วิธีที่ eCommerce analytics สามารถเอาชนะความท้าทายของฤดูกาลเทศกาล/การลดราคาเมก้าแคมเปญ

October 14, 2024

Graas

แม้ว่าฤดูกาลเทศกาลและการลดราคาเมก้าแคมเปญจะเป็นโอกาสทางธุรกิจที่ยอดเยี่ยม แต่ก็มีความท้าทายของตัวเองด้วย แต่ฤดูกาลลดราคาไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคที่จะใช้จ่ายได้

ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการจัดการขายในช่วงเทศกาล/การลดราคาเมก้าแคมเปญ เราจะเจาะลึกถึงวิธีที่คุณสามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องทำงานหนักด้วยการใช้ eCommerce analytics ขั้นสูง

ความท้าทายที่ผู้ขายออนไลน์ต้องเผชิญในช่วงฤดูกาลขายเทศกาล/เมก้าแคมเปญ

บางส่วนของความท้าทายหลักที่ผู้ขายออนไลน์เผชิญในช่วงฤดูกาลขาย ได้แก่:

1. การแข่งขันที่เพิ่มขึ้น

อุตสาหกรรม eCommerce มักจะยุ่งในช่วงวันหยุด เทศกาล หรือการขายเมก้า

การแข่งขันเพิ่มขึ้นระหว่างร้านค้า ระหว่างแพลตฟอร์มตลาด และระหว่างแพลตฟอร์มตลาดกับร้านค้า

การเติบโตอย่างมากนี้ทำให้บริษัทต่าง ๆ ยากที่จะโดดเด่นและดึงดูดกลุ่มเป้าหมายได้ จำเป็นสำหรับผู้ขายที่จะต้องมีความโดดเด่นในวิธีหนึ่งหรือหลายวิธี เช่น ข้อเสนอ การจัดส่งด่วน หรือแคมเปญการตลาดที่น่าสนใจ

2. ต้นทุนที่สูงขึ้น

การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นหมายถึงธุรกิจที่ต้องแข่งขันเพื่อแย่งชิงตำแหน่งเดียวกัน ดังนั้นใครก็ตามที่พร้อมจ่ายมากกว่าจะชนะ!

  • ต้นทุนสำหรับการโฆษณา: เมื่อความต้องการพื้นที่โฆษณาเพิ่มขึ้น ราคาจึงสูงขึ้น อัตราต้นทุนต่อคลิก (CPC) และต้นทุนต่อการแสดงผล (CPM) มักจะเพิ่มสูงขึ้น ทำให้การรักษาความมีชื่อเสียงและดึงดูดลูกค้ากลายเป็นเรื่องที่มีค่าใช้จ่ายสูง
  • ต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลัง: ผู้ขายต้องเตรียมสต็อกเพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้น ซึ่งนำไปสู่งบประมาณในการจัดเก็บที่สูงขึ้นและความเสี่ยงของการสต็อกเกิน ในการรักษาสินค้าคงคลังเพื่อหลีกเลี่ยงการขาดแคลนในขณะที่ลดปริมาณสินค้าส่วนเกินนั้นเป็นกระบวนการที่ละเอียดอ่อนและมีค่าใช้จ่ายสูง

3. ความท้าทายด้านโลจิสติกส์: อัตราการคืนสินค้ากลับไปยังต้นทาง (RTO) เพิ่มขึ้น

ในช่วงเวลาที่คำสั่งซื้อตกลงมาอย่างรวดเร็ว จะทำให้เครือข่ายโลจิสติกส์เกิดความกดดัน ซึ่งนำไปสู่ความล่าช้าในการจัดส่งและการเพิ่มขึ้นของการคืนสินค้ากลับไปยังต้นทาง (RTO)

RTO คือสถานการณ์ที่ผู้คนไม่สามารถส่งคำสั่งซื้อได้ ทำให้แพ็คเกจต้องถูกส่งคืนไปยังผู้ขาย ซึ่งเกิดค่าใช้จ่ายในการจัดส่งที่เพิ่มขึ้น ความเสียหายของผลิตภัณฑ์ที่อาจเกิดขึ้น และความไม่พอใจของลูกค้า

การจัดการกับอุปสรรคด้านโลจิสติกส์เหล่านี้ในขณะที่รักษาความพึงพอใจของลูกค้าเป็นความท้าทายที่สำคัญ

4. พฤติกรรมของลูกค้า

มีการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในจิตวิทยาและพฤติกรรมของลูกค้าในช่วงเทศกาล ผู้บริโภคอาจแสดงรูปแบบการซื้อ ความชอบ และนิสัยการใช้จ่ายที่แตกต่างไปจากช่วงเวลาอื่น ๆ ของปี

พวกเขาอาจแสดงความต้องการที่สูงขึ้นสำหรับข้อเสนอและส่วนลด อย่างสำคัญ เมื่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ เป็นสิ่งสำคัญที่ผู้ขายจะต้องปรับขนาดการดำเนินงานและข้อเสนอเพื่อใช้ประโยชน์จากการเพิ่มขึ้นของการเข้าชมและเปลี่ยนเป็นยอดขาย

5. การวางแผนกลยุทธ์

การวางกลยุทธ์สำหรับฤดูขายสูงสุดเหล่านี้มีความซับซ้อนมาก ผู้ขายต้อง:

  • คาดการณ์ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ อย่างแม่นยำ
  • คาดการณ์ยอดขายผลิตภัณฑ์ในอนาคตอย่างแม่นยำ
  • ดำเนินกลยุทธ์ส่งเสริมการขายที่เหมาะกับธีมวันหยุด
  • กระจายกลยุทธ์ไปยังช่องทางและประเภทผลิตภัณฑ์หลาย ๆ ช่องทาง
  • ใช้กลยุทธ์ด้านราคาที่มีการแข่งขันแต่ยังคงมีกำไร
  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพของเว็บไซต์สามารถรองรับการเข้าชมที่เพิ่มขึ้นได้
  • เตรียมทีมบริการลูกค้าสำหรับการสอบถามที่เพิ่มขึ้น

ความเสี่ยงในการทำให้ปัจจัยเหล่านี้ถูกต้องมีความสูงมาก เพราะช่วงเวลานี้มักนำไปสู่ส่วนแบ่งการขายที่สูงในหนึ่งปีปฏิทิน

5 วิธีที่ eCommerce analytics สามารถเอาชนะความท้าทายได้

ฤดูขายไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคในการใช้จ่าย นี่คือห้าวิธีที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่า eCommerce analytics ขั้นสูงสามารถช่วยคุณได้

1. Trend analysis

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

2. การกำหนดเป้าหมายทางภูมิศาสตร์

หนึ่งในข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการโฆษณาดิจิทัลคือความสามารถในการกำหนดเป้าหมายโฆษณาของคุณไปยังกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม ในความเป็นจริง 72% ของนักการตลาดกล่าวว่าการกำหนดเป้าหมายกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้องคือปัจจัยที่สำคัญที่สุดในความสำเร็จของแคมเปญโฆษณาของพวกเขา

ด้วย eCommerce analytics ขั้นสูง คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ตามสถานที่เพื่อปรับแต่งแคมเปญในระดับภูมิภาค นั่นหมายถึงการสามารถพัฒนาแคมเปญเฉพาะภูมิภาคที่เหมาะกับวัฒนธรรมและจัดสรรงบโฆษณาได้อย่างเหมาะสม

นี่คือตัวอย่างโฆษณาที่ใช้สถานที่จาก Zomato -

A Zomato ad in Bangalore
A Zomato ad in Hyderabad

หากคุณเป็นร้านค้าออนไลน์ที่ขายกระเป๋าถือผู้หญิงระดับสูง กลุ่มเป้าหมายหลักของคุณอาจเป็นผู้หญิงมืออาชีพที่มีอายุระหว่าง 25 ถึง 45 ปีที่มีรายได้สูง คุณสามารถใช้ข้อมูลประชากร ความสนใจ และพฤติกรรมเพื่อให้แน่ใจว่าโฆษณาของคุณจะถูกแสดงต่อกลุ่มนี้

คุณสามารถนำโฆษณานี้ไปสู่ระดับถัดไปโดยการระบุเมืองที่มีผลการดำเนินงานดีที่สุด เช่น อาจจะเป็นเบงกาลูรู และทำการโฆษณาเพิ่มเติมในพื้นที่นี้เพราะผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) จะดีกว่า

นอกจากนี้ ใช้คำหลักเชิงลบเพื่อป้องกันไม่ให้โฆษณาของคุณปรากฏในผลการค้นหาที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น "กระเป๋าถือผู้หญิงราคาถูก" พิจารณาใช้ฟีเจอร์การกำหนดเป้าหมายขั้นสูง เช่น การกำหนดเป้าหมายตามสถานที่หรือการจัดสรรช่วงเวลาเพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายของคุณเมื่อพวกเขามีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมมากที่สุด

3. การจัดการสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพ

ด้วย eCommerce analytics ที่มีอยู่ คุณสามารถทำการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ง่ายและมีผลกระทบได้:

  • Hero Products (สินค้าที่มีการเข้าชมสูง, GMV สูง): สินค้าที่โดดเด่นในแคตตาล็อกของคุณซึ่งมีประสิทธิภาพยอดเยี่ยมอย่างต่อเนื่อง มุ่งเน้นไปที่พวกเขาเพื่อให้คุณรักษาตำแหน่งของคุณไว้
  • High Potential Products  (สินค้าศักยภาพสูง, GMV สูง): สินค้าที่มีแนวโน้มดีในรายการของคุณ ปรับกลยุทธ์การตลาดและโปรโมชั่นเพื่อให้พวกเขากลายเป็นผู้สนับสนุนหลัก
  • Low Performer Products (สินค้าประสิทธิภาพต่ำ, GMV ต่ำ): สินค้าที่มีความสนใจจากผู้ซื้อ แต่ยังไม่ส่งผลให้เกิดยอดขาย มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงการแปลง
  • Non-Performing Products (สินค้าที่ไม่ทำงาน, GMV ต่ำ): สินค้าที่ดึงดูดความสนใจจากผู้ซื้ออย่างมีนัยสำคัญแต่ไม่สามารถแปลงยอดขายได้ สินค้าเหล่านี้ต้องการความสนใจในทันทีเพื่อระบุและแก้ไขอุปสรรคในการแปลง ซึ่งอาจทำได้ผ่านการปรับราคา การปรับปรุงคำบรรยายสินค้า หรือภาพที่ดีกว่าเพื่อใช้ประโยชน์จากการเข้าชมที่มีอยู่และเพิ่มรายได้

ด้วยข้อมูลนี้ คุณสามารถปรับระดับสินค้าคงคลังของคุณได้อย่างง่ายดายก่อนที่ฤดูขายจะเริ่มขึ้น เพื่อให้คุณเตรียมพร้อมและไม่พลาดโอกาสในการแปลงใด ๆ

ด้วยเครื่องมืออย่าง Graas คุณยังสามารถรับการวิเคราะห์รายละเอียดเกี่ยวกับการคาดการณ์ความต้องการตามปัจจัยภายนอกอื่น ๆ เช่น ประเภทฤดูหรือเทศกาล เป็นต้น

4. การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาดและแคมเปญโฆษณา

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

5. การปรับปรุงการบริการลูกค้าโดยการระบุอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้น

วิเคราะห์พฤติกรรมการช็อปปิ้งของลูกค้าของคุณ เข้าใจการเดินทางของลูกค้าแต่ละคนที่มีต่อแบรนด์ของคุณ เช่น ความถี่ในการช็อปปิ้ง เมื่อพวกเขามีส่วนร่วมล่าสุด สถิติการซื้อในอดีตของพวกเขาเป็นอย่างไร เป็นต้น

โดยใช้ข้อมูลนี้ คุณสามารถระบุจุดเจ็บปวดในเส้นทางการซื้อได้อย่างง่ายดายและเสนอประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น (เช่น ความเร็วในการโหลดเว็บไซต์ที่เร็วขึ้น) และบริการลูกค้าที่ดีขึ้น (เช่น ตัวเลือกการจัดส่งที่เร็วขึ้น)

คุณยังสามารถสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงสำหรับฤดูเทศกาลได้

การสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าช่วยให้คุณเข้าใจว่าลูกค้าของคุณมีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจของคุณอย่างไร และสามารถช่วยเปิดเผยวิธีการปรับปรุงการมีปฏิสัมพันธ์ตลอดจุดสัมผัส ซึ่งรวมถึงร้านค้าออฟไลน์ของคุณด้วย

นี่คือวิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นการทำแผนที่เส้นทางลูกค้า:

  • ใช้บุคลิกภาพของลูกค้าที่คุณสร้างขึ้นเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าและความสนใจของพวกเขาอย่างชัดเจน
  • สร้างรายการปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญทั้งหมดที่ลูกค้าของคุณมีเพื่อเชื่อมต่อกับธุรกิจของคุณ ตัวอย่างเช่น จุดขายที่ร้านค้าออฟไลน์ การเยี่ยมชมเว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย อีเมล การเยี่ยมชมร้านค้า และแอปมือถือ
  • เชื่อมต่อออฟไลน์กับออนไลน์ ใช้เทคโนโลยีที่ชาญฉลาด เช่น ระบบ POS และ CRM เพื่อรวมการมีปฏิสัมพันธ์ของลูกค้า ทั้งออนไลน์และออฟไลน์
  • อ้างอิงจากข้อเสนอแนะแต่ละลูกค้า ตรวจสอบว่าสิ่งที่ลูกค้ามีต่อช่องทางใดบ้างที่ทำงานได้ดีและช่องทางใดที่อาจต้องการการปรับปรุงเพิ่มเติม

ใช้ Graas สำหรับการวิเคราะห์ eCommerce ขั้นสูง

เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากโอกาสในฤดูเทศกาล ธุรกิจต่างๆ สามารถหันไปใช้ Graas เพื่อโซลูชันการวิเคราะห์ eCommerce ที่ครอบคลุม

Graas ให้บริการโซลูชันการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจด้วยข้อมูล ปรับแต่งกลยุทธ์ และเพิ่มผลกำไรสูงสุดในระหว่างการขายขนาดใหญ่

ด้วย Graas คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของธุรกิจ eCommerce ของคุณด้วยแพลตฟอร์มแบบครบวงจรของเรา ด้วยการรวมข้อมูลที่ราบรื่นจากทุกแหล่งข้อมูลของคุณ การวิเคราะห์ที่ทรงพลัง และเครื่องมือ AI ที่ล้ำสมัย เรามีทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อผลักดันธุรกิจออนไลน์ของคุณให้สูงขึ้นในช่วงฤดูเทศกาล

จองการสาธิตวันนี้

เริ่มต้นใช้งาน Graas AI Agents
ติดต่อเรา

บทความล่าสุด

From Questions to Charts: Writing Better Prompts for eCommerce Reporting

อ่านบทความ

Interpreting ROAS drops in Meta, Google, and Marketplaces

อ่านบทความ

Practical AI Prompts for Analyzing eCommerce Data

อ่านบทความ

AI Prompts to Analyze CNY and Raya/Ramadan eCommerce Performance

อ่านบทความ

แบรนด์อีคอมเมิร์ซยอดนิยมเติบโตอย่างไรแม้จะไม่มีกิจกรรมขายมากมายบน Amazon, Flipkart, Myntra และ D2C

อ่านบทความ

แม้ว่าฤดูกาลเทศกาลและการลดราคาเมก้าแคมเปญจะเป็นโอกาสทางธุรกิจที่ยอดเยี่ยม แต่ก็มีความท้าทายของตัวเองด้วย แต่ฤดูกาลลดราคาไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคที่จะใช้จ่ายได้

ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการจัดการขายในช่วงเทศกาล/การลดราคาเมก้าแคมเปญ เราจะเจาะลึกถึงวิธีที่คุณสามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องทำงานหนักด้วยการใช้ eCommerce analytics ขั้นสูง

ความท้าทายที่ผู้ขายออนไลน์ต้องเผชิญในช่วงฤดูกาลขายเทศกาล/เมก้าแคมเปญ

บางส่วนของความท้าทายหลักที่ผู้ขายออนไลน์เผชิญในช่วงฤดูกาลขาย ได้แก่:

1. การแข่งขันที่เพิ่มขึ้น

อุตสาหกรรม eCommerce มักจะยุ่งในช่วงวันหยุด เทศกาล หรือการขายเมก้า

การแข่งขันเพิ่มขึ้นระหว่างร้านค้า ระหว่างแพลตฟอร์มตลาด และระหว่างแพลตฟอร์มตลาดกับร้านค้า

การเติบโตอย่างมากนี้ทำให้บริษัทต่าง ๆ ยากที่จะโดดเด่นและดึงดูดกลุ่มเป้าหมายได้ จำเป็นสำหรับผู้ขายที่จะต้องมีความโดดเด่นในวิธีหนึ่งหรือหลายวิธี เช่น ข้อเสนอ การจัดส่งด่วน หรือแคมเปญการตลาดที่น่าสนใจ

2. ต้นทุนที่สูงขึ้น

การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นหมายถึงธุรกิจที่ต้องแข่งขันเพื่อแย่งชิงตำแหน่งเดียวกัน ดังนั้นใครก็ตามที่พร้อมจ่ายมากกว่าจะชนะ!

  • ต้นทุนสำหรับการโฆษณา: เมื่อความต้องการพื้นที่โฆษณาเพิ่มขึ้น ราคาจึงสูงขึ้น อัตราต้นทุนต่อคลิก (CPC) และต้นทุนต่อการแสดงผล (CPM) มักจะเพิ่มสูงขึ้น ทำให้การรักษาความมีชื่อเสียงและดึงดูดลูกค้ากลายเป็นเรื่องที่มีค่าใช้จ่ายสูง
  • ต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลัง: ผู้ขายต้องเตรียมสต็อกเพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้น ซึ่งนำไปสู่งบประมาณในการจัดเก็บที่สูงขึ้นและความเสี่ยงของการสต็อกเกิน ในการรักษาสินค้าคงคลังเพื่อหลีกเลี่ยงการขาดแคลนในขณะที่ลดปริมาณสินค้าส่วนเกินนั้นเป็นกระบวนการที่ละเอียดอ่อนและมีค่าใช้จ่ายสูง

3. ความท้าทายด้านโลจิสติกส์: อัตราการคืนสินค้ากลับไปยังต้นทาง (RTO) เพิ่มขึ้น

ในช่วงเวลาที่คำสั่งซื้อตกลงมาอย่างรวดเร็ว จะทำให้เครือข่ายโลจิสติกส์เกิดความกดดัน ซึ่งนำไปสู่ความล่าช้าในการจัดส่งและการเพิ่มขึ้นของการคืนสินค้ากลับไปยังต้นทาง (RTO)

RTO คือสถานการณ์ที่ผู้คนไม่สามารถส่งคำสั่งซื้อได้ ทำให้แพ็คเกจต้องถูกส่งคืนไปยังผู้ขาย ซึ่งเกิดค่าใช้จ่ายในการจัดส่งที่เพิ่มขึ้น ความเสียหายของผลิตภัณฑ์ที่อาจเกิดขึ้น และความไม่พอใจของลูกค้า

การจัดการกับอุปสรรคด้านโลจิสติกส์เหล่านี้ในขณะที่รักษาความพึงพอใจของลูกค้าเป็นความท้าทายที่สำคัญ

4. พฤติกรรมของลูกค้า

มีการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในจิตวิทยาและพฤติกรรมของลูกค้าในช่วงเทศกาล ผู้บริโภคอาจแสดงรูปแบบการซื้อ ความชอบ และนิสัยการใช้จ่ายที่แตกต่างไปจากช่วงเวลาอื่น ๆ ของปี

พวกเขาอาจแสดงความต้องการที่สูงขึ้นสำหรับข้อเสนอและส่วนลด อย่างสำคัญ เมื่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ เป็นสิ่งสำคัญที่ผู้ขายจะต้องปรับขนาดการดำเนินงานและข้อเสนอเพื่อใช้ประโยชน์จากการเพิ่มขึ้นของการเข้าชมและเปลี่ยนเป็นยอดขาย

5. การวางแผนกลยุทธ์

การวางกลยุทธ์สำหรับฤดูขายสูงสุดเหล่านี้มีความซับซ้อนมาก ผู้ขายต้อง:

  • คาดการณ์ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ อย่างแม่นยำ
  • คาดการณ์ยอดขายผลิตภัณฑ์ในอนาคตอย่างแม่นยำ
  • ดำเนินกลยุทธ์ส่งเสริมการขายที่เหมาะกับธีมวันหยุด
  • กระจายกลยุทธ์ไปยังช่องทางและประเภทผลิตภัณฑ์หลาย ๆ ช่องทาง
  • ใช้กลยุทธ์ด้านราคาที่มีการแข่งขันแต่ยังคงมีกำไร
  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพของเว็บไซต์สามารถรองรับการเข้าชมที่เพิ่มขึ้นได้
  • เตรียมทีมบริการลูกค้าสำหรับการสอบถามที่เพิ่มขึ้น

ความเสี่ยงในการทำให้ปัจจัยเหล่านี้ถูกต้องมีความสูงมาก เพราะช่วงเวลานี้มักนำไปสู่ส่วนแบ่งการขายที่สูงในหนึ่งปีปฏิทิน

5 วิธีที่ eCommerce analytics สามารถเอาชนะความท้าทายได้

ฤดูขายไม่ใช่เวลาสำหรับความผิดพลาด คุณต้องสามารถใช้ประโยชน์จากความเต็มใจของผู้บริโภคในการใช้จ่าย นี่คือห้าวิธีที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่า eCommerce analytics ขั้นสูงสามารถช่วยคุณได้

1. Trend analysis

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

2. การกำหนดเป้าหมายทางภูมิศาสตร์

หนึ่งในข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการโฆษณาดิจิทัลคือความสามารถในการกำหนดเป้าหมายโฆษณาของคุณไปยังกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม ในความเป็นจริง 72% ของนักการตลาดกล่าวว่าการกำหนดเป้าหมายกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้องคือปัจจัยที่สำคัญที่สุดในความสำเร็จของแคมเปญโฆษณาของพวกเขา

ด้วย eCommerce analytics ขั้นสูง คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ตามสถานที่เพื่อปรับแต่งแคมเปญในระดับภูมิภาค นั่นหมายถึงการสามารถพัฒนาแคมเปญเฉพาะภูมิภาคที่เหมาะกับวัฒนธรรมและจัดสรรงบโฆษณาได้อย่างเหมาะสม

นี่คือตัวอย่างโฆษณาที่ใช้สถานที่จาก Zomato -

A Zomato ad in Bangalore
A Zomato ad in Hyderabad

หากคุณเป็นร้านค้าออนไลน์ที่ขายกระเป๋าถือผู้หญิงระดับสูง กลุ่มเป้าหมายหลักของคุณอาจเป็นผู้หญิงมืออาชีพที่มีอายุระหว่าง 25 ถึง 45 ปีที่มีรายได้สูง คุณสามารถใช้ข้อมูลประชากร ความสนใจ และพฤติกรรมเพื่อให้แน่ใจว่าโฆษณาของคุณจะถูกแสดงต่อกลุ่มนี้

คุณสามารถนำโฆษณานี้ไปสู่ระดับถัดไปโดยการระบุเมืองที่มีผลการดำเนินงานดีที่สุด เช่น อาจจะเป็นเบงกาลูรู และทำการโฆษณาเพิ่มเติมในพื้นที่นี้เพราะผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) จะดีกว่า

นอกจากนี้ ใช้คำหลักเชิงลบเพื่อป้องกันไม่ให้โฆษณาของคุณปรากฏในผลการค้นหาที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น "กระเป๋าถือผู้หญิงราคาถูก" พิจารณาใช้ฟีเจอร์การกำหนดเป้าหมายขั้นสูง เช่น การกำหนดเป้าหมายตามสถานที่หรือการจัดสรรช่วงเวลาเพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายของคุณเมื่อพวกเขามีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมมากที่สุด

3. การจัดการสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพ

ด้วย eCommerce analytics ที่มีอยู่ คุณสามารถทำการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ง่ายและมีผลกระทบได้:

  • Hero Products (สินค้าที่มีการเข้าชมสูง, GMV สูง): สินค้าที่โดดเด่นในแคตตาล็อกของคุณซึ่งมีประสิทธิภาพยอดเยี่ยมอย่างต่อเนื่อง มุ่งเน้นไปที่พวกเขาเพื่อให้คุณรักษาตำแหน่งของคุณไว้
  • High Potential Products  (สินค้าศักยภาพสูง, GMV สูง): สินค้าที่มีแนวโน้มดีในรายการของคุณ ปรับกลยุทธ์การตลาดและโปรโมชั่นเพื่อให้พวกเขากลายเป็นผู้สนับสนุนหลัก
  • Low Performer Products (สินค้าประสิทธิภาพต่ำ, GMV ต่ำ): สินค้าที่มีความสนใจจากผู้ซื้อ แต่ยังไม่ส่งผลให้เกิดยอดขาย มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงการแปลง
  • Non-Performing Products (สินค้าที่ไม่ทำงาน, GMV ต่ำ): สินค้าที่ดึงดูดความสนใจจากผู้ซื้ออย่างมีนัยสำคัญแต่ไม่สามารถแปลงยอดขายได้ สินค้าเหล่านี้ต้องการความสนใจในทันทีเพื่อระบุและแก้ไขอุปสรรคในการแปลง ซึ่งอาจทำได้ผ่านการปรับราคา การปรับปรุงคำบรรยายสินค้า หรือภาพที่ดีกว่าเพื่อใช้ประโยชน์จากการเข้าชมที่มีอยู่และเพิ่มรายได้

ด้วยข้อมูลนี้ คุณสามารถปรับระดับสินค้าคงคลังของคุณได้อย่างง่ายดายก่อนที่ฤดูขายจะเริ่มขึ้น เพื่อให้คุณเตรียมพร้อมและไม่พลาดโอกาสในการแปลงใด ๆ

ด้วยเครื่องมืออย่าง Graas คุณยังสามารถรับการวิเคราะห์รายละเอียดเกี่ยวกับการคาดการณ์ความต้องการตามปัจจัยภายนอกอื่น ๆ เช่น ประเภทฤดูหรือเทศกาล เป็นต้น

4. การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาดและแคมเปญโฆษณา

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

5. การปรับปรุงการบริการลูกค้าโดยการระบุอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้น

วิเคราะห์พฤติกรรมการช็อปปิ้งของลูกค้าของคุณ เข้าใจการเดินทางของลูกค้าแต่ละคนที่มีต่อแบรนด์ของคุณ เช่น ความถี่ในการช็อปปิ้ง เมื่อพวกเขามีส่วนร่วมล่าสุด สถิติการซื้อในอดีตของพวกเขาเป็นอย่างไร เป็นต้น

โดยใช้ข้อมูลนี้ คุณสามารถระบุจุดเจ็บปวดในเส้นทางการซื้อได้อย่างง่ายดายและเสนอประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น (เช่น ความเร็วในการโหลดเว็บไซต์ที่เร็วขึ้น) และบริการลูกค้าที่ดีขึ้น (เช่น ตัวเลือกการจัดส่งที่เร็วขึ้น)

คุณยังสามารถสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงสำหรับฤดูเทศกาลได้

การสร้างแผนที่เส้นทางลูกค้าช่วยให้คุณเข้าใจว่าลูกค้าของคุณมีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจของคุณอย่างไร และสามารถช่วยเปิดเผยวิธีการปรับปรุงการมีปฏิสัมพันธ์ตลอดจุดสัมผัส ซึ่งรวมถึงร้านค้าออฟไลน์ของคุณด้วย

นี่คือวิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นการทำแผนที่เส้นทางลูกค้า:

  • ใช้บุคลิกภาพของลูกค้าที่คุณสร้างขึ้นเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าและความสนใจของพวกเขาอย่างชัดเจน
  • สร้างรายการปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญทั้งหมดที่ลูกค้าของคุณมีเพื่อเชื่อมต่อกับธุรกิจของคุณ ตัวอย่างเช่น จุดขายที่ร้านค้าออฟไลน์ การเยี่ยมชมเว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย อีเมล การเยี่ยมชมร้านค้า และแอปมือถือ
  • เชื่อมต่อออฟไลน์กับออนไลน์ ใช้เทคโนโลยีที่ชาญฉลาด เช่น ระบบ POS และ CRM เพื่อรวมการมีปฏิสัมพันธ์ของลูกค้า ทั้งออนไลน์และออฟไลน์
  • อ้างอิงจากข้อเสนอแนะแต่ละลูกค้า ตรวจสอบว่าสิ่งที่ลูกค้ามีต่อช่องทางใดบ้างที่ทำงานได้ดีและช่องทางใดที่อาจต้องการการปรับปรุงเพิ่มเติม

ใช้ Graas สำหรับการวิเคราะห์ eCommerce ขั้นสูง

เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากโอกาสในฤดูเทศกาล ธุรกิจต่างๆ สามารถหันไปใช้ Graas เพื่อโซลูชันการวิเคราะห์ eCommerce ที่ครอบคลุม

Graas ให้บริการโซลูชันการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจด้วยข้อมูล ปรับแต่งกลยุทธ์ และเพิ่มผลกำไรสูงสุดในระหว่างการขายขนาดใหญ่

ด้วย Graas คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของธุรกิจ eCommerce ของคุณด้วยแพลตฟอร์มแบบครบวงจรของเรา ด้วยการรวมข้อมูลที่ราบรื่นจากทุกแหล่งข้อมูลของคุณ การวิเคราะห์ที่ทรงพลัง และเครื่องมือ AI ที่ล้ำสมัย เรามีทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อผลักดันธุรกิจออนไลน์ของคุณให้สูงขึ้นในช่วงฤดูเทศกาล

จองการสาธิตวันนี้