
แม้ว่าฤดูกาลเทศกาลและการลดราคาเมก้าแคมเปญจะเป็นโอกาสทางธุรกิจที่ยอดเยี่ยม แต่ก็มีความท้าทายของตัวเองด้วย แต่ฤดูกาลลดราคาไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคที่จะใช้จ่ายได้
ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการจัดการขายในช่วงเทศกาล/การลดราคาเมก้าแคมเปญ เราจะเจาะลึกถึงวิธีที่คุณสามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องทำงานหนักด้วยการใช้ eCommerce analytics ขั้นสูง
บางส่วนของความท้าทายหลักที่ผู้ขายออนไลน์เผชิญในช่วงฤดูกาลขาย ได้แก่:
อุตสาหกรรม eCommerce มักจะยุ่งในช่วงวันหยุด เทศกาล หรือการขายเมก้า
การแข่งขันเพิ่มขึ้นระหว่างร้านค้า ระหว่างแพลตฟอร์มตลาด และระหว่างแพลตฟอร์มตลาดกับร้านค้า
การเติบโตอย่างมากนี้ทำให้บริษัทต่าง ๆ ยากที่จะโดดเด่นและดึงดูดกลุ่มเป้าหมายได้ จำเป็นสำหรับผู้ขายที่จะต้องมีความโดดเด่นในวิธีหนึ่งหรือหลายวิธี เช่น ข้อเสนอ การจัดส่งด่วน หรือแคมเปญการตลาดที่น่าสนใจ
การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นหมายถึงธุรกิจที่ต้องแข่งขันเพื่อแย่งชิงตำแหน่งเดียวกัน ดังนั้นใครก็ตามที่พร้อมจ่ายมากกว่าจะชนะ!
ในช่วงเวลาที่คำสั่งซื้อตกลงมาอย่างรวดเร็ว จะทำให้เครือข่ายโลจิสติกส์เกิดความกดดัน ซึ่งนำไปสู่ความล่าช้าในการจัดส่งและการเพิ่มขึ้นของการคืนสินค้ากลับไปยังต้นทาง (RTO)
RTO คือสถานการณ์ที่ผู้คนไม่สามารถส่งคำสั่งซื้อได้ ทำให้แพ็คเกจต้องถูกส่งคืนไปยังผู้ขาย ซึ่งเกิดค่าใช้จ่ายในการจัดส่งที่เพิ่มขึ้น ความเสียหายของผลิตภัณฑ์ที่อาจเกิดขึ้น และความไม่พอใจของลูกค้า
การจัดการกับอุปสรรคด้านโลจิสติกส์เหล่านี้ในขณะที่รักษาความพึงพอใจของลูกค้าเป็นความท้าทายที่สำคัญ
มีการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในจิตวิทยาและพฤติกรรมของลูกค้าในช่วงเทศกาล ผู้บริโภคอาจแสดงรูปแบบการซื้อ ความชอบ และนิสัยการใช้จ่ายที่แตกต่างไปจากช่วงเวลาอื่น ๆ ของปี
พวกเขาอาจแสดงความต้องการที่สูงขึ้นสำหรับข้อเสนอและส่วนลด อย่างสำคัญ เมื่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ เป็นสิ่งสำคัญที่ผู้ขายจะต้องปรับขนาดการดำเนินงานและข้อเสนอเพื่อใช้ประโยชน์จากการเพิ่มขึ้นของการเข้าชมและเปลี่ยนเป็นยอดขาย
การวางกลยุทธ์สำหรับฤดูขายสูงสุดเหล่านี้มีความซับซ้อนมาก ผู้ขายต้อง:
ความเสี่ยงในการทำให้ปัจจัยเหล่านี้ถูกต้องมีความสูงมาก เพราะช่วงเวลานี้มักนำไปสู่ส่วนแบ่งการขายที่สูงในหนึ่งปีปฏิทิน
ฤดูขายไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคในการใช้จ่าย นี่คือห้าวิธีที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่า eCommerce analytics ขั้นสูงสามารถช่วยคุณได้
ความสามารถในการวิเคราะห์ eCommerce ขั้นสูงช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์แนวโน้มและความชอบสำหรับฤดูขายในอนาคต โดยให้ข้อได้เปรียบที่ไม่เหมือนใครเหนือคู่แข่งของคุณ ซึ่งทำได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลฤดูขายที่ผ่านมาและทำการคาดการณ์อย่างแม่นยำ เพื่อให้คุณสามารถเตรียมระดับสินค้าคงคลัง เปอร์เซ็นต์ส่วนลด แบรนด์ผลิตภัณฑ์ และอื่น ๆ ได้อย่างเหมาะสม
โดยการติดตามพฤติกรรมของลูกค้า การเปลี่ยนแปลงของตลาด และการพัฒนาในอุตสาหกรรมอย่างต่อเนื่อง เครื่องมืออย่าง Graas สามารถชี้ให้เห็นทั้งโอกาสและอันตรายที่อาจเกิดขึ้นกับธุรกิจของคุณ
มันนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในรูปแบบที่ชัดเจนและใช้งานได้ โดยการจำแนกเป็นโอกาสหรืออันตรายและจัดลำดับความสำคัญตามผลกระทบที่มีต่อมูลค่าสินค้าที่ขาย (GMV) ของคุณ

อีกหนึ่งด้านที่สำคัญที่ eCommerce analytics สามารถช่วยได้คือการระบุ โอกาสในการขายข้ามและการขายเพิ่ม
ในช่วงเทศกาล ผู้บริโภคจะถูกเอาใจด้วยจำนวนตัวเลือกและส่วนลดที่มีมากมาย ซึ่งหมายความว่าผู้คนจะทิ้งแบรนด์เมื่อมีความไม่สะดวกเล็กน้อย
เพื่อความอยู่รอดและการเพิ่มสูงสุดในฤดูนี้ คุณจำเป็นต้องสร้างและดำเนินกลยุทธ์ที่ช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับลูกค้า ชักชวนให้พวกเขาซื้อสินค้ากับคุณ และกลายเป็นลูกค้าที่ภักดีต่อแบรนด์ของคุณ
หนึ่งในข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการโฆษณาดิจิทัลคือความสามารถในการกำหนดเป้าหมายโฆษณาของคุณไปยังกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม ในความเป็นจริง 72% ของนักการตลาดกล่าวว่าการกำหนดเป้าหมายกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้องคือปัจจัยที่สำคัญที่สุดในความสำเร็จของแคมเปญโฆษณาของพวกเขา
ด้วย eCommerce analytics ขั้นสูง คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ตามสถานที่เพื่อปรับแต่งแคมเปญในระดับภูมิภาค นั่นหมายถึงการสามารถพัฒนาแคมเปญเฉพาะภูมิภาคที่เหมาะกับวัฒนธรรมและจัดสรรงบโฆษณาได้อย่างเหมาะสม
นี่คือตัวอย่างโฆษณาที่ใช้สถานที่จาก Zomato -


หากคุณเป็นร้านค้าออนไลน์ที่ขายกระเป๋าถือผู้หญิงระดับสูง กลุ่มเป้าหมายหลักของคุณอาจเป็นผู้หญิงมืออาชีพที่มีอายุระหว่าง 25 ถึง 45 ปีที่มีรายได้สูง คุณสามารถใช้ข้อมูลประชากร ความสนใจ และพฤติกรรมเพื่อให้แน่ใจว่าโฆษณาของคุณจะถูกแสดงต่อกลุ่มนี้
คุณสามารถนำโฆษณานี้ไปสู่ระดับถัดไปโดยการระบุเมืองที่มีผลการดำเนินงานดีที่สุด เช่น อาจจะเป็นเบงกาลูรู และทำการโฆษณาเพิ่มเติมในพื้นที่นี้เพราะผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) จะดีกว่า
นอกจากนี้ ใช้คำหลักเชิงลบเพื่อป้องกันไม่ให้โฆษณาของคุณปรากฏในผลการค้นหาที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น "กระเป๋าถือผู้หญิงราคาถูก" พิจารณาใช้ฟีเจอร์การกำหนดเป้าหมายขั้นสูง เช่น การกำหนดเป้าหมายตามสถานที่หรือการจัดสรรช่วงเวลาเพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายของคุณเมื่อพวกเขามีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมมากที่สุด
ด้วย eCommerce analytics ที่มีอยู่ คุณสามารถทำการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ง่ายและมีผลกระทบได้:
ด้วยข้อมูลนี้ คุณสามารถปรับระดับสินค้าคงคลังของคุณได้อย่างง่ายดายก่อนที่ฤดูขายจะเริ่มขึ้น เพื่อให้คุณเตรียมพร้อมและไม่พลาดโอกาสในการแปลงใด ๆ
ด้วยเครื่องมืออย่าง Graas คุณยังสามารถรับการวิเคราะห์รายละเอียดเกี่ยวกับการคาดการณ์ความต้องการตามปัจจัยภายนอกอื่น ๆ เช่น ประเภทฤดูหรือเทศกาล เป็นต้น
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ช่วยให้ eCommerce สังเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้ซึ่งช่วยในการจัดสรรทรัพยากรได้ดียิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังดำเนินการหลายแคมเปญส่งเสริมการขายผ่าน Meta และ Google Ads สำหรับผลิตภัณฑ์เดียวกัน แทนที่จะเพียงแค่แบ่งเงินออกเป็นสองช่องทางแบบสุ่ม การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สามารถนำมาใช้เพื่อกำหนด ROI ที่คาดว่าจะได้รับจากแคมเปญแต่ละแคมเปญ
โมเดลพยากรณ์สำหรับโฆษณา การมีส่วนร่วมของลูกค้า และการแปลง ในกรณีนี้จะคำนึงถึงข้อมูลประวัติศาสตร์เพื่อช่วยกำหนดว่าแพลตฟอร์มโฆษณาใดมีแนวโน้มที่จะทำเงินได้มากที่สุด
นอกจากนี้ การระบุแหล่งที่มาที่ถูกต้องมีความสำคัญในการระบุผลกระทบที่แท้จริงของแต่ละช่องทางการตลาดต่อยอดขายและการเติบโตโดยรวมของธุรกิจของคุณ
ด้วยเครื่องมือ eCommerce analytics ที่เหมาะสม คุณสามารถมั่นใจได้ว่าการขายแต่ละครั้งจะถูกระบุไว้ที่ช่องทางเพียงช่องทางเดียว การระบุแหล่งที่มาที่แม่นยำนี้ช่วยให้คุณสามารถกำหนดได้ว่าช่องทางการตลาดใดที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดและช่องทางใดที่ต้องการการปรับปรุง โดยการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนเกี่ยวกับช่องทางที่มีผลการดำเนินงานสูงสุดและต่ำสุด คุณสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดสรรงบประมาณได้อย่างมีข้อมูล
การตัดสินใจว่าจะจัดสรรงบประมาณเพิ่มเติมให้กับ Meta Ads หรือ Google Ads จะกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้นมากด้วยข้อมูลการระบุแหล่งที่มาที่ถูกต้อง วิธีการนี้ช่วยให้เกิดกลยุทธ์ที่สมดุลซึ่งไม่เพียงแต่ขับเคลื่อนการแปลง แต่ยังรักษาระดับการรับรู้แบรนด์ที่เหมาะสม
วิเคราะห์พฤติกรรมการช็อปปิ้งของลูกค้าของคุณ เข้าใจการเดินทางของลูกค้าแต่ละคนที่มีต่อแบรนด์ของคุณ เช่น ความถี่ในการช็อปปิ้ง เมื่อพวกเขามีส่วนร่วมล่าสุด สถิติการซื้อในอดีตของพวกเขาเป็นอย่างไร เป็นต้น
โดยใช้ข้อมูลนี้ คุณสามารถระบุจุดเจ็บปวดในเส้นทางการซื้อได้อย่างง่ายดายและเสนอประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น (เช่น ความเร็วในการโหลดเว็บไซต์ที่เร็วขึ้น) และบริการลูกค้าที่ดีขึ้น (เช่น ตัวเลือกการจัดส่งที่เร็วขึ้น)
คุณยังสามารถสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงสำหรับฤดูเทศกาลได้
การสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าช่วยให้คุณเข้าใจว่าลูกค้าของคุณมีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจของคุณอย่างไร และสามารถช่วยเปิดเผยวิธีการปรับปรุงการมีปฏิสัมพันธ์ตลอดจุดสัมผัส ซึ่งรวมถึงร้านค้าออฟไลน์ของคุณด้วย
นี่คือวิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นการทำแผนที่เส้นทางลูกค้า:
เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากโอกาสในฤดูเทศกาล ธุรกิจต่างๆ สามารถหันไปใช้ Graas เพื่อโซลูชันการวิเคราะห์ eCommerce ที่ครอบคลุม
Graas ให้บริการโซลูชันการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจด้วยข้อมูล ปรับแต่งกลยุทธ์ และเพิ่มผลกำไรสูงสุดในระหว่างการขายขนาดใหญ่
ด้วย Graas คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของธุรกิจ eCommerce ของคุณด้วยแพลตฟอร์มแบบครบวงจรของเรา ด้วยการรวมข้อมูลที่ราบรื่นจากทุกแหล่งข้อมูลของคุณ การวิเคราะห์ที่ทรงพลัง และเครื่องมือ AI ที่ล้ำสมัย เรามีทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อผลักดันธุรกิจออนไลน์ของคุณให้สูงขึ้นในช่วงฤดูเทศกาล
แม้ว่าฤดูกาลเทศกาลและการลดราคาเมก้าแคมเปญจะเป็นโอกาสทางธุรกิจที่ยอดเยี่ยม แต่ก็มีความท้าทายของตัวเองด้วย แต่ฤดูกาลลดราคาไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคที่จะใช้จ่ายได้
ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการจัดการขายในช่วงเทศกาล/การลดราคาเมก้าแคมเปญ เราจะเจาะลึกถึงวิธีที่คุณสามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องทำงานหนักด้วยการใช้ eCommerce analytics ขั้นสูง
บางส่วนของความท้าทายหลักที่ผู้ขายออนไลน์เผชิญในช่วงฤดูกาลขาย ได้แก่:
อุตสาหกรรม eCommerce มักจะยุ่งในช่วงวันหยุด เทศกาล หรือการขายเมก้า
การแข่งขันเพิ่มขึ้นระหว่างร้านค้า ระหว่างแพลตฟอร์มตลาด และระหว่างแพลตฟอร์มตลาดกับร้านค้า
การเติบโตอย่างมากนี้ทำให้บริษัทต่าง ๆ ยากที่จะโดดเด่นและดึงดูดกลุ่มเป้าหมายได้ จำเป็นสำหรับผู้ขายที่จะต้องมีความโดดเด่นในวิธีหนึ่งหรือหลายวิธี เช่น ข้อเสนอ การจัดส่งด่วน หรือแคมเปญการตลาดที่น่าสนใจ
การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นหมายถึงธุรกิจที่ต้องแข่งขันเพื่อแย่งชิงตำแหน่งเดียวกัน ดังนั้นใครก็ตามที่พร้อมจ่ายมากกว่าจะชนะ!
ในช่วงเวลาที่คำสั่งซื้อตกลงมาอย่างรวดเร็ว จะทำให้เครือข่ายโลจิสติกส์เกิดความกดดัน ซึ่งนำไปสู่ความล่าช้าในการจัดส่งและการเพิ่มขึ้นของการคืนสินค้ากลับไปยังต้นทาง (RTO)
RTO คือสถานการณ์ที่ผู้คนไม่สามารถส่งคำสั่งซื้อได้ ทำให้แพ็คเกจต้องถูกส่งคืนไปยังผู้ขาย ซึ่งเกิดค่าใช้จ่ายในการจัดส่งที่เพิ่มขึ้น ความเสียหายของผลิตภัณฑ์ที่อาจเกิดขึ้น และความไม่พอใจของลูกค้า
การจัดการกับอุปสรรคด้านโลจิสติกส์เหล่านี้ในขณะที่รักษาความพึงพอใจของลูกค้าเป็นความท้าทายที่สำคัญ
มีการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในจิตวิทยาและพฤติกรรมของลูกค้าในช่วงเทศกาล ผู้บริโภคอาจแสดงรูปแบบการซื้อ ความชอบ และนิสัยการใช้จ่ายที่แตกต่างไปจากช่วงเวลาอื่น ๆ ของปี
พวกเขาอาจแสดงความต้องการที่สูงขึ้นสำหรับข้อเสนอและส่วนลด อย่างสำคัญ เมื่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ เป็นสิ่งสำคัญที่ผู้ขายจะต้องปรับขนาดการดำเนินงานและข้อเสนอเพื่อใช้ประโยชน์จากการเพิ่มขึ้นของการเข้าชมและเปลี่ยนเป็นยอดขาย
การวางกลยุทธ์สำหรับฤดูขายสูงสุดเหล่านี้มีความซับซ้อนมาก ผู้ขายต้อง:
ความเสี่ยงในการทำให้ปัจจัยเหล่านี้ถูกต้องมีความสูงมาก เพราะช่วงเวลานี้มักนำไปสู่ส่วนแบ่งการขายที่สูงในหนึ่งปีปฏิทิน
ฤดูขายไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคในการใช้จ่าย นี่คือห้าวิธีที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่า eCommerce analytics ขั้นสูงสามารถช่วยคุณได้
ความสามารถในการวิเคราะห์ eCommerce ขั้นสูงช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์แนวโน้มและความชอบสำหรับฤดูขายในอนาคต โดยให้ข้อได้เปรียบที่ไม่เหมือนใครเหนือคู่แข่งของคุณ ซึ่งทำได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลฤดูขายที่ผ่านมาและทำการคาดการณ์อย่างแม่นยำ เพื่อให้คุณสามารถเตรียมระดับสินค้าคงคลัง เปอร์เซ็นต์ส่วนลด แบรนด์ผลิตภัณฑ์ และอื่น ๆ ได้อย่างเหมาะสม
โดยการติดตามพฤติกรรมของลูกค้า การเปลี่ยนแปลงของตลาด และการพัฒนาในอุตสาหกรรมอย่างต่อเนื่อง เครื่องมืออย่าง Graas สามารถชี้ให้เห็นทั้งโอกาสและอันตรายที่อาจเกิดขึ้นกับธุรกิจของคุณ
มันนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในรูปแบบที่ชัดเจนและใช้งานได้ โดยการจำแนกเป็นโอกาสหรืออันตรายและจัดลำดับความสำคัญตามผลกระทบที่มีต่อมูลค่าสินค้าที่ขาย (GMV) ของคุณ

อีกหนึ่งด้านที่สำคัญที่ eCommerce analytics สามารถช่วยได้คือการระบุ โอกาสในการขายข้ามและการขายเพิ่ม
ในช่วงเทศกาล ผู้บริโภคจะถูกเอาใจด้วยจำนวนตัวเลือกและส่วนลดที่มีมากมาย ซึ่งหมายความว่าผู้คนจะทิ้งแบรนด์เมื่อมีความไม่สะดวกเล็กน้อย
เพื่อความอยู่รอดและการเพิ่มสูงสุดในฤดูนี้ คุณจำเป็นต้องสร้างและดำเนินกลยุทธ์ที่ช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับลูกค้า ชักชวนให้พวกเขาซื้อสินค้ากับคุณ และกลายเป็นลูกค้าที่ภักดีต่อแบรนด์ของคุณ
หนึ่งในข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการโฆษณาดิจิทัลคือความสามารถในการกำหนดเป้าหมายโฆษณาของคุณไปยังกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม ในความเป็นจริง 72% ของนักการตลาดกล่าวว่าการกำหนดเป้าหมายกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้องคือปัจจัยที่สำคัญที่สุดในความสำเร็จของแคมเปญโฆษณาของพวกเขา
ด้วย eCommerce analytics ขั้นสูง คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ตามสถานที่เพื่อปรับแต่งแคมเปญในระดับภูมิภาค นั่นหมายถึงการสามารถพัฒนาแคมเปญเฉพาะภูมิภาคที่เหมาะกับวัฒนธรรมและจัดสรรงบโฆษณาได้อย่างเหมาะสม
นี่คือตัวอย่างโฆษณาที่ใช้สถานที่จาก Zomato -


หากคุณเป็นร้านค้าออนไลน์ที่ขายกระเป๋าถือผู้หญิงระดับสูง กลุ่มเป้าหมายหลักของคุณอาจเป็นผู้หญิงมืออาชีพที่มีอายุระหว่าง 25 ถึง 45 ปีที่มีรายได้สูง คุณสามารถใช้ข้อมูลประชากร ความสนใจ และพฤติกรรมเพื่อให้แน่ใจว่าโฆษณาของคุณจะถูกแสดงต่อกลุ่มนี้
คุณสามารถนำโฆษณานี้ไปสู่ระดับถัดไปโดยการระบุเมืองที่มีผลการดำเนินงานดีที่สุด เช่น อาจจะเป็นเบงกาลูรู และทำการโฆษณาเพิ่มเติมในพื้นที่นี้เพราะผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) จะดีกว่า
นอกจากนี้ ใช้คำหลักเชิงลบเพื่อป้องกันไม่ให้โฆษณาของคุณปรากฏในผลการค้นหาที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น "กระเป๋าถือผู้หญิงราคาถูก" พิจารณาใช้ฟีเจอร์การกำหนดเป้าหมายขั้นสูง เช่น การกำหนดเป้าหมายตามสถานที่หรือการจัดสรรช่วงเวลาเพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายของคุณเมื่อพวกเขามีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมมากที่สุด
ด้วย eCommerce analytics ที่มีอยู่ คุณสามารถทำการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ง่ายและมีผลกระทบได้:
ด้วยข้อมูลนี้ คุณสามารถปรับระดับสินค้าคงคลังของคุณได้อย่างง่ายดายก่อนที่ฤดูขายจะเริ่มขึ้น เพื่อให้คุณเตรียมพร้อมและไม่พลาดโอกาสในการแปลงใด ๆ
ด้วยเครื่องมืออย่าง Graas คุณยังสามารถรับการวิเคราะห์รายละเอียดเกี่ยวกับการคาดการณ์ความต้องการตามปัจจัยภายนอกอื่น ๆ เช่น ประเภทฤดูหรือเทศกาล เป็นต้น
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ช่วยให้ eCommerce สังเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้ซึ่งช่วยในการจัดสรรทรัพยากรได้ดียิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังดำเนินการหลายแคมเปญส่งเสริมการขายผ่าน Meta และ Google Ads สำหรับผลิตภัณฑ์เดียวกัน แทนที่จะเพียงแค่แบ่งเงินออกเป็นสองช่องทางแบบสุ่ม การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สามารถนำมาใช้เพื่อกำหนด ROI ที่คาดว่าจะได้รับจากแคมเปญแต่ละแคมเปญ
โมเดลพยากรณ์สำหรับโฆษณา การมีส่วนร่วมของลูกค้า และการแปลง ในกรณีนี้จะคำนึงถึงข้อมูลประวัติศาสตร์เพื่อช่วยกำหนดว่าแพลตฟอร์มโฆษณาใดมีแนวโน้มที่จะทำเงินได้มากที่สุด
นอกจากนี้ การระบุแหล่งที่มาที่ถูกต้องมีความสำคัญในการระบุผลกระทบที่แท้จริงของแต่ละช่องทางการตลาดต่อยอดขายและการเติบโตโดยรวมของธุรกิจของคุณ
ด้วยเครื่องมือ eCommerce analytics ที่เหมาะสม คุณสามารถมั่นใจได้ว่าการขายแต่ละครั้งจะถูกระบุไว้ที่ช่องทางเพียงช่องทางเดียว การระบุแหล่งที่มาที่แม่นยำนี้ช่วยให้คุณสามารถกำหนดได้ว่าช่องทางการตลาดใดที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดและช่องทางใดที่ต้องการการปรับปรุง โดยการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนเกี่ยวกับช่องทางที่มีผลการดำเนินงานสูงสุดและต่ำสุด คุณสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดสรรงบประมาณได้อย่างมีข้อมูล
การตัดสินใจว่าจะจัดสรรงบประมาณเพิ่มเติมให้กับ Meta Ads หรือ Google Ads จะกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้นมากด้วยข้อมูลการระบุแหล่งที่มาที่ถูกต้อง วิธีการนี้ช่วยให้เกิดกลยุทธ์ที่สมดุลซึ่งไม่เพียงแต่ขับเคลื่อนการแปลง แต่ยังรักษาระดับการรับรู้แบรนด์ที่เหมาะสม
วิเคราะห์พฤติกรรมการช็อปปิ้งของลูกค้าของคุณ เข้าใจการเดินทางของลูกค้าแต่ละคนที่มีต่อแบรนด์ของคุณ เช่น ความถี่ในการช็อปปิ้ง เมื่อพวกเขามีส่วนร่วมล่าสุด สถิติการซื้อในอดีตของพวกเขาเป็นอย่างไร เป็นต้น
โดยใช้ข้อมูลนี้ คุณสามารถระบุจุดเจ็บปวดในเส้นทางการซื้อได้อย่างง่ายดายและเสนอประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น (เช่น ความเร็วในการโหลดเว็บไซต์ที่เร็วขึ้น) และบริการลูกค้าที่ดีขึ้น (เช่น ตัวเลือกการจัดส่งที่เร็วขึ้น)
คุณยังสามารถสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงสำหรับฤดูเทศกาลได้
การสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าช่วยให้คุณเข้าใจว่าลูกค้าของคุณมีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจของคุณอย่างไร และสามารถช่วยเปิดเผยวิธีการปรับปรุงการมีปฏิสัมพันธ์ตลอดจุดสัมผัส ซึ่งรวมถึงร้านค้าออฟไลน์ของคุณด้วย
นี่คือวิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นการทำแผนที่เส้นทางลูกค้า:
เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากโอกาสในฤดูเทศกาล ธุรกิจต่างๆ สามารถหันไปใช้ Graas เพื่อโซลูชันการวิเคราะห์ eCommerce ที่ครอบคลุม
Graas ให้บริการโซลูชันการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจด้วยข้อมูล ปรับแต่งกลยุทธ์ และเพิ่มผลกำไรสูงสุดในระหว่างการขายขนาดใหญ่
ด้วย Graas คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของธุรกิจ eCommerce ของคุณด้วยแพลตฟอร์มแบบครบวงจรของเรา ด้วยการรวมข้อมูลที่ราบรื่นจากทุกแหล่งข้อมูลของคุณ การวิเคราะห์ที่ทรงพลัง และเครื่องมือ AI ที่ล้ำสมัย เรามีทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อผลักดันธุรกิจออนไลน์ของคุณให้สูงขึ้นในช่วงฤดูเทศกาล