تحلیل رفتار مشتریان در صنعت E-Commerce با چه چالش‌هایی روبه‌رو است؟

تحلیل رفتار مشتریان در صنعت E-Commerce با چه چالش‌هایی روبه‌رو است؟

ما در عصر داده‌ها زندگی می‌کنیم. همه تصمیماتی که می‌گیریم با تجزیه و تحلیل داده‌هاست و تمام فعالیت‌های که می‌کنیم و تصمیماتی که می‌گیریم به تولید داده‌های جدید منجر می‌شود. شرکت‌ها و کسب‌وکارهایی که در صنعت تجارت الکترونیک یا همان E-Commerce فعالیت می‌کنند بیشتر از همه به این داده‌ها و اطلاعاتی که در دل آن‌ها نهفته است نیاز دارند. دیگر نمی‌شود مثل گذشته با چیدن ویترین منتظر مشتریان بود تا محصولاتمان را بخرند؛ حالا باید بدانید چه محصولاتی را در ویترین بچینید و چگونه آنها را بچینید. همه این سوالات از تحلیل رفتار مشتریان بدست می‌آید. خوشبختانه پاسخ این سوالات نیز در تحلیل داده مشتریان وجود دارد.

تحلیل مشتریان در صنعت E-Commerce آنقدر مزیت و سودآوری دارد که تقریباً تمام شرکت‌های فعال در این حوزه را به سوی خود می‌کشاند. اما تحلیل مشتریان به وسیله ی داده‌ها در این حوزه آنقدرها هم ساده نیست و چالش‌های خاص خودش را دارد. سر و کله زدن با حجم عظیم داده‌ها و آنالیز دقیق آنها برای رسیدن به تصمیم داده محور هم زمان‌بر است و هم می‌تواند هزینه زیادی داشته باشد. در این مقاله می‌خواهیم چالش‌های صنعت E-Commerce در تحلیل داده را بررسی کنیم و راهکارهایی را ارائه دهیم که در حل این چالش‌ها کارساز باشند.

چرا تحلیل مشتریان در E-Commerce مهم است؟

تصور کنید که از قبل بدانید مشتریان شما می‌خواهند چه کالایی بخرند یا بدانید که چه قیمتی برای محصولات شما، بیشترین سود را به ارمغان می‌آورد. قطعاً دانستن این نکات برای کسب‌وکارهای فعال در صنعت تجارت الکترونیک مثل معجزه است. البته برای مطلع شدن از آینده نیازی نیست به سراغ پیشگو بروید! جواب سوالات شما همینجاست؛ داده‌هایی که گوشه انبار شما خاک می‌خورد.

تحلیل رفتار و داده‌های مشتریان به شما کمک می‌کند سلیقه آنان را بهتر بشناسید. واکنش مشتری به تبلیغات را افزایش دهید، وفاداری مشتری را بیشتر کنید و در نتیجه شاهد افزایش درآمد شرکت باشید. با تمرکز روی مشتریانی که احتمال خرید بیشتری دارند، هزینه کمپین‌های تبلیغاتی را کاهش دهید. مشتریان ناراضی را شناسایی کنید و از بدنام شدن برندتان جلوگیری کنید! آیا این‌ها برای شما کافی نیست تا به قدرت تحلیل مشتریان ایمان بیاورید؟!

به خاطر اهمیت بالای تحلیل مشتریان، سکان راهکارهای ویژه‌ای برای کسب‌وکارهای اینترنتی دارد. با راهکارهای تحلیلی سکان دریچه‌ای از قابلیت‌ها و امکانات به روی کسب‌وکارهای اینترنتی باز خواهد شد، که به کمک آن می‌توان موفقیت را تضمین کرد.

57٪ از خریداران آنلاین می‌گویند که یک فروشگاه را، به خاطر

 

تجربه بد یا تجربه خوب در فروشگاه دیگر، رها می‌کنند!

 

چالش‌های تحلیل داده مشتریان در صنعت E-Commerce

احتمالا حدس می‌زنید که این همه مزیت به راحتی به دست نمی‌آید! بله درست است. این کار نیز مانند تمام کارها چالش‌هایی دارد که ممکن است شما را به دردسر بیندازد. در ادامه می‌خواهیم  مهمترین چالش‌های تحلیل مشتریان را بررسی کنیم:

    1. حجم داده‌های جمع‌آوری شده

اولین چالشی که پیش روی یک شرکت قرار دارد حجم بالای داده‌ها است. اکثر شرکت‌های E-Commerce هر روز تعداد بسیار زیادی داده دریافت می‌کنند. هر اتفاق کوچک در این شرکت‌ها به تولید داده‌های بزرگ ختم می‌شود. از یک خرید ساده مشتری گرفته تا داده‌هایی که از کمپین‌های تبلیغاتی بدست می‌آید، هر روز به حجم داده‌های جمع‌آوری شده شرکت‌ها اضافه می‌کند. پس وجود یک سیستم خودکار برای جمع‌آوری و سازماندهی در شرکت‌ها ضروری است. اگر بخواهیم به صورت دستی اطلاعات را جمع‌آوری و دسته‌بندی کنیم هم زمان زیادی خواهد برد و هم توجیه مالی ندارد. بهتر است زمانی که کارمندان می‌خواهند برای این کار بگذارند صرف پردازش داده شود.

     2. تمیز کردن داده‌ها و بدست آوردن داده‌های مفید 

وقتی داده‌ها جمع‌آوری شد، مرحله بعدی تمیز کاری است! حالا باید از بین این هم داده، آن‌هایی که واقعا مفید است را استخراج کرد. مسلما برای شرکتی مثل UBER، برند تلفن‌ همراه مشتریانش به اندازه زمانی در روز که بیشترین سفارشات ارسال می‌شود، اهمیت ندارد. پس باید با توجه به اهداف کسب‌وکار، داده‌های غیر ضروری را دور ریخت تا وقت کمتری صرف تحلیل داده‌ها شود. اگر دانش و تخصص کافی برای این کار وجود نداشته باشد می‌تواند به یک فرایند بسیار زمان‌بر تبدیل شود! پس باید در این زمینه هوشمندانه عمل کرد و از تیم متخصص و حرفه‌ای استفاده کرد.

در این بخش نیاز به یک تیم تحلیل داده بیشتر از همیشه احساس می‌شود. راه حل دیگر هم استفاده از پلتفرم‌های تحلیل داده است. یک پلتفرم‌ تحلیل داده خوب با یک کلیک ساده تمام اطلاعات را به صورت زنده و در قالبی جذاب و قابل فهم، ارائه می‌دهند. شما می توانید این تجربه را با نسخه دموی سکان داشته باشید.

    3. نمایش بصری داده‌ها

برای این‌که اطلاعاتی که از داده‌ها استخراج می‌شود قابل فهم و تاثیرگذار باشد، باید آن‌ها را در قالب نمودار و جدول ارائه کرد. شاید فکر کنید حداقل این بخش ساده است و می‌توان آن را به صورت دستی و در یک فایل اکسل انجام داد! متاسفانه باید بگوییم این بخش هم دشواری‌های خودش را دارد. مخصوصاً وقتی حجم داده‌ها بالا باشد، رسم یک نمودار ساده با روش‌های معمولی غیرممکن است.

    4. منابع مختلف، داده‌های غیرقابل دسترس

اگر قرار بود داده‌ها فقط از یک منبع بدست بیایند کار خیلی ساده بود. مثلا اگر تنها اطلاعاتی که از CRM استخراج می‌شد ملاک تصمصم‌گیری بود قطعا با چالش‌های کمتری روبرو بودیم. اما مسئله این است که برای استخراج داده‌ها همیشه از یک منبع استفاده نمی‌شود. در حقیقت در بیشتر مواقع چندین منبع برای بدست‌آوردن داده‌ها وجود دارد؛ شبکه‌های اجتماعی، رفتار مشتریان در وب‌سایت، تماس‌های تلفنی و … . یکپارچه کردن این داده‌ها چالش دیگری است که در برابر کسب‌وکارها وجود دارد. اینجا هم وجود یک سیستم هوشمند برای دسته‌بندی داده‌ها ضروری است.

     5. هزینه بالا برای استخدام تیم تحلیل داده 

حتماً تا اینجا متوجه شدید که برای تحلیل درست رفتار مشتریان به یک پلتفرم و تیم حرفه‌ای تحلیل داده نیاز است. تمیز کردن و دسته‌بندی داده‌ها، تحلیل دقیق آن‌ها و رسیدن به اطلاعات مفیدی که در تصمیم‌گیری برای کسب‌وکار مفید باشد، کار بسیار تخصصی است. اما شاید برای هر شرکتی مقرون‌ به صرفه نباشد که یک تیم مجزای تحلیل داده استخدام کند تا به تحلیل رفتار مشتریان آنها بپردازد. برای شرکت‌های کوچک استخدام چنین تیمی می‌تواند هزینه‌ زیادی داشته باشد. بهترین کار کمک گرفتن از شرکت‌هایی است که هم تجربه کافی در زمینه تحلیل داده دارند و هم تخصص لازم برای این را.

 البته این موضوع فقط مخصوص شرکت‌های کوچک نیست. ممکن است برای کسب‌وکارهای بزرگ هم بهتر باشد به جای استخدام یک تیم مجزا و پرداخت هزینه ماهانه، پروژه تحلیل مشتریان را به اهل فن بسپارند.

    6. زمان‌بر بودن هماهنگی تیم تحلیل داده با کسب‌وکار 

چالش آخری که ممکن است در سر راه یک شرکت سبز شود هماهنگی تیم تحلیل اده با مجموعه است. فرض کنیم که برای تحلیل مشتری و بهبود تجربه مشتری شرکت شما تصمیم گرفته است مجموعه‌ای از افراد متخصص در حوزه تحلیل داده و هوش مصنوعی را استخدام کند. این کار بسیار پسندیده‌ای است اما یک مشکل بزرگ دارد! یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های یک تیم قوی، دانش کافی در صنعت تجارت الکترونیک است. این ویژگی در بین متخصصین علم داده کمتر دیده می‌شود. در نتیجه زمان زیادی لازم است تا تیم شما با کسب‌وکارتان هماهنگ شود و تمام جزئیات و سازوکارها را پیدا کند. اینجا هم بهتر این است از تیمی استفاده کنید که قبلاً تجربه کار در صنعت E-Commerce را داشته باشد تا در زمان ارزشمند خودتان صرفه‌جویی کنید.

یک نمونه موفق!

یکی از نمونه‌های موفق که توانسته با تحلیل داده‌های مشتریان رشد بسیار خوبی داشته باشد، اوبر (Uber) است. این شرکت با تحلیل دقیق رفتار مشتریان و راننده‌های خود توانسته هم تجربه مشتریان را بهبود بخشد هم رضایت راننده‌ها را جلب کند. اوبر با استفاده از داده‌هایی که از مشتریانش بدست آورده و به‌کارگیری ابزارهای تحلیلی و یادگیری ماشین، به موفقیت‌های چشم‌گیری دست یافته است و به یکی از سریع‌ترین استارتاپ‌های جهان تبدیل شده است.

اوبر همیشه ارتباط با مشتریان برای ارائه بهترین تجربه کاری را در اولویت قرار داده است. هدف آن هم مشخص است، کسب رضایت مشتریان فعلی و جذب بیشتر مشتریان جدید. برخی از دستاوردهای اوبر برای مشتریان:

  • بهینه کردن اپلیکیشن برای تجربه کاربری بهتر
  • سرعت بالا بین ثبت درخواست و رسیدن راننده
  • کمترین هزینه
  • سرعت بالای رسیدن به مقصد

اما فقط مشتریان نبودند که از تحلیل‌های اوبر سود بردند؛ رانندگان هم از مزیت‌های این کار بی‌نصیب نماندند. در ادامه مزیت‌های اوبر برای راننده‌ها را خواهیم گفت:

  • مشخص کردن بهترین نقطه برای جذب بیشترین درخواست
  • ارائه بهترین مسیر برای ناوبری که به صرفه‌جویی در زمان و سوخت منجر می‌شود
  • دور زدن ترافیک
  • نرخ کرایه انعطاف‌پذیر و هوشمند با توجه به شرایط جوی، ترافیک و ساعت.

اوبر تنها یک نمونه از هزاران مثالی است که با تحلیل مشتریان در صنعت E-Commerce توانسته رضایت مشتری و سود خودش را افزایش دهد.

سخن آخر

تحلیل داده مشتریان در صنعت E-Commerce یک مزیت رقابتی است. مانند هر کاری، تحلیل داده‌های مشتریان در تجارت الکترونیک با چالش‌هایی روبرو است. در اولین قدم جمع‌آوری و دسته‌بندی اطلاعات می‌تواند فرایند زمان‌بری باشد. تمیز کردن داده‌ها نیز نیازمند زمان زیاد و تخصص فراوان است. در آخر آنالیز داده‌ها بدون داشتن دانش کافی غیرممکن است. در مجموع چالش اصلی کسب‌وکارها در این زمینه به دو چیز ختم می‌شود: هزینه و زمان.

سوال مهم که وجود دارد این است که چگونه می‌توان با کمترین هزینه و در کمترین زمان حجم زیاده داده‌ها را به بینشی تبدیل کرد که بتوان از آن در تصمیم‌گیری‌ها کمک گرفت. سوال مهم‌تر این است که آیا این هزینه و زمانی که صرف می‌شود ارزشش را دارد؟ آیا نتیجه کار برای شرکت مفید خواهد بود؟

خوشبختانه یک راه برای حل تمام این مشکلات وجود دارد و آن هم اولین پلتفرم تحلیل داده مشتریان ایرانی است؛ یعنی سکان! با سکان می‌توانید به راحتی و با کمترین هزینه داده‌های کسب‌وکارتان را جمع‌آوری و تحلیل کنید. اگر هم از نتیجه کار مطمئن نیستید و نمی‌دانید که آیا تحلیل مشتریان می‌تواند به شما کمک کند یا نه، از نسخه دموی سکان استفاده کنید. به این ترتیب قبل از این که هزینه‌ای پرداخت کنید می‌توانید از نتیجه کار مطمئن شوید!

اشتراک‌گذاری

Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on email

مقالات مرتبط

راهنمای کامل بهینه‌سازی ارزش مشتری
تحلیل مشتری

راهنمای کامل بهینه‌سازی ارزش مشتری

مشتریان ارزشمندترین سرمایه‌های یک کسب‌وکارند. همین مشتری‌های ارزشمند نیز خود برای کسب‌وکار ارزش ایجاد می‌کنند. ارزش طول عمر مشتری است که سلامت یک کسب‌وکار و

ارزش طول عمر مشتری (Customer lifetime value) چیست؟
تحلیل مشتری

ارزش طول عمر مشتری (Customer lifetime value) چیست؟

به دست آوردن و از دست دادن مشتریان بخش جدایی‌ناپذیر تاریخچه تمام شرکت‌های دنیاست. بااین‌حال تلاش برای ایجاد یک محیط خوب و تجربه کاربری بهتر،

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *