Alion - All In One Learning Platform

LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ (PHẦN 2)

1️⃣ Predictive analytics giúp công ty E-commerce hiểu về khách hàng của mình
Để đạt được thành công trong một thị trường E-commerce rất năng động và cạnh tranh cao, các doanh nghiệp thương mại điện tử phải có khả năng đi trước khách hàng một bước. Họ phải có khả năng dự đoán những gì khách hàng đang và sẽ tìm kiếm trên các website, các nền tảng thương mại điện tử khác.

2️⃣ Predictive Analytics cho phép các doanh nghiệp thương mại điện tử đẩy mạnh đề xuất, khuyến nghị các sản phẩm (marketing hướng cá nhân hóa) và phát triển những chương trình khuyến mãi hiệu quả
Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, phần lớn khách hàng thích mua sắm trực tuyến thoải mái tại nhà hoặc văn phòng khi đi làm, thì việc các website bán hàng trực tuyến, các nền tảng E-commerce có thể đưa ra các khuyến nghị, đề xuất những sản phẩm phù hợp cho họ đã nhanh chóng trở thành một trong những yếu tố chính quyết định sự thành công của một công ty hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử.

3️⃣ Predictive Analytics hỗ trợ phát triển những mô hình định giá linh hoạt hơn
Thị trường bán lẻ trực tuyến đang cạnh tranh cực kỳ gay gắt. Và một trong những yếu tố quyết định sự thành bại của bất kỳ công ty hoạt động trong ngành thương mại điện tử nào đó chính là giá cả.

4️⃣ Predictive Analytics hỗ trợ giảm thiểu các gian lận, hành vi lừa đảo
E-commerce là “mảnh đất màu mỡ” để các tội phạm lừa đảo có thể thâm nhập và đây là yếu tố chính ảnh hưởng mạnh đến tỷ lệ đơn hàng giao dịch thành công và doanh thu của mỗi công ty hoạt động trong lĩnh vực E-commerce.

5️⃣ Predictive Analytics hỗ trợ quản lý chuỗi cung cứng
Phân tích dự báo cho phép các công ty hiểu được những sản phẩm mà khách hàng đang tìm kiếm, qua đó giúp xác định danh mục các sản phẩm phổ biến và không phổ biến.

6️⃣ Predictive Analytics cho phép ra quyết định kinh doanh nhanh hơn
Phân tích dự báo hỗ trợ dự báo trong thời gian thực xu hướng tiêu dùng, sở thích khách hàng, hay nhu cầu về các dòng sản phẩm cụ thể, đồng thời dự báo lượng hàng tồn kho, dự báo doanh thu,.. để mỗi công ty có thể triển khai nhanh các chiến lược bán hàng, chiến lược marketing, và các giải pháp chuỗi cung ứng hợp lý và nhanh nhất.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

CÁCH BẮT ĐẦU VỚI KHO DỮ LIỆU THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Khi bạn đã sẵn sàng bắt đầu với kho dữ liệu thương mại điện tử của mình, đây là các bước bạn cần thực hiện: .

1️⃣ Xác định nguồn dữ liệu và số liệu bạn muốn di chuyển
Trước khi chọn, bạn phải biết dữ liệu đó là gì và nó phục vụ cho mục đích phân tích nào:

✔️ Nguồn dữ liệu và chỉ số (metric) đánh giá bạn muốn di chuyển
✔️ Dữ liệu nào bắt buộc phải di dời vào kho dữ liệu?
✔️ Việc di chuyển dữ liệu sẽ giúp ích gì cho hoạt động thương mại điện tử của bạn?

2️⃣ Chọn điểm đến cho dữ liệu
Bạn có thể lựa chọn kho dữ liệu đám mây từ nền tảng Supermetric hay các lựa chọn thuê ngoài outsource khác làm nơi lưu trữ dữ liệu. Bạn cũng cần xem xét yếu tố như khả năng tùy chọn phân tích và trình bày dữ liệu, hình ảnh trực quan để lựa chọn nền tảng chứa dữ liệu phù hợp nhất cho doanh nghiệp.

Mặt khác, marketer có thể bắt đầu xem xét điều kiện cơ sở hạ tầng phần cứng kỹ thuật công ty có thể đáp ứng và nền tảng dữ liệu thích hợp với mục tiêu kinh doanh của công ty.

Xác định nền tảng làm kho dữ liệu cho doanh nghiệp:
✔️ Tích hợp nền tảng dữ liệu đáp ứng yêu cầu của trang dashboard tổng quan. Chẳng hạn như Supermetrics sẽ tích hợp tất cả dữ liệu của bạn trong kho kỹ thuật số. Sau đó, bạn tạo trang tổng quan trong các công cụ như Google Data Studio, Tableau và Power BI. Supermetrics thậm chí còn cung cấp trình kết nối trực tiếp từ Snowflake tới Google Data Studio, giúp tự động hóa nguồn cấp dữ liệu.
✔️ Tìm các công cụ tự động hóa cho kho dữ liệu trên nền tảng đám mây (cloud-based warehouse). Nếu bạn không thể tự động hóa luồng dữ liệu, bạn chỉ đang tốn thời gian khi tổng hợp dữ liệu thủ công.

Ví dụ: Supermetrics có thể giúp tự động hóa việc truyền dữ liệu thương mại điện tử đến bất kỳ kho dữ liệu trên nền tảng cloud như Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics và Amazon Redshift. Đây là ví dụ về cách công ty tự động hóa đường dẫn dữ liệu của mình tới Google BigQuery.

✔️ Xác định mục tiêu lưu trữ dữ liệu của bạn. Bạn nên tìm kiếm một nền tảng di chuyển dữ liệu đến doanh nghiệp của mình, tự động cập nhật dữ liệu đó vào vị trí giúp dễ dàng xem và truy cập bất kỳ lúc nào. Điều này cho phép bạn truy cập liên tục vào dữ liệu mới, sạch. Dữ liệu đó hiện đã sẵn sàng để tiếp sức cho mọi khía cạnh của doanh nghiệp bạn.

3️⃣ Chọn phương thức truyền dữ liệu của bạn
Cuối cùng, bạn sẽ cần thiết lập phương thức truyền dữ liệu của mình thông qua nền tảng quản lý các đường truyền dữ liệu như Supermetrics, kết nối API tùy chỉnh tự phát triển hoặc thậm chí là kết nối API tùy chỉnh thuê ngoài. Chọn một phương pháp di chuyển dữ liệu an toàn, bảo mật với rủi ro tối thiểu trong quá trình di chuyển.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

SỬ DỤNG KHO DỮ LIỆU THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ NHƯ THẾ NÀO?

Sở hữu một kho dữ liệu thật tuyệt vời! Nhưng làm thế nào để sử dụng chúng một cách hiệu quả nhất?

1️⃣ Mô hình phân bổ
Mô hình phân bổ hay Attribute model có nghĩa là gắn các thẻ tag doanh số đến những nguồn dữ liệu phù hợp với các quy tắc do bạn đề xuất. Chẳng hạn, bạn chỉ định một phần hoặc toàn bộ tín dụng bán hàng (chỉ số doanh thu) cho từng nhân viên sale (trong phần dữ liệu nhân viên sale) trong quy trình bán hàng của mình.

Do đó, bạn sẽ có một phép đo tỷ lệ hoàn vốn ROI nội bộ rõ ràng hơn với thông tin của từng nhân viên sale bán trên kênh bán hàng nào, ai mang đến doanh thu tốt nhất, v.v. Những thông tin này rất quan trọng trong môi trường kho dữ liệu thương mại điện tử lớn.

2️⃣ Phân tích dự đoán
Trong thương mại điện tử, phân tích dự đoán giúp ước tính doanh số bán hàng trong quý tới. Từ đó, xây dựng các đề xuất nội dung và sản phẩm thực tế, thiết thực cho các phân khúc khách hàng của bạn.

Một nghiên cứu của Forrester năm 2015 cho thấy rằng dự đoán tính điểm khách hàng tiềm năng rất quan trọng. Với khả năng cho điểm khách hàng tiềm năng, bạn có thể dự đoán khách hàng tiềm năng nào có nhiều khả năng chuyển đổi thành khách hàng nhất. Điều này tạo ra đòn bẩy ngay lập tức trong tiếp thị: bạn tiếp thị đúng khách hàng mục tiêu mà mình hướng đến, phân bổ chi phí hợp lý và ước tính được ROI thu được trên các chiến dịch tiếp thị. Ví dụ như Netflix: Trước khi công ty cho sản xuất một bộ phim, họ sẽ không ném tiền qua cửa sổ mà sử dụng phân tích dự đoán thông qua dữ liệu lịch sử để xác định loại chương trình mà khách hàng thực sự muốn.

3️⃣ Phân khúc khách hàng
Đây là bước cơ bản nhất trong kinh doanh được định nghĩa bởi nguyên tắc Pareto: một phần nhỏ khách hàng có khả năng có tác động lớn nhất đến lợi nhuận của bạn.

Phân khúc khách hàng giúp bạn dễ dàng hoạch định chiến lược và sử dụng nó làm lợi thế cạnh tranh cho công ty.

Thông thường, phân khúc khách hàng dựa trên các biến truyền thống như nhân khẩu học. Nhưng hiện nay, kho dữ liệu thương mại điện tử đã mở ra rất nhiều khả năng giúp xác định và phân biệt khách hàng. Chúng ta có thể dựa vào hành vi của họ như: sản phẩm đã mua, khả năng họ mở email quảng cáo và hành vi ghé thăm trước đó. Một số cửa hàng thương mại điện tử thậm chí còn đưa ra các khuyến nghị về thời tiết cụ thể dựa trên vị trí địa lý.

4️⃣ Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và chi phí marketing
Khi có cái nhìn đúng đắn về các phân khúc khách hàng, bạn sẽ có các mục tiêu chính xác hơn cho các quảng cáo trả phí. Với kho dữ liệu được kết nối các nguồn dữ liệu quảng cáo đổ về, doanh nghiệp sẽ thu hoạch được rất nhiều insight có giá trị, phát triển nhiều chiến dịch marketing hiệu quả hơn.

Ví dụ: Thử nghiệm phân tách A/B (A/B split testing) cho phép nhắm mục tiêu các biến khác nhau trong chiến dịch của mình. Điều này bao gồm lựa chọn kênh quảng cáo, thông điệp cấp cao high-level message, nhắm mục tiêu theo đối tượng và thậm chí là phiên bản sao lưu dùng trong chiến dịch quảng cáo. Những nguồn dữ liệu này khi được chuyển vào kho dữ liệu, bạn sẽ có kết quả của mọi chiến dịch sẵn sàng để so sánh xem mức độ hiệu quả giữa chúng.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]