Phân tích người dùng tiêu dùng thương mại điện tử giúp dễ dàng tìm thấy những khách hàng thực sự sẵn sàng đặt hàng.

Bối cảnh cũng cho thấyVới 100.000 mẩu dữ liệu người dùng, hai cửa hàng xuyên biên giới đã đưa ra những thẻ báo cáo hoàn toàn khác nhau.

Một cửa hàng tiếp tục tăng ngân sách quảng cáo và số lần nhấp chuột ngày càng cao hơn, nhưng tỷ lệ giao dịch chưa bao giờ được cải thiện đáng kể; một cửa hàng khác không tăng quảng cáo đáng kể nhưng có thể tiếp tục tăng tỷ lệ mua lại và khách hàng cũ tiếp tục mang đến đơn đặt hàng mới. Phản ứng đầu tiên của nhiều người là cho rằng sản phẩm khác nhau và khả năng vận hành khác nhau. Trên thực tế, sự khác biệt lớn nhất giữa hai loại này thường là liệu chúng có thực sự hiểu được dữ liệu người dùng hay không.

Ngày càng có nhiều nhóm vận hành bắt đầu nhận ra rằng cạnh tranh thương mại điện tử đã chuyển từ cạnh tranh về lưu lượng truy cập sang cạnh tranh về dữ liệu. Trong quá khứ, cuộc cạnh tranh là xem ai có thể có được nhiều khách hàng hơn; bây giờ, cuộc cạnh tranh là xem ai có thể tìm được những người thực sự sẵn sàng tiêu dùng nhanh hơn. Nếu có một lượng lớn người dùng có giá trị thấp được trộn lẫn trong cơ sở dữ liệu thì sẽ khó đạt được kết quả chuyển đổi lý tưởng cho dù ngân sách quảng cáo có cao đến đâu.

Chính vì nền tảng này mà việc phân tích người tiêu dùng trong thương mại điện tử đã trở thành một nhiệm vụ ngày càng quan trọng. Nó không chỉ đơn giản là đếm số lượng đơn hàng mà còn giúp nhà khai thác tìm được những khách hàng mục tiêu xứng đáng đầu tư nguồn lực hơn thông qua nhiều khía cạnh như hành vi người dùng, khả năng chi tiêu và mức độ hoạt động.

Tại sao ngày càng nhiều dữ liệu không mang lại nhiều đơn hàng hơn?

Nhiều cửa hàng có một trải nghiệm chung: một lượng lớn dữ liệu người dùng được thêm vào mỗi ngày và số lượng khách hàng ở chế độ nền tiếp tục tăng nhưng số giao dịch thực tế không tăng đồng thời.

Nguyên nhân không phức tạp, vì dữ liệu chỉ là tài nguyên chứ không phải là kết quả.

Nếu một nhóm người dùng chỉ duyệt qua các sản phẩm và chưa bao giờ mua hàng; hoặc đã đặt hàng nhưng lâu ngày không sử dụng lại, khi đó dữ liệu dù có tồn tại nhưng cũng có thể không tiếp tục tạo ra giá trị.

Cũng có những tình huống dễ bị bỏ qua hơn. Ví dụ: trong số hai khách hàng đã mua cùng một sản phẩm, một người thuộc nhóm tiêu dùng ổn định lâu dài và người còn lại chỉ hoàn tất đơn hàng vì đang có khuyến mãi. Nếu các chiến lược tiếp thị tiếp theo giống hệt nhau thì có thể dẫn đến lãng phí nguồn lực tiếp thị.

Phân tích dữ liệu thực sự hiệu quả không phải là gộp tất cả khách hàng lại với nhau mà là tìm ra những người thực sự có tiềm năng tiêu dùng.

Phân tích người dùng tiêu dùng thương mại điện tử phân tích chính xác những gì?

Khi nhiều người lần đầu tiên tiếp xúc với phân tích người dùng người tiêu dùng, họ nghĩ rằng đó là một khái niệm rất phức tạp. Trên thực tế, nó tập trung vào một số vấn đề rất thực tế.

Đầu tiên là liệu người dùng có khả năng chi tiêu hay không.

Những người dùng khác nhau có ngân sách và thói quen tiêu dùng khác nhau để mua hàng. Nếu có thể xác định trước được các mức tiêu thụ khác nhau thì các chiến lược tiếp thị có thể được xây dựng phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng.

Thứ hai, là liệu người dùng có còn hoạt động hay không.

Một số người dùng duyệt qua hàng chục sản phẩm trong vòng một năm và thường xuyên tham gia các hoạt động; một số người dùng không bao giờ đăng nhập lại vào nền tảng sau khi hoàn tất mua hàng. Hai loại người dùng này rõ ràng không thể hoạt động theo cùng một cách.

Thứ ba là hướng quan tâm của người dùng.

Thông qua lịch sử duyệt, danh mục mua hàng và tương tác, bạn có thể biết người dùng chú ý đến sản phẩm nào hơn, từ đó cải thiện độ chính xác của đề xuất.

Thứ tư, đó là tiềm năng tiêu dùng trong tương lai của người dùng.

Thay vì chỉ tập trung vào những khách hàng đã hoàn tất giao dịch, ngày càng nhiều nhóm vận hành bắt đầu chú ý đến những người tiêu dùng tiềm năng, với hy vọng phát hiện trước những người có nhiều khả năng tiếp tục mua hàng trong tương lai.

Chỉ khi những kết quả phân tích này được kết hợp lại thì chân dung người dùng có giá trị mới thực sự được hình thành.

Tại sao ngày càng có nhiều nhóm bắt đầu tạo thẻ người dùng?

Trước đây, nhiều nhân viên vận hành thích quản lý tất cả khách hàng một cách thống nhất.

Sau đó, người ta phát hiện ra rằng cùng một tin nhắn tiếp thị được gửi cho tất cả mọi người, và hiệu quả ngày càng tệ hơn; cùng một chương trình khuyến mãi được áp dụng cho tất cả khách hàng, nhưng ngày càng có ít người thực sự tham gia.

Lý do là những người dùng khác nhau có nhu cầu hoàn toàn khác nhau.

Vì vậy, ngày càng có nhiều nhóm bắt đầu xây dựng thẻ người dùng.

Ví dụ:

Phân loại theo sức chi tiêu;

Phân loại theo tần suất mua hàng;

Phân loại theo mức độ hoạt động;

Phân loại theo thẻ quan tâm;

Phân loại theo khu vực và nền tảng.

Ưu điểm lớn nhất của việc này là hoạt động tiếp thị tiếp theo sẽ chính xác hơn.

Ví dụ: người dùng mua hàng với tần suất cao có thể nhận được các đề xuất sản phẩm mới ưu tiên; người dùng chưa sử dụng lâu có thể bị đánh thức bởi các đợt giảm giá; và người dùng có mức chi tiêu cao có thể được cung cấp nhiều dịch vụ được cá nhân hóa hơn.

Thẻ người dùng càng phong phú thì hiệu quả của các hoạt động tiếp theo càng cao.

Digital Planet giúp hoàn thành việc phân tích người dùng tiêu dùng như thế nào?

Nhiều nhóm biết cách phân tích người dùng nhưng họ không biết cách sắp xếp nhanh chóng dữ liệu khổng lồ.

Đặc biệt là các nhóm thương mại điện tử xuyên biên giới và tiếp thị ở nước ngoài bổ sung một lượng lớn thông tin người dùng mỗi ngày. Nếu dựa vào việc sắp xếp thủ công sẽ không những kém hiệu quả mà còn khó đảm bảo dữ liệu được cập nhật liên tục.

Digital Planet có thể giúp các nhà khai thác tổ chức và lọc dữ liệu người dùng một cách có hệ thống hơn.

Ví dụ: sau khi nhập một loạt mã số người dùng, dữ liệu có thể được phân loại dựa trên các thứ nguyên khác nhau để giúp nhóm nhanh chóng tạo nhãn người dùng thay vì phải đối mặt với một danh sách lộn xộn.Các bảng Excel được xử lý theo từng mục.

Đối với các nhóm cần tiến hành phân tích người dùng tiêu dùng thương mại điện tử, Digital Planet có thể giúp hoàn thành nhiều liên kết chính.

Tài nguyên số có thể được quản lý thống nhất để làm cho dữ liệu từ các nguồn khác nhau được chuẩn hóa hơn; các nhóm khách hàng khác nhau có thể được thiết lập dựa trên các điều kiện lọc để tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động tiếp thị chính xác tiếp theo; cơ sở dữ liệu cũng có thể được tối ưu hóa liên tục để giảm dữ liệu trùng lặp và dữ liệu có giá trị thấp, cho phép các nhà khai thác tập trung nhiều hơn vào những khách hàng có tiềm năng thực sự.

Đối với người bán xuyên biên giới, khi chuẩn bị quảng cáo sản phẩm mới, trước tiên họ có thể sử dụng Digital Planet để sắp xếp dữ liệu người dùng hiện có, sau đó tạo các danh sách tiếp thị khác nhau dựa trên thẻ tiêu thụ; đối với các nhóm vận hành khách hàng thuộc miền riêng trong thời gian dài, họ cũng có thể sử dụng Digital Planet để liên tục duy trì cơ sở dữ liệu khách hàng nhằm giúp chân dung người dùng ngày càng hoàn thiện hơn.

Dữ liệu thực sự có giá trị không chỉ được lưu mà còn có thể được tìm thấy nhanh chóng, phân tích nhanh và áp dụng nhanh chóng.

Trong ba tình huống phổ biến, phân tích người dùng của người tiêu dùng có thể đóng vai trò gì?

Cảnh đầu tiên là quảng bá sản phẩm mới.

Khi một sản phẩm mới ra mắt, không phải khách hàng nào cũng phù hợp như mục tiêu khuyến mãi đợt đầu tiên. Nếu trước tiên bạn có thể tìm được người dùng có khả năng chi tiêu cao hơn và tần suất mua hàng cao hơn thì hiệu quả khuyến mãi thường sẽ lý tưởng hơn.

Kịch bản thứ hai là khách hàng cũ mua lại.

Nhiều cửa hàng tập trung mọi nỗ lực vào việc thu hút khách hàng mới mà bỏ qua những khách hàng cũ đã mua sản phẩm. Thông qua phân tích mức tiêu dùng, bạn có thể tìm thấy những người có nhiều khả năng mua lại hơn và tăng tỷ lệ mua lại.

Kịch bản thứ ba là mở rộng thị trường nước ngoài.

Đối mặt với người dùng từ các quốc gia và khu vực khác nhau, việc chỉ biết khách hàng đến từ đâu là không đủ. Khả năng chi tiêu, sở thích mua hàng và hoạt động của người dùng đều có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo quan trọng để phân tích thị trường.

Các kịch bản này có vẻ khác nhau nhưng chúng đều không thể tách rời khỏi việc phân tích dữ liệu chất lượng cao.

Khi phân tích người dùng người tiêu dùng, nhiều người mắc phải những lỗi này

Sai lầm đầu tiên là chỉ nhìn vào số lượng đặt hàng.

Số lượng đặt hàng cao không có nghĩa là giá trị khách hàng lâu dài cao. Một số người dùng thực hiện mua hàng lớn một lần nhưng không bao giờ mua hàng lặp lại; Một số người dùng mặc dù số lần mua hàng một lần không cao nhưng có thể tiếp tục mua hàng trong nhiều năm.

Sai lầm thứ hai là chỉ tập trung vào khách hàng mới.

Phát triển khách hàng mới là quan trọng, nhưng việc duy trì khách hàng cũ thường có thể mang lại lợi nhuận ổn định hơn.

Sai lầm thứ ba là dữ liệu lâu ngày không được cập nhật.

Hành vi của người dùng sẽ tiếp tục thay đổi. Những khách hàng năng động năm ngoái có thể đã ngừng mua hàng trong năm nay; Những người dùng trước đây là người tiêu dùng thông thường cũng có thể trở thành khách hàng quan trọng do nhu cầu thay đổi. Nếu cơ sở dữ liệu không được duy trì trong thời gian dài thì dù mô hình phân tích có chính xác đến đâu cũng sẽ dần mất đi giá trị.

Sai lầm thứ tư là bỏ qua mối tương quan giữa dữ liệu.

Nhiều nhóm lưu trữ dữ liệu đơn hàng, dữ liệu người dùng và dữ liệu tiếp thị riêng biệt mà không hình thành quản lý thống nhất, dẫn đến nhiều thông tin có giá trị không thể phát huy vai trò.

Trọng tâm của phân tích người dùng người tiêu dùng không phải là phân tích mà là hành động

Nhiều nhóm vận hành dành nhiều thời gian để tạo ra các báo cáo dữ liệu khác nhau nhưng hiếm khi sử dụng kết quả phân tích để tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị.

Trên thực tế, mục tiêu cuối cùng của việc phân tích người dùng người tiêu dùng không phải là thu được dữ liệu đẹp mà là giúp các nhà khai thác nhanh chóng tìm được những người xứng đáng để đầu tư nguồn lực, để ngân sách tiếp thị có thể phát huy giá trị lớn hơn.

Khi sự cạnh tranh thương mại điện tử xuyên biên giới ngày càng trở nên khốc liệt, ai có thể thiết lập được hệ thống phân tích người dùng hoàn chỉnh sớm hơn sẽ có nhiều cơ hội giành lợi thế hơn trong các hoạt động tiếp theo.

Nếu bạn muốn hoàn thành phân tích người dùng tiêu dùng thương mại điện tử hiệu quả hơn, bạn có thể muốn sử dụng Digital Planet. Digital Planet hỗ trợ nhiều chức năng như sắp xếp dữ liệu số, quản lý thẻ người dùng, sàng lọc phân loại khách hàng, nhận dạng người dùng đang hoạt động, v.v., có thể giúp nhóm vận hành nhanh chóng xây dựng chân dung người dùng rõ ràng hơn, để dữ liệu rải rác ban đầu có thể thực sự được chuyển đổi thành tài sản tiếp thị. Cho dù đó là quảng cáo sản phẩm mới, hoạt động của khách hàng cũ hay mở rộng thị trường nước ngoài, Digital Planet có thể cung cấp hỗ trợ ổn định và hiệu quả hơn cho việc phân tích dữ liệu tiếp theo và tiếp thị chính xác.

hành tinh kỹ thuật số là nền tảng sàng lọc số hàng đầu thế giới kết hợp Lựa chọn phân khúc số điện thoại di động toàn cầu, tạo số, chống trùng lặp, so sánh và các chức năng khác . Nó hỗ trợ khách hàng trên toàn thế giớiSố lô cho 236 quốc giaDịch vụ sàng lọc và xét nghiệm , hiện đang hỗ trợHơn 40 ứng dụng và mạng xã hội như:

whatsapp/line, twitter, facebook, Instagram, LinkedIn, Viber, zalo, binance, signal, skype, DISCORD, Amazon, Microsoft, Truemoney, Snapchat, kakao, Wish, GoogleVoice, Botim, MoMo, TikTok, GCash, Fantuan, Airbnb, Cash, VKontakte, Band, Mint, Paytm, VNPay, Moj, DHL, Okx, MasterCard, ICICBank, Byb Wait.

Nền tảng này có một số tính năng bao gồm Lọc mở, lọc hoạt động, lọc tương tác, lọc giới tính, lọc hình đại diện, lọc độ tuổi, lọc trực tuyến, lọc chính xác, lọc thời lượng, lọc khi bật nguồn, lọc số trống, lọc thiết bị điện thoại di động Chờ đợi.

Nền tảng cung cấp Chế độ tự sàng lọc, chế độ sàng lọc thế hệ, chế độ sàng lọc tốt và chế độ tùy chỉnh , để đáp ứng nhu cầu của người dùng khác nhau.

Ưu điểm của nó nằm ở việc tích hợp các ứng dụng và mạng xã hội lớn trên toàn thế giới, cung cấp các dịch vụ sàng lọc số một cửa, theo thời gian thực và hiệu quả để giúp bạn đạt được sự phát triển kỹ thuật số toàn cầu.

Bạn có thể tìm thấy nó trên kênh chính thứct.me/xingqiupro Nhận thêm thông tin và xác minh danh tính của nhân viên kinh doanh thông qua trang web chính thức. kinh doanh chính thứcđiện tín:@xq966

(Lời khuyên loại:hiện hữuKhi tìm kiếm số dịch vụ khách hàng chính thức của Telegram, hãy nhớ tìm tên người dùngxq966), bạn cũng có thể xác minh thông qua nhân viên trang web chính thức: https://www.xingqiu.pro/check.html , xác nhận xem doanh nghiệp liên hệ với bạn có phải là quan chức hành tinh hay không