[Case Study] Phân tích dữ liệu trong thương mại điện tử

Phân tích dữ liệu thương mại điện tử cho phép bạn nghiên cứu sâu về các sự kiện và số liệu, dữ liệu kinh doanh trong quá khứ và dự đoán trong tương lai để bạn có thể đưa ra quyết định sáng suốt nhất dựa trên dữ liệu.

Phân tích thương mại điện tử có thể bao gồm nhiều chỉ số liên quan đến toàn bộ hành trình của khách hàng, chẳng hạn như khám phá, chuyển đổi, duy trì và ủng hộ.

Hãy cùng MDA xem qua các loại dữ liệu cần được phân tích trong thương mại điện tử sau đây:

Khách hàng

Phân tích dữ liệu liên quan đến đối tượng sẽ cung cấp thông tin chi tiết chuyên sâu về nhân khẩu học của đối tượng, tức là giới tính, tuổi tác, thu nhập, nghề nghiệp, nơi sinh sống và ngôn ngữ họ nói.

Ngoài ra, dữ liệu đối tượng sẽ thông báo về các thiết bị khác nhau mà đối tượng đang sử dụng. Họ chủ yếu truy cập vào cửa hàng từ điện thoại di động hoặc máy tính.

Dữ liệu cung cấp cho chủ sở hữu công ty thương mại điện tử khả năng thay đổi cách họ tiến hành các tùy chọn giao hàng và cách họ quảng cáo dựa trên vị trí của đối tượng.

Hành vi

Một số câu hỏi để thu thập dữ liệu về hành vi của người tiêu dùng.

- Khách hàng cuối cùng sẽ mua sản phẩm gì?

- Có bao nhiêu người xem rời khỏi trang web của bạn ngay lập tức thay vì khám phá?

- Mọi người nhấp vào trang nào đầu tiên?

- Người xem click vào nội dung marketing nào?

- Những sản phẩm nào tạo ra nhiều sự quan tâm nhưng rất ít doanh số?

- Trung bình người xem dành bao lâu trên trang web?

Những loại câu hỏi này có thể giúp hiểu cách trang web đang được sử dụng vào lúc này, vì vậy có thể nắm bắt được hành trình thông thường mà mọi người bắt đầu khi tương tác với cửa hàng trực tuyến của bạn.

Nhìn chung, phân tích hành vi sẽ cho phép khám phá các phần của cửa hàng mà có thể cải thiện để tăng tỷ lệ tương tác và mức độ chuyển đổi.

Các loại dữ liệu TMĐT cần phân tích

🔖 Chuyển đổi

Chuyển đổi là một loại phân tích khác có thể sử dụng để thúc đẩy doanh nghiệp phát triển.

- Khi nào người dùng trực tuyến chuyển đổi thành khách hàng thực tế?

- Làm thế nào để người dùng trực tuyến chuyển đổi thành khách hàng thực tế?

Đây là hai câu hỏi nên xem xét khi phân tích chuyển đổi. Khi kết hợp chiến lược marketing của bạn, không thể bỏ qua phần này của nó.

Khi tìm hiểu sâu hơn, có rất nhiều điều khác nhau có thể tìm ra.

- Mất bao lâu để một người dùng thông thường chuyển đổi thành khách hàng trả tiền?

- Khách hàng có xu hướng chuyển đổi mỗi năm một lần hay nhiều lần?

- Khách hàng có xu hướng mua hàng sau một lần ghé thăm cửa hàng điện tử của bạn hay họ cần thực hiện vài lần trước khi mua?

- Khách hàng có xu hướng mua lặp lại không?

- Có bao nhiêu khách hàng từ bỏ giỏ hàng của họ thay vì chuyển đổi?

Biết những chi tiết cụ thể như thế này có thể giúp tác động đến thông điệp marketing, nhờ đó có thể xác định cách tương tác hiệu quả với người dùng và khách hàng tiềm năng.

🔖 Các hoạt động marketing trả phí

Ngoài ba phân tích trên, một lĩnh vực quan trọng khác cần xem xét là các hoạt động marketing có trả tiền. Điều này sẽ giúp tính toán lợi tức đầu tư (ROI) chính xác cho các chiến dịch marketing có trả phí khác nhau.

- Bạn đã tạo ra bao nhiêu doanh thu từ các quảng cáo trên mạng xã hội của mình?

- Bạn đã kiếm được nhiều doanh thu hơn số tiền bạn đã bỏ ra để tạo quảng cáo và quảng bá chúng chưa?

- Bạn đã tạo ra bao nhiêu doanh thu nhờ quảng cáo trả cho mỗi lần nhấp chuột?

- Điều gì về các chiến dịch marketing qua email của bạn?

Bằng cách sử dụng dữ liệu, có thể đưa ra các quyết định thông minh để thúc đẩy công ty phát triển và cuối cùng là cải thiện lợi nhuận.

Phân tích dữ liệu mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp thương mại điện tử. Nó không chỉ cho phép họ hiểu sâu hơn về hành vi khách hàng của họ và xu hướng phát triển lĩnh vực kinh doanh mà còn cho phép họ đưa ra những quyết định chính xác hơn để cải thiện việc bán hàng, marketing, giữ chân khách hàng và mọi khía cạnh khác trong kinh doanh.

Dec 05, 2024