ทำไมการวิเคราะห์ประสิทธิภาพสินค้าถึงสำคัญสำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซของคุณ

October 23, 2024

Graas

ในโลกอีคอมเมิร์ซที่มีการแข่งขันเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ การทำให้แบรนด์และสินค้าของคุณโดดเด่นเป็นเรื่องที่ท้าทายกว่าที่เคย

ด้วยตัวเลือกมากมายที่ผู้บริโภคสามารถเลือกได้ การได้เปรียบในการแข่งขันไม่ใช่แค่การมีสินค้าที่ดีเพียงอย่างเดียว แต่ยังต้องการข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อช่วยในการตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

การให้ความสำคัญกับข้อมูลไม่ใช่แค่กระแสนิยม แต่เป็นสิ่งสำคัญ โดย 99% ของบริษัทลงทุนในโครงการด้านข้อมูล และ 92% เร่งความเร็วในการลงทุน

เพื่อขายสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณต้องเข้าใจว่าสินค้าของคุณทำงานอย่างไร สินค้าใดที่มีส่วนช่วยสร้างรายได้มากที่สุด และสินค้าใดที่ต้องปรับปรุง

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพสินค้าเป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพทั้งการขายและกลยุทธ์

มาเริ่มกันเลย!

การวิเคราะห์สินค้าและความสำคัญคืออะไร?

ในอีคอมเมิร์ซ การวิเคราะห์สินค้าหมายถึงการรวบรวม, วิเคราะห์, และตีความข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้าหรือผู้เข้าชมเว็บไซต์โต้ตอบกับสินค้า, ข้อเสนอ, กระบวนการชำระเงิน ฯลฯ บนหน้าร้านออนไลน์ของคุณ

สิ่งนี้รวมถึงตัวชี้วัด เช่น จำนวนการเข้าชมหน้าสินค้า, อัตราการเพิ่มสินค้าลงในตะกร้า, อัตราการละทิ้งตะกร้าสินค้า, อัตราการแปลงยอดขาย, และความคิดเห็นจากลูกค้า เพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพสินค้าและพฤติกรรมผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น

ความสำคัญของการวิเคราะห์สินค้าไม่สามารถเน้นย้ำได้มากพอสำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซ:

1. เข้าใจ Product Funnel

ด้วยการวิเคราะห์สินค้าสำหรับอีคอมเมิร์ซ คุณสามารถเข้าใจเส้นทางการเดินทางของลูกค้า/ผู้ซื้อได้จริงและมองเห็นได้ตั้งแต่การค้นพบสินค้าไปจนถึงการซื้อสินค้าขั้นสุดท้าย

การติดตามจำนวนการเข้าชมหน้าสินค้า, ระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้บนหน้าสินค้า, และจำนวนการเพิ่มสินค้าลงในตะกร้าจะช่วยเผยให้เห็นว่าลูกค้าหยุดกระบวนการที่จุดใด ทำให้คุณสามารถปรับแต่ง Funnel เพื่อเพิ่มอัตราการแปลงยอดขายได้

2. ปรับปรุงข้อเสนอสินค้า

เมื่อเปิดตัวสินค้าใหม่ ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถใช้ข้อมูลการขายในอดีตเพื่อเข้าใจว่าสินค้าใดที่ประสบความสำเร็จและสินค้าใดที่ไม่ได้ผลในอดีต

สิ่งนี้ช่วยให้คุณวางกลยุทธ์ Product Mix, มุ่งเน้นที่กลุ่มสินค้าที่มีมูลค่าสูง และตัดสินใจอย่างมีเหตุผลว่าสินค้าใหม่ใดที่ควรโปรโมตและสินค้าที่ควรลงทุน

3. เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสต็อก

การวิเคราะห์สินค้าให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการหมุนเวียนสต็อกสินค้าและความเร็วในการขายเพื่อวิเคราะห์พลวัตของความต้องการและระดับสต็อก

การติดตามปริมาณการขายต่อสินค้าและการหมุนเวียนสต็อกช่วยให้การวางแผนความต้องการแม่นยำขึ้น ลดความถี่ของสินค้าหมดสต็อก และลดโอกาสการสต็อกสินค้าเกินความจำเป็น ส่งผลให้เกิดการจัดการกระแสเงินสดเชิงบวกและประหยัดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บสินค้า

4. ระบุโอกาสในการเพิ่มรายได้

การวิเคราะห์สินค้าอย่างละเอียดเผยโอกาสในการ Upselling, Cross-Selling, และการจัดชุดสินค้าขาย

ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบการซื้อและความสัมพันธ์ระหว่างสินค้า คุณสามารถสร้างโปรโมชันเฉพาะกลุ่ม, แนะนำสินค้าที่เสริมกัน และเพิ่มค่าเฉลี่ยมูลค่าการสั่งซื้อ (AOV) ซึ่งในที่สุดจะช่วยเพิ่มรายได้ให้กับแบรนด์อีคอมเมิร์ซของคุณ

วิธีดำเนินการวิเคราะห์สินค้าในอีคอมเมิร์ซ

การวิเคราะห์สินค้าอาจพูดง่ายแต่ทำยาก เราเข้าใจ ดังนั้น เราจึงได้สรุปขั้นตอนที่คุณสามารถนำไปใช้เพื่อบรรลุการวิเคราะห์สินค้าที่มีประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ:

1. กำหนดวัตถุประสงค์และ KPI

การระบุและติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเข้าใจสุขภาพของธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มีข้อมูลรองรับ

การกำหนดตัวชี้วัดที่เหมาะสมจะช่วยกำหนดวัตถุประสงค์ของธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มรายได้ด้วย Hero Products, จัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับสินค้าที่มีศักยภาพสูง, ลดความสำคัญของสินค้าที่มีศักยภาพต่ำหรือสินค้าที่ไม่ทำกำไรและมีการมองเห็นต่ำ

ตัวอย่างของวัตถุประสงค์สำคัญและตัวชี้วัดที่ควรติดตาม:

a) เพิ่มรายได้ด้วย Hero Products:

  • GMV: สูง – Hero Products สร้างมูลค่าสินค้ารวมที่สูง ซึ่งแสดงถึงประสิทธิภาพการขายที่แข็งแกร่งและการมีส่วนร่วมต่อรายได้
  • Traffic: สูง – สินค้าเหล่านี้ดึงดูดผู้เยี่ยมชมจำนวนมาก แสดงให้เห็นถึงความนิยมและความน่าสนใจในวงกว้าง
  • KPIs: ยอดขายต่อสินค้า, รายได้ต่อสินค้า, อัตราการแปลง
  • Objective: ระบุสินค้าที่มีผลการดำเนินงานสูงสุดและเพิ่มการมองเห็นและการทำการตลาดของสินค้าเหล่านี้

b) จัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับสินค้าที่มีศักยภาพสูง:

  • GMV: ระดับปานกลางถึงเพิ่มขึ้น – การเติบโตของ GMV บ่งชี้ถึงแนวโน้มการขายที่เพิ่มขึ้น ทำให้สินค้าเหล่านี้เหมาะสำหรับการลงทุนทรัพยากรเพิ่มเติม
  • Traffic: ระดับปานกลางถึงสูง – ความสนใจของผู้เยี่ยมชมที่เพิ่มขึ้นแสดงว่าสินค้าเหล่านี้มีศักยภาพในการครองส่วนแบ่งตลาดที่มากขึ้น 
  • KPIs: อัตราการเติบโต, ความต้องการของตลาด, อัตรากำไร
  • Objective: ค้นหาสินค้าที่กำลังได้รับความนิยมหรือมีศักยภาพที่ยังไม่ได้ใช้เพื่อการลงทุนเพิ่มเติม

c) ลดความสำคัญของสินค้าที่มีศักยภาพต่ำและไม่ทำกำไร:

  • GMV: ต่ำ – GMV ต่ำบ่งชี้ถึงการสร้างรายได้ที่จำกัด ซึ่งแสดงว่าสินค้าเหล่านี้อาจไม่คุ้มค่าในเชิงการเงิน 
  • Traffic: ต่ำถึงปานกลาง – ความสนใจของผู้เยี่ยมชมที่จำกัดบ่งชี้ว่าสินค้าเหล่านี้อาจขาดความน่าสนใจหรือเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรง
  • KPIs: ความเร็วในการขาย, อัตราการคืนสินค้า, คะแนนความคิดเห็นของลูกค้า
  • Objective: ระบุสินค้าที่มีผลการดำเนินงานต่ำเพื่อการยุติจำหน่ายหรือปรับปรุง

d) เพิ่มการมองเห็นของสินค้า:

  • KPIs: จำนวนการเข้าชมหน้า, การแสดงผลในการค้นหา, อัตราการคลิกผ่าน
  • Objective: เพิ่มการค้นพบสินค้าและดึงดูดลูกค้าที่มีศักยภาพมากขึ้น

2. รวมข้อมูลสินค้าข้ามช่องทางการขาย

การมีตัวตนบน หลายแพลตฟอร์ม เป็นส่วนสำคัญของความสำเร็จใน eCommerce อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้มักนำไปสู่ข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ตามช่องทางการขายและตลาดต่าง ๆ ทำให้การวิเคราะห์สินค้าที่เป็นหนึ่งเดียวเป็นเรื่องยาก

ข้อมูลที่แยกกันเป็นส่วน ๆ (Data Silos)—เมื่อข้อมูลถูกเก็บไว้ในแผนกหรือกลุ่มต่าง ๆ โดยไม่มีแพลตฟอร์มที่ใช้ร่วมกัน—สามารถก่อให้เกิดความท้าทายสำคัญสองประการ:

  • ไม่มีแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เพียงหนึ่งเดียว
  • ประสบการณ์ลูกค้าที่ด้อยลง

ความสามารถในการสกัดข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จากข้อมูลที่มีอยู่ถือเป็นข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในทุกธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน eCommerce การมีมุมมองที่ครอบคลุมจะช่วยเสริมการทำงานร่วมกันและสร้างกลยุทธ์ที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง

ผลลัพธ์ที่ได้อาจช่วย:

  • ปรับปรุงการตัดสินใจ
  • ลดข้อผิดพลาด
  • สร้างความเป็นประชาธิปไตยด้านข้อมูล (Data Democratization)
  • เพิ่มประสิทธิภาพของพนักงาน
  • เพิ่มความสามารถในการแข่งขันโดยรวมของธุรกิจ

เพื่อรวมและรวมข้อมูลทั้งหมดเข้าด้วยกันเพื่อการวิเคราะห์สินค้าที่ดีขึ้น คุณสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

a) ระบุช่องทางที่เกี่ยวข้องทั้งหมด:

ตัวอย่างช่องทางอาจรวมถึง:

  • เว็บไซต์ eCommerce ของคุณ
  • แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย (เช่น Facebook, Instagram, Pinterest, TikTok)
  • ตลาดกลางของบุคคลที่สาม (เช่น Amazon, Lazada, Shopee, Tokopedia)
  • แอปพลิเคชันมือถือ
  • ร้านค้าแบบออฟไลน์ (ถ้ามี)

b) ใช้เครื่องมือสำหรับการติดตามและการเก็บข้อมูล:

การระบุแหล่งข้อมูลไม่มีประโยชน์หากคุณไม่ได้เก็บข้อมูลที่มีค่านี้ ดังนั้น ลงทุนในเครื่องมือที่เหมาะสม เช่น:

  • Google Analytics สำหรับวิเคราะห์เว็บไซต์
  • Marketplace Analytics ที่มีให้จากแพลตฟอร์มของบุคคลที่สาม
  • ครื่องมือวิเคราะห์ที่เน้น eCommerce เช่น Graas ซึ่งช่วยรวบรวมข้อมูลการขายของคุณจากแหล่งต่าง ๆ เช่น Lazada, Shopee, Shopify, Tokopedia, Amazon, Salesforce และ Flipkart ทำให้คุณไม่ต้องจัดการหลายแพลตฟอร์มพร้อมกัน และช่วยให้คุณเห็นภาพรวมของประสิทธิภาพ eCommerce ในที่เดียว ทำให้สามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3. รับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อตรวจสอบจุดแข็งและจุดอ่อน

เมื่อข้อมูลของคุณเริ่มไหลเข้ามา ขั้นตอนถัดไปคือการวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกว่ามีอะไรที่ได้ผลจริงและอะไรที่ไม่ได้ผล แทนที่จะอาศัยการคาดเดาหรือสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียว

คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบ จุดแข็งและจุดอ่อนในข้อเสนอสินค้า ของคุณ โดยการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า แนวโน้มการขาย และประสิทธิภาพตลาด คุณสามารถระบุจุดที่ต้องปรับปรุงและใช้ประโยชน์จากจุดแข็งได้

การใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยให้คุณ:

  • ใช้ประโยชน์จากสินค้าที่มีประสิทธิภาพสูงโดยการจัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับสินค้าเหล่านั้น
  • ปรับปรุงจุดอ่อนของสินค้าโดยการพิจารณาคุณสมบัติ ราคา หรือการตลาด
  • ระบุโอกาสในการพัฒนาสินค้าใหม่หรือขยายไปยังตลาดใหม่
  • ปรับแต่งผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่เพื่อเพิ่มความสามารถในการทำกำไรและความพึงพอใจของลูกค้า

รับการวิเคราะห์ประสิทธิภาพสินค้าโดยละเอียดด้วย Graas

ใน eCommerce ความสามารถในการทำกำไรขึ้นอยู่กับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ดังนั้น ความสำคัญของการวิเคราะห์สินค้าไม่อาจมองข้ามได้

แต่การขุดข้อมูลทั้งหมด (ในกรณีที่คุณรวบรวมข้อมูลทั้งหมดได้) อาจดูเหมือนเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ในหลายแพลตฟอร์ม

นี่คือจุดที่ Graas เข้ามาช่วย

คุณสามารถใช้ Graas' Product / SKU Analytics เพื่อดูเมตริกประสิทธิภาพสินค้าทั้งหมดของคุณและปรับปรุงกลยุทธ์ธุรกิจ eCommerce ของคุณ

แพลตฟอร์มที่ทรงพลังนี้รวบรวมเมตริกประสิทธิภาพสินค้าทั้งหมดไว้ในอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริงซึ่งจะช่วยปรับปรุงกลยุทธ์ธุรกิจ eCommerce ของคุณ

ด้วย Graas คุณสามารถติดตามเมตริกสำคัญ ทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า และตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลที่ขับเคลื่อนแบรนด์ของคุณไปข้างหน้า

Graas ไม่เพียงแก้ไขความท้าทายที่กล่าวถึงเท่านั้น แต่ยังให้คำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้เพื่อปรับปรุงต้นทุน เพิ่มรายได้ และขับเคลื่อนการเติบโต

ลงทะเบียนฟรีวันนี้!

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

ในโลกอีคอมเมิร์ซที่มีการแข่งขันเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ การทำให้แบรนด์และสินค้าของคุณโดดเด่นเป็นเรื่องที่ท้าทายกว่าที่เคย

ด้วยตัวเลือกมากมายที่ผู้บริโภคสามารถเลือกได้ การได้เปรียบในการแข่งขันไม่ใช่แค่การมีสินค้าที่ดีเพียงอย่างเดียว แต่ยังต้องการข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อช่วยในการตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

การให้ความสำคัญกับข้อมูลไม่ใช่แค่กระแสนิยม แต่เป็นสิ่งสำคัญ โดย 99% ของบริษัทลงทุนในโครงการด้านข้อมูล และ 92% เร่งความเร็วในการลงทุน

เพื่อขายสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณต้องเข้าใจว่าสินค้าของคุณทำงานอย่างไร สินค้าใดที่มีส่วนช่วยสร้างรายได้มากที่สุด และสินค้าใดที่ต้องปรับปรุง

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพสินค้าเป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพทั้งการขายและกลยุทธ์

มาเริ่มกันเลย!

การวิเคราะห์สินค้าและความสำคัญคืออะไร?

ในอีคอมเมิร์ซ การวิเคราะห์สินค้าหมายถึงการรวบรวม, วิเคราะห์, และตีความข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้าหรือผู้เข้าชมเว็บไซต์โต้ตอบกับสินค้า, ข้อเสนอ, กระบวนการชำระเงิน ฯลฯ บนหน้าร้านออนไลน์ของคุณ

สิ่งนี้รวมถึงตัวชี้วัด เช่น จำนวนการเข้าชมหน้าสินค้า, อัตราการเพิ่มสินค้าลงในตะกร้า, อัตราการละทิ้งตะกร้าสินค้า, อัตราการแปลงยอดขาย, และความคิดเห็นจากลูกค้า เพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพสินค้าและพฤติกรรมผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น

ความสำคัญของการวิเคราะห์สินค้าไม่สามารถเน้นย้ำได้มากพอสำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซ:

1. เข้าใจ Product Funnel

ด้วยการวิเคราะห์สินค้าสำหรับอีคอมเมิร์ซ คุณสามารถเข้าใจเส้นทางการเดินทางของลูกค้า/ผู้ซื้อได้จริงและมองเห็นได้ตั้งแต่การค้นพบสินค้าไปจนถึงการซื้อสินค้าขั้นสุดท้าย

การติดตามจำนวนการเข้าชมหน้าสินค้า, ระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้บนหน้าสินค้า, และจำนวนการเพิ่มสินค้าลงในตะกร้าจะช่วยเผยให้เห็นว่าลูกค้าหยุดกระบวนการที่จุดใด ทำให้คุณสามารถปรับแต่ง Funnel เพื่อเพิ่มอัตราการแปลงยอดขายได้

2. ปรับปรุงข้อเสนอสินค้า

เมื่อเปิดตัวสินค้าใหม่ ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถใช้ข้อมูลการขายในอดีตเพื่อเข้าใจว่าสินค้าใดที่ประสบความสำเร็จและสินค้าใดที่ไม่ได้ผลในอดีต

สิ่งนี้ช่วยให้คุณวางกลยุทธ์ Product Mix, มุ่งเน้นที่กลุ่มสินค้าที่มีมูลค่าสูง และตัดสินใจอย่างมีเหตุผลว่าสินค้าใหม่ใดที่ควรโปรโมตและสินค้าที่ควรลงทุน

3. เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสต็อก

การวิเคราะห์สินค้าให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการหมุนเวียนสต็อกสินค้าและความเร็วในการขายเพื่อวิเคราะห์พลวัตของความต้องการและระดับสต็อก

การติดตามปริมาณการขายต่อสินค้าและการหมุนเวียนสต็อกช่วยให้การวางแผนความต้องการแม่นยำขึ้น ลดความถี่ของสินค้าหมดสต็อก และลดโอกาสการสต็อกสินค้าเกินความจำเป็น ส่งผลให้เกิดการจัดการกระแสเงินสดเชิงบวกและประหยัดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บสินค้า

4. ระบุโอกาสในการเพิ่มรายได้

การวิเคราะห์สินค้าอย่างละเอียดเผยโอกาสในการ Upselling, Cross-Selling, และการจัดชุดสินค้าขาย

ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบการซื้อและความสัมพันธ์ระหว่างสินค้า คุณสามารถสร้างโปรโมชันเฉพาะกลุ่ม, แนะนำสินค้าที่เสริมกัน และเพิ่มค่าเฉลี่ยมูลค่าการสั่งซื้อ (AOV) ซึ่งในที่สุดจะช่วยเพิ่มรายได้ให้กับแบรนด์อีคอมเมิร์ซของคุณ

วิธีดำเนินการวิเคราะห์สินค้าในอีคอมเมิร์ซ

การวิเคราะห์สินค้าอาจพูดง่ายแต่ทำยาก เราเข้าใจ ดังนั้น เราจึงได้สรุปขั้นตอนที่คุณสามารถนำไปใช้เพื่อบรรลุการวิเคราะห์สินค้าที่มีประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ:

1. กำหนดวัตถุประสงค์และ KPI

การระบุและติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเข้าใจสุขภาพของธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มีข้อมูลรองรับ

การกำหนดตัวชี้วัดที่เหมาะสมจะช่วยกำหนดวัตถุประสงค์ของธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มรายได้ด้วย Hero Products, จัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับสินค้าที่มีศักยภาพสูง, ลดความสำคัญของสินค้าที่มีศักยภาพต่ำหรือสินค้าที่ไม่ทำกำไรและมีการมองเห็นต่ำ

ตัวอย่างของวัตถุประสงค์สำคัญและตัวชี้วัดที่ควรติดตาม:

a) เพิ่มรายได้ด้วย Hero Products:

  • GMV: สูง – Hero Products สร้างมูลค่าสินค้ารวมที่สูง ซึ่งแสดงถึงประสิทธิภาพการขายที่แข็งแกร่งและการมีส่วนร่วมต่อรายได้
  • Traffic: สูง – สินค้าเหล่านี้ดึงดูดผู้เยี่ยมชมจำนวนมาก แสดงให้เห็นถึงความนิยมและความน่าสนใจในวงกว้าง
  • KPIs: ยอดขายต่อสินค้า, รายได้ต่อสินค้า, อัตราการแปลง
  • Objective: ระบุสินค้าที่มีผลการดำเนินงานสูงสุดและเพิ่มการมองเห็นและการทำการตลาดของสินค้าเหล่านี้

b) จัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับสินค้าที่มีศักยภาพสูง:

  • GMV: ระดับปานกลางถึงเพิ่มขึ้น – การเติบโตของ GMV บ่งชี้ถึงแนวโน้มการขายที่เพิ่มขึ้น ทำให้สินค้าเหล่านี้เหมาะสำหรับการลงทุนทรัพยากรเพิ่มเติม
  • Traffic: ระดับปานกลางถึงสูง – ความสนใจของผู้เยี่ยมชมที่เพิ่มขึ้นแสดงว่าสินค้าเหล่านี้มีศักยภาพในการครองส่วนแบ่งตลาดที่มากขึ้น 
  • KPIs: อัตราการเติบโต, ความต้องการของตลาด, อัตรากำไร
  • Objective: ค้นหาสินค้าที่กำลังได้รับความนิยมหรือมีศักยภาพที่ยังไม่ได้ใช้เพื่อการลงทุนเพิ่มเติม

c) ลดความสำคัญของสินค้าที่มีศักยภาพต่ำและไม่ทำกำไร:

  • GMV: ต่ำ – GMV ต่ำบ่งชี้ถึงการสร้างรายได้ที่จำกัด ซึ่งแสดงว่าสินค้าเหล่านี้อาจไม่คุ้มค่าในเชิงการเงิน 
  • Traffic: ต่ำถึงปานกลาง – ความสนใจของผู้เยี่ยมชมที่จำกัดบ่งชี้ว่าสินค้าเหล่านี้อาจขาดความน่าสนใจหรือเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรง
  • KPIs: ความเร็วในการขาย, อัตราการคืนสินค้า, คะแนนความคิดเห็นของลูกค้า
  • Objective: ระบุสินค้าที่มีผลการดำเนินงานต่ำเพื่อการยุติจำหน่ายหรือปรับปรุง

d) เพิ่มการมองเห็นของสินค้า:

  • KPIs: จำนวนการเข้าชมหน้า, การแสดงผลในการค้นหา, อัตราการคลิกผ่าน
  • Objective: เพิ่มการค้นพบสินค้าและดึงดูดลูกค้าที่มีศักยภาพมากขึ้น

2. รวมข้อมูลสินค้าข้ามช่องทางการขาย

การมีตัวตนบน หลายแพลตฟอร์ม เป็นส่วนสำคัญของความสำเร็จใน eCommerce อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้มักนำไปสู่ข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ตามช่องทางการขายและตลาดต่าง ๆ ทำให้การวิเคราะห์สินค้าที่เป็นหนึ่งเดียวเป็นเรื่องยาก

ข้อมูลที่แยกกันเป็นส่วน ๆ (Data Silos)—เมื่อข้อมูลถูกเก็บไว้ในแผนกหรือกลุ่มต่าง ๆ โดยไม่มีแพลตฟอร์มที่ใช้ร่วมกัน—สามารถก่อให้เกิดความท้าทายสำคัญสองประการ:

  • ไม่มีแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เพียงหนึ่งเดียว
  • ประสบการณ์ลูกค้าที่ด้อยลง

ความสามารถในการสกัดข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จากข้อมูลที่มีอยู่ถือเป็นข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในทุกธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน eCommerce การมีมุมมองที่ครอบคลุมจะช่วยเสริมการทำงานร่วมกันและสร้างกลยุทธ์ที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง

ผลลัพธ์ที่ได้อาจช่วย:

  • ปรับปรุงการตัดสินใจ
  • ลดข้อผิดพลาด
  • สร้างความเป็นประชาธิปไตยด้านข้อมูล (Data Democratization)
  • เพิ่มประสิทธิภาพของพนักงาน
  • เพิ่มความสามารถในการแข่งขันโดยรวมของธุรกิจ

เพื่อรวมและรวมข้อมูลทั้งหมดเข้าด้วยกันเพื่อการวิเคราะห์สินค้าที่ดีขึ้น คุณสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

a) ระบุช่องทางที่เกี่ยวข้องทั้งหมด:

ตัวอย่างช่องทางอาจรวมถึง:

  • เว็บไซต์ eCommerce ของคุณ
  • แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย (เช่น Facebook, Instagram, Pinterest, TikTok)
  • ตลาดกลางของบุคคลที่สาม (เช่น Amazon, Lazada, Shopee, Tokopedia)
  • แอปพลิเคชันมือถือ
  • ร้านค้าแบบออฟไลน์ (ถ้ามี)

b) ใช้เครื่องมือสำหรับการติดตามและการเก็บข้อมูล:

การระบุแหล่งข้อมูลไม่มีประโยชน์หากคุณไม่ได้เก็บข้อมูลที่มีค่านี้ ดังนั้น ลงทุนในเครื่องมือที่เหมาะสม เช่น:

  • Google Analytics สำหรับวิเคราะห์เว็บไซต์
  • Marketplace Analytics ที่มีให้จากแพลตฟอร์มของบุคคลที่สาม
  • ครื่องมือวิเคราะห์ที่เน้น eCommerce เช่น Graas ซึ่งช่วยรวบรวมข้อมูลการขายของคุณจากแหล่งต่าง ๆ เช่น Lazada, Shopee, Shopify, Tokopedia, Amazon, Salesforce และ Flipkart ทำให้คุณไม่ต้องจัดการหลายแพลตฟอร์มพร้อมกัน และช่วยให้คุณเห็นภาพรวมของประสิทธิภาพ eCommerce ในที่เดียว ทำให้สามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3. รับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อตรวจสอบจุดแข็งและจุดอ่อน

เมื่อข้อมูลของคุณเริ่มไหลเข้ามา ขั้นตอนถัดไปคือการวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกว่ามีอะไรที่ได้ผลจริงและอะไรที่ไม่ได้ผล แทนที่จะอาศัยการคาดเดาหรือสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียว

คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบ จุดแข็งและจุดอ่อนในข้อเสนอสินค้า ของคุณ โดยการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า แนวโน้มการขาย และประสิทธิภาพตลาด คุณสามารถระบุจุดที่ต้องปรับปรุงและใช้ประโยชน์จากจุดแข็งได้

การใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยให้คุณ:

  • ใช้ประโยชน์จากสินค้าที่มีประสิทธิภาพสูงโดยการจัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับสินค้าเหล่านั้น
  • ปรับปรุงจุดอ่อนของสินค้าโดยการพิจารณาคุณสมบัติ ราคา หรือการตลาด
  • ระบุโอกาสในการพัฒนาสินค้าใหม่หรือขยายไปยังตลาดใหม่
  • ปรับแต่งผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่เพื่อเพิ่มความสามารถในการทำกำไรและความพึงพอใจของลูกค้า

รับการวิเคราะห์ประสิทธิภาพสินค้าโดยละเอียดด้วย Graas

ใน eCommerce ความสามารถในการทำกำไรขึ้นอยู่กับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ดังนั้น ความสำคัญของการวิเคราะห์สินค้าไม่อาจมองข้ามได้

แต่การขุดข้อมูลทั้งหมด (ในกรณีที่คุณรวบรวมข้อมูลทั้งหมดได้) อาจดูเหมือนเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ในหลายแพลตฟอร์ม

นี่คือจุดที่ Graas เข้ามาช่วย

คุณสามารถใช้ Graas' Product / SKU Analytics เพื่อดูเมตริกประสิทธิภาพสินค้าทั้งหมดของคุณและปรับปรุงกลยุทธ์ธุรกิจ eCommerce ของคุณ

แพลตฟอร์มที่ทรงพลังนี้รวบรวมเมตริกประสิทธิภาพสินค้าทั้งหมดไว้ในอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริงซึ่งจะช่วยปรับปรุงกลยุทธ์ธุรกิจ eCommerce ของคุณ

ด้วย Graas คุณสามารถติดตามเมตริกสำคัญ ทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า และตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลที่ขับเคลื่อนแบรนด์ของคุณไปข้างหน้า

Graas ไม่เพียงแก้ไขความท้าทายที่กล่าวถึงเท่านั้น แต่ยังให้คำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้เพื่อปรับปรุงต้นทุน เพิ่มรายได้ และขับเคลื่อนการเติบโต

ลงทะเบียนฟรีวันนี้!