Kỳ vọng của nhóm thế hệ khách hàng mới càng thay đổi, càng thúc đẩy doanh nghiệp ứng dụng nhiều công nghệ “phân tích dữ liệu” để tạo ra nhiều thông tin có giá trị xây dựng và phát triển doanh nghiệp đạt được mục tiêu kinh doanh, vượt qua nhiều thách thức của thị trường.
Bằng cách sử dụng các giải pháp phân tích dữ liệu mạnh mẽ, chuyên sâu, tiết kiệm chi phí và giao diện thân thiện, doanh nghiệp sẽ chạm đến phần chìm của tảng băng, khai thác hiệu quả tài nguyên, định vị doanh nghiệp tăng trưởng cao trong lĩnh vực bán lẻ.
Tại sao dữ liệu quan trọng đối với bán lẻ?
Phân tích dữ liệu giúp bạn có cái nhìn sâu sắc về bức tranh kinh doanh dựa trên nền tảng dữ liệu để ra quyết định tốt hơn.
Phân tích dữ liệu như thế nào để đạt hiệu quả tối ưu?
1. Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng
Phân tích dữ liệu là rất quan trọng để thiết kế trải nghiệm đáp ứng yêu cầu cá nhân hóa của người tiêu dùng ngày nay. Các thương nhân bán lẻ thuộc mọi quy mô đều có thể hưởng lợi từ khả năng của các giải pháp phân tích hiện đại trong việc thu thập lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra thông tin chi tiết hữu ích.
Bạn có thể sử dụng những thông tin chi tiết này để khớp sở thích của khách hàng với trải nghiệm mà thương hiệu của bạn mang lại.
Việc triển khai này có thể ở dạng thiết kế sản phẩm, điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị hoặc đưa ra các đề xuất tập trung vào các sản phẩm mà khách hàng quan tâm nhất.
Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng chính xác là chìa khóa để tối ưu hóa tất cả những nỗ lực này.
2. Dự báo hành vi khách hàng
Dữ liệu khách hàng cung cấp một cửa sổ về hành vi của khách hàng trong tương lai bằng cách cho phép bạn phân tích thông tin này để biết các xu hướng bao gồm lịch sử mua hàng, hành vi của khách hàng và các điểm dữ liệu quan trọng khác .
Quá trình này bao gồm việc phân tích các mẫu và mối liên kết được phát hiện khi theo dõi các tương tác của khách hàng với doanh nghiệp của bạn tại một số điểm tiếp xúc.
Bằng cách sử dụng dữ liệu này để xác định các yếu tố chính thúc đẩy quyết định mua hàng của khách hàng, bạn có thể dự đoán hành vi trong tương lai và từ đó sử dụng những dự báo này để thúc đẩy các nỗ lực tiếp thị và phát triển sản phẩm của mình.
3. Cải thiện các quyết định về giá
Với sự dễ dàng mà người tiêu dùng có thể định giá cửa hàng trên internet ngày nay, các nhà bán lẻ cần càng nhiều dữ liệu càng tốt khi đưa ra quyết định về giá.
Việc đưa ra các quyết định này có nghĩa là vượt ra ngoài việc chỉ kiểm tra phân tích chi phí/lợi nhuận nội bộ của bạn và tham gia thu thập thông tin tình báo cạnh tranh để phát triển phương pháp định giá có nhiều khả năng thành công nhất dựa trên động lực của thị trường.
Dữ liệu về giá cũng có thể giúp bạn xác định thời điểm giảm giá hoặc khuyến mại khác có nhiều khả năng thành công nhất trong việc giúp bạn bán sản phẩm.
4. Xây dựng chương trình thu hút khách hàng
Phân tích dữ liệu cho phép bạn xác định nỗ lực tiếp thị trực tuyến nào đang hoạt động tốt và nỗ lực nào không. Thay vì chờ đợi nhiều ngày hoặc nhiều tuần để khám phá điều này, như trường hợp của các chiến dịch tiếp thị truyền thống, tiếp thị kỹ thuật số cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực hoặc gần với thời gian thực mà bạn có thể sử dụng để tối ưu hóa các nỗ lực tiếp thị của mình.
Cắt bỏ các yếu tố hoạt động kém trong chiến dịch của bạn và nhấn mạnh các khía cạnh hoạt động hiệu quả nhất sẽ giúp bạn giảm chi phí thu hút khách hàng.
Phân tích dữ liệu chiến dịch cũng giúp mở rộng quy mô chiến dịch quảng cáo trả tiền , cho phép bạn tăng lưu lượng truy cập vào các trang đó và quảng cáo thể hiện tỷ lệ chuyển đổi tốt nhất.
Cách tiếp cận được nhắm mục tiêu này vượt trội từ quan điểm ROI và chi phí mua lại khách hàng để phân tán tiền quảng cáo trên vô số kênh mà không theo dõi hiệu suất của từng kênh.
Khai thác dữ liệu quảng cáo và trang web của bạn cho phép bạn tránh liên tục chi tiền cho các phương pháp không tạo ra ROI tích cực. Bằng cách cắt giảm phỏng đoán liên quan đến tiếp thị, các khoản tiền đáng lẽ bị lãng phí có thể được chuyển đến các kênh đã được chứng minh là hiệu quả.
Quảng cáo trực tuyến nên tập trung vào chuyển đổi – nên tránh bất kỳ hoạt động kênh nào cuối cùng không dẫn đến chuyển đổi và doanh thu.
5. Cải thiện trải nghiệm khách hàng trực tuyến
Khi người tiêu dùng truy cập trang web của bạn, họ tạo ra các điểm dữ liệu có thể được sử dụng để khai thác thông tin chi tiết có giá trị về những gì hiệu quả và không hiệu quả trên trang web của bạn.
Các thống kê như: tỷ lệ thoát, thời gian trung bình trên trang, tỷ lệ chuyển đổi, v.v. có thể được sử dụng để tinh chỉnh trang web của bạn và thực hiện các điều chỉnh sao cho trang web hấp dẫn hơn đối với khách truy cập.
Khách truy cập ở lại trang web của bạn càng lâu thì khả năng họ chuyển đổi càng cao và tỷ lệ chuyển đổi của bạn càng có khả năng cao.
Các doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng phân tích dữ liệu để tạo thông tin chi tiết nhằm thúc đẩy tăng trưởng bằng cách cải thiện khả năng thu nạp khách hàng thành công, tạo tiền đề cho tăng trưởng doanh thu.