Come l'analisi dei dati trasformerà lo spazio e-commerce D2C
Pubblicato: 2021-05-09Mentre i marchi di e-commerce D2C si preparano a far sentire la loro presenza nel 2021, ecco come l'analisi dei dati può cambiare il gioco per loro
Gli strumenti di analisi dei dati possono consolidare e filtrare tutti questi dati per estrarre le informazioni più rilevanti per migliorare l'efficienza, la redditività e la produttività
Sapendo in anticipo cosa vorranno i clienti, i marchi D2C possono modificare le loro strategie di marketing e i loro consigli per spingere quei prodotti e quindi aumentare le possibilità di conversione
Dato che un enorme 93,5% degli utenti Internet in tutto il mondo ha effettuato acquisti online nel 2020, concentrarsi su ciò che vogliono esattamente questi utenti non è più un'opzione. Con i dati giusti dei clienti a portata di mano, i marchi di e-commerce possono capire esattamente cosa spinge i loro clienti e spingerli verso più acquisti di conseguenza. Le tendenze e le preferenze stanno cambiando rapidamente nel mondo frenetico di oggi e anche i clienti fedeli si allontaneranno dai marchi che non riescono a tenere il passo: un altro motivo convincente per investire nell'analisi dei dati che guida il marketing orientato al cliente e migliora le conversioni. Mentre i marchi di e-commerce D2C si preparano a far sentire la loro presenza nel 2021, ecco come l'analisi dei dati può cambiare il gioco per loro.
Applicazioni dell'analisi dei dati nell'e-commerce D2C
Il potere di misurare i risultati
Ogni micro-passo compiuto da un'azienda, sia nel servizio clienti che nella realizzazione del prodotto, genera dati. Chiaramente, ogni giorno viene generata un'enorme quantità di dati aziendali, molti dei quali sono fondamentali per il processo decisionale. Gli strumenti di analisi dei dati possono consolidare e filtrare tutti questi dati per estrarre le informazioni più rilevanti per migliorare l'efficienza, la redditività e la produttività. Di conseguenza, l'azienda può valutare le proprie prestazioni e intraprendere i passi successivi informati in base a metriche predeterminate, come profitto per trimestre, tempo per l'evasione degli ordini, numero di ticket di supporto risolti al giorno, tasso di abbandono del carrello e così via.
Costruire le Buyer Personas
Considerare gli acquirenti online semplicemente come un gruppo demografico senza volto non porterà un marchio molto lontano. Immergersi in ciò che stimola i clienti - quali lavori ricoprono, quali gusti hanno, quali sono le loro speranze e aspirazioni - aiuta il team di prodotto a elaborare una tabella di marcia per ciò di cui questi clienti potrebbero aver bisogno e aiuta il team di marketing a comunicare meglio con loro. È qui che è utile applicare l'analisi dei dati per creare le Buyer Personas. L'analisi dei dati può filtrare i punti dati rilevanti e identificare i modelli in base a ciò che i clienti cercano quando visitano il sito, per un periodo di settimane o addirittura mesi. Il marchio può quindi segmentare la sua base di clienti in base alle buyer persona che costruiscono da questi dati e condividere contenuti personalizzati in base a ciò che motiverà maggiormente ogni persona.
Motori consigliati per l'alimentazione
Circa il 75% degli spettatori di Netflix proviene da ciò che suggeriscono i suoi motori di raccomandazione, così come il 35% degli acquisti su Amazon. Questi motori utilizzano potenti algoritmi di apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale per fornire consigli personalizzati basati sulla cronologia di navigazione e acquisto di un utente. I motori di raccomandazione sono come l'amichevole negoziante di quartiere che sa cosa vogliono i suoi clienti e suggerisce altre cose che potrebbero piacergli. In altre parole, consentono una relazione più personale tra il marchio e il cliente, che incoraggerà il cliente a continuare a fare acquisti.
Raccomandato per te:
In che modo l'Account Aggregator Framework di RBI è destinato a trasformare il fintech in India
Gli imprenditori non possono creare startup sostenibili e scalabili attraverso "Jugaad": Cit...
Come Metaverse trasformerà l'industria automobilistica indiana
Cosa significa la disposizione anti-profitto per le startup indiane?
In che modo le startup Edtech stanno aiutando la forza lavoro indiana a migliorare le competenze e a diventare pronte per il futuro...
Azioni tecnologiche new-age questa settimana: i problemi di Zomato continuano, EaseMyTrip pubblica stro...
Previsione della domanda più intelligente
L'analisi dei dati può analizzare le vendite storiche e le tendenze del settore per fare previsioni sui modelli di domanda per il prossimo mese, trimestre o anno. Sapendo in anticipo cosa vorranno i clienti, i marchi D2C possono modificare le loro strategie e raccomandazioni di marketing per spingere quei prodotti e quindi aumentare le possibilità di conversione. La previsione della domanda aiuta anche con l'ottimizzazione dei prezzi: i marchi D2C possono offrire sconti e buoni regalo in base a quanto i clienti sono disposti a pagare. Ad esempio, uno dei più grandi marchi di beni di consumo durevoli dell'India ha registrato un aumento della domanda durante la pandemia di prodotti specifici come lavastoviglie, lavatrici e forni a microonde. Le informazioni dettagliate sui dati li hanno aiutati a migliorare le previsioni e la gestione della catena di approvvigionamento.
Migliore gestione dell'inventario
Non tutti i marchi D2C possono disporre di ampi magazzini in cui tenere le scorte. Inoltre, molti prodotti possono deteriorarsi o scadere se conservati troppo a lungo. L'analisi dei dati può identificare modelli di acquisto che aiuteranno il marchio a mantenere scorte sufficienti per soddisfare la domanda. L'analisi può anche aiutare a prevedere picchi o cali della domanda, ad esempio durante le festività natalizie o una calamità come una pandemia. Questo proteggerà dalle scorte che si esauriscono o vanno sprecate.
Migliore servizio clienti
Per i marchi di e-commerce D2C, in particolare, offrire un servizio clienti eccellente è ciò che li distinguerà dalla concorrenza e incoraggerà i clienti a visitare il proprio sito Web piuttosto che acquistare da una piattaforma di aggregazione. Sulla base dell'analisi dei dati, i marchi D2C possono identificare eventuali punti deboli nel percorso del cliente e affrontarli rapidamente. Può anche raccogliere spunti su ciò con cui i diversi acquirenti stanno lottando e aiutare il team di supporto ad affrontare tali difficoltà con un tocco più personale.
In che modo i brand new age sfruttano l'analisi dei dati per potenziare l'e-commerce D2C
Riconoscendo il ruolo chiave dei dati in un mondo sempre più digitale, gli abilitatori dell'e-commerce hanno incorporato l'analisi dei dati nella loro piattaforma basata sull'intelligenza artificiale. La piattaforma di crescita di questi fattori abilitanti aiuta i clienti a beneficiare di informazioni dettagliate sui dati sul comportamento dei clienti e sui modelli di acquisto/navigazione che guidano nuove strategie per rispondere al meglio a tali modelli. Queste piattaforme aiutano anche i clienti con un trattamento segmentato per diverse coorti di clienti e un dashboard che gestisce oltre 60 parametri di acquisto online. Ciò consente una gestione più intelligente dell'inventario, maggiori risparmi sui costi, una migliore puntualità nell'adempimento e, in definitiva, tassi di conversione più elevati da parte dei clienti soddisfatti.