Jak analiza danych zmieni przestrzeń e-commerce D2C

Biorąc pod uwagę, że aż 93,5% internautów na całym świecie dokonało zakupów online w 2020 roku, skupienie się na tym, czego dokładnie ci użytkownicy chcą, nie jest już opcją. Dysponując odpowiednimi danymi klientów, marki e-commerce mogą dokładnie zrozumieć, co sprawia, że ​​ich klienci się poruszają i odpowiednio zachęcać ich do większej liczby zakupów. Trendy i preferencje zmieniają się szybko w dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie i nawet lojalni klienci odchodzą od marek, które nie mogą nadążyć – kolejny ważny powód do inwestowania w analitykę danych, która napędza marketing zorientowany na klienta i poprawia konwersje. Ponieważ marki e-commerce D2C przygotowują się, by zaistnieć w 2021 roku, oto jak analityka danych może zmienić dla nich grę.

Zastosowania analizy danych w e-commerce D2C

Moc wyników pomiarów

Każdy mikrokrok, jaki podejmuje firma, czy to w zakresie obsługi klienta, czy realizacji produktu, generuje dane. Oczywiście każdego dnia generowane są ogromne ilości danych biznesowych – z których wiele ma kluczowe znaczenie dla podejmowania decyzji. Narzędzia do analizy danych mogą konsolidować i filtrować wszystkie te dane, aby uzyskać najistotniejsze informacje w celu poprawy wydajności, rentowności i produktywności. W związku z tym firma może ocenić swoją wydajność i podjąć świadome dalsze kroki na podstawie wcześniej określonych wskaźników, takich jak zysk na kwartał, czas realizacji zamówienia, liczba zgłoszeń pomocy technicznej rozwiązanych w ciągu dnia, wskaźnik porzucania koszyków i tak dalej.

Budowanie person nabywcy

Postrzeganie kupujących online jako jedynie pozbawioną twarzy grupę demograficzną nie zaprowadzi marki zbyt daleko. Zagłębienie się w to, co sprawia, że ​​klienci się poruszają – jakie stanowiska zajmują, jaki mają gusta, jakie są ich nadzieje i aspiracje – pomaga zespołowi produktowemu opracować plan działania dotyczący tego, czego mogą potrzebować ci klienci, i pomaga zespołowi marketingowemu lepiej się z nimi komunikować. Tutaj przydaje się zastosowanie analizy danych do budowania person kupujących. Analiza danych może odfiltrować odpowiednie punkty danych i zidentyfikować wzorce na podstawie tego, czego klienci szukają podczas odwiedzania witryny przez okres tygodni, a nawet miesięcy. Marka może następnie segmentować swoją bazę klientów w oparciu o persony kupujących, które konstruują na podstawie tych danych i udostępniać spersonalizowane treści w oparciu o to, co najbardziej zmotywuje każdą osobę.

Zasilanie silników rekomendowanych

Około 75% oglądalności Netflixa pochodzi z tego, co sugerują jego silniki rekomendacji, podobnie jak 35% zakupów na Amazon. Silniki te wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i przetwarzanie języka naturalnego w celu dostarczania dostosowanych rekomendacji na podstawie historii przeglądania i zakupów przez użytkownika. Silniki rekomendacji są jak przyjazny sklepikarz z sąsiedztwa, który wie, czego chcą jego klienci i sugeruje inne rzeczy, które mogą im się spodobać. Innymi słowy, pozwalają na bardziej osobistą relację między marką a klientem, co zachęci klienta do dalszych zakupów.

Polecany dla Ciebie:

Zasoby

Jak platforma agregacji kont RBI ma przekształcić fintech w Indiach

Amit Das

31 lipca 2022

Aktualności

Przedsiębiorcy nie mogą tworzyć zrównoważonych, skalowalnych start-upów poprzez „Jugaad”: Cit...

Jaspreet K.

31 lipca 2022

Zasoby

Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?

Vaibhav S.

31 lipca 2022

Zasoby

Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?

Charanya L.

31 lipca 2022

Zasoby

W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...

Ankusz S.

31 lipca 2022

Aktualności

Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...

Tapanjana R.

31 lipca 2022

Inteligentniejsze prognozowanie popytu

Analityka danych może analizować historyczne trendy sprzedaży i branżowe, aby przewidywać wzorce popytu na nadchodzący miesiąc, kwartał lub rok. Wiedząc z wyprzedzeniem, czego będą chcieli klienci, marki D2C mogą dostosować swoje strategie marketingowe i rekomendacje, aby promować te produkty, a tym samym zwiększać szanse konwersji. Prognozowanie popytu pomaga również w optymalizacji cen – marki D2C mogą oferować zniżki i kupony upominkowe w zależności od tego, ile klienci są skłonni zapłacić. Na przykład jedna z największych indyjskich marek konsumenckich trwałego użytku doświadczyła zwiększonego popytu podczas pandemii na określone produkty, takie jak zmywarki, pralki i kuchenki mikrofalowe. Analiza danych pomogła im w lepszym prognozowaniu i zarządzaniu łańcuchem dostaw.

Lepsze zarządzanie zapasami

Nie wszystkie marki D2C mogą mieć do dyspozycji duże magazyny, w których można przechowywać zapasy. Co więcej, wiele produktów może się zepsuć lub wygasnąć, jeśli są przechowywane zbyt długo. Analityka danych może zidentyfikować wzorce zakupów, które pomogą marce utrzymać wystarczającą ilość zapasów, aby zaspokoić popyt. Analityka może również pomóc w przewidywaniu skoków lub spadków popytu, na przykład w okresie świątecznym lub klęski żywiołowej, takiej jak pandemia. Zapobiegnie to wyczerpaniu się zapasów lub ich marnowaniu.

Lepsza obsługa klienta

Zwłaszcza w przypadku marek e-commerce D2C oferowanie doskonałej obsługi klienta wyróżnia je na tle konkurencji i zachęca klientów do odwiedzania ich strony internetowej, a nie robienia zakupów z platformy agregatora. Na podstawie analizy danych marki D2C mogą zidentyfikować wszelkie problemy na ścieżce klienta i szybko je rozwiązać. Może również odbierać wskazówki dotyczące tego, z czym zmagają się różne osobowości kupujących, i pomóc zespołowi wsparcia w rozwiązywaniu tych problemów w bardziej osobisty sposób.

W jaki sposób nowe marki wykorzystują analizę danych do wspierania e-commerce D2C

Uznając kluczową rolę danych w coraz bardziej cyfrowym świecie, podmioty umożliwiające handel elektroniczny włączyły analizę danych do swojej platformy opartej na sztucznej inteligencji. Platforma rozwoju tych narzędzi pomaga klientom czerpać korzyści z szczegółowych danych na temat zachowań klientów i wzorców zakupów/przeglądania, które napędzają nowe strategie, aby jak najlepiej reagować na te wzorce. Platformy te pomagają również klientom w segmentowanym traktowaniu dla różnych kohort klientów oraz w panelu zarządzającym ponad 60 parametrami zakupów online. Umożliwia to inteligentniejsze zarządzanie zapasami, większe oszczędności kosztów, lepszą terminową realizację zamówień i ostatecznie wyższe współczynniki konwersji wśród zadowolonych klientów.