Phân tích dữ liệu lớn là gì?
Phân tích dữ liệu lớn có nghĩa là quá trình khai thác các tập dữ liệu lớn này để tiết lộ xu hướng thị trường, sở thích của khách hàng, v.v. Với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu lớn, chủ doanh nghiệp được trao quyền để lấy giá trị từ thông tin và đưa ra quyết định kinh doanh tối ưu.
Trong Thương mại điện tử, phân tích dữ liệu lớn không chỉ giúp chủ doanh nghiệp hiểu rõ về khách hàng mà còn dự đoán xu hướng thị trường và hỗ trợ tăng doanh thu. Hãy phân tích những lợi thế mà phân tích dữ liệu lớn mang lại cho ngành Thương mại điện tử.
6 LỢI ÍCH CỦA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN CHO THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
1. Theo dõi hành trình mua hàng của người mua hàng
Kinh doanh là tìm hiểu con người, đặc biệt là khách hàng. Quay trở lại thời điểm giao dịch trực tuyến chưa phổ biến và mọi người chỉ mua sắm tại các cửa hàng, việc truy tìm thông tin cơ bản của mọi khách hàng là không khả thi. Hiện nay, có khoảng 2,05 tỷ người mua hàng trực tuyến. Mặc dù họ có xu hướng chuyển đổi giữa các trang web trước khi mua hàng, dữ liệu hoạt động duyệt web có thể được theo dõi và phân tích.
Các công cụ phân tích dữ liệu lớn có thể theo dõi hành trình mua hàng của khách hàng. Dữ liệu nắm bắt các tương tác mà người dùng đã có trước đây với một thương hiệu, bao gồm các sản phẩm đã xem, nhấp chuột, mua hàng trước đây, v.v. Dữ liệu cho phép chủ sở hữu doanh nghiệp lấy thông tin của người mua sắm và hiểu sâu về người mua sắm - họ thích và không thích sản phẩm nào gần đây có nhu cầu nóng, thời điểm nào trong năm nhu cầu đối với một số sản phẩm tăng lên, v.v.
2. Trải nghiệm được cá nhân hóa
87% người mua sắm cho biết khi các cửa hàng trực tuyến cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, họ sẵn sàng mua nhiều hơn. Sau khi doanh nghiệp có được thông tin của người mua sắm, họ có thể tạo trải nghiệm cá nhân hóa đáp ứng nhu cầu của họ.
Các chiến lược trải nghiệm được cá nhân hóa bao gồm gửi email tùy chỉnh cho người dùng để cung cấp giảm giá và ưu đãi đặc biệt, hiển thị quảng cáo được nhắm mục tiêu cho các nhóm người khác nhau, triển khai chiến lược bán thêm và/hoặc bán chéo cho các cá nhân, v.v. Gã khổng lồ thương mại điện tử lớn nhất thế giới Amazon là một ví dụ điển hình sử dụng phân tích dữ liệu lớn và chiến lược bán chéo để tạo doanh thu cao.
Khi duyệt các sản phẩm trên Amazon, mọi người thường bị thu hút bởi các danh sách đề xuất như “khách hàng đã xem mặt hàng này cũng đã xem”, “lấy cảm hứng từ lịch sử duyệt web của bạn”, “các sản phẩm phổ biến lấy cảm hứng từ mặt hàng này”. Các danh sách đề xuất này được tạo dựa trên cơ sở dữ liệu về hàng triệu người mua sắm trực tuyến của Amazon. Theo lịch sử duyệt web, Amazon cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa cho từng người mua sắm và điều này làm tăng đáng kể cơ hội bán hàng thành công. Nghe có vẻ như là một chiến lược nhỏ, nhưng kết quả thật đáng kinh ngạc: tổng cộng, thuật toán đề xuất sản phẩm mang lại 35% doanh thu tích lũy của công ty Amazon.
3. Cải thiện phân tích tâm lý người mua
Có một xu hướng mới nổi là sử dụng dịch vụ khách hàng Thương mại điện tử: thu thập và khai thác dữ liệu từ đánh giá của khách hàng. Nền tảng phân tích dữ liệu khách hàng, Yunting CEM , thu thập đánh giá và tiến hành phân tích tình cảm cho các tập đoàn lớn như Unilever, Huawei, Haier. Các công ty này sở hữu hàng chục dòng sản phẩm và bán hàng triệu sản phẩm trên toàn cầu thông qua các trang Thương mại điện tử. Thông qua khai thác văn bản và phân tích cảm xúc cơ bản bằng công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các công ty có thể biết chính xác cách người mua nghĩ về sản phẩm của họ. Ví dụ: các nhà tiếp thị của Huawei biết được liệu người tiêu dùng có cảm xúc tích cực, trung lập hay tiêu cực đối với thiết kế, thời lượng pin, kích thước nút, máy ảnh, chức năng tổng thể và nhiều tính năng khác của điện thoại.
Yunting CEM cũng thu thập dữ liệu trò chuyện thông qua các nền tảng giao tiếp thương mại điện tử như Aliwangwang và JDdongdong. Được phát triển bởi hai công ty thương mại điện tử lớn nhất Trung Quốc - Alibaba và JingDong, các nền tảng giao tiếp này được xây dựng như một công cụ phân tích dữ liệu lớn để chủ cửa hàng điện tử kết nối tốt hơn với người mua. Thông qua khai thác dữ liệu trò chuyện, chủ cửa hàng điện tử có thể biết ngay mức độ quan tâm của khách hàng đối với một số sản phẩm nhất định, khía cạnh nào của sản phẩm mà họ quan tâm nhất, v.v. Do đó, họ có thể khám phá điểm bán hàng của sản phẩm và điều chỉnh chiến lược tiếp thị của họ.
4. Dịch vụ khách hàng tốt hơn
Bạn đã bao giờ gặp tình huống này chưa: bạn nghi ngờ về một sản phẩm mà bạn vừa tìm thấy trên BestBuy. Bạn đã liên hệ với bộ phận hỗ trợ khách hàng. Họ trả lời trong vòng vài giây và trả lời câu hỏi của bạn một cách hoàn hảo. Sau khi nhận được sản phẩm, bạn hài lòng và chia sẻ trải nghiệm này trên mạng xã hội với gia đình và bạn bè của mình.
Có vẻ như một cảnh rất phổ biến, phải không? Nhưng đằng sau bề mặt, có tiềm năng thương mại to lớn. Theo số liệu thống kê từ Business.com, khách hàng trung thành chi tiêu nhiều hơn 67% so với khách hàng mới và 72% những người có trải nghiệm tích cực chia sẻ trải nghiệm đó với hơn 6 người. Dịch vụ khách hàng tốt dẫn đến tỷ lệ duy trì, tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và do đó mang lại nhiều lợi nhuận hơn.
Phân tích dữ liệu lớn giúp cải thiện dịch vụ khách hàng theo nhiều cách. Bằng cách theo dõi tốc độ phản hồi trung bình, nhân viên dịch vụ khách hàng có thể tăng tính kịp thời của phản hồi tổng thể; bằng cách gửi bảng câu hỏi và thu thập phản hồi của khách hàng, nó cung cấp thông tin trực tiếp để giúp cải thiện chất lượng dịch vụ và giảm khả năng dịch vụ kém; bằng cách theo dõi các dữ liệu khác như thời gian giao hàng, chủ cửa hàng điện tử có thể xác định các vấn đề trong quá trình giao hàng và tránh các sự cố vận chuyển có thể xảy ra.
5. Giá tối ưu
Giá cả là một yếu tố quan trọng khác thúc đẩy quyết định mua hàng trong Thương mại điện tử. Giá bạn đặt có giữ cho bạn cạnh tranh hay không ảnh hưởng trực tiếp đến doanh số bán sản phẩm của bạn. Trước đây, mọi người thường tuân theo các chiến lược định giá truyền thống như quy tắc ngón tay cái, chi phí cộng thêm. Tuy nhiên, những chiến lược định giá trường học cũ này không còn hiệu quả khi nói đến hàng nghìn triệu sản phẩm trực tuyến.
Với các công cụ phân tích dữ liệu lớn, chủ sở hữu doanh nghiệp có thể xem xét bức tranh toàn cảnh hơn và theo dõi giá của đối thủ cạnh tranh trong thời gian thực. Điều này đòi hỏi một tập dữ liệu lớn với tất cả giá của các đối thủ cạnh tranh, dữ liệu này cần được cập nhật theo thời gian vì giá thị trường luôn thay đổi.
6. Dự báo nhu cầu
Ngoài việc tham gia vào công việc kinh doanh hiện tại, điều quan trọng là nắm bắt và thậm chí tạo ra những cơ hội mới trong tương lai. Kinh doanh thương mại điện tử phụ thuộc rất nhiều vào việc lưu kho. Dự trữ quá ít sẽ dẫn đến thiếu sản phẩm và ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, trong khi dự trữ quá nhiều có thể gây ra chi phí quá cao. Đối với các sản phẩm có thời hạn sử dụng ngắn, điều này đặc biệt có hại vì chi phí sẽ không thể đảo ngược.
Dữ liệu lớn có thể giúp các công ty ước tính lượng hàng dự trữ trong tương lai dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ và lên kế hoạch trước cho các chiến dịch tiếp thị. Dựa trên dữ liệu bán hàng trong quá khứ, các nhà bán lẻ trực tuyến có thể dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai và chuẩn bị một số lượng hàng hóa thích hợp trong kho. Sử dụng lắng nghe xã hội, họ có thể khám phá các từ thông dụng mới và phản ứng kịp thời để nắm bắt các cơ hội vàng để bán được nhiều hàng hơn.