ขับเคลื่อนการเติบโตด้วยการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซ: กลยุทธ์ที่ใช้ได้ผล

มุ่งเน้นไปที่การขยายการแสดงตนในตลาดโลกหรือไม่? สร้างการรับรู้ถึงแบรนด์ในเซ็กเมนต์เป้าหมาย? หรือบรรลุผลสำเร็จในการได้มาและการรักษาลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ?

การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซเชิงกลยุทธ์ช่วยให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ทั้งหมด การรายงานอีคอมเมิร์ซช่วยให้แบรนด์ต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพการทำการตลาด และเพิ่มยอดขายให้สูงสุดในที่สุด

บทความนี้แสดงให้เห็นว่าแบรนด์สามารถถอดรหัสพฤติกรรมผู้บริโภค ปรับแต่งแคมเปญการตลาด และปรับปรุงประสิทธิภาพธุรกิจโดยรวมผ่านการติดตามที่แม่นยำและการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร

การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซคืออะไร

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ นักการตลาดสามารถเห็นความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างความคิดริเริ่มทางการตลาดและการสร้างรายได้ การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายทางการตลาด ปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายแคมเปญ และท้ายที่สุด กระตุ้นการเติบโตของธุรกิจในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขัน

รากฐานของการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซ

รากฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซสร้างขึ้นจากการติดตามและวิเคราะห์ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) และตัวชี้วัดที่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อการเติบโตและความสามารถในการทำกำไรของธุรกิจออนไลน์

การทำความเข้าใจและวิเคราะห์ตัวชี้วัดอีคอมเมิร์ซเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงซึ่งขับเคลื่อนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์:

• แหล่งที่มาของการเข้าชม: ระบุว่าผู้เยี่ยมชมของคุณมาจากที่ใด ซึ่งช่วยจัดสรรทรัพยากรทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• อัตราคอนเวอร์ชั่น: วัดเปอร์เซ็นต์ของผู้เข้าชมที่ดำเนินการตามที่ต้องการ เพื่อเป็นแนวทางในการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์และแคมเปญ
• มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV): ติดตามจำนวนเงินเฉลี่ยที่ใช้ไปในแต่ละครั้งที่ลูกค้าทำการสั่งซื้อ โดยแจ้งกลยุทธ์การกำหนดราคาและการขายต่อยอด
• มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV): ประมาณรายได้ทั้งหมดที่ธุรกิจคาดหวังได้จากบัญชีลูกค้าบัญชีเดียว โดยเน้นถึงความสำคัญของการรักษาลูกค้า
• อัตราการละทิ้งรถเข็น: เน้นเปอร์เซ็นต์ของผู้เลือกซื้อที่เพิ่มสินค้าลงในรถเข็นแต่ออกโดยไม่ทำการซื้อให้เสร็จสิ้น โดยระบุพื้นที่สำหรับการปรับปรุงกระบวนการชำระเงิน

ศูนย์กลางในการใช้ประโยชน์จากตัวชี้วัดเหล่านี้คือแดชบอร์ดอีคอมเมิร์ซ ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการรวมและการแสดงข้อมูลเป็นภาพในจุดข้อมูลหลายจุด แดชบอร์ดอีคอมเมิร์ซที่ออกแบบมาอย่างดีให้ภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับสถานภาพของร้านค้าออนไลน์ ครอบคลุมประสิทธิภาพการขาย พฤติกรรมลูกค้า และสถานะสินค้าคงคลัง

หน้าที่สำคัญของแดชบอร์ดอีคอมเมิร์ซคือการวัดและเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจในแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Amazon, Shopify และอื่นๆ

แดชบอร์ดอีคอมเมิร์ซระดับแนวหน้ายังผสานข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างราบรื่น รวมถึงระบบ CRM แพลตฟอร์มการตลาดผ่านอีเมล และโซเชียลมีเดีย เพื่อดูภาพรวมของสุขภาพอีคอมเมิร์ซ

คุณสามารถคาดหวังคุณสมบัติทั้งหมดนี้ได้จากแดชบอร์ดอีคอมเมิร์ซที่ขับเคลื่อนโดย Improvado แพลตฟอร์มจะจัดการทุกขั้นตอนของกระบวนการ ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลอีคอมเมิร์ซจาก Shopify, แหล่งข้อมูลของ Amazon และแพลตฟอร์มการตลาดไปจนถึงการทำแผนที่และการแสดงข้อมูลนี้ด้วยภาพ

Improvado เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่ปรับแต่งมาสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ เช่น ASUS, Illy, Monster Energy และอื่นๆ ในฐานะฮับกลาง โดยจะทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มโฆษณา อีคอมเมิร์ซ และ CRM มากกว่า 500 รายการ โดยรวมข้อมูลไว้ในชุดข้อมูลการตลาดที่เชื่อมโยงกัน นอกเหนือจากชุดข้อมูลนี้ Improvado ยังสร้างแดชบอร์ดที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของบริษัทของคุณอีกด้วย กำหนดเวลาการสาธิตเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถของ Improvado

เทคนิคการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซขั้นสูง

หลังจากสร้างรากฐานที่มั่นคงสำหรับการรายงานอีคอมเมิร์ซแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องสำรวจว่าเทคนิคการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นสามารถปรับปรุงการตัดสินใจ ปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้าให้เป็นแบบส่วนตัว และขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้ได้อย่างไร

ข้อมูลลูกค้าอีคอมเมิร์ซและการวิเคราะห์

เทคนิคต่างๆ เช่น การแบ่งส่วนลูกค้าช่วยให้ธุรกิจสามารถแบ่งฐานลูกค้าออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามคุณลักษณะที่มีร่วมกัน การแบ่งส่วนอาจขึ้นอยู่กับข้อมูลประชากร แต่ยังรวมถึงรูปแบบพฤติกรรม ประวัติการซื้อ และระดับการมีส่วนร่วมด้วย

ข้อมูลเชิงลึกด้านอีคอมเมิร์ซเหล่านี้ช่วยให้แคมเปญการตลาดส่วนบุคคลที่สะท้อนในระดับบุคคลมากขึ้น ซึ่งเพิ่มอัตราการแปลงอย่างมีนัยสำคัญ

การวิเคราะห์ตามรุ่นช่วยดำเนินการต่อไปโดยการติดตามพฤติกรรมของกลุ่มลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงในช่วงเวลาหนึ่ง โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มระยะยาวและมูลค่าวงจรชีวิตของลูกค้า

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลในอดีตและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าในอนาคต แนวโน้มการขาย และความต้องการสินค้าคงคลัง

เทคนิคการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซนี้ช่วยให้แบรนด์ต่างๆ สามารถคาดการณ์ความต้องการของตลาด ปรับแต่งการโต้ตอบกับลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของห่วงโซ่อุปทานด้วยระดับความแม่นยำที่สูงขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มอบข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์โดยช่วยให้สามารถระบุโอกาสในการเติบโตที่อาจเกิดขึ้นและพื้นที่ที่มีความเสี่ยงก่อนที่จะเกิดขึ้นอย่างสมบูรณ์

การใช้งานที่สำคัญ ได้แก่ การคาดการณ์มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า การระบุคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เป็นไปได้ และการคาดการณ์ช่วงที่มีความต้องการสูงสุดเพื่อปรับความพยายามทางการตลาดและระดับสินค้าคงคลังให้สอดคล้องกัน ด้วยการผสานรวมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เข้ากับกลยุทธ์ ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถปรับแนวทางเชิงรุกเพื่อให้สอดคล้องกับสภาวะตลาดในอนาคต ซึ่งนำไปสู่ความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น ยอดขายที่เพิ่มขึ้น และประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ดีขึ้น

การระบุแหล่งที่มาของรายได้

ส่วนสำคัญของการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซขั้นสูงคือการระบุแหล่งที่มาของรายได้ การระบุรายได้ให้กับช่องทางการตลาด แคมเปญ และการโต้ตอบกับลูกค้าโดยเฉพาะ ธุรกิจต่างๆ สามารถค้นพบแรงผลักดันที่แท้จริงเบื้องหลังการขายได้ ข้อมูลเชิงลึกด้านอีคอมเมิร์ซเหล่านี้มีคุณค่าอย่างยิ่งในการจัดสรรการใช้จ่ายทางการตลาดอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้มั่นใจได้ว่าทรัพยากรจะถูกลงทุนในช่องทางที่ให้ผลตอบแทนสูงสุด

หากต้องการควบคุมข้อมูลเชิงลึกอีคอมเมิร์ซที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารูปแบบการระบุแหล่งที่มาของรายได้ของคุณมีองค์ประกอบที่จำเป็น:

• สร้างโครงสร้างพื้นฐานการติดตามแบบรวมที่รวบรวมทุกการโต้ตอบของลูกค้าในทุกแคมเปญและช่องทาง
• บันทึกข้อมูลการโต้ตอบและข้อมูลการโฆษณาทั้งหมดในคลังข้อมูลของคุณ พื้นที่จัดเก็บข้อมูลดิบช่วยให้สามารถวิเคราะห์ประวัติและมีความยืดหยุ่นในการใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่แตกต่างกันได้ตามต้องการ
• ใช้โซลูชันสำหรับการติดตามและแมปการใช้จ่ายโฆษณาโดยตรงจากแพลตฟอร์มโฆษณา
• ใช้เทคโนโลยีการสตรีมเหตุการณ์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อบันทึกและประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
• ตั้งค่าคอนเวอร์ชันและการติดตามเหตุการณ์แบบละเอียดที่นอกเหนือไปจากการขายหรือการลงทะเบียนอีเมลแบบธรรมดา รวมถึงคอนเวอร์ชันย่อย เช่น การคืนผลิตภัณฑ์หรือการโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า
• ใช้ตัวเลือกการจับคู่ข้อมูลระบุตัวตนที่ยืดหยุ่นเพื่อติดตามการโต้ตอบของผู้ใช้ผ่านตัวระบุต่างๆ เช่น อุปกรณ์และการจัดกลุ่มครอบครัว

วิธีหนึ่งในการเข้าถึงการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซคือตามประเภทของเทคนิคที่ใช้ ในขณะที่อีกวิธีหนึ่งมุ่งเน้นไปที่วัตถุประสงค์เฉพาะหรือตัวชี้วัดที่แบรนด์มีเป้าหมายที่จะปรับปรุง

การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซเพื่อประสิทธิภาพในการได้มาซึ่งลูกค้า

แบรนด์อีคอมเมิร์ซจะต้องตรวจสอบการได้มาของลูกค้าเพื่อเชื่อมโยงการตลาดเข้ากับประสิทธิภาพการขายโดยตรง การติดตามนี้เผยให้เห็นว่ากลยุทธ์ใดที่แปลงเบราว์เซอร์ให้เป็นผู้ซื้อได้อย่างมีประสิทธิภาพ และกู้คืนรถเข็นที่ถูกละทิ้ง ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการสร้างรายได้

นี่คือสิ่งที่คุณต้องมุ่งเน้น

การวิเคราะห์โฆษณาสำหรับอีคอมเมิร์ซ

หากบริษัทของคุณต้องการพัฒนาแนวทางการหาลูกค้าใหม่ การวิเคราะห์โฆษณาคือจุดเริ่มต้น

แนวทางแบบองค์รวมสำหรับการวิเคราะห์ประสิทธิภาพอีคอมเมิร์ซ:

• ประเมิน ROAS ไม่ใช่แค่การวัดผลตอบแทนทันที แต่ในแง่ของการมีส่วนร่วมต่อรายได้โดยรวมและผลกระทบต่ออัตรากำไร ROAS ที่สูงเป็นสิ่งที่พึงประสงค์ แต่หากแคมเปญที่เกี่ยวข้องกระตุ้นให้เกิดยอดขายที่มีอัตรากำไรต่ำ ผลกระทบต่อกำไรโดยรวมอาจมีเพียงเล็กน้อย
• ในทำนองเดียวกัน มุมมองที่สมดุลของ CAC เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจความสัมพันธ์กับมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) และอัตรากำไรของลูกค้าที่ได้มา เป้าหมายคือเพื่อให้แน่ใจว่าต้นทุนในการหาลูกค้าใหม่ไม่เกินกำไรที่เกิดจากการซื้อของพวกเขา
• เปรียบเทียบ CAC ข้ามช่องทาง โดยทั่วไปช่องทางที่มี CAC ต่ำกว่าจะมีประสิทธิภาพมากกว่า แต่ต้องสมดุลกับคุณภาพของลูกค้าที่พวกเขานำเข้ามา ซึ่งต้องเจาะลึกถึงอัตราคอนเวอร์ชันและราคาต่อโอกาสในการขายหรือต้นทุนต่อการได้รับตามช่องทาง
• การประเมินคุณภาพลูกค้าเกี่ยวข้องกับการดูมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (CLV) และอัตราการรักษาลูกค้า ช่องทางที่อาจมี CAC ล่วงหน้าที่สูงกว่าสามารถปรับค่าใช้จ่ายได้โดยการนำลูกค้าที่มี CLV สูงกว่าเข้ามา การวิเคราะห์อัตราการรักษาลูกค้าตามช่องทางยังให้ข้อมูลเชิงลึกว่าช่องทางใดได้ลูกค้าประจำมากขึ้น

การโฆษณาที่มีประสิทธิภาพควรสอดคล้องกับโฆษณาที่มีอยู่ กระตุ้นให้มีการซื้อซ้ำและเพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งาน ตัวอย่างเช่น แคมเปญที่ดูเหมือน CAC สูงอาจสมเหตุสมผลหากดึงดูดลูกค้าที่แสดงความภักดีสูงและมีอัตราการซื้อซ้ำ จึงทำให้ CLV สูงขึ้น

การวิเคราะห์ช่องทางทั่วไปในอีคอมเมิร์ซ

นอกเหนือจากโฆษณาแล้ว กลยุทธ์การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซที่ประสบความสำเร็จจะประเมินประสิทธิภาพของการค้นหาทั่วไป โซเชียลมีเดีย การตลาดผ่านอีเมล และโปรแกรมการอ้างอิง การติดตามตัวชี้วัด เช่น ประสิทธิภาพของแหล่งที่มาของการเข้าชม อัตราการมีส่วนร่วม และอัตราคอนเวอร์ชั่นของช่องทางเหล่านี้ จะให้มุมมองแบบองค์รวมของความพยายามในการได้มาซึ่งลูกค้า

ช่องทางทั่วไปแต่ละช่องทางสมควรได้รับแดชบอร์ดแยกต่างหากสำหรับการติดตามการมีส่วนร่วมในการเติบโตของยอดขายอย่างใกล้ชิด

การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซเพื่อประสบการณ์เว็บไซต์ที่ยอดเยี่ยม

การหยุดทำงานหรือประสิทธิภาพที่ลดลงบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซอาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียทางการเงินจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว

ความเสี่ยงที่มาพร้อมกับปัญหาด้านประสิทธิภาพของเว็บไซต์เน้นย้ำถึงความสำคัญของการตรวจสอบองค์ประกอบส่งเสริมการขายต่างๆ บนเว็บไซต์ของบริษัท เช่น หน้าแค็ตตาล็อก แบนเนอร์ องค์ประกอบคำแนะนำ ป๊อปอัป ฯลฯ และการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ

ต่อไปนี้เป็นตัวชี้วัดอีคอมเมิร์ซแบบกว้างๆ ที่แดชบอร์ดอาจรวมถึง:

• ตัวชี้วัดการเข้าชมเว็บไซต์: จำนวนผู้เข้าชม ที่มาของการเข้าชม ระยะเวลาเซสชันเฉลี่ย และอื่นๆ ตัวชี้วัดเหล่านี้นำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระดับการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และจุดขัดแย้งที่อาจเกิดขึ้น
• ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการส่งเสริมการขาย: CTR สำหรับตำแหน่งส่งเสริมการขายในสถานที่ทั้งหมด อัตราการแปลงสำหรับตำแหน่งทั้งหมด และตัวชี้วัดการมีส่วนร่วม หากจำเป็น
• ตัวชี้วัดการแปลงและการขาย: คุณสามารถติดตามปริมาณการขาย อัตราการละทิ้งรถเข็น ฯลฯ ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของคุณ
• ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของเว็บไซต์: บางครั้งปัญหาไม่ได้อยู่ที่การรับส่งข้อความ การออกแบบ หรือตำแหน่ง แต่เป็นปัญหาเกี่ยวกับประสิทธิภาพหรือการทำงานผิดปกติของเว็บไซต์ ติดตามเวลาในการโหลดหน้าเว็บ อัตราข้อผิดพลาด เวลาในการไบต์แรก และตัวชี้วัดอื่นๆ ที่บ่งบอกถึงความสมบูรณ์ของเว็บไซต์ของคุณ
• การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์: ดังนั้น นักวิเคราะห์จึงสามารถระบุและตอบสนองต่อปัญหาต่างๆ ได้ทันที เช่น การมีส่วนร่วมลดลงกะทันหันหรือปัญหาทางเทคนิคเกี่ยวกับฟีเจอร์ส่งเสริมการขาย ความสามารถนี้ช่วยให้แน่ใจว่าอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้นต่อการขายหรือประสบการณ์ผู้ใช้ได้รับการแก้ไขอย่างรวดเร็ว

การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซเพื่อการรักษาลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซช่วยให้แบรนด์ต่างๆ สามารถระบุและตอบสนองต่อความต้องการและพฤติกรรมที่เหมาะสมของฐานลูกค้า ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่อัตราการรักษาลูกค้าที่สูงขึ้น

กลยุทธ์การรายงานอีคอมเมิร์ซที่สำคัญสำหรับการรักษาลูกค้า:

• การวิเคราะห์ลำดับ: ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ลำดับเพื่อระบุรูปแบบในเส้นทางการซื้อ การทำความเข้าใจลำดับการซื้อผลิตภัณฑ์สามารถเปิดเผยโอกาสในการขายต่อเนื่องและการขายต่อยอดซึ่งปรับให้เหมาะกับระยะวงจรชีวิตของลูกค้า
• การวิเคราะห์ตะกร้า: ใช้การวิเคราะห์ตะกร้าเพื่อทำความเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์ใดที่มีการซื้อร่วมกันบ่อยครั้ง ข้อมูลเชิงลึกนี้สนับสนุนการสร้างข้อเสนอแบบรวมกลุ่มที่เพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยและกระตุ้นให้เกิดการซื้อซ้ำ
• โมเดล CLV แบบไดนามิก: ใช้โมเดลแบบไดนามิกที่ปรับการคาดการณ์ CLV ตามการโต้ตอบและคำติชมของลูกค้าแบบเรียลไทม์ แนวทางที่เหมาะสมยิ่งนี้ช่วยให้กำหนดเป้าหมายและการจัดสรรทรัพยากรไปยังกลุ่มลูกค้าที่มีศักยภาพสูงได้แม่นยำยิ่งขึ้น
• ข้อมูลเชิงลึก CLV เฉพาะกลุ่ม: แจกแจงการคำนวณ CLV ตามกลุ่มลูกค้า เพื่อระบุว่ากลุ่มใดที่มีมูลค่ามากที่สุดในช่วงเวลาหนึ่ง ปรับแต่งความพยายามในการรักษาลูกค้าเพื่อปกป้องและขยายส่วนที่มีมูลค่าสูงเหล่านี้
• การวิเคราะห์สาเหตุหลัก: รวมข้อมูลการเลิกใช้งานเข้ากับคำติชมของลูกค้าเพื่อระบุปัญหาหรือแนวโน้มเฉพาะที่นำไปสู่การเลิกจ้างของลูกค้า การแก้ไขปัญหาต้นตอเหล่านี้โดยตรงสามารถลดอัตราการเปลี่ยนใจได้อย่างมาก
• การให้คะแนนการมีส่วนร่วม: พัฒนาระบบการให้คะแนนการมีส่วนร่วมเพื่อวัดปริมาณว่าลูกค้ามีส่วนร่วมกับแบรนด์ของคุณอย่างไรในช่องทางต่างๆ ลูกค้าที่ได้คะแนนสูงสามารถกำหนดเป้าหมายด้วยโปรแกรมความภักดีพิเศษ ในขณะที่ลูกค้าที่ได้คะแนนต่ำอาจต้องมีแคมเปญการมีส่วนร่วมอีกครั้ง

การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซเพื่อการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ข้อมูลอีคอมเมิร์ซมีข้อมูลเชิงลึกจำนวนมหาศาลสำหรับแบรนด์ที่ต้องการปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้งให้ตรงกับความชอบและพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละราย

ด้วยการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์โดยละเอียด บริษัทต่างๆ จะสามารถปลดล็อกความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับลูกค้าของตน อำนวยความสะดวกในการโต้ตอบส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนการมีส่วนร่วม ความภักดี และการขาย:

• การติดตามพฤติกรรม: ใช้คุกกี้และข้อมูลเซสชันเพื่อติดตามการกระทำของผู้ใช้ทั่วทั้งเว็บไซต์ของคุณ ซึ่งรวมถึงการดูหน้าเว็บ เวลาที่ใช้บนเว็บไซต์ และการโต้ตอบกับรายการผลิตภัณฑ์และเนื้อหา ช่วยให้เข้าใจความสนใจและความชอบของลูกค้าได้อย่างละเอียดถี่ถ้วน
• โปรไฟล์ลูกค้า: รวบรวมข้อมูลจากจุดติดต่อต่างๆ รวมถึงประวัติการทำธุรกรรม การโต้ตอบการบริการลูกค้า และกิจกรรมโซเชียลมีเดีย เพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้าที่ครอบคลุม โปรไฟล์เหล่านี้มีส่วนสำคัญในการนำเสนอเนื้อหาและคำแนะนำที่เป็นส่วนตัวสูง
• แคมเปญอีเมลส่วนบุคคล: ใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อแบ่งกลุ่มรายชื่ออีเมลและปรับแต่งข้อความตามพฤติกรรมการซื้อในอดีต ประวัติการเข้าชม และระดับการมีส่วนร่วม อีเมลส่วนบุคคลมีประสิทธิภาพเหนือกว่าการระเบิดทั่วไปอย่างมากทั้งในด้านอัตราการเปิด อัตราการคลิกผ่าน และการแปลง
• การติดตามคอนเวอร์ชัน: ติดตามดูว่าการโต้ตอบส่วนบุคคลในช่องทางต่างๆ มีส่วนทำให้เกิดเหตุการณ์คอนเวอร์ชันสุดท้ายอย่างไร ซึ่งช่วยให้เข้าใจได้อย่างชัดเจนว่ากลยุทธ์การปรับเปลี่ยนเฉพาะบุคคลแบบใดที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการกระตุ้นยอดขาย

ด้วยการรวบรวมข้อมูลขั้นสูง กลยุทธ์การปรับเปลี่ยนเฉพาะบุคคลแบบไดนามิก และความมุ่งมั่นในการใช้ประโยชน์จากความคิดเห็นของลูกค้า ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถปรับปรุงการเดินทางของลูกค้าได้อย่างมาก ซึ่งนำไปสู่ความภักดีและรายได้ที่เพิ่มขึ้น

เพิ่มรายได้สูงสุดด้วยเครื่องมือวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซขั้นสูง

ลดความซับซ้อนของการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซด้วยการร่วมมือกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์และการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

Improvado เป็นโซลูชันการวิเคราะห์การตลาดที่ปรับแต่งมาสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ ในฐานะฮับกลาง โดยจะทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มโฆษณา อีคอมเมิร์ซ และ CRM มากกว่า 500 รายการ โดยรวมข้อมูลไว้ในชุดข้อมูลการตลาดที่เชื่อมโยงกัน

นอกเหนือจากชุดข้อมูลนี้ Improvado ยังสร้างแดชบอร์ดอีคอมเมิร์ซ แดชบอร์ดการระบุแหล่งที่มาของรายได้ที่ปรับแต่งตามความต้องการของบริษัทของคุณ หรือการแสดงภาพอื่นๆ รากฐานข้อมูลที่มั่นคงที่ขับเคลื่อนโดย Improvado ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันท่วงทีและเข้าถึงได้สำหรับโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงเรียลไทม์

คำถามที่พบบ่อย