สำหรับแบรนด์ eCommerce มากมาย การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลเป็นด้ามที่มีดีและดีเด่น - มีข้อมูลที่เข้ามาจากหลายช่องทางในขณะที่ทีมต้องพยายามทำความเข้าใจกับมัน ค่าเชิงมิตรที่สำคัญสำหรับการเข้าใจธุรกิจยังสามารถกลายเป็นภาระเมื่อขาดการมองเห็นที่แท้จริงระหว่างสิ่งที่เกิดขึ้นทั้งหมดข้ามที่มีแหล่งข้อมูลเหล่านี้
คุณจะได้อย่างไรถ้าต้องทำลายกำแพงข้อมูลที่แยกกันที่เป็นรูปธรรมของการเติบโตและใช้ข้อมูลเพื่อประโยชน์ของคุณ?
คำตอบและคำแก้ไขสำหรับปัญหาข้อมูลของคุณอยู่ในวิธีการข้อมูลถูกจัดการที่ด้านของคุณ การจัดการข้อมูลในฐานข้อมูล eCommerce ต้องทำได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ คุณอาจมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดที่เก็บไว้ในคลังข้อมูลของคุณ อย่างไรก็ตาม มันไม่มีประโยชน์หากคุณไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสมในการรวมรวมและวิเคราะห์มัน
เมื่อจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องไม่ได้รวมเข้าด้วยกัน ข้อมูลกลายเป็นความท้าทายแทนที่จะเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่ควรจะเป็น การเก็บข้อมูลสามารถเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลกระจายไปยังแผนกหรือกลุ่มต่าง ๆ และพวกเขาไม่ได้แชร์แพลตฟอร์มร่วมกัน
ข้อมูลที่แยกกันสามารถนำมาซึ่งกันได้หลายปัญหา แต่สามารถรวมเข้าด้วยกันในสองท้ายกลยุทธ์หลักได้แก่:
ไม่มีแหล่งข้อมูลเดียว
ประสบการณ์ลูกค้าที่ไม่ดี
มาลองลึกซึ้งในแต่ละส่วนและดูว่าเราจะแกะเส้นได้อย่างไร
1. การทำความเข้าใจข้อมูล eCommerce และการดำเนินการ
การเข้าใจว่าอะไรกำลังเกิดขึ้นที่จุดขายและทุกอย่างที่นำพาไปสู่จุดนี้มีความสำคัญ แม้แค่กระตุ้นที่ง่ายที่สุด เช่น การเห็นสินค้าหมดสต็อกมากมาย ก็สามารถทำให้ลูกค้าหันไปหาแบรนด์อื่น ทำไมแล้ว มีแบรนด์มากมายยังคงหมดสต็อก?
นี้เป็นเพียงตัวอย่างเดียวของว่าทำไมบางแบรนด์ที่ทำแผนดีที่สุดเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลนี้ถึงขัดข้องใน eCommerce
ส่วนมาก เครื่องมือและแพลตฟอร์มช่วยในการสะสมข้อมูลได้บ้าง แต่ไม่บอกเราว่าต้องทำอะไรกับข้อมูลทั้งหมดเมื่อพวกเขามีอยู่ ตัวอย่างเช่น สามารถอ้างถึงว่าเครื่องมือการตลาดทางอีเมลให้ข้อมูลเกี่ยวกับอัตราการเปิดอีเมล และดังนั้นเราคิดว่ามันมีความสำคัญ แต่ประสบการณ์บอกเราว่าการเปิดอีเมลเพียงอย่างเดียวไม่มีความหมาย
ในวันนี้ เราไม่สามารถทนได้ที่จะมีข้อมูลที่เป็นนัยยางโดยสิ้นเชิง ทุกคนสามารถเข้าถึงตัวเลขเหล่านี้เหมือนกัน ดังนั้นเราจะทำยังไงได้ดีขึ้นได้บ้าง?
การแก้ไขปัญหาต้นตอ
ความสำคัญในการจัดการข้อมูลให้ดีขึ้นและลบ Silos คือต้นตอที่มีวัตถุประสงค์สุดท้ายของธุรกิจ การผลลัพธ์ที่เราหวังจะได้รับคืออะไร? เราจะนำย้อนกลับกลยุทธ์ที่จำเป็นต้องใช้เพื่อบรรลุผลลัพธ์นี้ได้อย่างไร? และข้อมูลมีบทบาทอย่างไรในทุกอย่าง?
การคิดถึงข้อมูลในลักษณะนี้ทำให้มั่นใจว่ามันถูกสะสมและจัดการอย่างมีระบบมีผลกระทบที่ชัดเจนต่อธุรกิจ นอกจากนี้ เมื่อทุกรายการที่เคลื่อนไหวนี้ถูกจัดการบนแพลตฟอร์มเดียว แบรนด์จะได้รับประโยชน์จากการมองเห็นที่ดีขึ้นว่าอะไรทำงานและอะไรไม่ทำงาน การจัดการสินค้าคงคลัง ความสัมพันธ์กับลูกค้า และการดำเนินการการสั่งซื้อสามารถทำได้โดยที่มีความคิดแบบธุรกิจเป็นที่พิสูจน์เกี่ยวกับข้อมูล
Graas Predictive AI Engine รวบรวมข้อมูลจากช่องทางการขายทั้งหมดของคุณ ช่องทางการตลาด ERP OMS และพันธมิตรด้านโลจิสติกส์ และใช้จุดข้อมูลเหล่านี้เพื่อให้คุณได้ข้อมูลที่แม่นยำมาก
ตอนนี้คุณรู้ว่าแคมเปญการตลาดไหนที่นำมาให้การแปลงมากที่สุดในไตรมาสที่แล้ว ด้วยข้อมูลนี้คุณสามารถปรับการใช้จ่ายโฆษณาบนช่องทางและแคมเปญอื่น ๆ ให้เหมาะสม ในระหว่างนี้ เอ็นจินได้ให้คุณมองเห็นถึงสินค้าที่ขยับไปได้เร็วที่สุดด้วย นอกจากนี้คุณยังสามารถวางแผนการจัดสินค้าคงคลังได้ตรงไปตรงมา
พิจารณาถึงว่าจะเป็นอย่างไรถ้าคุณสามารถจัดการข้อมูลเหล่านี้ทั้งหมดบนแดชบอร์ดเดียว - ข้อมูลแคมเปญ การปรับแต่งร้านค้า การอัปเดต SKU คำสั่งซื้อและการปฏิบัติงานทั้งหมดสามารถติดตามได้บนแพลตฟอร์มเดียวกับ Graas Predictive AI Engine การมี Graas ในด้านของคุณเหมือนมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะมากมายเคียงข้างคุณตลอดเวลา
2. ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ต่ำกว่ามาตรฐาน
ในพื้นที่ออนไลน์ที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน แบรนด์จะถูกกำหนดโดยประสบการณ์ของผู้ใช้ ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่ดีอาจทำให้เกิดความสับสนและหงุดหงิด และในที่สุดก็ทำให้ลูกค้าไม่อยากซื้อจากคุณ แม้จะมีความพยายามทางการตลาดอย่างเข้มข้นก็ตาม
ร้านค้าอีคอมเมิร์ซจำเป็นต้องดำเนินการผ่านช่องทางการตลาดและการขายหลายช่องทาง ตั้งแต่วิดีโออีเมลและโซเชียลมีเดียไปจนถึงร้านค้าเว็บไซต์ ตลาด และอื่นๆ สำหรับการขาย
ในทางกลับกัน ผู้ใช้ไม่ค่อยปฏิบัติตัวในแบบที่คาดการณ์ได้ - จดจำโฆษณาที่พวกเขาเห็นเมื่อถึงเวลาซื้อ หรือย้ายจากช่องทางการขายช่องทางหนึ่งไปอีกช่องทางหนึ่งโดยอัตโนมัติเมื่อพวกเขาค้นหาข้อเสนอที่ดี
ดังนั้น แบรนด์จึงมองเห็นเส้นทางผู้ใช้จริงได้น้อยมาก และอาจปรับปรุงแคมเปญที่ไม่จำเป็นต้องปรับปรุง หรือดำเนินแคมเปญที่มีผลลัพธ์ต่ำกว่าที่คาดการณ์ไว้ ในขณะเดียวกัน ผู้ใช้รู้สึกถึงแรงเสียดทานของกระบวนการการตลาดและการขายที่ต่ำกว่ามาตรฐาน และอาจย้ายไปใช้แบรนด์อื่นในที่สุด
แก้ปัญหาที่ต้นตอ
การรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับรายละเอียดของแคมเปญการตลาดต่างๆ ผ่านการรวมข้อมูลสามารถช่วยคุณคำนวณความสำเร็จของแคมเปญนั้นผ่านจำนวนการเข้าชมเว็บไซต์ ยอดขาย หรือการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย ในทำนองเดียวกัน การมีภาพรวมที่ชัดเจนของการวิเคราะห์จากช่องทางการขายทั้งหมดของคุณมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จและการเติบโตของธุรกิจของคุณ
คุณสามารถนำสิ่งนี้ไปใช้ได้อย่างไร? ด้วย AI และระบบอัตโนมัติ
แทนที่จะเสียเวลานับชั่วโมงในการค้นหาผ่านรายงานการวิเคราะห์ที่ไม่ต่อเนื่อง Graas Predictive AI Engine สามารถมอบมุมมองข้อมูลแบบครบวงจรและคล่องตัวให้คุณ ด้วยการทำความเข้าใจรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าที่รวบรวมผ่านพฤติกรรมในหลายช่องทางขาย Graas ช่วยให้คุณในฐานะเจ้าของแบรนด์สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลอย่างมากเกี่ยวกับทุกสิ่งตั้งแต่การออกแบบร้านค้าเว็บของคุณควรเป็นอย่างไรและข้อความการตลาดของคุณควรเป็นอย่างไร ไปจนถึงวิธีปรับปรุงกระบวนการชำระเงิน โดยคำนึงถึงผู้ใช้ปลายทาง
ในช่วงเวลาที่ลูกค้าสัมผัสประสบการณ์ที่ราบรื่นตั้งแต่จุดสัมผัสแรกจนถึงจุดสุดท้าย พวกเขาย่อมสร้างความสัมพันธ์กับแบรนด์และสามารถกลายเป็นลูกค้าประจำที่ภักดีได้ในระยะยาว
แบรนด์อีคอมเมิร์ซทุกแบรนด์เคยอยู่ในสถานการณ์ที่ข้อมูลไม่ได้ให้ผลประโยชน์ที่สัญญาไว้ แต่กลับสร้างความสับสนมากขึ้น Graas Predictive AI Engine ถูกสร้างขึ้นสำหรับมุมมองข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว โดยมีจุดมุ่งหมายเดียว - เพื่อให้การตัดสินใจง่ายขึ้น รวดเร็วขึ้น และอิงตามตรรกะและข้อมูลเพียงอย่างเดียว
ถึงเวลาแล้วที่จะช่วยคุณย้ายไปใช้เอ็นจิ้นการทำนายอันทรงพลังที่คาดการณ์ปัญหาล่วงหน้าเสมอ และกลับมาพร้อมกับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
Graas Predictive Engine ไม่เพียงแต่สร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณเท่านั้น แต่ยังให้คำแนะนำที่สามารถดำเนินการได้ ปฏิบัติตามคำแนะนำเหล่านี้แบบเรียลไทม์เพื่อลดความเสี่ยงและใช้ประโยชน์จากโอกาสในการเติบโต
ดังนั้น หากคุณพร้อมที่จะพาธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณไปสู่อีกระดับ ถึงเวลาแล้วที่จะใช้พลังของ Graas Predictive AI Engine เพื่อตัดสินใจอย่างชาญฉลาดที่ช่วยลดต้นทุน เพิ่มรายรับ และขับเคลื่อนการเติบโต ลองใช้ดูสิ