Hướng dẫn phân tích dữ liệu thương mại điện tử phục vụ bán hàng

Hoạt động mua bán trên các sàn thương mại điện tử sôi động trong thời gian gần đây. Đặc biệt là khi mà đại dịch ập đến cho đến bây giờ thì mọi người đều đổ xô nhau mua sắm trên các sàn thương mại điện tử. Số lượng người mua lần lượt tăng lên thì lúc này những shop bán hàng cũng mọc lên nhiều vô kể. Giữa thị trường tấp nập "trăm người bán, vạn người mua" làm sao để bạn có thể tăng doanh thu nhanh chóng?

Có rất nhiều yếu tố để quyết định việc bán hàng online có hiệu quả hay không như chất lượng sản phẩm, dịch vụ chăm sóc khách hàng, Marketing sản phẩm đúng hướng. Một trong những yếu tố chính mà mọi người thường hay bỏ qua đó là phân tích dữ liệu thương mại điện tử. Nguồn dữ liệu này được xem là tài nguyên "giàu có vô tận" hỗ trợ bán hàng tốt nhất.

Dữ liệu thương mại điện tử là gì?

Dữ liệu thương mại điện tử hiểu đơn giản là dữ liệu thu thập được từ các cửa hàng thương mại điện tử như website, app và tài sản truyền thông xã hội của các cửa hàng đó (Instagram, facebok, Tik tok,...). Hình thức dữ liệu đa dạng có thể là văn bản, giọng nói hay là hình ảnh.

Thông thường, các doanh nghiệp nhận được thông tin chi tiết có giá trị từ những gì người tiêu dùng nói và cảm nhận về sản phẩm, cửa hàng, bán hàng, mua hàng và giá cả của họ. Dữ liệu có thể sạch hoặc “bẩn” (một đánh giá mơ hồ yêu cầu sử dụng AI & ML (Học máy) để tìm hiểu sâu hơn về nó).

Việc thu thập dữ liệu chủ yếu diễn ra trên các kênh bạn đang bán hoặc là không bán ở đó. Cụ thể như Amazon, eBay, Tiki, Lazada, Shopee, ...Các nhà tiếp thị và bán lẻ trực tuyến phân tích thông tin /đánh giá từ người tiêu dùng để hiểu rõ hơn về hành vi và thái độ của khách hàng và cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến của họ.

Đây là những thông tin "sống còn" nếu muốn tồn tại lâu dài. Bởi dữ liệu sẽ nói cho người bán biết khách hàng, đối tác nghĩ gì về sản phẩm/ dịch vụ đang cung cấp. Mức giá như vậy đã hợp lý hay chưa? Từ những phản hồi đó có thể cải thiện sản phẩm và dịch vụ tốt hơn để tạo ra doanh thu cao hơn so với ban đầu.

Lợi ích của dữ liệu TMĐT

Ngành ngân hàng, thương mại điện tử, bán lẻ, Digital Marketing, Y tế,...là những ngành cần đến dữ liệu lớn. Trong thế giới số hiện đại, mọi người vẫn thường gọi những tập dữ liệu lớn với cái tên khác là "Big Data".

Khai thác Big Data là cách để tìm hiểu sự thật ngầm hiểu của khách hàng. Cho nên, đối với kinh doanh thương mại điện tử dù là quy mô nhỏ hay lớn đều cần đến Big Data. Những dữ liệu này tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp thông qua cung cấp thông tin chuyên sâu và báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.

Tận dụng khối lượng dữ liệu lớn và xử lý nó trên các phần mềm hiện đại sẽ cho ra đời những Insight đắt giá! Dữ liệu thương mại điện tử nói cho doanh nghiệp biết thói quen mua sắm của khách hàng. Người tiêu dùng đang thích và không thích điều gì? Từ đó, cải thiện sao cho phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

Dữ liệu "khô khan" chuyển thành những văn bản "biết nói "hỗ trợ doanh nghiệp kinh doanh theo hình thức B2B, B2C hay người tiêu dùng C2C, C2B, C2A kinh doanh hiệu quả!

Nắm bắt Customer insight hỗ trợ bán hàng hiệu quả
Cải tiến ra mắt sản phẩm tốt hơn
Xây dựng hệ thống đề xuất giúp người dùng khám phá sản phẩm và dịch vụ mới
Cải thiện Customer Experience (trải nghiệm khách hàng) và Customer Service
Xem xét về tỉ lệ chuyển đổi và nguồn lưu lượng truy cập

Một số đặc trưng của dữ liệu thương mại điện tử

Khi nhắc đến dữ liệu lớn (Big Data), mọi người sẽ nghĩ ngay đến cảm giác choáng ngợt trước kích thước dữ liệu khổng lồ. Trong kỷ nguyên hiện nay, bất kỳ thương hiệu nào muốn sống sót trên thị trường toàn cầu đều cần đến dữ liệu thương mại điện tử. Với một số đặc trưng như sau!

Khối lượng khủng
Bản chất dữ liệu đa dạng có cấu trúc, phi cấu trúc yêu cầu lưu trữ, khai thác, phân tích một cách thông minh
Tốc độ tạo ra dữ liệu nhanh chóng
Dữ liệu nhiều khi không nhất quán và dễ thay đổi

Hiện nay, nguồn dữ liệu thương mại điện tử khổng lồ đang phát triển hằng ngày. Sự ập đến của đại dịch không những không thể làm suy giảm hoạt động bán lẻ mà còn kích thích nó diễn ra với tốc độ mạnh hơn.

Đa số các doanh nghiệp bán lẻ một là đóng cửa hai là hoạt động trực tuyến. Đứng trước những lựa chọn sống còn thì việc hoạt động trên sàn thương mại điện tử, phương tiện truyền thống giúp họ sống lại trong đại dịch. Cho nên, dữ liệu có tầm quan trọng chiến lược và được nâng lên tầm cao mới. Đó là lý do doanh nghiệp cần đến dữ liệu thương mại điện tử.

Cách thu thập dữ liệu thương mại điện tử

Thu thập dữ liệu thương mại điện tử khá đơn giản thông qua việc theo dõi doanh thu, tỉ lệ chuyển đổi và giá trị đặt hàng trung bình. Với những bước thu thập cơ bản kết hợp sử dụng báo cáo Thương mại điện tử để đánh giá thu thập một cách tổng hợp tất cả các dữ liệu thu thập được.

Bên cạnh đó, người bán hàng cũng có thể khuyến khích khách hàng đánh giá và ghi nhận lại những đánh giá đó. Thực hiện các khảo sát, yêu cầu đăng ký và tận dụng các biểu mẫu để gửi cho khách hàng thực hiện khảo sát qua email. Đối với những cửa hàng quy mô lớn thì có thể ứng dụng phương pháp tự động thông qua AI như quét website, theo dõi Cookie, phân tích phương tiện truyền thông xã hội và xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm thu thông dữ liệu.

Tất cả những dữ liệu này là chìa khóa cho các doanh nghiệp nâng cao giá trị trong bán hàng. Mặc dù khối lượng dữ liệu không phải là yếu tố gây nên khó khăn trong thu thập nhưng cách doanh nghiệp xử lý nó chắc chắn sẽ là bài toán đau đầu. Đây cũng là đáp án vì sao mà nhiều doanh nghiệp lựa chọn các công ty nghiên cứu thị trường đảm nhiệm công việc này và chấp nhận trả bằng mức giá cao.

Cách phân tích dữ liệu hiệu quả

Sau khi thu thập được hết những dữ liệu cần thiết thì nên dùng công cụ làm sạch văn bản để xử lý dữ liệu bằng cách loại bỏ những từ bị dư, dấu câu không cần thiết và kiểm tra gốc từ. Những công cụ thông mình này sẽ giúp làm sạch và tách văn bản khỏi những thứ không liên quan đến việc phân tích thành một mục nội dung trực quan bằng cácg sử dụng AI.

Cách thu thập dữ liệu từ các cửa hàng thương mại điện tử có thể có cấu trúc, bán cấu trúc hay phi cấu trúc. Mỗi tập dữ liệu có thể được khai thác để tìm ra Insight đắt giá. Khối lượng dữ liệu này luôn được tạo ra hằng ngày và nó trở nên đồ sộ trong khoảng một tháng. Hầu như con người không thể sử dụng phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống để giải quyết mức độ phức tạp của "Big Data" này trong thời gian ngắn.

Vì thế nên ở các quốc gia pháp triển việc ứng dụng học máy và phân tích văn bản được sử dụng phổ biến. Các thuật toán thông minh giúp con người hoàn thành việc phân tích cảm tính theo các nhóm dữ liệu dựa trên cảm xúc tích cực, tiêu cực hay là trung lập.

Phân tích cảm xúc còn được gọi là “ khai thác ý kiến ” và thường được các tổ chức và thương hiệu sử dụng như một chiến lược giám sát trên mạng xã hội để quản lý lượng lớn dữ liệu và có được những hiểu biết có giá trị về tình cảm của khách hàng và đối thủ cạnh tranh.

Điểm mấu chốt: Phân tích cảm xúc là việc phân tích các bài đăng trên mạng xã hội, tweet trên Twitter, đánh giá sản phẩm trực tuyến, theo dõi ý kiến, phản hồi của khách hàng để cửa hàng có thể cải thiện. Đây cũng là phương pháp được ứng dụng trong nghiên cứu thị trường. Các nhà khảo sát sẽ sử dụng phương pháp khảo sát hay phỏng vấn sâu để thu thập dữ liệu chuyên sâu.

Bên cạnh đó, dữ liệu sẽ trở nên vô dụng nếu không được phân tích đúng cách. Để có thể tiết kiệm chi phí mà vẫn có thể đánh giá và phân tích dữ liệu hiệu quả có thể sử dụng nhưng công cụ miễn phí của Google.

Bạn có thể tham khảo: 5 công cụ miễn phí của Google giúp mở rộng quy mô kinh doanh TMĐT

Trong đó, công cụ nhất định phải có là Google Analytics. Đây là công cụ miễn phí với đa chức năng mà các cửa hàng TMĐT không thể thiếu. Nó hỗ trợ việc phân tích dữ liệu hiện quả thông qua các chức năng!

Theo dõi tỉ lệ chuyển đổi và giá trị đặt hàng trung bình
Báo cáo về hiệu suất chiến dịch thông qua giao dịch, doanh thu và giá trị đặt hàng trung bình
Hiệu suất kênh mua hàng thông qua báo cáo phân tích hành vi mua cho phép đánh giá điểm mạnh và yếu của kênh đó
Hiệu suất kênh thanh toán thông qua báo cáo phân tích hành vi thanh toán cho phép đánh giá về những điểm mà tại đó người dùng bỏ qua quy trình thanh toán
Hiệu suất sản phẩm nhờ báo cáo tổng quan trên hai khía cạnh doanh thu và hành vi mua sắm
Hiệu suất danh sách sản phẩm, số lần mua hàng duy nhất, doanh thu trên mỗi lần mua,...

Để đăng ký và phân tích dữ liệu trên Google Analytics cực kỳ đơn giản!

Truy cập vào đường dẫn Google Analytics
Nhấn vào bắt đầu đo lường và khai báo đầy đủ những thông tin cần thiết
Thiết lập thuộc tính bao gồm múi giờ, đơn vị, tiền tệ
Khai báo thông tin doanh nghiệp và nhấn tạo
Xác nhận đồng ý với điều khoản của Google Analytics và chấp nhận

Xem thêm: Dịch vụ thiết kế website thương mại điện tử

Lời kết

Internet đã phá bỏ biên giới giữa các quốc gia. Chúng ta đang sống trong một không gian không khoảng cách và rào cản trên thế giới trực tuyến. Vị trí của một cửa hàng không còn mang đến sự độc quyền cho cửa hàng đó như trước đây. Vì thế nên không ngừng đổi mới và duy trì sức cạnh tranh trên thị trường toàn cầu là yếu tố sống còn.

Một trong những "bí quyết" để thúc đẩy công cuộc kinh doanh trên đà đi lên đó là tận dụng sự giàu có của dữ liệu thương mại điện tử. Làm việc với dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp phân tích hành vi, nắm bắt xu hướng mua hàng và không bỏ lỡ những cơ hội kinh doanh quan trọng.

Tham khảo thêm:

7 bước lập kế hoạch Marketing ra mắt sản phẩm mới

Những quy định khi kinh doanh thương mại điện tử