Trong thời đại thương mại điện tử bùng nổ, việc sở hữu một cửa hàng trực tuyến không đủ để đảm bảo doanh nghiệp đạt được lợi nhuận cao nhất. Ranh giới giữa thành công và thất bại nằm ở việc hiểu thấu hành vi khách hàng và tối ưu mọi khía cạnh trong hoạt động kinh doanh. Đã đến lúc doanh nghiệp ứng dụng E-commerce Analytics để có thể nâng cao trải nghiệm người dùng, tối đa hóa lợi nhuận và duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
1. E-commerce Analytics là gì?
E-commerce Analytics (tạm dịch: Phân tích dữ liệu thương mại điện tử) là quá trình thu thập, đo lường, phân tích dữ liệu về các hoạt động diễn ra trên một cửa hàng trực tuyến. Dữ liệu này có thể bao gồm lượt truy cập, tỷ lệ chuyển đổi, hành vi của khách hàng, hiệu quả của các chiến dịch marketing, hiệu suất của website,…
Thông qua việc phân tích các dữ liệu trên, doanh nghiệp có thể xác định những điểm mạnh và yếu trong chiến lược kinh doanh của mình. Đây sẽ là cơ sở để doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược, cải thiện doanh thu và đạt được các mục tiêu đã đề ra.
2. Bản chất của E-commerce Analytics
Gartner dự đoán rằng, 65% doanh nghiệp B2B sẽ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu vào năm 2026. Điều này một lần nữa chứng minh thực tế rằng, E-commerce Analytics đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển của bất kỳ doanh nghiệp nào.
E-commerce Analytics không chỉ đơn thuần là công cụ theo dõi các chỉ số mà còn là chìa khóa để doanh nghiệp hiểu sâu mọi khía cạnh trong hoạt động kinh doanh trực tuyến, từ cú click chuột đầu tiên cho đến bước thanh toán cuối cùng. Cách tiếp cận dựa trên số liệu này giúp nâng cao trải nghiệm người dùng, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, thậm chí tăng doanh thu từ 10-15% (Theo báo cáo của McKinsey).
Sức mạnh thực sự của E-commerce Analytics nằm ở khả năng biến dữ liệu thô thành các thông tin có thể hành động, biến một giao dịch trực tuyến đơn giản thành mối quan hệ khách hàng dài hạn. Về lâu dài, E-commerce Analytics vẫn sẽ là công cụ giúp doanh nghiệp phát triển trong bối cảnh thị trường cạnh tranh và thay đổi không ngừng.
3. Lợi ích E-commerce Analytics mang lại cho doanh nghiệp
3.1. Hiểu rõ hành vi khách hàng
- Xác định sở thích của khách hàng: Hiểu rõ sản phẩm và dịch vụ nào được khách hàng quan tâm nhất.
- Theo dõi hành trình của khách hàng: Phân tích cách khách hàng tương tác với website và đưa ra quyết định mua hàng.
- Cá nhân hóa trải nghiệm: Tùy chỉnh các chiến dịch marketing và sản phẩm phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.
3.2. Cải thiện chiến lược marketing
- Đo lường hiệu quả của chiến dịch: Xác định kênh marketing và chiến dịch nào mang lại doanh số cao nhất.
- Tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo: Dành ngân sách marketing cho các kênh hiệu quả nhất.
- Tái tiếp cận khách hàng: Liên hệ lại với những khách hàng đã quan tâm đến sản phẩm nhưng chưa mua.
3.3. Quản lý hàng tồn kho hiệu quả
- Dự báo nhu cầu: Dự đoán doanh số trong tương lai để điều chỉnh lượng hàng tồn kho phù hợp.
- Tránh tình trạng thiếu hàng: Đảm bảo luôn có đủ hàng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
- Giảm thiểu hàng tồn kho dư thừa: Giảm thiểu chi phí lưu kho và hàng hóa tồn đọng.
4. Các loại E-commerce Analytics
Tùy vào mục đích sử dụng mà E-commerce Analytics có thể được chia thành nhiều loại khác nhau. Có thể chia các điểm dữ liệu thành bốn loại chính:
4.1. Acquisition Analytics
- Mục tiêu: Với loại dữ liệu này, doanh nghiệp tập trung vào việc phân tích nguồn khách hàng đến từ đâu và kênh nào mang lại nhiều giá trị nhất. Nhờ vậy doanh nghiệp có thể phân bổ ngân sách hiệu quả và tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị.
- Các chỉ số quan trọng: Nguồn traffic (organic search, paid search, social media, email, direct, referral), chi phí thu hút khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi từ từng kênh, số lượng khách hàng mới.
4.2. Behavior Analytics
- Mục tiêu: Dữ liệu này giúp doanh nghiệp hiểu rõ cách khách hàng tương tác với website hoặc ứng dụng, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng khả năng chuyển đổi.
- Các chỉ số quan trọng: Thời gian khách hàng trên trang, tỷ lệ thoát trang, tỷ lệ click trên trang – Click Through Rate (CTR), sản phẩm được xem nhiều nhất.
4.3. Conversion Analytics
- Mục tiêu: Đây là kiểu dữ liệu cho phép doanh nghiệp theo dõi và cải thiện các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng để khách truy cập thành khách hàng thực sự.
- Các chỉ số quan trọng: Tỷ lệ chuyển đổi, giá trị đơn hàng trung bình, tỷ lệ bỏ giỏ hàng, thời gian hoàn thành đơn hàng.
4.4. Retention Analytics
- Mục tiêu: Thông qua dữ liệu này, doanh nghiệp sẽ đánh giá và cải thiện khả năng giữ chân khách hàng hiện có để khiến họ trở thành khách hàng trung thành.
- Các chỉ số quan trọng: Tỷ lệ khách hàng quay lại, giá trị vòng đời khách hàng, tần suất mua hàng, tỷ lệ khách hàng bỏ đi.
5. Những mẹo để sử dụng E-commerce Analytics hiệu quả
5.1. Đặt mục tiêu rõ ràng
Doanh nghiệp cần xác định các mục tiêu cụ thể và có thể đo lường được, chẳng hạn như tăng tỷ lệ chuyển đổi, cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng, hoặc nâng cao giá trị đơn hàng. Mục tiêu rõ ràng giúp doanh nghiệp tập trung vào các chỉ số phù hợp.
5.2. Theo dõi các chỉ số chính
Sau khi xác định được mục tiêu, doanh nghiệp chỉ nên tập trung vào một số chỉ số quan trọng như tỷ lệ chuyển đổi, lượng truy cập, tỷ lệ thoát trang và tỷ lệ bỏ giỏ hàng. Theo dõi thường xuyên sẽ giúp doanh nghiệp tùy chỉnh các kế hoạch kinh doanh hiệu quả.
5.3. Sắp xếp dữ liệu
Thay vì nhìn vào dữ liệu tổng thể, doanh nghiệp nên phân loại dữ liệu thành các nhóm như khách hàng mới và khách hàng cũ quay lại, khu vực địa lý hoặc lịch sử mua hàng. Việc này sẽ giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược cho các nhóm khách hàng khác nhau để tạo ra các chiến dịch marketing được cá nhân hóa.
6. Những thách thức thường gặp khi áp dụng E-commerce Analytics
6.1. Số lượng và độ phức tạp của dữ liệu
Hoạt động của khách hàng trên Internet ngày càng nhiều nên số lượng dữ liệu mà doanh nghiệp cần quản lý cũng tăng theo cấp số nhân. Với khối lượng dữ liệu khổng lồ như vậy, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong nhiều giai đoạn như:
- Để lưu trữ dữ liệu, doanh nghiệp phải đầu tư vào các hệ thống lưu trữ mạnh, chi phí cao.
- Ngoài ra, doanh nghiệp cũng gặp khó khăn trong việc phân tích các loại dữ liệu phức tạp, đặc biệt là với các dữ liệu không có cấu trúc (đánh giá của khách hàng, lượt nhắc trên mạng xã hội, dữ liệu nhấp chuột trên website)
6.2. Chất lượng dữ liệu
Dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ có thể do lỗi nhập liệu, thiếu đồng bộ giữa các hệ thống, hoặc vấn đề kỹ thuật gây ra. Khi chất lượng dữ liệu thấp, doanh nghiệp gặp phải tình trạng mất niềm tin vào dữ liệu, dẫn đến các quyết định sai lầm, lãng phí tài nguyên và làm giảm trải nghiệm khách hàng.
6.3. Vấn đề về quyền riêng tư
Các quy định ngày càng nghiêm ngặt như GDPR và CCPA đặt ra thách thức cho doanh nghiệp trong việc thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu khách hàng một cách có trách nhiệm và tuân thủ quy định của pháp luật, đòi hỏi doanh nghiệp phải có quy trình kiểm soát dữ liệu chặt chẽ và bảo mật tiên tiến.
6.4. Nhân sự thiếu chuyên môn
Việc phân tích dữ liệu đòi hỏi một loạt các kỹ năng đặc thù, bao gồm khả năng thống kê, hiểu biết về các công cụ phân tích dữ liệu (như Google Analytics, hoặc SQL) và khả năng diễn giải dữ liệu để đưa ra những quyết định chiến lược. Trong khi đó nhiều doanh nghiệp không có đủ nhân sự chất lượng để làm được những điều này.
Trong một thế giới mà mua sắm trực tuyến đã trở thành điều bình thường, thì khả năng thích nghi và phân tích các dữ liệu là điều quan trọng với bất kỳ doanh nghiệp nào. Việc hiểu rõ hành vi khách hàng, đo lường hiệu quả các chiến dịch và tối ưu hóa quy trình kinh doanh đều phụ thuộc vào dữ liệu phân tích. Doanh nghiệp không chỉ sử dụng E-commerce Analytics mà còn phải liên tục cải tiến, cập nhật và tối ưu công cụ này để đảm bảo sự tăng trưởng lâu dài cho hoạt động kinh doanh của mình.
Liên hệ ngay Kyanon Digital nếu doanh nghiệp của bạn đang cần một đối tác đáng tin cậy trong lĩnh vực tư vấn và thực thi các chiến lược E-commerce Analytics. Với kinh nghiệm và chuyên môn trong lĩnh vực này, Kyanon Digital sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và hiệu quả hơn.
