ตั้งแต่ธุรกิจเข้าสู่โลกดิจิทัล, ปริมาณข้อมูลที่มันกำลังสร้างขึ้นด้านข้างยังคงเพิ่มขึ้นทุกวัน แม้แต่การทำการซื้อขายสินค้าออนไลน์ที่ดูเหมือนจะเป็นเรื่องง่ายๆ ก็มีการใช้ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวข้อง, เช่น
การเดินทางที่ผู้ซื้อที่เป็นเป้าหมายทำเพื่อเข้าสู่รายการสินค้าของคุณออนไลน์
กระบวนการที่ผู้ซื้อตามไปในร้านของคุณออนไลน์เพื่อเดินทางไปยังขั้นตอนการชำระเงิน
จุดที่อาจเกิดการลดลงขณะการเดินทางในการซื้อขาย
วิธีที่คูปอง, ส่วนลด, และปัจจัยภายนอก เช่น ช่วงเวลาการขายเทศกาล มีผลต่อการตัดสินใจในการซื้อ
และนี้เพียงแค่ลองพลิกดูด้านนอกของประเด็น ข้อมูลนี้สามารถแปลงเป็นข้อมูลที่สามารถใช้ประโยชน์ได้จริงในธุรกิจ อย่างไรก็ตาม, ข้อมูลนี้มักจะมีน้ำหนักมาก, ไม่มีโครงสร้าง, และบางครั้งยากต่อการประมวลผล ความท้าทายของข้อมูลมากมาย แต่ความสามารถในการสร้างความเข้าใจน้อยมาก บริษัทอีคอมเมิร์ซมีโอกาสได้รับประโยชน์มากหากพวกเขาสามารถรวมข้อมูลของพวกเขาและสกัดคุณค่าจริงออกจากข้อมูล ทำให้ข้อมูลเป็นที่สำคัญในการตัดสินใจในธุรกิจ บ่อยครั้ง, ข้อมูลมักจะถูกเก็บไว้ในที่เก็บข้อมูลของหน่วยงาน, แผนก, หรือกลุ่มที่เป็นข้อมูล นี่คือที่เทคโนโลยีมีบทบาทเป็นเพื่อนร่วมกับการดึงค่าจริงๆ ออกจากธนาคารข้อมูลและข้อมูลที่แยกจากกัน ข้อมูลคือเหมืองทอง และเมื่อใช้ถูกต้อง, การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีในธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถช่วยสนับสนุนข้อมูลธุรกิจหรือกลยุทธ์ต่อไปนี้:
การประเมินอุปสงค์ทางการบริการหรือผลิตภัณฑ์
การได้รับการประมาณที่เป็นไปได้ต่ออุปสงค์ทางการบริการหรือผลิตภัณฑ์ในอนาคต
การวางแผนผลิตภัณฑ์และสินค้าคงคลัง
การเข้าใจการเดินทางของผู้ซื้อและพฤติกรรมของผู้ซื้อ
การเก็บข้อมูลสารสนเทศทางธุรกิจที่แข่งขัน
การแสดงผลตอบรับต่อแคมเปญทางการตลาด
ทั้งหมดยุ่งเหยิงมาจากความเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือที่คุณต้องการในการดึงข้อมูล คำตอบอยู่ในเทคโนโลยีในรูปแบบของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้อง เครื่องมือเหล่านี้สามารถช่วยคัดกรองข้อมูลจำนวนมากและตระหนักถึงสัญญาณที่แม่นยำซึ่งสามารถช่วยในการส่งเสริมการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้
ทำไมถึงใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ?
การตัดสินใจที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลมีความเชื่อถือมากกว่าการตัดสินใจที่คุณทำโดยพึงคิด, ประสบการณ์, หรือความคิดเห็นส่วนตัว ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลและความเข้าใจ, คุณสามารถรับความเสี่ยงที่คำนวณได้มากขึ้นและลดปัจจัยที่ทำให้ธุรกิจของคุณเป็นอ่อนแอในการพัฒนาอย่างมีประสิทธิภาพ
ขอให้เราพิจารณาตัวอย่างของแบรนด์ที่สม่ำเสมอกันที่มี 100 รหัสสินค้าที่ขายทั่ว 3 ประเทศ, ผ่าน 5 ช่องทาง และทั่วไปที่มี 3 สื่อโฆษณา หากคำนึงถึงตัวแปรและความซับซ้อนทั้งหมด, แบรนด์นี้ต้องทำและดำเนินการตัดสินใจประมาณ 45,000 ครั้งต่อเดือน ยิ่งเราเพิ่มตัวแปรเข้าไปในสมการนี้, ความซับซ้อนจะเพิ่มมากขึ้น หากคุณอยากรู้ว่าคุณต้องตัดสินใจกี่ครั้งสำหรับธุรกิจของคุณ, ลองดูที่เครื่องคำนวณการตัดสินใจของเราได้เลยครับ.
หากธุรกิจลดการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ, พวกเขาจะพลาดโอกาสที่มีค่าสำหรับการเติบโต บางประเภทของข้อมูลมีระยะเวลาการใช้งานที่จำกัด, มีการให้ใช้ได้เฉพาะจนถึงจุดหนึ่ง, ตกหล่นความสำคัญลง ตัวอย่างเช่นในอีคอมเมิร์ซ, ประเภทของการซื้อขายที่เกิดขึ้นออนไลน์ในช่วงการขายพรีแฮชในวันหยุด, กลุ่มลูกค้าที่ตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อข้อความ SMS, ว่าการแจ้งเตือนและข้อความที่ถูกตั้งเวลามีส่วนสำคัญในการสร้างการจริงของการจราจรออนไลน์, เป็นสิ่งที่ควรทราบในเวลาจริงขณะวางแผนแคมเปญทางการตลาด
การวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงแต่ให้มองภาพรวม, แต่ยังมองไปที่ความสัมพันธ์และรูปแบบระหว่างส่วนประกอบหลาย ๆ อย่างก่อนที่จะนำเสนอความเข้าใจ
คุณจะใช้พลังของข้อมูลได้อย่างไรสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ?
ทั้งสองทางที่เผชิญกับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลคือ:
ข้อมูลจากแหล่งที่มาหลายแหล่งมักถูกแยกออกเป็นหมู่
การวิเคราะห์ที่มีความหมายต้องการแรงงานมากมาย
เพื่อให้ใช้ข้อมูลในการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ, แบรนด์ต้องดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้:
เชื่อมต่อที่เก็บข้อมูลแยกกันที่แตกต่างกันในระบบและแพลตฟอร์มเป็นสระข้อมูลที่เป็นไปได้, ทำให้ลดความซับซ้อนในด้านการดำเนินการ การมีสระข้อมูลที่เป็นไปได้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับขั้นตอนการวิเคราะห์ถัดไป
เทียบเท่านี้, นำข้อมูลผ่านเครื่องมือ AI ที่ทำงานเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล การพยายามทำนี้ด้วยมือเป็นเรื่องเกือบจะเป็นไปไม่ได้เมื่อคุณพิจารณาถึงปริมาณข้อมูลที่มีอยู่ อัลกอริทึมเครื่องจักรสามารถระบุข้อมูลที่ไม่ปกติและความผิดปกติ, และสกัดแนวโน้มและรูปแบบจากข้อมูล โดยใช้นี้พวกเขาสามารถมีความเข้าใจและแนะนำที่สามารถดำเนินการได้
ท้ายที่สุด, แปลงความเข้าใจเป็นการดำเนินการทั้งหมดของรายได้จากระบบ eCommerce ของคุณ ตัดสินใจที่มีการสนับสนุนข้อมูลในเวลาจริง และติดตามและวัดผลเพื่อเห็นผลกระทบจริงๆ ต่อธุรกิจของคุณ
ก่อนหน้านี้, กระบวนการธุรกิจที่มีพลังขับเคลื่อนด้วย AI เคยอยู่ในระดับที่หลายบริษัทไม่สามารถเข้าถึงได้ การสร้างเครื่องมือ AI ในบ้าน, รวมทั้งโครงสร้างพื้นฐานและทีมงานที่มีทักษะที่เหมาะสมอาจเป็นค่าใช้จ่ายที่สูงมาก
ในปัจจุบัน, โดยการนำฟังก์ชั่นเหล่านี้ไปจ้างที่อยู่ภายใต้โซลูชัน "การเจริญเติบโตเป็นบริการ" นี้จะลดทรัพยากรที่แบรนด์ต้องลงทุนเพื่อให้ได้รับระดับความสามารถเดียวกัน โดยการใช้ประโยชน์จากประโยชน์ของมาตราส่วนและมีทีมวิจัยและพัฒนาที่มีทัศนคติที่ตั้งไว้, Graas สามารถให้ฟังก์ชันที่มีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทีมดำเนินการที่ใหญ่ขึ้น และมีต้นทุนเพียงเพื่อสร้างความสามารถที่เหมือนกันในบ้าน หากคุณต้องการดูว่าเครื่องมือ AI ที่พยายามของ Graas จะช่วยธุรกิจของคุณในการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพและสนับสนุนข้อมูลที่มีผลกระทบจริง ๆ ต่อกำไรสุดท้าย, ลงทะเบียนที่นี่เพื่อขอดูการสาธิต.