数据分析将如何改变 D2C 电子商务空间
已发表: 2021-05-09随着 D2C 电子商务品牌准备在 2021 年展现自己的存在感，以下是数据分析如何为他们改变游戏规则
数据分析工具可以整合和过滤所有这些数据，以提取最相关的见解，从而提高效率、盈利能力和生产力
通过提前了解客户的需求，D2C 品牌可以调整他们的营销策略和建议来推销这些产品，从而增加转化机会
鉴于 2020 年全球 93.5% 的互联网用户进行了在线购物，因此不再选择关注这些用户的确切需求。 有了正确的客户数据，电子商务品牌可以准确地了解是什么让他们的客户打勾，并相应地推动他们进行更多的购买。 在当今快节奏的世界中，趋势和偏好正在迅速变化，即使是忠诚的客户也会远离无法跟上潮流的品牌——这是投资数据分析的另一个令人信服的理由，以推动以客户为导向的营销并提高转化率。 随着 D2C 电子商务品牌准备在 2021 年展现自己的存在，以下是数据分析如何为他们改变游戏规则。
数据分析在 D2C 电子商务中的应用
测量结果的力量
企业采取的每一个微步骤，无论是客户服务还是产品履行，都会产生数据。 显然，每天都会产生大量的业务数据——其中大部分对决策至关重要。 数据分析工具可以整合和过滤所有这些数据，以提取最相关的见解，从而提高效率、盈利能力和生产力。 因此，企业可以根据预先确定的指标（例如每季度利润、订单履行时间、每天解决的支持票数、购物车放弃率等）评估其绩效并采取明智的后续步骤。
建立买家角色
将在线买家仅仅视为一个不露面的人群不会让品牌走得太远。 深入了解让客户打勾的原因——他们从事什么工作、他们有什么品味、他们的希望和抱负是什么——有助于产品团队为这些客户可能需要的东西制定路线图，并帮助营销团队更好地与他们沟通。 这就是应用数据分析来建立买家角色的地方。 数据分析可以过滤掉相关数据点，并根据客户在几周甚至几个月内访问网站时所寻找的内容来识别模式。 然后，品牌可以根据他们从这些数据中构建的买家角色细分其客户群，并根据最能激发每个角色的因素共享个性化内容。
为推荐引擎提供动力
Netflix 大约 75% 的收视率来自其推荐引擎的建议，亚马逊 35% 的购买量也是如此。 这些引擎使用强大的机器学习算法和自然语言处理，根据用户的浏览和购买历史提供量身定制的推荐。 推荐引擎就像友好的邻里店主，他知道客户想要什么，并建议他们可能喜欢的其他东西。 换句话说，它们允许品牌和客户之间建立更私人的关系，这将鼓励客户继续购物。
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更智能的需求预测
数据分析可以分析历史销售和行业趋势，以预测未来一个月、季度或一年的需求模式。 通过提前了解客户的需求，D2C 品牌可以调整他们的营销策略和建议来推销这些产品，从而增加转化机会。 需求预测还有助于价格优化——D2C 品牌可以根据客户愿意支付的金额提供折扣和礼券。 例如，在大流行期间，印度最大的耐用消费品品牌之一对洗碗机、洗衣机和微波炉等特定产品的需求增加。 数据洞察力帮助他们更好地进行预测和供应链管理。
更好的库存管理
并非所有 D2C 品牌都可以使用大型仓库来存放库存。此外，如果存放时间过长，许多产品可能会变质或过期。 数据分析可以识别购买模式，帮助品牌保持足够的库存以满足需求。 分析还可以帮助预测需求的高峰或下降，例如在节日期间或大流行等灾难期间。 这将防止库存耗尽或浪费。
更好的客户服务
特别是对于 D2C 电子商务品牌而言，提供出色的客户服务将使他们在竞争中脱颖而出，并鼓励客户访问他们的网站，而不是从聚合平台购物。 基于数据分析，D2C 品牌可以识别客户旅程中的任何痛点并迅速解决这些痛点。 它还可以获取有关不同买家角色正在苦苦挣扎的线索，并帮助支持团队以更个性化的方式解决这些难题。
新时代品牌如何利用数据分析来推动 D2C 电子商务
认识到数据在日益数字化的世界中的关键作用，电子商务推动者已将数据分析整合到他们的人工智能平台中。 这些推动者的增长平台可帮助客户从有关客户行为和购买/浏览模式的精细数据洞察中受益，从而推动新战略以最佳方式响应这些模式。 这些平台还帮助客户针对不同的客户群体进行分段处理，并提供一个管理 60 多个在线购物参数的仪表板。 这可以实现更智能的库存管理、更多的成本节约、更好的准时履行，并最终从满意的客户那里获得更高的转化率。