Phương pháp phân tích dữ liệu thương mại điện tử: sử dụng dữ liệu để thúc đẩy các quyết định kinh doanh

"Dữ liệu thương mại điện tử hỗ trợ việc ra quyết định và phương pháp luận dẫn đến tăng trưởng." Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt của thương mại điện tử, dữ liệu giống như một kho báu. Làm thế nào để khai thác giá trị của nó và giúp doanh nghiệp của bạn cất cánh?

Trong thời đại bùng nổ dữ liệu, cách các công ty thương mại điện tử trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu khổng lồ và sử dụng thông tin này để hướng dẫn các quyết định kinh doanh đã trở thành chìa khóa thành công của họ.

Anh Yuan sẽ giới thiệu các phương pháp thường dùng để phân tích dữ liệu, chẳng hạn như mô hình AARRR, mô hình phễu, v.v., và giải thích cách sử dụng các phương pháp này để tiến hành phân tích dữ liệu và cuối cùng đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.

1. Tổng quan về phương pháp phân tích dữ liệu

Phương pháp phân tích dữ liệu cung cấp cho các công ty thương mại điện tử một khuôn khổ có cấu trúc để giúp họ thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu một cách có hệ thống, cuối cùng trích xuất những thông tin chi tiết có giá trị và hướng dẫn các quyết định kinh doanh. Các phương pháp phân tích dữ liệu thường được sử dụng bao gồm:

Mô hình AARRR: Đây là mô hình tăng trưởng người dùng chia nhỏ quá trình tăng trưởng người dùng thành năm giai đoạn chính: Thu hút, Kích hoạt, Giữ chân, Doanh thu và Giới thiệu. Bằng cách phân tích các chỉ số chính ở từng giai đoạn, chúng ta có thể xác định những điểm nghẽn trong quá trình tăng trưởng người dùng và xây dựng các biện pháp cải thiện tương ứng.

Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử nhận thấy tỷ lệ kích hoạt người dùng của mình thấp. Thông qua phân tích mô hình AARRR, người ta thấy rằng người dùng mới không nhận được hướng dẫn kịp thời sau khi đăng ký, dẫn đến việc họ mất tài khoản. Vì vậy, họ đã tối ưu hóa quy trình hướng dẫn người dùng mới và tăng tỷ lệ kích hoạt người dùng.

Mô hình phễu: Đây là mô hình chuyển đổi người dùng chia nhỏ quy trình chuyển đổi người dùng thành nhiều giai đoạn, chẳng hạn như duyệt sản phẩm, thêm vào giỏ hàng, gửi đơn hàng, thanh toán, v.v. Bằng cách phân tích tỷ lệ chuyển đổi ở từng giai đoạn, chúng ta có thể xác định các điểm nghẽn trong quy trình chuyển đổi người dùng và phát triển các biện pháp cải thiện tương ứng.

Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử nhận thấy tỷ lệ hủy giỏ hàng của họ cao. Thông qua phân tích mô hình phễu, người ta thấy rằng quy trình thanh toán quá phức tạp, khiến người dùng từ bỏ đơn hàng. Kết quả là, họ đã đơn giản hóa quy trình thanh toán và giảm tỷ lệ hủy bỏ giỏ hàng.

Giá trị trọn đời (LTV): Đây là mô hình giá trị người dùng tính toán tổng số tiền chi tiêu dự kiến ​​của người dùng trong suốt vòng đời của họ. Thông qua mô hình LTV, có thể xác định những người dùng có giá trị cao và xây dựng các chiến lược bảo trì tương ứng.

Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử có thể thấy rằng một số người dùng của mình có LTV thấp. Bằng cách phân tích đặc điểm hành vi của những người dùng này, chúng tôi thấy rằng họ có lòng trung thành thấp với nền tảng này và dễ rời bỏ. Vì vậy, họ đã đưa ra các chiến lược như hệ thống thành viên và các đề xuất được cá nhân hóa để tăng LTV của người dùng.

Phân tích nhóm người dùng: Đây là mô hình phân khúc người dùng, chia người dùng thành các nhóm khác nhau dựa trên các đặc điểm khác nhau (như đặc điểm nhân khẩu học, đặc điểm hành vi, sở thích, v.v.) để xây dựng các chiến lược tiếp thị chính xác hơn.

Ví dụ, các nền tảng thương mại điện tử chia người dùng thành ba nhóm: người dùng có giá trị cao, người dùng có giá trị trung bình và người dùng có giá trị thấp, đồng thời xây dựng các chiến lược tiếp thị khác nhau cho các nhóm khác nhau. Ví dụ, các dịch vụ độc quyền được cung cấp cho người dùng có giá trị cao và các hoạt động khuyến mại được đẩy mạnh tới người dùng có giá trị thấp.

Phân tích nhóm người dùng: Phân tích dựa trên nhóm người dùng. Ví dụ, người dùng có thể được chia thành các nhóm dựa trên ngày đăng ký của người dùng, ngày mua hàng đầu tiên, v.v. và có thể quan sát xu hướng thay đổi trong hành vi của người dùng trong các nhóm khác nhau để tìm ra các quy tắc và kiểu mẫu hành vi của người dùng. Điều này giúp hiểu được vòng đời của người dùng.

2. Công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu

Để phân tích dữ liệu thương mại điện tử, chúng ta cần sử dụng một số công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu:

Công cụ phân tích dữ liệu: Google Analytics, Baidu Statistics, Zhuge io, v.v. Việc lựa chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu, nhu cầu phân tích và ngân sách của bạn.

Hình dung dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành biểu đồ trực quan (ví dụ: biểu đồ thanh, biểu đồ đường, biểu đồ phễu, v.v.) để giúp hiểu rõ hơn và ra quyết định dễ dàng hơn.

Phương pháp phân tích thống kê: Ví dụ: thống kê mô tả, thống kê suy luận, phân tích hồi quy, phân tích phương sai, phân tích cụm, v.v. Việc lựa chọn phương pháp thống kê phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu phân tích của bạn.

Các bước để ra quyết định dựa trên dữ liệu

Việc sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh thường yêu cầu thực hiện theo các bước sau:

Xác định mục tiêu của bạn: Làm rõ mục tiêu kinh doanh của bạn, ví dụ: cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, tăng giá trị đơn hàng trung bình, tăng tỷ lệ mua lại, v.v.

Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu liên quan đến mục tiêu kinh doanh, chẳng hạn như dữ liệu hành vi người dùng, dữ liệu sản phẩm, dữ liệu thị trường, v.v.

Phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu phù hợp để phân tích dữ liệu và xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến mục tiêu kinh doanh.

Xây dựng chiến lược: Xây dựng các biện pháp cải tiến tương ứng dựa trên kết quả phân tích dữ liệu.

Chiến lược thực hiện: Thực hiện chiến lược đã xây dựng.

Đánh giá hiệu quả: Đánh giá hiệu quả của chiến lược sau khi triển khai và thực hiện tối ưu hóa liên tục dựa trên kết quả đánh giá.

Phương pháp phân tích dữ liệu thương mại điện tử cung cấp cho các công ty thương mại điện tử một khuôn khổ ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bằng cách sử dụng các phương pháp như mô hình AARRR, mô hình phễu, mô hình LTV, phân tích phân khúc người dùng và kết hợp các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu, có thể giúp các công ty thương mại điện tử hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng, tối ưu hóa chiến lược hoạt động và cuối cùng đạt được tăng trưởng kinh doanh.

Việc theo dõi và phân tích dữ liệu liên tục, cũng như cải tiến liên tục các quyết định dựa trên dữ liệu là chìa khóa để các công ty thương mại điện tử duy trì khả năng cạnh tranh.