การจ้างงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายนอก vs นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายในสำหรับธุรกิจ eCommerce

ในฐานะธุรกิจ eCommerce คุณอาจจ้างทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายในเพื่อตอบโจทย์งานสำคัญหลายอย่าง — การสร้างเครื่องมือแนะนำสินค้าเพื่อเพิ่มยอดขาย การวิเคราะห์ตะกร้าสินค้าเพื่อเข้าใจรูปแบบการซื้อของลูกค้า การปรับราคาให้เหมาะสม การทำนายมูลค่าตลอดชีวิตของลูกค้า และอื่น ๆ

การมีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทุ่มเทดูเหมือนจะเป็นสิ่งจำเป็น

แต่อะไรจะเกิดขึ้นหากมีวิธีแก้ปัญหาที่ไม่ต้องการทีมผู้เชี่ยวชาญทั้งหมดในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่คุณต้องการ?

ก่อนที่เราจะพูดถึงเรื่องนั้น สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจถึงความท้าทายที่มาพร้อมกับการสร้างและดูแลทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายในสำหรับธุรกิจ eCommerce ของคุณ

การสรรหาบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญที่จำเป็นนั้นเป็นเรื่องที่ท้าทาย แม้ว่าคุณจะพบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความรู้ทางเทคนิคในงานนี้ การรับประกันว่าพวกเขายังมีความเชี่ยวชาญลึกในอุตสาหกรรมเฉพาะของคุณก็อาจเป็นเรื่องยาก

และเมื่อคุณมีทีมที่พร้อมแล้ว การรักษาแรงจูงใจและการให้พวกเขาอัปเดตด้วยเครื่องมือและเทคนิคใหม่ล่าสุดต้องการการลงทุนอย่างมาก และการจ้างพวกเขาตั้งแต่แรกก็เป็นเรื่องที่มีค่าใช้จ่ายสูงเมื่อพิจารณาถึงตลาดเทคโนโลยีที่มีราคาแพง

นอกจากนี้ การพึ่งพาทีมภายในยังสามารถนำไปสู่ปัญหาเช่น การมีอคติทางปัญญาที่มีผลต่อการตัดสินใจและความยากลำบากในการขยายความสามารถทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อธุรกิจของคุณเติบโต

ความท้าทายทั้งหมดนี้สามารถแก้ไขได้ด้วยแพลตฟอร์มเดียว — Graas

มาดำดิ่งเข้าไปเลย!

Graas ทำอะไรที่สามารถแทนที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล eCommerce ของคุณได้?

Graas เป็น แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ eCommerce แบบครบวงจร ที่ครอบคลุมทุกด้านเพื่อแทนที่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายในของคุณ นี่คือความสามารถบางอย่างของแพลตฟอร์มนี้:

1. eCommerce dashboards 

Graas มี eCommerce dashboards ที่ครอบคลุม ซึ่งให้ภาพรวมของประสิทธิภาพธุรกิจของคุณ แพลตฟอร์มนี้ช่วยคุณ กำจัดข้อมูล eCommerce ที่แยกเป็นส่วน โดยการรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ รวมถึงช่องทางการขายต่าง ๆ ตลาด และแพลตฟอร์มการตลาด และนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่าย

แดชบอร์ดมีการอัปเดตแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้เจ้าของธุรกิจและผู้จัดการได้รับมุมมองทันทีเกี่ยวกับประสิทธิภาพ eCommerce ของพวกเขาโดยไม่ต้องปรึกษานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือรอรายงานตามช่วงเวลา

นอกจากนี้ แดชบอร์ดของ Graas ยังเป็นแบบโต้ตอบและปรับแต่งได้ ผู้ใช้สามารถเจาะลึกลงในตัวชี้วัดเฉพาะ เปรียบเทียบประสิทธิภาพในช่วงเวลาต่าง ๆ และปรับมุมมองเพื่อเน้นข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดสำหรับความต้องการทางธุรกิจของพวกเขา

ระดับของความยืดหยุ่นและความลึกนี้มักจะต้องใช้ทักษะการเขียนโค้ดขั้นสูงจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ Graas ทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้โดยไม่คำนึงถึงความเชี่ยวชาญทางเทคนิคของพวกเขา

2. eCommerce Data Warehousing 

Graas ทำให้การจัดการข้อมูล eCommerce ง่ายขึ้นโดยการทำให้กระบวนการ data warehousing ทั้งหมดเป็นอัตโนมัติ มันทำหน้าที่เป็นที่เก็บข้อมูลศูนย์กลาง รวบรวมและรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง

แพลตฟอร์มนี้จัดการงานที่ซับซ้อนของการดึงข้อมูล การแปลง และการโหลด (ETL) โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง ทำให้ไม่จำเป็นต้องมีวิศวกรข้อมูลเฉพาะทาง

Graas ประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทำให้การวิเคราะห์ทั้งหมดเป็นข้อมูลล่าสุดที่สุด มันมาตรฐานข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ซึ่งเป็นงานที่โดยปกติต้องใช้ความพยายามอย่างมากจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โดยการทำให้การเก็บข้อมูลเป็นอัตโนมัติ Graas จึงมอบโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่สมบูรณ์ ขยายได้ และปลอดภัย ซึ่งทำหน้าที่เป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการวิเคราะห์ eCommerce ขั้นสูง

3. การวิเคราะห์เชิงลึกของธุรกิจ

แม้ว่าแดชบอร์ดระดับสูงจะให้ภาพรวมอย่างรวดเร็ว Graas ยังมีความสามารถในการวิเคราะห์เชิงลึกที่เทียบเท่ากับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์

หนึ่งในคุณสมบัติสำคัญคือความสามารถในการ วิเคราะห์ประสิทธิภาพในช่องทางการขายและตลาดต่างๆ Graas ช่วยให้ธุรกิจสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์บนแพลตฟอร์มเช่น Amazon, Lazada, Shopee และอื่น ๆ มุมมองรายละเอียดนี้ช่วยระบุว่าช่องทางใดมีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือหมวดหมู่เฉพาะ ช่วยให้มีการจัดสรรทรัพยากรที่มีเป้าหมายมากขึ้น

แพลตฟอร์มนี้ยังให้การวิเคราะห์ประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์โดยละเอียด มันสามารถระบุสินค้าที่ขายดี สินค้าที่มีประสิทธิภาพต่ำ และโอกาสในการขายต่อหรือเพิ่มยอดขาย

นอกจากนี้ Graas ยังมีความสามารถใน การวิเคราะห์พยากรณ์ eCommerce มันสามารถคาดการณ์ยอดขายในอนาคต ทำนายความต้องการสินค้า และระบุโอกาสทางการตลาดที่เป็นไปได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติและแนวโน้มปัจจุบัน

ข้อมูลเชิงลึกที่คาดการณ์เหล่านี้ ซึ่งโดยปกติต้องใช้การสร้างแบบจำลองทางสถิติขั้นสูงโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ถูกสร้างโดย Graas ทำให้ธุรกิจทุกขนาดสามารถเข้าถึงได้

4. การวิเคราะห์การตลาด eCommerce

หลังจากที่ได้ผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้องแล้ว การตลาดเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการขายสินค้า Graas มีความสามารถในการวิเคราะห์การตลาดที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถแทนที่ความต้องการใช้งานข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทางการตลาด

Graas รวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มการตลาดหลายรูปแบบ รวมถึงโซเชียลมีเดีย เครื่องมือค้นหา อีเมลการตลาด และอื่น ๆ การรวมข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้เข้าใจการทำงานของการตลาดโดยรวม ทำให้ธุรกิจเข้าใจว่าช่องทางใดเป็นผู้ขับเคลื่อนการเข้าชม การแปลงและรายได้มากที่สุด

ใน eCommerce Marketing Dashboard, Graas ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญ รวมถึงการแสดงผล คลิก อัตราคลิกผ่าน และอัตราการแปลง มันยังคำนวณหาตัวชี้วัดสำคัญเช่น ROAS เพื่อช่วยธุรกิจระบุแคมเปญที่ส่งผลดีที่สุดได้เร็ว

แพลตฟอร์มนี้ไม่ได้ยืดหยุ่นแค่การติดตามประสิทธิภาพเท่านั้น มันยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของสร้างสรรค์โฆษณา โดยการวิเคราะห์ตัวชี้วัดเช่น อัตราคลิกผ่าน อัตราการแปลง และอัตราการตอบรับ Graas สามารถช่วย ระบุสรรพคุณโฆษณาที่มีประสิทธิภาพที่สุดและปรับปรุง สรรพคุณที่ไม่ทำงานได้ดี

ดังนั้นไม่จำเป็นต้องจ้างผู้เชี่ยวชาญข้อมูลที่แตกต่างกันสำหรับการวิเคราะห์การตลาดของคุณ Graas รับประกันว่าผู้ตลาดที่ไม่มีทักษะทางเทคนิคสามารถหาข้อมูลและวิเคราะห์ได้

5. ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำสำหรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์

เมื่อพูดถึงข้อมูลเชิงลึก นี่เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่มีค่าที่สุดของ Graas คือความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้

ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักต้องใช้เวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลและกำหนดคำแนะนำ Graas ทำสิ่งนี้แบบเรียลไทม์ ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและมีข้อมูลรองรับ

แพลตฟอร์มนี้ตรวจสอบประสิทธิภาพธุรกิจและแนวโน้มตลาดอย่างต่อเนื่อง แจ้งเตือนผู้ใช้ถึงปัญหาหรือโอกาสที่อาจเกิดขึ้น

ตัวอย่างเช่น หากสินค้าบางตัวขายได้เร็วผิดปกติ Graas อาจแนะนำให้เพิ่มสต็อกเพื่อหลีกเลี่ยงการขาดสินค้า ในทางกลับกัน หากยอดขายของสินค้าชะลอตัวลง มันอาจแนะนำกลยุทธ์การส่งเสริมการขายหรือลดสต็อก

Graas ยังให้คำแนะนำสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายในการตลาด โดยการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของช่องทางและแคมเปญการตลาดต่างๆ มันสามารถแนะนำว่าจะจัดสรรงบประมาณไปที่ไหนเพื่อให้ได้ ROI สูงสุด

ข้อมูลเชิงลึก eCommerce ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของแพลตฟอร์ม นี้ยังขยายไปถึงกลยุทธ์การกำหนดราคาอีกด้วย โดยการวิเคราะห์การกำหนดราคาของคู่แข่ง ความต้องการของตลาด และข้อมูลยอดขายในอดีต Graas สามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับกลยุทธ์การกำหนดราคาที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งรวมถึงคำแนะนำสำหรับการกำหนดราคาแบบไดนามิกในช่วงเวลาสูงสุดหรือตัวเลือกการจัดชุดสินค้าเพื่อเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย

ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำแบบเรียลไทม์เหล่านี้ถูกนำเสนอในรูปแบบที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้ มักจะมาพร้อมกับผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้

เหตุผลที่คุณไม่จำเป็นต้องมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในองค์กรหากคุณใช้ Graas

นี่คือเหตุผลบางประการที่คุณไม่จำเป็นต้องมีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลในองค์กรหากคุณใช้ Graas:

1. ไม่ต้องการความเชี่ยวชาญทางเทคนิค

หนึ่งในข้อได้เปรียบหลักของการใช้ Graas คือมันกำจัดความจำเป็นในการใช้ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคเฉพาะทาง

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมมักต้องการความชำนาญในการเขียนโปรแกรมเช่น Python หรือ R รวมถึงความรู้ในการสร้างโมเดลสถิติและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ความเชี่ยวชาญระดับนี้มักพบในนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ผ่านการฝึกอบรม ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงในการจ้างและรักษาไว้

ในทางกลับกัน Graas ถูกออกแบบโดยคำนึงถึงความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายของมันช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงการวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว

ตัวอย่างเช่น งานเช่นการรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ซึ่งโดยปกติต้องใช้ความพยายามในการเขียนโค้ดมาก ถูกทำให้อัตโนมัติใน Graas ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้เพียงไม่กี่คลิก และแพลตฟอร์มจะจัดการการทำข้อมูลให้เป็นมาตรฐานและการรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติ

ในทำนองเดียวกัน ฟังก์ชันการวิเคราะห์ขั้นสูงเช่น การสร้างโมเดลการพยากรณ์และการวิเคราะห์แหล่งที่มา ซึ่งปกติต้องการความเชี่ยวชาญในวิธีการทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง ถูกสร้างไว้ในแพลตฟอร์มแล้ว ซึ่งคุณสามารถเข้าถึงได้ผ่านอินเทอร์เฟซที่ง่ายดาย

โดยการกำจัดความจำเป็นในการใช้ความเชี่ยวชาญทางเทคนิค Graas ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งที่ทุกคนเข้าถึงได้ ภายในองค์กร ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้ทางธุรกิจ นักการตลาด และผู้ตัดสินใจสามารถเข้าถึงและตีความข้อมูลเชิงลึกได้โดยตรงโดยไม่ต้องพึ่งพาทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเฉพาะทาง

2. แปลข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

แม้ว่าการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจะสำคัญ แต่คุณค่าที่แท้จริงอยู่ที่การสกัดข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จากข้อมูลเหล่านี้ นี่เป็นหน้าที่หลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล - การตีความการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและแปลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจได้

Graas ทำกระบวนการนี้โดยอัตโนมัติ แทนที่ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในองค์กรในบทบาทสำคัญนี้ มันไม่ได้แค่แสดงข้อมูลดิบหรือเมตริกพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังให้บริบทและการตีความด้วย

ตัวอย่างเช่น แทนที่จะแสดงเพียงว่ายอดขายเพิ่มขึ้นกี่เปอร์เซ็นต์ Graas อาจระบุปัจจัยเฉพาะที่มีส่วนทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้น เช่น แคมเปญการตลาดที่ประสบความสำเร็จหรือผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เป็นที่นิยม

มันแปลแนวคิดทางสถิติที่ซับซ้อนให้เป็นคำที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจอย่างชัดเจน เช่น แทนที่จะนำเสนอสัมประสิทธิ์การเชื่อมโยง Graas อาจอธิบายว่า "ลูกค้าที่ซื้อผลิตภัณฑ์ A มีโอกาส 70% ที่จะซื้อผลิตภัณฑ์ B ด้วย"

แพลตฟอร์มนี้ยังให้ความสำคัญกับข้อมูลเชิงลึกตามผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับธุรกิจ ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้จะไม่ถูกข้อมูลท่วมท้น แต่จะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องและนำไปปฏิบัติได้มากที่สุดก่อน การจัดลำดับความสำคัญนี้ ซึ่งโดยปกติต้องการการตัดสินของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ ถูกจัดการโดยอัตโนมัติโดยอัลกอริธึม AI ของ Graas

3. ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจ eCommerce

อาจจะเป็นด้านที่มีค่าที่สุดของ Graas คือความสามารถในการให้ไม่เพียงแค่ข้อมูลเชิงลึกแต่ยังรวมถึงคำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้เพื่อปรับปรุงด้านต่างๆ ของธุรกิจ ความสามารถนี้ทำให้สามารถแทนที่บทบาทการให้คำปรึกษาเชิงกลยุทธ์ที่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณมักจะทำ

ในด้านการตลาด Graas ไม่ได้แค่แสดงว่าแคมเปญไหนทำงานได้ดี แต่ยังให้คำแนะนำเฉพาะเจาะจงในการปรับกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะสม สำหรับการปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า Graas จะวิเคราะห์เส้นทางของลูกค้าทั้งหมดและระบุจุดที่อาจจะเป็นปัญหา ในกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ Graas ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมเพื่อให้คำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้สำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์และการจัดการสินค้าคงคลัง

ที่สำคัญ คำแนะนำเหล่านี้ไม่ใช่แนวปฏิบัติทั่วไปแต่ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับบริบทเฉพาะของแต่ละธุรกิจ มันจะพิจารณาลักษณะเฉพาะของธุรกิจและฐานลูกค้าของธุรกิจนั้นๆ

นอกจากนี้ Graas ไม่ได้ให้แค่คำแนะนำเท่านั้น แต่ยังประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการดำเนินการเหล่านี้ด้วย เช่น อาจทำนายว่าการเปลี่ยนแปลงที่แนะนำในกลยุทธ์การตลาดสามารถเพิ่มการแปลงยอดขายได้มากแค่ไหนหรือกลยุทธ์การกำหนดราคาที่แนะนำสามารถส่งผลกระทบต่อรายได้โดยรวมได้อย่างไร สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดลำดับความสำคัญของการดำเนินการตามผลตอบแทนจากการลงทุนที่อาจเกิดขึ้นได้

สรุปสั้นๆ Graas เพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนในข้อมูลของคุณอย่างมาก ลองใช้ฟรีวันนี้!