Việc phân tích dữ liệu là điều mang lại lợi thế khác biệt cho các công ty thương mại điện tử. Các công ty thương mại điện tử tận dụng phân tích dữ liệu có thể hiểu hành vi mua hàng của khách hàng trong bối cảnh xu hướng thị trường hiện tại. Đổi lại, các công ty này điều chỉnh hoạt động tiếp thị của họ trực tiếp theo sở thích của khách hàng, tạo ra các sản phẩm mới đáp ứng nhu cầu của khách hàng và đảm bảo rằng nhân viên cung cấp mức độ dịch vụ mà khách hàng mong đợi.
Rõ ràng, dữ liệu lớn có thể có tác động đáng kể đến thương mại điện tử.
Bài viết này sẽ nêu bật bảy cách dữ liệu lớn có thể thúc đẩy thay đổi tích cực trong bất kỳ doanh nghiệp thương mại điện tử nào:
1. Nâng tầm trải nghiệm mua sắm
Các công ty thương mại điện tử có nguồn cung cấp dữ liệu vô tận để thúc đẩy các phân tích dự đoán nhằm dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai. Các trang web bán lẻ theo dõi số lần nhấp trên mỗi trang, số lượng sản phẩm trung bình mà mọi người thêm vào giỏ hàng của họ trước khi thanh toán và khoảng thời gian trung bình giữa một lần truy cập trang chủ và một lần mua hàng. Nếu khách hàng đăng ký nhận phần thưởng hoặc chương trình đăng ký, các công ty có thể phân tích thông tin nhân khẩu học, độ tuổi, phong cách, quy mô và kinh tế xã hội.
Phân tích dự đoán có thể giúp các công ty phát triển các chiến lược mới để ngăn chặn việc từ bỏ giỏ hàng, rút ngắn thời gian mua hàng và phục vụ cho các xu hướng mới chớm nở. Tương tự như vậy, các công ty thương mại điện tử sử dụng dữ liệu này để dự đoán chính xác nhu cầu hàng tồn kho với những thay đổi về tính thời vụ hoặc nền kinh tế.
2. Thanh toán trực tuyến an toàn hơn
Để cung cấp trải nghiệm mua sắm đỉnh cao, khách hàng cần biết rằng các khoản thanh toán của họ được bảo mật. Phân tích dữ liệu lớn có thể nhận ra hành vi chi tiêu không điển hình và thông báo cho khách hàng khi nó xảy ra. Các công ty có thể thiết lập cảnh báo cho các hoạt động gian lận khác nhau, chẳng hạn như một loạt giao dịch mua khác nhau trên cùng một thẻ tín dụng trong một khung thời gian ngắn hoặc nhiều phương thức thanh toán đến từ cùng một địa chỉ IP.
Tương tự như vậy, nhiều trang web thương mại điện tử hiện cung cấp một số phương thức thanh toán trên một nền tảng tập trung. Phân tích dữ liệu lớn có thể xác định phương thức thanh toán nào hoạt động tốt nhất cho khách hàng nào và có thể đo lường hiệu quả của các tùy chọn thanh toán mới như “hãy gửi hóa đơn cho tôi sau”. Một số trang web thương mại điện tử đã triển khai trải nghiệm thanh toán dễ dàng để giảm khả năng giỏ hàng bị bỏ rơi. Trang thanh toán cung cấp cho khách hàng khả năng đưa một mặt hàng vào danh sách mong muốn, chọn tùy chọn “hóa đơn cho tôi sau” hoặc thanh toán bằng nhiều loại thẻ tín dụng khác nhau.
3. Tăng cường cá nhân hóa
Bên cạnh việc cho phép khách hàng thực hiện thanh toán đơn giản, an toàn, dữ liệu lớn có thể nâng cao trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa hơn. 86% người tiêu dùng nói rằng cá nhân hóa đóng một vai trò quan trọng trong quyết định mua hàng của họ. Millennials đặc biệt quan tâm đến việc mua hàng trực tuyến và cho rằng họ sẽ nhận được các đề xuất được cá nhân hóa.
Sử dụng phân tích dữ liệu lớn, các công ty thương mại điện tử có thể thiết lập chế độ xem 360 độ về khách hàng. Chế độ xem này cho phép các công ty thương mại điện tử phân khúc khách hàng dựa trên giới tính, vị trí và sự hiện diện trên mạng xã hội của họ. Với thông tin này, các công ty có thể tạo và gửi email với chiết khấu tùy chỉnh, sử dụng các chiến lược tiếp thị khác nhau cho các đối tượng mục tiêu khác nhau và tung ra các sản phẩm nói chuyện trực tiếp với các nhóm người tiêu dùng cụ thể.
Trên thực tế, nhiều nhà bán lẻ kiếm tiền từ chiến lược này, mang lại cho các thành viên điểm trung thành có thể được sử dụng cho các lần mua hàng trong tương lai. Đôi khi, các công ty thương mại điện tử sẽ chọn một số ngày trong năm để cung cấp cho các thành viên trung thành thêm điểm thưởng cho tất cả các giao dịch mua. Thông thường, điều này được thực hiện trong mùa thấp điểm và tăng mức độ tương tác, sở thích và chi tiêu của khách hàng. Các thành viên trung thành không chỉ cảm thấy mình là VIP, mà họ còn cung cấp thông tin mà các công ty có thể sử dụng để đưa ra các đề xuất mua sắm được cá nhân hóa.
4. Tối ưu giá và tăng doanh thu
Ngoài các chương trình khách hàng thân thiết, thanh toán an toàn và trải nghiệm mua sắm liền mạch, khách hàng đánh giá cao các giao dịch tốt. Các công ty thương mại điện tử đang bắt đầu sử dụng phân tích dữ liệu lớn để xác định mức giá hợp lý nhất cho các khách hàng cụ thể nhằm tăng doanh thu từ mua hàng trực tuyến. Người tiêu dùng có lòng trung thành lâu dài với một công ty có thể nhận được quyền tiếp cận sớm với doanh số bán hàng và khách hàng có thể trả giá cao hơn hoặc thấp hơn tùy thuộc vào nơi họ sinh sống và làm việc.
5. Dịch vụ khách hàng năng động
Sự hài lòng của khách hàng là chìa khóa để giữ chân khách hàng.
Các công ty tập trung vào việc cung cấp dịch vụ khách hàng tốt nhất sẽ tăng cơ hội được giới thiệu tốt và duy trì doanh thu định kỳ. Giữ cho khách hàng vui vẻ và hài lòng nên là ưu tiên hàng đầu của mọi công ty thương mại điện tử. Vậy làm thế nào để dữ liệu lớn cải thiện dịch vụ khách hàng? Dữ liệu lớn có thể tiết lộ các vấn đề trong quá trình phân phối sản phẩm, mức độ hài lòng của khách hàng và thậm chí cả nhận thức về thương hiệu trên mạng xã hội. Trên thực tế, phân tích dữ liệu lớn có thể xác định thời điểm chính xác khi nhận thức hoặc sự hài lòng của khách hàng thay đổi. Sẽ dễ dàng hơn để tạo ra sự thay đổi bền vững đối với dịch vụ khách hàng khi các công ty đã xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
6. Tăng doanh số bán hàng
Dữ liệu lớn giúp các nhà bán lẻ điện tử tùy chỉnh các đề xuất và phiếu giảm giá của họ để phù hợp với mong muốn của khách hàng. Kết quả lưu lượng truy cập cao từ trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa này, mang lại lợi nhuận cao hơn. Dữ liệu lớn về người tiêu dùng cũng có thể giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử chạy các chiến dịch tiếp thị chính xác, đưa ra các phiếu giảm giá phù hợp và nhắc nhở mọi người rằng họ vẫn còn thứ gì đó trong giỏ hàng của mình.
7. Dự đoán xu hướng và dự báo nhu cầu
Đáp ứng nhu cầu của khách hàng không chỉ là vấn đề hiện tại. Thương mại điện tử phụ thuộc vào việc dự trữ hàng tồn kho chính xác cho tương lai. Dữ liệu lớn có thể giúp các công ty chuẩn bị cho các xu hướng mới nổi, những thời điểm chậm hoặc có khả năng bùng nổ trong năm hoặc lập kế hoạch cho các chiến dịch tiếp thị xung quanh các sự kiện lớn.
Các công ty thương mại điện tử tổng hợp các bộ dữ liệu khổng lồ. Bằng cách đánh giá dữ liệu từ những năm trước, các nhà bán lẻ điện tử có thể lập kế hoạch tồn kho phù hợp, dự trữ để dự đoán thời kỳ cao điểm, hợp lý hóa hoạt động kinh doanh tổng thể và dự báo nhu cầu. Ví dụ: các trang web thương mại điện tử có thể quảng cáo giảm giá lớn trên phương tiện truyền thông xã hội trong thời gian mua sắm cao điểm để loại bỏ sản phẩm dư thừa.
Để tối ưu hóa các quyết định về giá, các trang web thương mại điện tử cũng có thể giảm giá trong thời gian cực kỳ hạn chế. Hiểu được thời điểm cung cấp giảm giá, thời gian giảm giá sẽ kéo dài và mức giá chiết khấu sẽ cung cấp chính xác và chính xác hơn nhiều với phân tích dữ liệu lớn và máy học .
Bắt đầu với dữ liệu lớn trong thương mại điện tử
Dữ liệu lớn đã tác động lớn đến ngành thương mại điện tử và có khả năng sẽ tiếp tục như vậy. 99 Công ty kỳ vọng rằng 95% tổng số giao dịch mua sẽ được thực hiện thông qua thương mại điện tử vào năm 2040. Để chuẩn bị, các công ty có thể sử dụng phân tích dữ liệu lớn để nâng cấp nội dung của họ, tăng cường các bài báo hỗ trợ khách hàng tự phục vụ và diễn giải các cuộc khảo sát. Không chỉ vậy, các doanh nghiệp thương mại điện tử có thể chuẩn bị cho dòng chảy theo mùa, xu hướng mới và sở thích của khách hàng.