[Ecommerce Analytics] - Thương mại điện tử tăng trưởng kép cần chú trọng vào phân tích realtime & trực quan hóa dữ liệu

Người khởi tạo K
Kim2
Ngày gửi Bình luận: 0 Lượt xem: 219

Kim2

Level 8
[Ecommerce Analytics] - Thương mại điện tử tăng trưởng kép cần chú trọng vào phân tích realtime & trực quan hóa dữ liệu

Thị trường thương mại điện tử toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 17%, từ 1,3 nghìn tỷ đô năm 2014 lên 2,5 nghìn tỷ đô vào cuối năm 2018

Phân tích thương mại điện tử (Ecommerce Analytics) không chỉ quan trọng mà còn cấp bách để tạo ra sự tăng trưởng và mức doanh thu mới

Bằng chứng là các công ty áp dụng phân tích thương mại điện tử có hiệu quả kinh doanh tốt hơn

Mình không đề cập cụ thể công ty nào và so sánh giữa các công ty với nhau. Nhưng biết họ đã làm gì và làm bằng cách nào sẽ quan trong hơn nhiều.

Các công ty thương mại điện tử hàng đầu, họ sử dụng dữ liệu và phân tích để cạnh tranh với nhau và sử dụng nhiều dữ liệu khác nhau để làm điều đó.

Dữ liệu được thu thập và phân tích về những người truy cập trang web thương mại điện tử, thời điểm cụ thể truy cập, xem trang nào và đến từ trang web hoặc nguồn nào (từ kênh giới thiệu hoặc kênh tiếp thị nào).

Các thông tin khác về hành vi của người dùng cũng được thu thập, chẳng hạn như các tương tác và hoạt động người dùng trên trang, các dữ liệu liên quan đến sản phẩm được xem, quảng cáo được sử dụng, trang đã truy cập, thời gian xem, các đường dẫn và nhấp chuột trên trang, các truy vấn được nhập trong mục tìm kiếm và nhiều dữ liệu khác, chẳng hạn như giá trị đơn hàng, giá sản phẩm, phương thức giao hàng được sử dụng và thông tin thanh toán.

Dữ liệu khách hàng có thể được thu thập hoặc suy ra, chẳng hạn như khách hàng là ai hoặc có thể ở đâu, họ sống ở đâu, họ thích gì, sở thích hay xu hướng của họ, những gì họ đã mua, các thông tin khác về nhân khẩu học và tâm lý học…

Các công ty phân tích thương mại điện tử thành công và hiệu quả thường đặt câu hỏi có thể trả lời bằng dữ liệu và sau đó họ thuê các nhóm phân tích thu thập dữ liệu, quản lý và vận hành hệ thống phân tích, quản lý nhóm phân tích và tạo ra phân tích và khoa học dữ liệu để thông báo cho các bên liên quan. Các công ty này tạo ra giá trị bằng cách đặt câu hỏi, trả lời chúng bằng dữ liệu và thay đổi cách họ hành động nhờ các dữ liệu có được. Các câu hỏi về việc kinh doanh liên quan đến thương mại điện tử có thể bao gồm những điều sau:





• Khách hàng: Đặc điểm của những khách hàng trung thành nhất là gì? Của khách hàng ít trung thành nhất là gì?

• Marketing: Khách hàng nhìn nhận về công ty và sản phẩm của công ty thế nào?

• Danh mục và sản phẩm: Sản phẩm nào bán chạy nhất hoặc có tỷ suất lợi nhuận cao nhất? Những sản phẩm nào thường được mua chung với nhau?

• Giá cả và chương trình khuyến mãi: Giảm giá và khuyến mãi có tác động gì đến doanh số chung?

• Bán hàng trên mô hình bán hàng đa kênh: Các kênh bán hàng hoạt động thế nào và chúng bổ sung cho nhau như thế nào trên hành trình khách mua hàng? Điều này khác biệt thế nào so với việc phân bổ ngân sách?

• Triển vọng và khách hàng: nên nhắm đến khách hàng tiềm năng nào để chuyển đổi thành khách hàng trung thành? Những sản phẩm hoặc khuyến mãi nào sẽ có hiệu quả nhất?

• Tối ưu hóa và dự đoán: nên kiểm tra những phần nào trong trang web? Những sản phẩm nào nên đặt hàng ngay để phù hợp với dự báo bán hàng?

Việc phân tích thương mại điện tử phức tạp không chỉ bởi vì nó vượt qua cả kinh doanh và công nghệ, mà còn bởi vì nó là lĩnh vực dẫn đầu trong trải nghiệm số và đổi mới kỹ thuật số.

Các báo cáo có thể hiển thị dữ liệu so sánh, hiển thị các mối liên hệ, làm sáng tỏ sự phân phối và xác định các thành phần. Người ta thường xem báo cáo là các bảng dữ liệu so sánh đơn giản nhiều mặt hàng, trên một hoặc nhiều thể loại theo một khía cạnh, ví dụ, tỷ lệ chuyển đổi theo ngày, giá trị đơn hàng trung bình theo loại khách hàng, v.v. Các báo cáo thường cho thấy sự thay đổi theo thời gian và có thể chứa nhiều thứ nguyên, các danh mục khác nhau và mối liên hệ của vài biến. Một số báo cáo hiển thị các thành phần dữ liệu theo thời gian thay đổi qua các thời kỳ hoặc dưới dạng ảnh chụp nhanh dạng tĩnh (static snapshot). Các báo cáo khác cung cấp dữ liệu về phân phối được truy vấn chéo theo nhiều chiều. Báo cáo có thể hiển thị tất cả những điều kể trên, nhưng rất ít khi các bên kinh doanh liên quan thực sự nghiên cứu kỹ các báo cáo, đó là lý do tại sao chúng bị hạn chế sử dụng trong phân tích. Báo cáo thường hiển thị dữ liệu. Các bên liên quan muốn xem các chủ đề chính, nổi bật, các mô hình, quan sát và các hiểu biết sâu sắc về thành phần, phân phối, mối quan hệ và so sánh. Họ muốn biết tất cả các yếu tố trên ảnh hưởng đến công việc của họ như thế nào và phải làm gì để cải thiện hiệu quả kinh doanh.

Bảng điều khiển kỹ thuật số và các hình thức trực quan hóa dữ liệu cung cấp nhiều hơn những gì các bên liên quan yêu cầu để dễ dàng và nhanh chóng hiểu dữ liệu trong các báo cáo và sử dụng dữ liệu đó. Các nhà điều hành yêu thích bảng điều khiển và họ yêu thích chúng hơn khi các nhà phân tích nói với họ những chuyển động và thay đổi của dữ liệu có ý nghĩa gì trong bối cảnh kinh doanh. Bằng cách xây dựng trực quan minh họa các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và các số liệu khác liên quan đến mục tiêu kinh doanh, người dùng cuối không còn cần phải xem báo cáo. Sau đó, nhóm phân tích có thể sử dụng bảng điều khiển và trực quan hóa để giúp tăng hiệu suất của doanh nghiệp. Bảng điều khiển có thể củng cố phân tích bằng văn bản và là nội dung cho bài thuyết trình.

Trực quan hóa dữ liệu có thể được dùng độc lập hoặc như một sự bổ sung cho phân tích, và cũng được sử dụng để tạo bảng điều khiển. Hai hoặc nhiều mô hình dữ liệu (hoặc một bảng dữ liệu) có thể được kết hợp để tạo ra các bảng điều khiển giúp các bên liên quan hiểu dữ liệu nhanh chóng và sâu sắc hơn:

• Sử dụng báo cáo cho công việc vận hành và các trường hợp khi cần xem xét dữ liệu cụ thể

• Sử dụng bảng điều khiển để báo cáo định kỳ, đặc biệt là với quản lý cấp cao, để làm nổi bật những thay đổi trong xu hướng và mô hình liên quan đến mục tiêu được đo bằng các chỉ số hiệu suất chính.

• Sử dụng trực quan hóa để bắt đầu khám phá dữ liệu phân tích, như là một bổ sung cho các báo cáo và bảng điều khiển, hoặc như là một kết quả chuyển giao cuối cùng.

Bài tiếp theo, mình sẽ chia sẻ lại về "Phương pháp & Kĩ thuật trong phân tích TMĐT".

(FB Que Anh Nguyen Ha)
 
Sửa lần cuối bởi điều hành viên:

Thành viên tích cực 30 ngày qua

4 bài đăng
K + 1 Kim2
1,209 bài đăng
1 bài đăng

Thống kê

Chủ đề:
5,145
Bài viết:
6,475
Thành viên
92,498
Thành viên mới
covangadv
Top