เปลี่ยนการเข้าชม eCommerce ให้กลายเป็นการแปลงด้วยการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

ธุรกิจที่ใช้กลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนทางการตลาด (MROI) มากขึ้น 20% เมื่อเทียบกับธุรกิจที่ไม่ใช้ การศึกษาจาก McKinsey & Company พบว่า ธุรกิจ eCommerce มักจะต้องมุ่งเน้นที่สองตัวชี้วัดสำคัญสำหรับแคมเปญการตลาดของพวกเขา - การเข้าชมและการแปลง - ทั้งสองอย่างนี้สำคัญไม่แพ้กัน

ตัวชี้วัดเหล่านี้สามารถช่วยระบุโอกาสในการปรับกลยุทธ์ ปรับประสิทธิภาพ และขับเคลื่อนการเติบโตที่ยั่งยืน

ในบทความนี้ เราจะแบ่งปันวิธีที่คุณสามารถเพิ่มผลกำไรรวมของคุณโดยการแปลงการเข้าชมให้เป็นการแปลงด้วยการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

เข้าใจการเข้าชม eCommerce กับการแปลง

บ่อยครั้งที่ธุรกิจ eCommerce จะได้รับการเข้าชมจำนวนมาก แต่ไม่ได้แปลเป็นยอดขายเสมอไป อาจมีหลายสาเหตุที่ทำให้เป็นเช่นนี้:

• คุณไม่ได้ตรงกับเจตนาของการค้นหา
• เนื้อหาและประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) บนเว็บไซต์ของคุณไม่ตรงกับความต้องการของลูกค้า
• ความเร็วของเว็บไซต์ของคุณช้าเกินไป

สิ่งสำคัญคือการเข้าใจว่าการเข้าชมอาจมาจากผู้ซื้อที่อยู่ในช่วงต้นของการเดินทางในการซื้อสินค้า ลองคิดดู - การซื้อออนไลน์ส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยการค้นหาง่ายๆ บน Google

อย่างไรก็ตาม มันค่อนข้างหายากที่จะทำการซื้อเสร็จสิ้นในการเยี่ยมชมครั้งแรก การแปลงส่วนใหญ่จะมาจากผู้ที่อยู่ใกล้กับขั้นตอนกลางและล่างของช่องทางการขาย

และนี่คือสิ่งที่ทำให้ความแตกต่าง - การดึงดูดกลุ่มลูกค้าที่มีการมีส่วนร่วมสูงที่สุด และพร้อมที่จะซื้อในเวลาที่เหมาะสม

ปัญหาการแปลงที่พบบ่อยสำหรับ eCommerce 

นี่คืออุปสรรคที่ร้านค้า eCommerce ส่วนใหญ่ต้องเผชิญเมื่อพยายามปรับปรุงกำไรโดยรวมของพวกเขา

การกำหนดเป้าหมายที่ไม่ดี

ปกติแล้ว แคมเปญการตลาด eCommerce ไม่ว่าจะผ่าน Facebook หรือ Google หรือในตลาดออนไลน์ จะเน้นที่การเพิ่มการเข้าชม การเข้าชมนี้อาจจะหรืออาจจะไม่เกี่ยวข้อง การดึงดูดการเข้าชมที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญที่สุดสำหรับแบรนด์ eCommerce ของคุณ

หากไม่มีการกำหนดเป้าหมายที่ถูกต้อง คุณอาจจะยังได้การเข้าชมสูงไปยังหน้าร้านของคุณ แต่สิ่งนี้จะไม่ส่งผลให้เกิด การแปลง ผู้เยี่ยมชมอาจพบว่าผลิตภัณฑ์ไม่เกี่ยวข้องและอาจออกจากเว็บไซต์โดยไม่ทำการซื้อ นี่มักเกิดขึ้นเมื่อแคมเปญของคุณเป็นแบบทั่วไปและไม่ปรับให้เข้ากับกลุ่มเป้าหมาย

ตัวอย่างเช่น คุณบริหารแบรนด์เสื้อผ้าผู้หญิงระดับพรีเมียม แต่แคมเปญโฆษณาของคุณกำหนดเป้าหมายผู้หญิงโดยทั่วไปโดยไม่จำกัดตามลักษณะประชากรหรือพฤติกรรม เช่น กลุ่มรายได้ ความถี่ในการช็อปปิ้งออนไลน์ ฯลฯ ซึ่งอาจนำไปสู่การตอบสนองที่ไม่ดีและผลลัพธ์ที่ต่ำกว่า

การขาดการปรับแต่งส่วนบุคคล

หลายแบรนด์คิดว่าข้อมูลขนาดใหญ่เหมาะสำหรับแบรนด์ค้าปลีกขนาดใหญ่ที่สามารถจ้างทีมงานภายในได้ แต่ในทางกลับกัน ธุรกิจขนาดเล็กก็มีวิธีการเข้าถึงและดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับธุรกิจ

แพลตฟอร์ม eCommerce เช่น Graas' ติดตามและให้คุณเข้าถึงข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภค ซึ่งคุณสามารถใช้ในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

นอกจากนี้ คำแนะนำส่วนบุคคลยังช่วยกระตุ้นให้ลูกค้ากลับมาที่ร้านของคุณอีกครั้ง มันช่วยกำหนดระยะเวลาที่ผู้เยี่ยมชมของคุณมีส่วนร่วมในเว็บไซต์ของคุณ ซึ่งจะเปลี่ยนเป็นยอดขายที่มากขึ้นและลดต้นทุนการหาลูกค้าใหม่

นิสัยการท่องเว็บในร้านค้าสามารถสร้างข้อมูลที่มีค่าในการดำเนินการแคมเปญต่างๆ ผ่านคำแนะนำที่ชาญฉลาด คุณยังสามารถสร้างแคมเปญที่เหมาะสมที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์การตลาดของคุณได้โดยอัตโนมัติ วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้จะผสานประเภทโฆษณาที่เหมาะสม วัตถุประสงค์ และกลุ่มเป้าหมาย เพื่อเปิดตัวแคมเปญที่สอดคล้องกับงบประมาณ

การเสียดทานในเส้นทางการซื้อของลูกค้า 

ในปัจจุบัน ผู้ซื้อมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ผ่านช่องทางต่างๆ มากมายก่อนที่จะทำการซื้อ

ลูกค้าอาจเห็นโฆษณาผ่านโซเชียลมีเดีย เข้าไปที่เว็บไซต์ รับโฆษณาการกลับมาทางอีเมล อ่านรีวิวผลิตภัณฑ์ และสอบถามบนเว็บไซต์เปรียบเทียบราคา ก่อนที่จะตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ เนื่องจากกระบวนการการบริโภคที่ซับซ้อนนี้ จึงยากที่จะระบุค่าของแต่ละจุดสัมผัสที่แคมเปญการตลาดที่สามารถระบุได้มีผลต่อการแปลงการขายโดยรวม

นอกจากนี้ ลูกค้าแต่ละรายอาจมีเส้นทางการซื้อที่แตกต่างกัน ซึ่งเพิ่มปัญหาการ ระบุแหล่งที่มา องค์กรต้องสามารถติดตามและตรวจสอบเส้นทางเหล่านี้เพื่อหาว่าจุดสัมผัสไหนมีประสิทธิภาพที่สุดและในขั้นตอนใดของกระบวนการ

วิธีการปรับปรุงอัตราการแปลง - วิธีที่ชาญฉลาด

Conversion Rate Optimization (CRO) คือกระบวนการในการปรับแต่งเว็บไซต์หรือการแสดงผลบนตลาดออนไลน์อย่างเป็นระบบเพื่อปรับปรุงอัตราการแปลง

สิ่งนี้อาจรวมถึงการเปลี่ยนแปลง CTA ไปจนถึงการออกแบบหน้าเว็บไซต์ใหม่ทั้งหมด จุดประสงค์คือการหาการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้เกิดความแตกต่างมากที่สุดในยอดขายของคุณ

มาดูวิธีง่ายๆ ที่ใช้ข้อมูลรองรับในการทำเช่นนี้กัน

ระบุแหล่งที่มาของการเข้าชมและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้

การเข้าใจแหล่งที่มาของผู้เยี่ยมชมและวิธีที่พวกเขามีปฏิสัมพันธ์กับเว็บไซต์ของคุณเป็นสิ่งสำคัญในการปรับปรุงอัตราการแปลง โดยการใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น Graas คุณสามารถติดตามเมตริกที่สำคัญ เช่น:

• เวลาที่ใช้บนเว็บไซต์
• จำนวนหน้าเพจที่ดูต่อเซสชัน
• อัตราการกระเด้งตามช่องทาง
• ลำดับการเดินทางของผู้ใช้และรูปแบบการนำทาง

การปรับปรุงหน้า D2C หรือการแสดงผลในตลาด

การปรับปรุงรายการสินค้าของคุณในแต่ละตลาดเป็นหนึ่งในกลยุทธ์พื้นฐานที่สุดในการเพิ่มรายได้

ไม่ว่าจะเป็น Amazon, Lazada หรือ Shopee ตลาดแต่ละแห่งจะใช้อัลกอริธึมการค้นหาและเกณฑ์การจัดอันดับที่แตกต่างกันเพื่อกำหนดสินค้าที่จะปรากฏก่อนในกลุ่มเป้าหมาย

เพื่อเพิ่มการมองเห็นและในที่สุด รายได้จากตลาด ของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องปรับแต่งรายการสินค้าของคุณให้ตรงกับข้อกำหนดเฉพาะที่กำหนดโดยตลาดต่างๆ ซึ่งควรประกอบด้วย:

• การระบุคำสำคัญที่เกี่ยวข้องและมีการค้นหามากที่สุดสำหรับสินค้าของคุณ
• คำบรรยายสินค้าอย่างมีเสน่ห์และตรงกับความเป็นจริง
• รูปภาพความละเอียดสูงที่แสดงสินค้าของคุณจากมุมต่างๆ และปฏิบัติตามแนวทางของแต่ละตลาด
• ในการใช้ขนาดรูปภาพที่เหมาะสม
• การตั้งราคาที่แข่งขันได้

นอกจากนั้น คุณยังควรทำการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลที่กำลังจะมาถึงและโอกาสพิเศษ เช่น BFCM หรือ Double Day Sales

ปรับปรุงกระบวนการเช็คเอาท์

อัตราการละทิ้งตะกร้าสินค้าออนไลน์โดยเฉลี่ยทั่วโลกอยู่ที่ประมาณ 70%

นั่นคือลูกค้าที่สูญเสียไปมาก แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยบางอย่างสามารถช่วยปรับปรุงเรื่องนี้ได้ ไม่ว่าจะเป็นการทำให้ฟอร์มกรอกข้อมูลง่ายขึ้น ลดจำนวนขั้นตอนในกระบวนการเช็คเอาท์ การรวมแคมเปญอีเมลสำหรับตะกร้าที่ถูกละทิ้ง หรือทำให้เว็บไซต์ของคุณรองรับการใช้งานบนมือถือ - การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยเหล่านี้สามารถให้ผลดีเพิ่มขึ้นในระยะยาว

วิธีการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงทำนาย 

การวิเคราะห์เชิงทำนาย ใช้ข้อมูลอีคอมเมิร์ซที่ไม่เป็นระเบียบและช่วยเพิ่มยอดขายโดยการเปลี่ยนข้อมูลเหล่านั้นให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ นี่คือวิธีการใช้ประโยชน์จากโอกาสที่มีค่าเหล่านี้ในฟังก์ชันธุรกิจที่สำคัญที่สุดของคุณ:

แนวโน้มและข้อมูลความต้องการ

กลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในการคาดการณ์ความต้องการในอนาคตประกอบด้วยการศึกษาประวัติการขาย ข้อมูลการค้นหาของผู้บริโภค และแนวโน้มตามฤดูกาล ใช้เครื่องมือเช่น Graas เพื่อถอดรหัสว่า "หมวดหมู่สินค้าคืออะไร ที่ขายช้าและสินค้าที่มีแนวโน้มจะกลายเป็นสินค้าขายดี

สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถทำนายการเปลี่ยนแปลงในตลาดและปรับช่วงสินค้าของคุณล่วงหน้า

การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า

ผู้ซื้อในปัจจุบันมีการติดต่อกับแบรนด์ผ่านช่องทางต่าง ๆ ก่อนที่จะตัดสินใจซื้อสินค้า

การวิเคราะห์เส้นทางการซื้อของลูกค้า ความถี่ในการซื้อ และกิจกรรมออนไลน์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการกระทำการซื้อครั้งถัดไปของพวกเขา

โดยการตรวจสอบปัจจัยต่าง ๆ เช่น จำนวนตะกร้าสินค้าที่ถูกทิ้งไว้ ระยะเวลาที่ใช้ในแต่ละหน้า และการทำธุรกรรมก่อนหน้า คุณสามารถมอบประสบการณ์การช็อปปิ้งที่ดีกว่าและปรับให้ตรงกับความชอบของลูกค้า

การจัดการสินค้าคงคลัง

ปรับปริมาณสินค้าคงคลังโดยใช้เทคนิคการคาดการณ์ความต้องการที่เหมาะสมกับทุกรายการสินค้าและฤดูกาลที่แตกต่างกัน ความรู้นี้ช่วยหลีกเลี่ยงสถานการณ์สินค้าขาดและสินค้าล้นสต็อก ทำให้ลดต้นทุนสินค้าคงคลัง

กลยุทธ์การตลาด

กำหนดเป้าหมายลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการทำนายความน่าจะเป็นที่พวกเขาจะตอบสนองต่อแคมเปญหรือโปรโมชั่นเฉพาะ ใช้ข้อมูลพฤติกรรมเพื่อระบุเวลาที่ดีที่สุดในการส่งข้อความการตลาด กลยุทธ์การตั้งราคาและช่องทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน

สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถดำเนินการ แคมเปญการตลาด ที่ปรับให้เหมาะสมซึ่งเข้าถึงลูกค้าเมื่อพวกเขามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงมากที่สุด

สรุป!

ในปัจจุบัน, เส้นทางการซื้อของลูกค้าได้กลายเป็นลักษณะที่ไม่เป็นเส้นตรง เนื่องจากผู้ซื้อมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ผ่านจุดติดต่อที่แตกต่างกันก่อนที่พวกเขาจะตัดสินใจขั้นสุดท้าย

การตลาดแบบหลายจุดติดต่อที่ซับซ้อนนี้ต้องการความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญ นี่คือจุดที่ การอ้างอิง เป็นสิ่งสำคัญ

การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรงบประมาณด้วยการอ้างอิงการตลาดที่แม่นยำโดยใช้ข้อมูลช่วยในการระบุช่องทางและแคมเปญที่สร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่สูงที่สุดเป็นการจัดสรรงบประมาณที่ชาญฉลาด

การใช้ เครื่องมือวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซขั้นสูงเช่น Graas คุณสามารถทำให้กระบวนการวิเคราะห์ของคุณมีความราบรื่น ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และตัดสินใจจากข้อมูลที่ขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่จับต้องได้

สมัครทดลองใช้ฟรี 30 วันวันนี้!