกิดการซื้อเพิ่มขึ้น เมื่อมีข้อมูลเหล่านี้แล้ว คุณสามารถนำสิ่งที่เวิร์กไปปรับใช้ และแก้ไขสิ่งที่ไม่เวิร์กได้
4. การคาดการณ์ความต้องการและการจัดการสต็อก
AI-powered demand forecasting วิเคราะห์ pattern การขายในอดีต, เทรนด์ตามฤดูกาล และปัจจัยภายนอกอย่างเช่นความเปลี่ยนแปลงของตลาด
แทนที่จะต้องเร่งรีบเติมสต๊อกเมื่อสินค้าขายหมด Analytics จะช่วยให้คุณคาดการณ์ช่วงที่ความต้องการจะพุ่งขึ้นได้ล่วงหน้า
เมื่อมี demand insights ที่แม่นยำ คุณจะสามารถรักษาระดับ stock ได้ดี เจรจาต่อรองกับ supplier ได้คุ้มขึ้น และหลีกเลี่ยง deadstock ได้
Analytics ยังสามารถแนะนำว่าสินค้าใดควร bundle เข้าด้วยกัน เพื่อเพิ่มค่าเฉลี่ยการสั่งซื้อ โดยไม่ต้องกักตุนสินค้าเกินความจำเป็น
5. การวิเคราะห์การชำระเงิน
ถ้าผู้ซื้อหลุดออกไปในขั้นตอน checkout, eCommerce analytics จะชี้จุดที่เกิด friction ได้อย่างแม่นยำ คุณจะรู้ว่าลูกค้าละทิ้งตะกร้าเพราะตัวเลือกการชำระเงินที่จำกัด, ค่าขนส่งที่ไม่คาดคิด, หรือหน้าเว็บโหลดช้า
funnel report แบบละเอียดจะแสดงจำนวนผู้ใช้ที่เคลื่อนจากขั้นตอน checkout หนึ่งไปอีกขั้นตอน ซึ่งช่วยให้คุณระบุจุดที่เกิดปัญหาได้อย่างชัดเจน จากตรงนั้น คุณสามารถปรับปรุงประสบการณ์ให้ลื่นไหลขึ้น เช่น ลดขั้นตอนที่ไม่จำเป็น หรือเสนอทางเลือกการชำระเงินที่ยืดหยุ่นมากขึ้น
บทสรุป
แม้ traffic จะสูงแต่ยอดขายต่ำ อาจทำให้รู้สึกท้อใจ แต่นั่นมักเป็นสัญญาณของปัญหาที่ซ่อนอยู่ ซึ่ง analytics สามารถช่วยเปิดเผยได้
ตั้งแต่การปรับราคาและหน้า product ไปจนถึงการพัฒนา checkout experience และจัดการ inventory, eCommerce analytics จะเปลี่ยนการคาดเดาให้กลายเป็นการตัดสินใจจากข้อมูลจริง
เมื่อเข้าใจว่าอะไรที่เวิร์กและอะไรที่ไม่เวิร์ก คุณก็สามารถเปลี่ยน performance ของร้านให้ดีขึ้นได้
Comments