Tổng quan về phân tích dữ liệu thương mại điện tử

Phân tích dữ liệu thương mại điện tử là một hoạt động quan trọng để tạo ra sự tăng trưởng và mức doanh thu mới. Vì thế, các công ty cần phân tích thương mại điện tử có hiệu quả kinh doanh tốt hơn. Cùng tìm hiểu về các loại dữ liệu cần được phân tích thương mại điện tử và cách sử dụng chúng trong bài viết sau.

1. Phân tích dữ liệu thương mại điện tử là gì?

Phân tích dữ thương mại điện tử (E-commerce data analysis) là quá trình thu thập, khai thác và chuyển đổi dữ liệu liên quan đến hoạt động thương mại điện tử để trích xuất thông tin và kiến thức hữu ích. Khi thực hiện phân tích dữ liệu thương mại điện tử, các chuyên gia dữ liệu thường sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích để thu thập và phân tích dữ liệu ở từng giai đoạn khác nhau của chu trình thương mại điện tử.

Cụ thể, phân tích dữ liệu thương mại điện tử giúp nhà kinh doanh hiểu hơn về người dùng, theo dõi hành vi mua hàng tại các trang thương mại điện tử, dự đoán xu hướng tiêu dùng, quản lý kho hàng, quảng bá sản phẩm và phân tích kết quả bán hàng. Nhờ vào phân tích dữ liệu thương mại điện tử, các nhà kinh doanh có thể thúc đẩy việc bán hàng và nâng cao hiệu suất kinh doanh.

Các công cụ phần mềm phân tích dữ liệu ngày nay đã tiên tiến và có khả năng lưu trữ và phân tích khối lượng dữ liệu lớn. Chúng có thể giúp các nhà kinh doanh thực hiện phân tích dữ liệu thương mại điện tử dễ dàng và nhanh chóng hơn, từ đó giúp cho các quyết định kinh doanh được đưa ra nhanh chóng và chính xác hơn.

>> Xem thêm: Thương mại điện tử B2B

2. Các loại dữ liệu cần được phân tích trong thương mại điện tử

Các loại dữ liệu cần được phân tích trong thương mại điện tử bao gồm:

• Dữ liệu về khách hàng: Đây là loại dữ liệu quan trọng nhất trong phân tích dữ liệu thương mại điện tử. Dữ liệu về khách hàng cung cấp thông tin về đối tượng khách hàng, thói quen mua sắm, sở thích và nhu cầu mua hàng. Dựa trên các đặc trưng của khách hàng, ta có thể phân nhóm khách hàng thành nhóm tương tự nhau về sở thích, độ tuổi, và loại sản phẩm yêu thích. Điều này giúp cho các nhà bán hàng tối ưu hóa chiến lược kinh doanh cho các nhóm khách hàng này. Dữ liệu khách hàng cũng giúp cho các nhà bán hàng dự đoán hành vi khách hàng. Nó cho phép các nhà bán hàng đánh giá xác suất mua hàng của khách hàng, kế hoạch bán hàng theo chu kỳ, các chiến lược giảm giá và các chiến lược tiếp thị khác.
• Dữ liệu về sản phẩm: Dữ liệu về sản phẩm giúp đánh giá các mặt hàng nào đang được bán chạy nhất, các sản phẩm nào cần được phát triển, cũng như các sản phẩm cần được quảng bá nhiều hơn. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu, chúng ta có thể đánh giá chất lượng sản phẩm, đánh giá của khách hàng. Các dữ liệu cần được phân tích bao gồm: loại sản phẩm, mô tả sản phẩm, giá cả, đánh giá của khách hàng, danh giá của sản phẩm, số lượng bán hàng và tần suất mua hàng. Phân tích dữ liệu sản phẩm cũng cho phép so sánh các sản phẩm, phân biệt sản phẩm thắng và sản phẩm thua, đánh giá số lượng bán hàng và tần suất mua hàng.
• Dữ liệu về doanh thu: Dữ liệu về doanh thu giúp đánh giá hiệu quả kinh doanh, mức độ ứng dụng của các chiến lược và chính sách bán hàng.
• Dữ liệu về chi phí: Dữ liệu này giúp đánh giá chi phí vận hành và chi phí quảng cáo để tối ưu hóa chi phí. Điều này sẽ giúp bạn tính toán lợi tức đầu tư (ROI) chính xác cho các chiến dịch tiếp thị có trả tiền khác nhau. Bạn đã tạo ra bao nhiêu doanh thu từ các quảng cáo trên mạng xã hội của mình? Bạn đã kiếm được nhiều doanh thu hơn số tiền bạn đã bỏ ra để tạo quảng cáo và quảng bá chúng chưa? Bạn đã tạo ra bao nhiêu doanh thu nhờ quảng cáo trả cho mỗi lần nhấp chuột? Điều gì về các chiến dịch tiếp thị qua email của bạn?
• Dữ liệu về mạng xã hội: Dữ liệu về mạng xã hội cho phép nhà bán hàng đánh giá tầm ảnh hưởng của sản phẩm của mình trên các nền tảng mạng xã hội, giúp họ tối ưu hóa các chiến lược quảng bá sản phẩm.
• Dữ liệu số liệu về tỷ lệ chuyển đổi trang web: Tỷ lệ chuyển đổi trang web (conversion rate) cung cấp cho các nhà bán hàng thông tin về số lượng lượt truy cập và số lượng khách hàng đã mua hàng, giúp đánh giá hiệu quả của trang web thương mại điện tử.

Các loại dữ liệu trên sẽ giúp nhà bán hàng đưa ra quyết định kinh doanh chính xác hơn, tăng doanh số bán hàng và nâng cao hiệu quả của chiến lược kinh doanh.

>> Xem thêm: Thống kê thương mại điện tử 2022

3. Các giải pháp phân tích dữ liệu trong thương mại điện tử

3.1 Google Analytics

Google Analytics là một công cụ phân tích dữ liệu miễn phí và rất phổ biến trong thương mại điện tử. Dưới đây là một số giải pháp phân tích dữ liệu trong thương mại điện tử sử dụng Google Analytics:

• Theo dõi lượng truy cập: Google Analytics cho phép bạn theo dõi lượng truy cập trang web của bạn. Bạn có thể biết được số lượng người truy cập trang web của bạn mỗi ngày, tuần hoặc tháng và đưa ra các cải tiến phù hợp.
• Biết được nguồn khách hàng: Google Analytics cung cấp thông tin về nguồn khách hàng của bạn. Ví dụ như người dùng đến từ các tìm kiếm tự nhiên, từ quảng cáo trên Facebook hoặc từ email marketing. Bạn có thể áp dụng thông tin này để chi tiết hóa chiến lược quảng cáo.
• Theo dõi hành vi trên trang web: Google Analytics cung cấp các khía cạnh hành vi của khách hàng trên trang web. Bạn có thể biết được khách hàng thường xem các sản phẩm nào và bài viết nào được yêu thích nhất. Dựa trên đó, bạn có thể cải thiện sản phẩm và nội dung để tăng doanh số bán hàng.
• Theo dõi tần suất truy cập: Google Analytics cho phép bạn biết được tần suất truy cập của khách hàng. Việc theo dõi này giúp bạn đưa ra phương án tiếp thêm khách hàng mới hoặc liên hệ với khách hàng cũ để mở rộng được doanh số.
• Xác định điểm rơi của khách hàng: Một trong những công cụ mạnh của Google Analytics là kế hoạch thực hiện theo dõi khách hàng đến từng bước tiếp theo. Từ đầu họ tìm kiếm cho đến khi xóa sản phẩm từ giỏ hàng, và từ số tiền đó họ chi tiêu. Việc này giúp bạn xác định những điểm rơi trong quá trình mua sắm của khách hàng và cải tiến nó.

3.2 Mixpanel

Mixpanel là một công cụ phân tích dữ liệu tính năng và mạnh mẽ trong thương mại điện tử, giúp người dùng theo dõi hoạt động của khách hàng trên trang web và ứng dụng di động. Dưới đây là một số giải pháp phân tích dữ liệu trong thương mại điện tử sử dụng Mixpanel:

• Biết được hành vi của khách hàng: Mixpanel cho phép bạn theo dõi hành vi của khách hàng trên trang web của bạn. Bạn có thể biết được khách hàng sử dụng những tính năng nào trên trang web hay ứng dụng của bạn, áp dụng để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
• Xác định nguồn và kênh tiếp cận khách hàng: Mixpanel cung cấp thông tin về nguồn và các kênh để khách hàng tiếp cận với bạn. Ví dụ như từ khóa tìm kiếm, email marketing, công cụ xã hội hay quảng cáo. Bạn có thể áp dụng thông tin này để chi tiết hóa chiến lược tiếp cận khách hàng.
• Theo dõi các cửa hàng mà khách hàng thường mua sắm: Mixpanel giúp bạn Theo dõi các cửa hàng mà khách hàng đã thực hiện đơn hàng hay mua sắm nhiều nhất. Việc này sẽ giúp bạn đưa ra các phương án kết hợp các sản phẩm hay dịch vụ liên quan tới nhau nhằm tăng hiệu quả đối với khách hàng.
• Tính dữ liệu tích lũy: Mixpanel có thể tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, giúp bạn tổng hợp các thông tin đó giữa các kênh khác nhau để có cái nhìn toàn diện nhất về khách hàng trên trang web của bạn.
• Giám sát điểm chết: Mixpanel cho phép bạn giám sát điểm chết của khách hàng. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng, từ đó đẩy mạnh doanh số.

>> Xem thêm: Mức lương của ngành Thương mại điện tử ở Việt Nam

3.3 Kissmetrics

Kissmetrics là một công cụ phân tích trang web cho phép người dùng theo dõi và phân tích dữ liệu thương mại điện tử về các hành vi của khách hàng để cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng doanh số bán hàng. Dưới đây là một số giải pháp phân tích dữ liệu trong thương mại điện tử sử dụng Kissmetrics:

• Theo dõi hành vi của khách trên trang web của bạn: Kissmetrics cho phép bạn theo dõi các hành vi cụ thể của khách hàng trên trang web của bạn (ví dụ như những sản phẩm mà họ đã xem hoặc mua). Nó cũng cho phép bạn tìm hiểu những trang web mà khách hàng của bạn đã tới và những tính năng nào trên trang web của bạn được sử dụng nhiều nhất.
• Tổng hợp thông tin về khách hàng: Kissmetrics có khả năng tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, giúp bạn xác định những người dùng nào đã tương tác với doanh nghiệp của bạn trên nhiều kênh khác nhau (ví dụ như trang web, email, mạng xã hội, quảng cáo…)
• Phân tích các chuỗi hành vi của khách hàng: Kissmetrics được thiết kế để giúp bạn phân tích các chuỗi hành vi của khách hàng, từ đó xác định điểm chết (nơi khách hàng dừng lại, chưa quay lại trang web) và tìm cách để tối ưu hóa các tính năng và chức năng có liên quan tới điểm chết đó.
• Đo lường hiệu quả của chiến dịch tiếp thị trên trang web: Kissmetrics cung cấp các công cụ đo lường hiệu quả để theo dõi các chiến dịch quảng cáo và tiếp thị trên trang web của bạn.

3.4 Heap Analytics

Heap Analytics là một công cụ phân tích trang web và ứng dụng cho phép người dùng thu thập, phân tích và hiểu về hành vi khách hàng trên trang web hoặc ứng dụng của họ. Dưới đây là một số giải pháp phân tích dữ liệu trong thương mại điện tử sử dụng Heap Analytics:

• Theo dõi hành vi khách hàng trên trang web hoặc ứng dụng của bạn: Heap Analytics cho phép bạn theo dõi các hành vi cụ thể của khách hàng trên trang web hoặc ứng dụng của bạn, từ đó tìm cách để cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng doanh số bán hàng.
• Tìm kiếm và xử lý các trường hợp bỏ lại giỏ hàng: Heap Analytics cho phép bạn theo dõi quá trình mua hàng của khách hàng, từ đó giúp bạn phát hiện và xử lý các trường hợp bỏ lại giỏ hàng.
• Phân tích đường dẫn vị trí: Heap Analytics cho phép bạn tìm hiểu những trang web mà khách hàng của bạn đã tới và dẫn đến trang web hay ứng dụng của bạn. Từ đó, bạn có thể tối ưu hóa các phương tiện tiếp cận khách hàng để tăng doanh số bán hàng.
• Phân tích tính năng phổ biến nhất và tính năng ít được sử dụng: Heap Analytics theo dõi các tính năng được sử dụng nhiều nhất và ít được sử dụng trên trang web hoặc ứng dụng của bạn. Từ đó, bạn có thể tối ưu hóa các tính năng được yêu cầu nhiều hơn và tăng cường các tính năng ít được sử dụng để tăng doanh số bán hàng.
• Lập báo cáo đánh giá số lượng tác động: Heap Analytics cho phép bạn tạo các báo cáo để đánh giá số lượng tác động của các chiến dịch tiếp thị trên trang web hoặc ứng dụng của bạn, từ đó giúp bạn cải thiện chiến lược tiếp thị của mình.

4. Cách sử dụng giải pháp phân tích dữ liệu thương mại điện tử

• Bước 1: Chọn công cụ phân tích dữ liệu

Có nhiều công cụ phân tích dữ liệu có sẵn trên thị trường, nhưng bạn cần lựa chọn một công cụ phù hợp với nhu cầu của bạn. Một số công cụ phân tích dữ liệu phổ biến như Google Analytics, Heap Analytics, Mixpanel, Amplitude, Crazy Egg, v.v.

• Bước 2: Cài đặt công cụ phân tích dữ liệu 

Sau khi chọn được công cụ phân tích dữ liệu phù hợp, bạn cần phải cài đặt công cụ này trên trang web hoặc ứng dụng của bạn. Một số công cụ cung cấp mã theo dõi (tracking code) để bạn có thể dán vào trang web hoặc ứng dụng của mình.

• Bước 3: Theo dõi các hoạt động của khách hàng

Sau khi cài đặt và kích hoạt công cụ phân tích dữ liệu, bạn có thể theo dõi các hoạt động của khách hàng trên trang web hoặc ứng dụng của bạn. Các hoạt động này bao gồm lượt truy cập, thời gian lưu trú, các tính năng được sử dụng, v.v.

• Bước 4: Phân tích dữ liệu

Sau khi thu thập được các dữ liệu liên quan đến các hoạt động của khách hàng, bạn sẽ phân tích các dữ liệu này để tìm ra những xu hướng, hành vi, chỗ chặn tối ưu hóa, v.v.

• Bước 5: Thực hiện các cải tiến

Với các thông tin thu thập được sau quá trình phân tích, bạn có thể thực hiện các cải tiến để tối ưu hóa trang web hoặc ứng dụng của bạn, từ đó tăng hiệu quả kinh doanh và doanh thu bán hàng.

• Bước 6: Theo dõi hiệu quả

Theo dõi hiệu quả sau khi thực hiện các cải tiến, một cách định kỳ và cập nhật kết quả định kỳ để đảm bảo rằng các hành động của bạn đang hướng tới mục tiêu của mình.

=>> Xem thêm: Các sàn Thương mại điện tử lớn nhất Việt Nam

Nguồn: hocnganhgi.com, bluecore.vn