كيف ستحول تحليلات البيانات مساحة التجارة الإلكترونية D2C
نشرت: 2021-05-09بينما تستعد علامات التجارة الإلكترونية D2C لإثبات وجودها في عام 2021 ، فإليك كيف يمكن لتحليلات البيانات تغيير اللعبة بالنسبة لهم
يمكن لأدوات تحليل البيانات دمج جميع هذه البيانات وتصفيتها لاستخلاص الرؤى الأكثر صلة لتحسين الكفاءة والربحية والإنتاجية
من خلال معرفة ما يريده العملاء مسبقًا ، يمكن للعلامات التجارية D2C تعديل استراتيجياتها التسويقية وتوصياتها لدفع هذه المنتجات وبالتالي زيادة فرص التحويل
بالنظر إلى أن 93.5٪ من مستخدمي الإنترنت حول العالم أجروا عمليات شراء عبر الإنترنت في عام 2020 ، فإن التركيز على ما يريده هؤلاء المستخدمون بالضبط لم يعد خيارًا. مع وجود بيانات العملاء الصحيحة في متناول اليد ، يمكن لعلامات التجارة الإلكترونية أن تفهم بالضبط ما الذي يجعل عملائها يحددون ويدفعهم نحو المزيد من عمليات الشراء وفقًا لذلك. تتغير الاتجاهات والتفضيلات بسرعة في عالم اليوم سريع الخطى وحتى العملاء المخلصين سوف يبتعدون عن العلامات التجارية التي لا تستطيع مواكبة ذلك - وهو سبب مقنع آخر للاستثمار في تحليلات البيانات التي تدفع التسويق الموجه للعملاء وتحسن التحويلات. بينما تستعد العلامات التجارية D2C للتجارة الإلكترونية لإثبات وجودها في عام 2021 ، فإليك كيف يمكن لتحليلات البيانات تغيير اللعبة بالنسبة لهم.
تطبيقات تحليلات البيانات في التجارة الإلكترونية D2C
قوة قياس النتائج
كل خطوة صغيرة تتخذها الشركة ، سواء كانت في خدمة العملاء أو تلبية المنتج ، تولد البيانات. من الواضح أن هناك قدرًا هائلاً من بيانات الأعمال التي يتم إنشاؤها كل يوم - والكثير منها ضروري لاتخاذ القرار. يمكن لأدوات تحليل البيانات دمج كل هذه البيانات وتصفيتها لاستخلاص الرؤى الأكثر صلة لتحسين الكفاءة والربحية والإنتاجية. وفقًا لذلك ، يمكن للشركة تقييم أدائها واتخاذ الخطوات التالية المستنيرة بناءً على مقاييس محددة مسبقًا ، مثل الربح لكل ربع سنة ، ووقت تنفيذ الطلب ، وعدد تذاكر الدعم التي يتم حلها يوميًا ، ومعدل التخلي عن عربة التسوق وما إلى ذلك.
بناء شخصيات المشتري
إن النظر إلى المشترين عبر الإنترنت على أنهم مجرد مجموعة سكانية مجهولة الهوية لن يأخذ العلامة التجارية بعيدًا. التعمق في ما يجعل العملاء يحددون - الوظائف التي يشغلونها ، وما هي الأذواق لديهم ، وما هي آمالهم وتطلعاتهم - يساعد فريق المنتج على وضع خارطة طريق لما قد يحتاجه هؤلاء العملاء ويساعد فريق التسويق على التواصل معهم بشكل أفضل. هذا هو المكان الذي يكون فيه تطبيق تحليلات البيانات لبناء شخصيات المشتري مفيدًا. يمكن لتحليلات البيانات تصفية نقاط البيانات ذات الصلة وتحديد الأنماط بناءً على ما يبحث عنه العملاء عند زيارتهم للموقع ، على مدار أسابيع أو حتى أشهر. يمكن للعلامة التجارية بعد ذلك تقسيم قاعدة عملائها بناءً على شخصيات المشتري التي ينشئونها من هذه البيانات ومشاركة المحتوى المخصص بناءً على ما يحفز كل شخصية أكثر.
تشغيل محركات التوصية
يأتي حوالي 75٪ من مشاهدي Netflix مما تقترحه محركات التوصية الخاصة به ، وكذلك 35٪ من عمليات الشراء على Amazon. تستخدم هذه المحركات خوارزميات قوية للتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لتقديم توصيات مخصصة بناءً على سجل تصفح المستخدم وشرائه. تشبه محركات التوصية صاحب المتجر الودود الذي يعرف ما يريده عملاؤه ويقترح أشياء أخرى قد تعجبهم. بمعنى آخر ، تسمح بعلاقة شخصية أكثر بين العلامة التجارية والعميل ، مما سيشجع العميل على مواصلة التسوق.
موصى به لك:
كيف يتم تعيين إطار عمل مجمع الحسابات في RBI لتحويل التكنولوجيا المالية في الهند
لا يمكن لرواد الأعمال إنشاء شركات ناشئة مستدامة وقابلة للتطوير من خلال 'Jugaad': المواطنون ...
كيف ستحول Metaverse صناعة السيارات الهندية
ماذا يعني توفير مكافحة الربح بالنسبة للشركات الهندية الناشئة؟
كيف تساعد الشركات الناشئة في تكنولوجيا التعليم في تطوير مهارات القوى العاملة في الهند وتصبح جاهزة للمستقبل ...
الأسهم التقنية في العصر الجديد هذا الأسبوع: مشاكل Zomato مستمرة ، EaseMyTrip تنشر Stro ...
أذكى توقع الطلب
يمكن لتحليلات البيانات تحليل المبيعات التاريخية واتجاهات الصناعة لعمل تنبؤات حول أنماط الطلب للشهر أو الربع أو السنة القادمة. من خلال معرفة ما يريده العملاء مسبقًا ، يمكن للعلامات التجارية D2C تعديل استراتيجياتها التسويقية وتوصياتها لدفع هذه المنتجات وبالتالي زيادة فرص التحويل. يساعد التنبؤ بالطلب أيضًا في تحسين الأسعار - يمكن للعلامات التجارية D2C تقديم خصومات وكوبونات هدايا بناءً على المبلغ الذي يرغب العملاء في دفعه. على سبيل المثال ، شهدت واحدة من أكبر العلامات التجارية الاستهلاكية المعمرة في الهند زيادة في الطلب أثناء الوباء على منتجات معينة مثل غسالات الصحون والغسالات وأجهزة الميكروويف. ساعدتهم رؤى البيانات في تحسين التنبؤ وإدارة سلسلة التوريد.
إدارة أفضل للمخزون
قد لا تحتوي جميع العلامات التجارية D2C على مستودعات كبيرة تحت تصرفها للاحتفاظ بالمخزونات. علاوة على ذلك ، قد تفسد العديد من المنتجات أو تنتهي صلاحيتها إذا تم تخزينها لفترة طويلة جدًا. يمكن لتحليلات البيانات تحديد أنماط الشراء التي ستساعد العلامة التجارية على الاحتفاظ بمخزون كافٍ في متناول اليد لتلبية الطلب. يمكن أن تساعد التحليلات أيضًا في التنبؤ بارتفاع الطلب أو انخفاضه ، على سبيل المثال خلال موسم الأعياد أو كارثة مثل الوباء. هذا سوف يحمي من نفاد المخزونات أو إهدارها.
خدمة عملاء أفضل
بالنسبة لعلامات التجارة الإلكترونية D2C ، على وجه الخصوص ، فإن تقديم خدمة عملاء ممتازة هو ما يميزها عن المنافسة ويشجع العملاء على زيارة موقع الويب الخاص بهم بدلاً من التسوق من منصة مجمعة. استنادًا إلى تحليلات البيانات ، يمكن للعلامات التجارية D2C تحديد أي نقاط ضعف في رحلة العميل ومعالجتها بسرعة. يمكنه أيضًا التقاط إشارات حول ما تعانيه شخصيات مشترية مختلفة ومساعدة فريق الدعم على معالجة تلك الصراعات بلمسة شخصية أكثر.
كيف تستفيد العلامات التجارية الحديثة من تحليلات البيانات لدعم التجارة الإلكترونية في D2C
إدراكًا للدور الرئيسي للبيانات في عالم رقمي متزايد ، قامت عوامل تمكين التجارة الإلكترونية بدمج تحليلات البيانات في النظام الأساسي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي. تساعد منصة النمو الخاصة بهذه العوامل التمكينية العملاء على الاستفادة من رؤى البيانات الدقيقة حول سلوك العملاء وأنماط الشراء / التصفح التي تقود استراتيجيات جديدة للاستجابة بشكل أفضل لتلك الأنماط. تساعد هذه المنصات العملاء أيضًا في التعامل مع مجموعات مختلفة من العملاء ولوحة تحكم تدير أكثر من 60 معلمة للتسوق عبر الإنترنت. يتيح ذلك إدارة أكثر ذكاءً للمخزون ، وتوفيرًا أكبر في التكاليف ، وتحقيقًا أفضل في الوقت المحدد ، ومعدلات تحويل أعلى في نهاية المطاف من العملاء الراضين.