วิธีการออกแบบกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล B2C ที่มีประสิทธิภาพ

กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิผลช่วยให้ทีมการตลาดสามารถวัดประสิทธิภาพของพวกเขาได้อย่างถูกต้อง ทั้งในปัจจุบันและในอดีต ตลอดจนคาดการณ์ได้อย่างน่าเชื่อถือและปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม

นี่เป็นปัจจัยสำคัญในความสำเร็จของแบรนด์ B2C ชั้นนำ เช่น Amazon, Netflix และ Walmart ในขณะที่ผู้บริโภคยังคงสำรวจช่องทางดิจิทัลเพื่อตอบสนองความต้องการในแต่ละวัน ผู้บริหารการตลาดแบบ B2C ในทุกอุตสาหกรรมต่างตระหนักถึงความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อมอบประสบการณ์ที่มีคุณภาพแก่ลูกค้าและเพิ่ม ROI

คู่มือนี้จะกล่าวถึงความสำคัญของการตั้งค่าการวิเคราะห์ข้อมูล ตลอดจนแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการออกแบบและใช้งานในบริษัทของคุณ

ความซับซ้อนของการเดินทางของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

ความจำเป็นในการตั้งค่าการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างครอบคลุมนั้นมาจากความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ของเส้นทางของลูกค้าและความคาดหวังของลูกค้าเกี่ยวกับประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว

อันที่จริง ลูกค้า 71% มองว่าการโต้ตอบส่วนบุคคลเป็นมาตรฐาน และ 76% รู้สึกหงุดหงิดเมื่อไม่ได้รับ แบรนด์ที่ล้มเหลวในการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณมีความเสี่ยงที่จะสูญเสียลูกค้า 38% ตามการศึกษาของ Gartner มาทำลายมันกันดีกว่า

ในสหรัฐอเมริกาและหลายพื้นที่ของยุโรป ครัวเรือนทั่วไปมีอุปกรณ์เชื่อมต่ออย่างน้อย 7 เครื่อง ซึ่งอุปกรณ์จำนวนมากสามารถใช้เพื่อมีส่วนร่วมกับแบรนด์ต่างๆ ผ่านการค้นหา อีเมล และโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ แม้ว่าสิ่งนี้จะทำให้บริษัทแบบ B2C มีโอกาสเข้าถึงลูกค้าได้มากขึ้น แต่ก็ทำให้การตลาดและการขายใช้เวลาและท้าทายมากขึ้น

จากขั้นตอนการค้นพบสู่ Conversion ลูกค้าไปได้ไกล โดยทั่วไปแล้วจะมีจุดติดต่อเฉลี่ยแปดจุด ลองนึกภาพ 92% ของลูกค้าเข้าชมร้านค้าออนไลน์โดยไม่ได้ตั้งใจที่จะซื้อ อันที่จริง ลูกค้าเหล่านี้ 25% เข้าชมเพื่อเปรียบเทียบราคาและคุณลักษณะของคู่แข่ง ในขณะที่ 45% เข้าชมเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการที่เฉพาะเจาะจง กิจกรรมทางการตลาดยังคงดำเนินต่อไปแม้นอกร้านค้าออนไลน์—บนโซเชียลมีเดีย ไซต์เปรียบเทียบ เครื่องมือค้นหา และแพลตฟอร์มอื่นๆ แม้หลังจากการซื้อเสร็จสมบูรณ์ การเดินทางของลูกค้ายังคงดำเนินต่อไป และผู้คนเหล่านั้นก็ต้องการคำแนะนำและข้อเสนอที่เป็นส่วนตัว

ที่กล่าวว่าการทำการตลาดให้กับลูกค้าผ่านจุดติดต่อหลายจุดใช้และสร้างข้อมูลปริมาณมหาศาล ข้อมูลนี้มีข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภคในขั้นตอนต่างๆ ของเส้นทาง Conversion ความต้องการเฉพาะของพวกเขา และวิธีการสร้างข้อเสนอเฉพาะบุคคลซึ่งน่าจะดึงดูดพวกเขามากที่สุด

การจัดการกับข้อมูลปริมาณมากจากหลายแหล่งอาจใช้เวลานาน มีราคาแพง และเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย บริษัทต่างๆ มักจะจบลงด้วยข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำซึ่งลดคุณภาพของประสบการณ์ที่พวกเขามอบให้กับลูกค้า ส่งผลให้สูญเสียยอดขายผู้บริโภคทั่วโลกประมาณ 4.7 ล้านล้านดอลลาร์

เพื่อทำลายวงจรนี้ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ทันสมัยและแนวทางการจัดการข้อมูล

การดำเนินงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: การเข้าถึงข้อมูลและการล้างข้อมูล

ในการสัมมนาผ่านเว็บโดย InfoTrust และ Forrester นักวิเคราะห์อาวุโส Richard Joyce กล่าวว่า "การเข้าถึงข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเพียง 10% จะส่งผลให้รายได้สุทธิเพิ่มขึ้นมากกว่า 65 ล้านดอลลาร์สำหรับบริษัท Fortune 1000 ทั่วไป"

การเข้าถึงข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับการทำให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้สำหรับใช้ภายในองค์กร ซึ่งหมายความว่าผู้คนจากแผนกต่างๆ และมีประสบการณ์ที่แตกต่างกันในการประมวลผลข้อมูลรู้ว่าพวกเขาสามารถเข้าถึงหรือขอข้อมูลได้จากที่ใดหรืออย่างไร และทำให้อยู่ในสถานะที่ใช้งานได้

การเข้าถึงข้อมูลที่สะอาดเป็นหนึ่งในประเด็นหลักของบริษัท B2C ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ช่วยให้แผนกที่ติดต่อกับลูกค้าเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญต่อภารกิจ ซึ่งนำไปสู่ ​​Conversion ที่สูงขึ้นและกำไรสุทธิที่เพิ่มขึ้นตามที่ระบุไว้ข้างต้น ประโยชน์มากมายของการเข้าถึงข้อมูลยังมีดังต่อไปนี้

ปรับปรุงการตัดสินใจ

เมื่อผู้บริหารจากแผนกต่างๆ เข้าถึงและใช้งานข้อมูลได้ ผู้นำแต่ละคนจะเข้าใจผลการดำเนินธุรกิจโดยรวมของบริษัทได้ง่ายขึ้น และกิจกรรมของทีมมีส่วนช่วยในการบรรลุเป้าหมายได้อย่างไร

ข้อมูลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้พวกเขาตัดสินใจและใช้กลยุทธ์ที่ก่อให้เกิดผลลัพธ์ในเชิงบวกในขณะที่ขับเคลื่อนบริษัทให้เข้าใกล้วัตถุประสงค์มากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องเน้นว่าไม่ควรละเลยคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการตัดสินใจ

จากข้อมูลของ Gartner บริษัทต่างๆ สูญเสียรายได้โดยเฉลี่ย 15 ล้านดอลลาร์ต่อปี เนื่องจากการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลคุณภาพต่ำ

เรียนรู้วิธีวัดและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

ไซโลเป็นสาเหตุของข้อมูลคุณภาพต่ำในธุรกิจ เมื่อข้อมูลถูกกักเก็บในแผนกต่างๆ จะเกิดความซ้ำซ้อนและความไม่สอดคล้องกัน และเป็นการยากที่จะสร้างมุมมองแบบองค์รวมเกี่ยวกับลูกค้า คู่ค้า และผลิตภัณฑ์ของบริษัท จากข้อมูลของ MIT ข้อมูลคุณภาพต่ำอาจทำให้บริษัทสูญเสียรายได้ 15% ถึง 25%

แต่เมื่อเข้าถึงข้อมูลได้ สถานการณ์ก็เปลี่ยนไป ทีมงานจะได้รับข้อมูลที่เป็นปัจจุบันมากขึ้น ข้อมูลซ้ำซ้อนและข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันจะถูกลบออก สร้างข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น และบริษัททำกำไรได้มากขึ้น

การจัดสรรงบประมาณที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

เมื่อคุณมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่มีการจัดระเบียบอย่างเหมาะสม คุณจะสามารถระบุช่องทางและกลยุทธ์ที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้ การรู้สิ่งนี้จะช่วยให้คุณปรับค่าใช้จ่ายแต่ละอย่างและจัดสรรงบประมาณเพิ่มเติมให้กับพื้นที่ที่มีประสิทธิภาพสูง

ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น

การผสมผสานข้อมูลผู้บริโภคระหว่างทีมที่ติดต่อกับลูกค้าช่วยให้แผนกต่างๆ ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่าลูกค้ามีพฤติกรรมอย่างไรและความต้องการเฉพาะของพวกเขาในทุกขั้นตอนของการเดินทาง นี่เป็นเครื่องมือสำคัญในการสร้างเนื้อหาที่ส่งเสริมการขาย การสร้างข้อเสนอส่วนบุคคล และสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้า

การออกแบบกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับบริษัท B2C

การวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยหกขั้นตอนหลัก ซึ่งเรียกกันทั่วไปว่าวงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล

ส่วนนี้จะกล่าวถึงวิธีการสร้างกระบวนการวิเคราะห์ B2C โดยใช้ขั้นตอนต่างๆ ของวงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล

การค้นพบและการเตรียมการ

ขั้นตอนการค้นพบมุ่งเน้นไปที่ความต้องการทางธุรกิจของคุณมากกว่าตัวข้อมูลเอง ที่นี่ คุณจะต้องกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนสำหรับทีมของคุณและวางแผนว่าจะบรรลุเป้าหมายนั้นได้อย่างไร คุณจะต้องตรวจสอบแนวโน้มในอุตสาหกรรมของคุณและทำการประเมินทรัพยากรและข้อกำหนดด้านเทคโนโลยีที่มีอยู่

หลังจากนั้น คุณจะระบุได้ว่าแหล่งข้อมูลของบริษัทคุณคืออะไร และเรื่องราวที่คุณต้องการให้ข้อมูลของคุณบอกเล่า ข้อมูลนี้มักจะผ่านการทดสอบสมมติฐาน ซึ่งคุณสามารถแก้ไขความต้องการทางธุรกิจของคุณตามสถานการณ์ของตลาดในปัจจุบัน

หลังจากขั้นค้นพบ ขั้นเตรียมการก็เกิดขึ้น ในที่นี้ โฟกัสจะย้ายจากวัตถุประสงค์ทางธุรกิจไปเป็นข้อกำหนดด้านข้อมูล การเตรียมข้อมูลเกี่ยวข้องกับการรวบรวม ประมวลผล และทำความสะอาดข้อมูลธุรกิจขาเข้าจากแหล่งภายในและภายนอก ข้อมูลที่รวบรวมสามารถจัดโครงสร้างได้ (มีรูปแบบที่กำหนดไว้) กึ่งโครงสร้าง หรือไม่จัดโครงสร้าง

ในฐานะแบรนด์ B2C แหล่งข้อมูลของคุณอาจรวมถึงโฆษณา Amazon, โฆษณาบน Facebook และ Shopify

การวางแผนและการสร้างแบบจำลอง

เมื่อคุณบันทึกข้อมูลที่ต้องการได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการโหลดและแปลงข้อมูล นั่นคือสิ่งที่ขั้นตอนการวางแผนแบบจำลองเป็นเรื่องเกี่ยวกับ

มีเทคนิคหลายอย่างที่คุณสามารถใช้เพื่อโหลดข้อมูลของคุณลงในแซนด์บ็อกซ์การวิเคราะห์ สองประเภทหลักคือ:

1. แยก แปลง และโหลด (ETL): ขั้นตอนนี้จะแยกและแปลงข้อมูลโดยใช้กฎธุรกิจที่กำหนดไว้ล่วงหน้าก่อนที่จะโหลดลงในแซนด์บ็อกซ์
2. แยก โหลด และแปลง (ELT): ที่นี่ คุณโหลดข้อมูลดิบลงในแซนด์บ็อกซ์และแปลงข้อมูลในภายหลัง

อ่านคู่มือเริ่มต้นของเราเกี่ยวกับกระบวนการ ETL

ข้อมูลสกปรกสามารถกรองหรือลบออกได้อย่างสมบูรณ์ในระยะนี้ เทคนิคอื่นๆ ที่คุณอาจใช้ ได้แก่ การรวมข้อมูล การผสานรวม และการขัดถู

ขั้นตอนการสร้างเกี่ยวข้องกับการพัฒนาชุดข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมและการผลิต ที่นี่ คุณจะพึ่งพาเทคนิคต่างๆ เช่น แผนผังการตัดสินใจ การถดถอยโลจิสติก และโครงข่ายประสาทเทียม ขั้นตอนนี้ยังครอบคลุมถึงการดำเนินการของแบบจำลองที่ออกแบบ และธรรมชาติของสภาพแวดล้อมการดำเนินการได้รับการกำหนดและเตรียมการ ดังนั้นจะขยายได้ง่ายขึ้นหากต้องการสภาพแวดล้อมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผลลัพธ์ การสื่อสาร

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการทำให้ผลของการดำเนินการตามแบบจำลองของคุณเป็นที่รู้จักต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียภายในบริษัท ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจะกลั่นกรองรายงานของคุณเพื่อพิจารณาว่าเป็นไปตามเกณฑ์ทางธุรกิจที่กำหนดไว้ในขั้นตอนการค้นพบหรือไม่ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการระบุข้อค้นพบที่สำคัญจากการวิเคราะห์ การวัดเป้าหมายทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ และสร้างบทสรุปที่ย่อยได้สำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของบริษัท

ปฏิบัติการ

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการย้ายข้อมูลจากแซนด์บ็อกซ์และการนำโมเดลไปใช้ในสภาพแวดล้อมจริง ข้อมูลจะได้รับการตรวจสอบและวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองที่สร้างขึ้นจะส่งคืนผลลัพธ์ที่คาดหวัง คุณสามารถกลับมาปรับแต่งได้ตลอดเวลาหากผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามที่คาดไว้

การวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติด้วย Improvado

การสร้างและจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลด้วยตนเองอาจเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานาน ใช้ทรัพยากรมาก และเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับบริษัทระดับองค์กรที่มีข้อมูลเป็นเพตะไบต์

โดยเฉลี่ย วิศวกรข้อมูลในบริษัทระดับองค์กรใช้เวลา 40% ของวันทำงานเพื่อแก้ไขข้อมูลที่ไม่ดีและไปป์ไลน์ข้อมูลเสียหาย

ลักษณะที่อาจเกิดข้อผิดพลาดของ ETL แบบแมนนวลนั้นแย่ลงเมื่อวิศวกรข้อมูลตรวจจับเหตุการณ์ภายในไปป์ไลน์ได้ช้าลง จากข้อมูลของ Wakefield วิศวกรใช้เวลาประมาณสี่ชั่วโมงในการตรวจหาข้อผิดพลาด และประมาณเก้าชั่วโมงในการแก้ไข

สิ่งนี้นำไปสู่การเกิดขึ้นของข้อมูลที่ไม่ดี ซึ่งส่งผลกระทบถึง 26% ของรายได้ของบริษัทเหล่านี้ เพื่อควบคุมภัยคุกคามของข้อมูลที่ไม่ดี บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์ม ETL แบบอัตโนมัติ เช่น Improvado

Improvado เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลรายได้ที่ทำให้การวิเคราะห์การตลาดแบบ Omnichannel เป็นแบบอัตโนมัติและการรายงานตามขนาด แพลตฟอร์มจะทำให้ส่วนสำคัญของวงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูลของบริษัทของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ (การรวม การแปลง และการล้างข้อมูล) ส่งข้อมูลที่สะอาดและพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ไปยังคลังข้อมูล BI การวิเคราะห์ หรือเครื่องมือแสดงภาพที่คุณต้องการ

ซึ่งช่วยประหยัดเวลาในการรายงานได้มากถึง 90% ช่วยให้คุณควบคุมข้อมูลของบริษัทได้มากขึ้น และเพิ่ม ROI ของคุณในที่สุด

ก้าวไปข้างหน้าของ Curve

ด้วยภูมิทัศน์ของผู้บริโภคที่มีความซับซ้อนมากขึ้นในแต่ละวัน องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงยังคงนำหน้าคู่แข่งด้วยการเสริมความแข็งแกร่งให้กับสแต็กการวิเคราะห์ด้วยแพลตฟอร์มสร้างรายได้จากช่องทางหลากหลายอัตโนมัติและทิ้ง ETL แบบแมนนวลไว้เบื้องหลัง

ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถรวมศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่ ปรับขนาดด้วยแหล่งข้อมูลใหม่ และมุ่งเน้นไปที่การเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มุ่งเน้นการเติบโตที่มีผลกระทบ

หากคุณต้องการทราบเพิ่มเติมว่า Improvado สามารถช่วยสร้างกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้สำหรับบริษัทของคุณได้อย่างไร โปรดติดต่อ เรายินดีที่จะช่วยเหลือ!