6 ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการกำหนดอัตราการจับคู่ในอีคอมเมิร์ซ

ตั้งแต่ Google ประกาศว่ากำลังพิจารณาอนาคตที่ไม่มีคุกกี้, การกำหนดอัตราการจับคู่ในอีคอมเมิร์ซกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำธุรกิจออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จ

ด้วยร้อยละ 73% ของลูกค้าที่ใช้ช่องทางหลายรายในการเดินทางของการช้อปปิ้งของพวกเขา, การกำหนดอัตราการขายอย่างถูกต้องให้เกิดจากจุดสัมพันธ์การตลาดที่เหมาะสมมีความสำคัญสำหรับการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและการปรับปรุง ROI

โดยทราบถึงความสำคัญนี้, ร้อยละ 98% ของเจ้าของธุรกิจร้านค้าปลีกพิจารณาถึงความสำคัญของการกำหนดอัตราการจับคู่เป็นส่วนสำคัญของการเก็บข้อมูลทางการตลาด (MarTech stack) ของพวกเขา มันช่วยให้พวกเขาสามารถระบุช่องทางที่ส่งผลให้เกิดการขายมากที่สุดได้

อย่างไรก็ตาม, การกำหนดอัตราการจับคู่ในอีคอมเมิร์ซเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งมาพร้อมกับความท้าทายต่างๆ แม้ว่ามันจะมีความสำคัญอย่างมาก การนำระบบกำหนดอัตราการจับคู่ที่แม่นยำมาใช้งานนั้นไม่ง่ายเหมือนที่คิด

เรามาลงมันเลย!

1. จุดการติดต่อของลูกค้าหลายรายทำให้การกำหนดอัตราการติดตามเป็นเรื่องซับซ้อน

ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการกำหนดอัตราการติดตามในอีคอมเมิร์ซมาจากพฤติกรรมที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้ของลูกค้าซึ่งมีปฏิสัมพันธ์กับจำนวนจำกัดของจุดการติดต่อก่อนที่จะทำการซื้อ

ลูกค้าเดินทางไปทางซึ่งกันและกันที่ข้ามแพลตฟอร์มโดยไม่รู้ตัว, เจอกับ แคมเปญโฆษณา ของคุณ, แคมเปญการรีไทร์เก็ต, อีเมล, และความพยายามการตลาดอื่นๆ ต่างๆ ทุกตัวเหล่านี้เป็นจุดการติดต่อที่มีระดับการมีอิทธิพลในกระบวนการตัดสินใจของพวกเขา แต่การที่จะประเมินน้ำหนักของแต่ละการติดต่ออย่างแม่นยำเป็นเรื่องที่แตกต่างออกไป

เช่นเดียวกับ, ลูกค้าอาจจะค้นพบผลิตภัณฑ์ของคุณเริ่มต้นจากโฆษณาบนโซเชียลมีเดีย, จากนั้นเข้าชมเว็บไซต์ของคุณ, ได้รับโฆษณาการรีไทร์เก็ตบนแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน, และในที่สุดทำการซื้อหลังจากอ่านอีเมลโปรโมชั่น

แม้ว่าทุกจุดการติดต่อเหล่านี้จะมีส่วนร่วมในการแปลง, การกำหนดผลกระทบที่แม่นยำของแต่ละการติดต่อเป็นปัญหาที่ยิ่งใหญ่ในการกำหนดอัตราการติดตามในอีคอมเมิร์ซ

ความซับซ้อนยังมีมาจากการเดินทางของลูกค้าที่เป็นรายบุคคลอย่างสูง, พร้อมกับจุดการติดต่อและลำดับที่แตกต่างกันซึ่งรูปร่างการตัดสินใจในการซื้อของพวกเขา การกำหนดให้เครดิตอย่างแม่นยำกลายเป็นเรื่องยากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อจำนวนจุดการติดต่อเพิ่มขึ้น ซึ่งทำให้เป็นที่ท้าทายในการระบุการติดต่อที่เฉพาะเจาะจงที่มีผลต่อความเลือกของลูกค้าในที่สุดมากที่สุด

2. แบบจำลองดั้งเดิมทำให้การเดินทางของลูกค้าเป็นเรื่องง่าย

แบบจำลองการกำหนดอัตราการติดตามในอีคอมเมิร์ซที่เป็นแบบดั้งเดิม เช่น การคลิกล่าสุดหรือการคลิกแรก ทำให้การเดินทางของลูกค้าที่ซับซ้อนเป็นเรื่องง่ายๆ โดยการให้เครดิตให้กับการติดต่อเพียงรายการเดียวก่อนการแปลง วิธีการนี้ล้มเหลวในการรับรู้ถึงความเป็นจริงว่าลูกค้าได้รับการเผชิญหน้ากับจุดการติดต่อมากมาย ซึ่งรวมถึงโฆษณา, การโต้ตอบในโซเชียลมีเดีย, และรีวิว ซึ่งทั้งหมดมีผลต่อกระบวนการตัดสินใจของพวกเขา

แบบจำลองที่เป็นแบบดั้งเดิมเหล่านี้ละเลยบทบาทที่สำคัญของจุดการติดต่อที่ให้ความรู้หรือสร้างความตระหนักรู้ในแบรนด์ เช่นบทความบล็อกที่เต็มไปด้วยข้อมูลหรือการโต้ตอบในโซเชียลมีเดีย แม้ว่าจุดการติดต่อเหล่านี้อาจจะไม่นำส่งไปยังการขายโดยตรง แต่มันมีบทบาทสำคัญในการรู้เรื่องและการเดินทางของลูกค้า

แบบจำลองหลายรายการพยายามที่จะสะท้อนเวลาที่ลูกค้าใช้ในการวิจัยและพิจารณาผลิตภัณฑ์ ขั้นตอนที่มีผลต่อมากมายโดยคำรีวิว, การเปรียบเทียบ, และชื่อเสียงของแบรนด์

โดยการโฟกัสเพียงแค่การติดต่อแบบเดียว แบบจำลองที่เป็นแบบดั้งเดิมอาจทำให้ความสำคัญของจุดการติดต่อบางจุดเกินไปในขณะที่ละเลยจุดอื่นๆ วิธีการที่ง่ายเกินไปนี้ทำให้ยากต่อการเข้าใจว่าจุดการติดต่อไหนเป็นมีประสิทธิภาพที่สุดในขั้นตอนการเดินทางของลูกค้าต่างๆ

3. การแบ่งแยกข้อมูลขัดข้องการวิเคราะห์

ข้อมูลของลูกค้ามักจะกระจายอยู่ ทั่วแพลตฟอร์มต่างๆ รวมถึงการวิเคราะห์เว็บไซต์, ระบบการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM), และเครื่องมือการตลาดทางอีเมล การแยกแยะนี้ทำให้ "การรับมองที่เป็นรวม ของการเดินทางของลูกค้าเป็นเรื่องยากและขัดขวางการวิเคราะห์อัตราการติดตามที่แม่นยำ

ความไม่สอดคล้องของข้อมูลระหว่างแพลตฟอร์มอาจทำให้ได้ผลลัพธ์การกำหนดอัตราการติดตามที่ไม่แม่นยำ, ในขณะที่ข้อมูลที่หายไปหรือทำซ้ำกันอาจทำให้กระบวนการวิเคราะห์ยิ่งซับซ้อนขึ้น การรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาหลายแหล่งต้องใช้เวลาและทรัพยากรมากมาย ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการวิเคราะห์อัตราการติดตามที่มีประสิทธิภาพ

การแบ่งแยกข้อมูลสร้างจุดบอดที่ทำให้ยากที่จะเข้าใจลำดับของการติดต่อของลูกค้าก่อนที่จะทำการซื้อ โดยไม่มีมุมมองที่สมบูรณ์ของการเดินทางของลูกค้า, ธุรกิจอาจพลาดจุดสัมพันธ์ที่สำคัญหรือไม่สามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มที่สามารถปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดได้

4. การผสมผสานระหว่างการตลาดแบบดั้งเดิมและดิจิทัลทำให้การกำหนดอัตราการติดตามเป็นเรื่องยากขึ้น

แม้ว่าช่องทางการตลาดออนไลน์จะเป็นจุดสนใจหลักของเครื่องมือการกำหนดอัตราการติดตามในอีคอมเมิร์ซหลายราย ธุรกิจไม่สามารถพลิกหน้าไปมองข้ามผลกระทบของวิธีการโฆษณาแบบดั้งเดิมได้

การเน้นที่ช่องทางดิจิทัลเข้าใจได้ง่าย เนื่องจากธุรกิจอีคอมเมิร์ซมักต้องเผชิญกับความยากลำบากในการพิสูจน์ ROI และชี้แจงงบประมาณการตลาดออนไลน์ อย่างไรก็ตาม, วิธีการโฆษณาแบบดั้งเดิม เช่น การพิมพ์, ทีวี, และวิทยุ มีผลต่อการเดินทางของลูกค้าและการตัดสินใจในการซื้อสินค้าอย่างมีนัยสำคัญ

ลูกค้าอาจได้รับการรับรู้ตามแบรนด์ผ่านการโฆษณาบนป้ายประชาสัมพันธ์ ซึ่งจะกระตุ้นให้พวกเขาค้นหาผลิตภัณฑ์ออนไลน์ ซึ่งจะนำไปสู่การติดต่อดิจิทัลต่อมาก่อนที่จะทำการซื้อ

โดยการไม่พิจารณาร่วมผลของจุดการติดต่อแบบออฟไลน์เริ่มต้น แบบจำลองการกำหนดอัตราการติดตามนั้นจะไม่สามารถรับภาพที่สมบูรณ์ของการเดินทางของลูกค้าได้ ซ

โดยการล้มเลิกการรวมช่องทางการตลาดแบบดั้งเดิมเข้ากับแบบจำลองการกำหนดอัตราการติดตาม ธุรกิจอีคอมเมิร์ซเสี่ยงต่อการสร้างช่องว่างข้อมูลที่สำคัญในการรายงานการกำหนดอัตราการติดตามของพวกเขา

5. ข้อจำกัดในการกำหนดอัตราการติดตามด้วยกฎความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวด

เนื่องจากกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวกำลังเข้มงวดด้วย GDPR และ CCPA, คุกกี้จากบุคคลที่สามที่ใช้ในการติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้ระหว่างเว็บไซต์ต่างๆ เริ่มกลายเป็นเครื่องมือที่น้อยเสถียรมากขึ้น ลดจำนวนข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์การกำหนดอัตราการติดตามไปได้

นอกจากนี้, คุกกี้หลายชนิดมีอายุสั้น, ไม่สามารถรับช่วงเวลาการเดินทางของลูกค้าทั้งหมดได้อย่างสมบูรณ์ โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่พิจารณาผลิตภัณฑ์ในระยะเวลายาว

คุกกี้ยังสามารถแบ่งปันได้ที่อุปกรณ์ต่างๆ ทำให้การกำหนดตัวตนของผู้ใช้อย่างแม่นยำกว่าเพิ่มขึ้น ตัวอย่างเช่น, ลูกค้าอาจเริ่มเบราว์สินค้าบนคอมพิวเตอร์ของพวกเขา, ทำความเข้าใจเพิ่มเติมบนอุปกรณ์มือถือของพวกเขา, และในที่สุดทำการซื้อสินค้าบนแท็บเล็ตของพวกเขา พฤติกรรมนี้ข้ามอุปกรณ์ทำให้ยากต่อการกำหนดการกระทำของผู้ใช้ไปยังผู้ใช้เฉพาะ ซึ่งอาจนำไปสู่การตีความพฤติกรรมของลูกค้าผิดพลาด

6. อคติที่เกี่ยวข้องในการกำหนดอัตราการติดตามในอีคอมเมิร์ซ

บางนักการตลาดธุรกิจอีคอมเมิร์ซแสดงความกังวลว่าแบบจำลองการกำหนดอัตราการติดตามอาจเอียงไปในทิศทางของการตลาดหรือความสัมพันธ์, ซึ่งหมายความว่าการพยากรณ์ที่ทำโดยแบบจำลองเหล่านี้อาจไม่แม่นยำ

ความสงสัยนี้เกิดขึ้นจากความเชื่อว่าลูกค้าที่อยู่ในตลาดสำหรับสินค้าหรือบริการเฉพาะอาจแสดงรูปแบบพฤติกรรมที่อาจถูกตีความผิด ว่าถูกผลกระทบจากจุดการติดต่อการตลาดเฉพาะ

อย่างไรก็ตาม, สิ่งสำคัญคือการบันทึกว่าแบบจำลองการกำหนดอัตราการติดตามให้ข้อมูลโดยตรงภายในแพลตฟอร์ม ที่ช่วยให้นักการตลาดสามารถวิเคราะห์และตีความข้อมูลได้อย่างเป็นธรรม

แม้ว่าการกำหนดเครดิตสำหรับการปรับปรุงทุกข้อ ไม่ควรใช้ในรูปแบบที่เชื่อมั่น การเข้าถึงข้อมูลนี้สามารถเป็นเสาเข็มที่มีค่าในการช่วยให้นักการตลาดในการตัดสินใจ

ตัวอย่างเช่น, ถ้าแบบจำลองการกำหนดอัตราการติดตามแสดงอัตราการแปลงสูงสำหรับช่องการตลาดหรือจุดการติดต่อเฉพาะบางราย อาจแสดงว่าลูกค้าที่มีปฏิสัมพันธ์กับจุดการติดต่อดังกล่าวมีโอกาสซื้อสินค้ามากกว่า ในทางตรงกันข้ามกับการปฏิเสธข้อมูลนี้เป็นความเอียงข้อความที่มีความสัมพันธ์ นักการตลาดสามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การเป้าหมายหรือลงทุนในการปรับปรุงจุดการติดต่อที่ตรงกับกลุ่มเป้าหมายของพวกเขา

ธุรกิจต้องการโซลูชันการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซเพื่อเผชิญหน้ากับความท้าทายเหล่านี้

ธุรกิจต้องการโซลูชันการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซเพื่อเผชิญหน้ากับความท้าทายเหล่านี้

ทุกการติดต่อของลูกค้าสร้างจุดข้อมูลทั้งหลายบนช่องการติดต่อต่าง ๆ ขณะที่ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ของคุณผ่านช่องทางหลาย ๆ ในเวลาที่ผ่านมา ปริมาณข้อมูลเพิ่มสะสมอย่างรวดเร็ว สร้างชุดข้อมูลที่ใหญ่และซับซ้อน

แม้ว่าข้อมูลที่หลากหลายนี้จะมีศักยภาพในการให้ข้อมูลสำคัญ แต่ความท้าทายอยู่ที่การสกัดข้อมูลที่เกี่ยวข้องโดยไม่ตกลงจากปริมาณที่เยอะมาก

พยายามวิเคราะห์และตีความข้อมูลนี้ด้วยมือไม่เพียงแต่ใช้เวลานานและยังเป็นไปได้ว่าจะเกิดความผิดพลาด ซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์การวิเคราะห์การกำหนดอัตราการติดตามเสียหายมาก

นี่คือที่ โซลูชันการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซอย่าง Graas เข้ามา มันแก้ปัญหาเหล่านี้โดยการอัตโนมัติการรวมข้อมูลจากช่องทางการขายและการตลาดอีคอมเมิร์ซทั้งหมดของคุณ และมันเป็นเรียลไทม์ ดังนั้นคุณสามารถกำหนดอัตราการขายและค้นหาโอกาสในการเพิ่มอัตราการแปลงของคุณได้อย่างรวดเร็ว

ด้วย แบบจำลองการกำหนดอัตราการติดตามอีคอมเมิร์ซของ Graas คุณสามารถเห็นการกระจายของผลกระทบของแต่ละช่องการตลาดต่อการขายสุดท้ายของคุณ แพลตฟอร์มนี้รวมข้อมูลจากแหล่งที่มาต่าง ๆ ให้มองเห็นลักษณะการเดินทางของลูกค้าและทำให้การวิเคราะห์การกำหนดอัตราการติดตามเป็นไปอย่างแม่นยำ

โดยการใช้ Graas คุณสามารถเอาชนะความท้าทายของการกำหนดอัตราการติดตามในอีคอมเมิร์ซและได้รับประโยชน์ในการแข่งขันในอุตสาหกรรมของคุณ ลงทะเบียนเพื่อใช้บริการฟรีได้แล้ววันนี้!