Mendorong Pertumbuhan dengan Analisis E-niaga: Strategi yang Berhasil

Berfokus pada peningkatan kehadiran pasar global? Membangun kesadaran merek di segmen sasaran? Atau mencapai akuisisi dan retensi pelanggan yang efisien?

Penerapan strategis analisis e-niaga memberikan pengaruh untuk mencapai semua tujuan ini. Pelaporan e-niaga memberdayakan merek untuk membuat keputusan yang tepat, mengoptimalkan upaya pemasaran, dan pada akhirnya, memaksimalkan penjualan.

Artikel ini menunjukkan bagaimana merek dapat memecahkan kode perilaku konsumen, menyempurnakan kampanye pemasaran, dan meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan melalui pelacakan yang tepat dan analisis data e-niaga.

Apa itu Analisis E-niaga?

Dengan membedah data e-niaga, pemasar dapat melihat korelasi langsung antara inisiatif pemasaran dan perolehan pendapatan. Analisis e-niaga juga memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk mengoptimalkan pengeluaran pemasaran, meningkatkan penargetan kampanye, dan pada akhirnya, mendorong pertumbuhan bisnis dalam lingkungan yang kompetitif.

Landasan Analisis E-niaga

Landasan analisis data e-niaga dibangun berdasarkan pelacakan dan analisis yang cermat terhadap indikator kinerja utama (KPI) dan metrik yang berdampak langsung pada pertumbuhan dan profitabilitas bisnis online.

Memahami dan menganalisis metrik e-niaga ini memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang mendorong keputusan strategis:

• Sumber lalu lintas: Mengidentifikasi dari mana pengunjung Anda berasal, membantu mengalokasikan sumber daya pemasaran dengan lebih efisien.
• Tingkat konversi: Mengukur persentase pengunjung yang menyelesaikan tindakan yang diinginkan, memandu pengoptimalan kinerja situs web dan kampanye.
• Nilai pesanan rata-rata (AOV): Melacak jumlah rata-rata dolar yang dibelanjakan setiap kali pelanggan melakukan pemesanan, menginformasikan harga dan strategi peningkatan penjualan.
• Nilai seumur hidup pelanggan (CLV): Memperkirakan total pendapatan yang dapat diharapkan bisnis dari satu akun pelanggan, dengan menekankan pentingnya retensi pelanggan.
• Tingkat pengabaian keranjang: Menyoroti persentase pembeli yang menambahkan item ke keranjang mereka tetapi keluar tanpa menyelesaikan pembelian, menunjukkan dengan tepat area untuk meningkatkan proses pembayaran.

Inti dari pemanfaatan metrik ini adalah dasbor e-niaga, alat penting untuk mengintegrasikan dan memvisualisasikan data di berbagai titik data. Dasbor e-niaga yang dirancang dengan baik memberikan gambaran komprehensif tentang kesehatan toko online, yang mencakup kinerja penjualan, perilaku pelanggan, dan status inventaris.

Fungsi penting dari dasbor e-niaga adalah untuk mengukur dan mengoptimalkan kinerja bisnis di berbagai platform, seperti Amazon, Shopify, dan lainnya.

Dasbor e-niaga tingkat atas juga mengintegrasikan data dari berbagai sumber dengan lancar, termasuk sistem CRM, platform pemasaran email, dan media sosial, untuk pandangan menyeluruh tentang kesehatan e-niaga.

Anda dapat mengharapkan semua fitur ini dari dasbor e-niaga yang didukung Improvado. Platform ini mengelola setiap langkah proses, mulai dari pengumpulan data e-niaga dari Shopify, sumber data Amazon, dan platform pemasaran hingga pemetaan dan visualisasi data ini.

Improvado adalah platform analitik yang dirancang untuk perusahaan besar seperti ASUS, Illy, Monster Energy, dan lainnya. Sebagai hub pusat, ini terintegrasi dengan lebih dari 500 platform Iklan, e-niaga, dan CRM, memusatkan data ke dalam kumpulan data pemasaran yang kohesif. Selain kumpulan data ini, Improvado membuat dasbor yang disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan Anda. Jadwalkan demo untuk mempelajari lebih lanjut tentang kemampuan Improvado.

Teknik Analisis E-niaga Tingkat Lanjut

Setelah membangun dasar yang kuat untuk pelaporan e-niaga, penting untuk mengeksplorasi bagaimana teknik analisis yang lebih canggih dapat lebih meningkatkan pengambilan keputusan, mempersonalisasi pengalaman pelanggan, dan mendorong pertumbuhan pendapatan.

Data dan analitik pelanggan e-niaga

Teknik seperti segmentasi pelanggan memungkinkan bisnis membagi basis pelanggan mereka menjadi kelompok-kelompok berbeda berdasarkan karakteristik bersama. Segmentasinya dapat didasarkan pada data demografi tetapi juga pola perilaku, riwayat pembelian, dan tingkat keterlibatan.

Wawasan e-niaga ini memungkinkan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi dan dapat diterapkan pada tingkat yang lebih individual, sehingga meningkatkan tingkat konversi secara signifikan.

Analisis kelompok mengambil langkah lebih jauh dengan melacak perilaku kelompok pelanggan tertentu dari waktu ke waktu, memberikan wawasan tentang tren jangka panjang dan nilai siklus hidup pelanggan.

Analisis prediktif

Analisis prediktif menggunakan data historis dan algoritme pembelajaran mesin untuk memperkirakan perilaku pelanggan di masa depan, tren penjualan, dan kebutuhan inventaris.

Teknik analisis e-niaga ini memungkinkan merek mengantisipasi permintaan pasar, mempersonalisasi interaksi pelanggan, dan mengoptimalkan operasi rantai pasokan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Analisis prediktif menawarkan keuntungan strategis dengan memungkinkan identifikasi peluang pertumbuhan potensial dan area risiko sebelum peluang tersebut muncul sepenuhnya.

Penerapan utamanya mencakup memprediksi nilai seumur hidup pelanggan, mengidentifikasi kemungkinan rekomendasi produk, dan memperkirakan periode permintaan puncak untuk menyesuaikan upaya pemasaran dan tingkat inventaris. Dengan mengintegrasikan analisis prediktif ke dalam strategi mereka, bisnis ecommerce dapat secara proaktif menyesuaikan pendekatan mereka untuk memenuhi kondisi pasar di masa depan, sehingga menghasilkan peningkatan kepuasan pelanggan, peningkatan penjualan, dan peningkatan efisiensi operasional.

Atribusi pendapatan

Bagian integral dari analisis e-niaga tingkat lanjut adalah atribusi pendapatan. Dengan mengaitkan pendapatan ke saluran pemasaran, kampanye, dan interaksi pelanggan tertentu, bisnis dapat mengungkap pendorong sebenarnya di balik penjualan. Wawasan e-niaga ini sangat berharga untuk mengalokasikan pengeluaran pemasaran secara efisien, memastikan sumber daya diinvestasikan pada saluran yang menghasilkan keuntungan tertinggi.

Untuk memanfaatkan wawasan e-niaga berbasis data, pastikan model atribusi pendapatan Anda dilengkapi dengan komponen penting:

• Membangun infrastruktur pelacakan terpadu yang menangkap setiap interaksi pelanggan di seluruh kampanye dan saluran.
• Simpan semua data interaksi dan iklan mentah di gudang data Anda. Penyimpanan data mentah memungkinkan analisis historis dan fleksibilitas untuk menerapkan model atribusi yang berbeda sesuai kebutuhan.
• Terapkan solusi untuk melacak dan memetakan pembelanjaan iklan langsung dari platform iklan.
• Gunakan teknologi streaming acara yang tangguh untuk menangkap dan memproses data secara real-time.
• Siapkan konversi terperinci dan pelacakan peristiwa yang lebih dari sekadar penjualan sederhana atau pendaftaran email, termasuk konversi mikro seperti pengembalian produk atau interaksi layanan pelanggan.
• Manfaatkan opsi pencocokan identitas yang fleksibel untuk melacak interaksi pengguna di berbagai pengidentifikasi – seperti pengelompokan perangkat dan keluarga.

Salah satu cara untuk mendekati analisis data e-niaga adalah berdasarkan jenis teknik yang digunakan, sementara cara lain adalah dengan berfokus pada tujuan atau metrik tertentu yang ingin ditingkatkan oleh suatu merek.

Analisis E-niaga untuk Efisiensi Akuisisi Pelanggan

Merek e-niaga harus memantau akuisisi pelanggan untuk secara langsung menghubungkan upaya pemasaran dengan kinerja penjualan. Pelacakan ini mengungkapkan strategi mana yang secara efektif mengubah browser menjadi pembeli dan memulihkan keranjang yang ditinggalkan, sehingga mengoptimalkan perolehan pendapatan.

Inilah yang perlu Anda fokuskan.

Analisis periklanan untuk e-niaga

Jika perusahaan Anda ingin mempertajam pendekatan akuisisi pelanggannya, analisis periklanan adalah jawabannya.

Pendekatan holistik terhadap analisis kinerja e-niaga:

• Evaluasi ROAS tidak hanya sebagai ukuran keuntungan langsung namun juga dalam kaitannya dengan kontribusinya terhadap pendapatan secara keseluruhan dan dampaknya terhadap margin keuntungan. ROAS yang tinggi memang diinginkan, namun jika kampanye terkait mendorong penjualan dengan margin rendah, dampak laba secara keseluruhan mungkin minimal.
• Demikian pula, pandangan seimbang tentang CAC melibatkan pemahaman hubungannya dengan nilai pesanan rata-rata (AOV) dan margin keuntungan pelanggan yang diakuisisi. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa biaya untuk mendapatkan pelanggan baru tidak melebihi keuntungan yang dihasilkan dari pembelian mereka.
• Bandingkan CAC di seluruh saluran. Saluran dengan CAC yang lebih rendah umumnya lebih efisien tetapi harus seimbang dengan kualitas pelanggan yang mereka datangkan. Hal ini memerlukan pemahaman mendalam tentang tingkat konversi dan biaya per prospek atau biaya per akuisisi berdasarkan saluran.
• Menilai kualitas pelanggan melibatkan melihat Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLV) dan tingkat retensi. Saluran yang mungkin memiliki CAC dimuka yang lebih tinggi dapat membenarkan biaya tersebut dengan mendatangkan pelanggan dengan CLV yang lebih tinggi. Menganalisis tingkat retensi berdasarkan saluran juga memberikan wawasan tentang saluran mana yang memperoleh lebih banyak pelanggan setia.

Iklan yang efektif juga harus selaras dengan iklan yang sudah ada, mendorong pembelian berulang dan meningkatkan nilai seumur hidup iklan tersebut. Misalnya, kampanye dengan CAC yang tampaknya tinggi mungkin dapat dibenarkan jika kampanye tersebut menarik pelanggan yang menunjukkan loyalitas tinggi dan tingkat pembelian berulang, sehingga menawarkan CLV yang lebih tinggi.

Analisis saluran organik di e-niaga

Selain iklan, strategi analitik e-niaga yang sukses mengevaluasi kinerja penelusuran organik, media sosial, pemasaran email, dan program rujukan. Metrik pelacakan seperti efektivitas sumber lalu lintas, tingkat keterlibatan, dan tingkat konversi saluran ini memberikan gambaran menyeluruh tentang upaya akuisisi pelanggan.

Setiap saluran organik berhak mendapatkan dasbor terpisah untuk memantau secara dekat kontribusinya terhadap pertumbuhan penjualan.

Analisis E-niaga untuk Pengalaman Situs Web yang Luar Biasa

Waktu henti atau penurunan kinerja pada situs web e-niaga dapat dengan cepat menyebabkan kerugian finansial yang besar.

Risiko yang timbul dari masalah kinerja situs web menyoroti pentingnya memantau berbagai elemen promosi di situs web perusahaan—halaman katalog, spanduk, elemen rekomendasi, pop-up, dll., dan memperingatkan setiap perubahan signifikan.

Berikut adalah beberapa metrik e-niaga luas yang mungkin disertakan dalam dasbor:

• Metrik lalu lintas situs web: Jumlah pengunjung, dari mana lalu lintas berasal, durasi sesi rata-rata, dan sebagainya. Metrik ini memberikan wawasan tentang tingkat keterlibatan pengguna dan potensi titik gesekan.
• Metrik kinerja promosi: RKT untuk semua penempatan promosi di situs, rasio konversi untuk semua penempatan, dan metrik keterlibatan jika diperlukan.
• Metrik konversi dan penjualan: Bergantung pada tujuan Anda, Anda dapat melacak volume penjualan, tingkat pengabaian keranjang, dll.
• Metrik kinerja situs web: Terkadang, masalahnya bukan pada pesan, desain, atau penempatan, melainkan masalah atau kegagalan fungsi kinerja situs web. Lacak waktu pemuatan halaman, tingkat kesalahan, waktu hingga byte pertama, dan metrik lain yang menunjukkan kesehatan situs web Anda.
• Peringatan real-time: Dengan demikian, analis dapat segera mengidentifikasi dan merespons masalah seperti penurunan interaksi secara tiba-tiba atau masalah teknis pada fitur promosi. Kemampuan ini memastikan bahwa potensi hambatan terhadap penjualan atau pengalaman pengguna dapat diatasi dengan cepat.

Analisis E-niaga untuk Retensi Pelanggan yang Efektif

Analisis e-niaga memungkinkan merek untuk menentukan dan merespons berbagai kebutuhan dan perilaku basis pelanggan mereka, yang pada akhirnya menghasilkan tingkat retensi pelanggan yang lebih tinggi.

Strategi pelaporan e-niaga utama untuk retensi:

• Analisis urutan: Gunakan teknik analisis urutan untuk mengidentifikasi pola dalam perjalanan pembelian. Memahami urutan pembelian produk dapat mengungkap peluang cross-selling dan upselling yang disesuaikan dengan tahap siklus hidup pelanggan.
• Analisis keranjang: Gunakan analisis keranjang untuk memahami produk mana yang sering dibeli bersamaan. Wawasan ini mendukung pembuatan penawaran gabungan yang meningkatkan nilai pesanan rata-rata dan mendorong pembelian berulang.
• Model CLV dinamis: Mengadopsi model dinamis yang menyesuaikan prediksi CLV berdasarkan interaksi dan umpan balik pelanggan secara real-time. Pendekatan yang berbeda ini memungkinkan penargetan dan alokasi sumber daya yang lebih akurat ke segmen pelanggan yang berpotensi besar.
• Wawasan CLV khusus segmen: Uraikan penghitungan CLV berdasarkan segmen pelanggan untuk mengidentifikasi kelompok mana yang mewakili nilai paling besar dari waktu ke waktu. Sesuaikan upaya retensi untuk melindungi dan mengembangkan segmen bernilai tinggi ini.
• Analisis akar penyebab: Gabungkan data churn dengan umpan balik pelanggan untuk menunjukkan dengan tepat masalah atau tren tertentu yang menyebabkan pengurangan pelanggan. Mengatasi akar permasalahan ini secara langsung dapat mengurangi tingkat churn secara signifikan.
• Penilaian keterlibatan: Kembangkan sistem penilaian keterlibatan untuk mengukur seberapa interaktif pelanggan terlibat dengan merek Anda di berbagai saluran. Pelanggan dengan skor tinggi dapat ditargetkan dengan program loyalitas khusus, sedangkan pelanggan dengan skor rendah mungkin memerlukan kampanye keterlibatan kembali.

Analisis E-niaga untuk Personalisasi

Data e-niaga menyimpan banyak sekali wawasan bagi merek yang ingin menyesuaikan pengalaman berbelanja dengan preferensi dan perilaku pelanggan individu.

Dengan memanfaatkan analitik terperinci, perusahaan dapat membuka pemahaman yang lebih mendalam tentang pelanggan mereka, memfasilitasi interaksi yang dipersonalisasi yang mendorong keterlibatan, loyalitas, dan penjualan:

• Pelacakan perilaku: Manfaatkan cookie dan data sesi untuk melacak tindakan pengguna di seluruh situs web Anda. Hal ini mencakup tampilan halaman, waktu yang dihabiskan di situs web, dan interaksi dengan daftar produk dan konten, memungkinkan pemahaman yang berbeda tentang minat dan preferensi pelanggan.
• Profil pelanggan: Mengumpulkan data dari berbagai titik kontak, termasuk riwayat transaksi, interaksi layanan pelanggan, dan aktivitas media sosial, untuk membangun profil pelanggan yang komprehensif. Profil ini berperan penting dalam memberikan konten dan rekomendasi yang sangat dipersonalisasi.
• Kampanye email yang dipersonalisasi: Gunakan data pelanggan untuk mengelompokkan daftar email dan menyesuaikan pesan berdasarkan perilaku pembelian sebelumnya, riwayat penelusuran, dan tingkat keterlibatan. Email yang dipersonalisasi secara signifikan mengungguli ledakan umum dalam rasio terbuka, rasio klik-tayang, dan konversi.
• Pelacakan konversi: Pantau bagaimana interaksi yang dipersonalisasi di berbagai saluran berkontribusi terhadap peristiwa konversi akhir. Hal ini memungkinkan pemahaman yang jelas tentang taktik personalisasi mana yang paling efektif dalam mendorong penjualan.

Melalui pengumpulan data tingkat lanjut, strategi personalisasi dinamis, dan komitmen untuk memanfaatkan umpan balik pelanggan, bisnis dapat meningkatkan perjalanan pelanggan secara signifikan, sehingga menghasilkan peningkatan loyalitas dan pendapatan.

Memaksimalkan Pendapatan dengan Alat Analisis E-niaga Tingkat Lanjut

Sederhanakan analisis e-niaga dengan bermitra dengan platform analisis dan manajemen data yang tangguh.

Improvado adalah solusi analisis pemasaran, yang dirancang untuk perusahaan besar. Sebagai hub pusat, ini terintegrasi dengan lebih dari 500 platform Iklan, e-niaga, dan CRM, memusatkan data ke dalam kumpulan data pemasaran yang kohesif.

Selain kumpulan data ini, Improvado membuat dasbor e-niaga, dasbor atribusi pendapatan yang disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan Anda, atau visualisasi lainnya. Fondasi data yang kuat yang didukung oleh Improvado memberikan wawasan yang tepat waktu dan dapat diakses untuk peluang pengoptimalan yang hampir real-time.

Pertanyaan yang Sering Diajukan