Data Visualization สามารถเพิ่มการมองเห็นแบรนด์ของคุณในอุตสาหกรรมแฟชั่นได้อย่างไร

อีคอมเมิร์ซเป็นแพลตฟอร์มที่มีผลกระทบต่อวิธีการซื้อสินค้าของผู้คน การเจาะอินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้นด้วยโครงสร้างราคาที่ต่ำทำให้ลูกค้าปลายทางสามารถเข้าถึงผลิตภัณฑ์และบริการที่หลากหลายได้เพียงปลายนิ้วสัมผัส การระบาดใหญ่ของ covid19 เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้เร่งฝีเท้าการช้อปปิ้งออนไลน์ โดยกว่า 90% ของประชากรโลกใช้อินเทอร์เน็ต ตัวอย่างเช่น แบรนด์อีคอมเมิร์ซยูนิคอร์น Shein ได้เพิ่มมูลค่าเป็นสองเท่าจาก 15 พันล้านดอลลาร์เป็น 30 พันล้านดอลลาร์ในปี 2564 และมียอดขายต่อปีสูงถึง 10 พันล้านดอลลาร์

เห็นได้ชัดว่าอีคอมเมิร์ซกำลังเติบโต ทุกวันมีบริษัทจำนวนมากขึ้นที่เข้าสู่ยุคดิจิทัล และการแข่งขันในตลาดเฉพาะกลุ่มก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ธุรกิจค้าปลีกที่เฟื่องฟูมุ่งเน้นไปที่การสำรวจวิธีการเพื่อให้ได้ลูกค้าเป้าหมายและทำความเข้าใจแนวโน้มในการเพิ่มรายได้

3 วิธีในการรวบรวมข้อมูลเว็บสามารถช่วยได้: รุ่นอีคอมเมิร์ซ

ส่วนแบ่งของเสียง: แบรนด์ที่กำลังมาแรง

ในการกำหนดบริบทที่นี่ คุณสังเกตเห็นว่าผลิตภัณฑ์ที่ปรากฏในหน้าแรกๆ ใน Google หรือ Bing นั้นมีการซื้อมากที่สุดหรือไม่ เป็นสิ่งสำคัญที่แบรนด์จะต้องปรากฏในผลลัพธ์ของหน้าหมวดหมู่ เนื่องจากจะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ด้วย ผลิตภัณฑ์ที่มีอันดับสูงเหล่านี้มีความเป็นไปได้สูงที่จะเป็นที่จดจำของผู้ซื้อ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อมูลค่าการจดจำแบรนด์

ทำให้หน้าดัชนีหมวดหมู่เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลหลักสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีเนื้อหาหลากหลาย ลองนึกภาพการมีอยู่ของแบรนด์ต่างๆ ที่ระบุไว้ในหน้าแรกของ “https://www.myntra.com/tops” ด้วยตัวเลือกการจัดเรียงต่างๆ เราได้เปรียบเทียบสองแบรนด์ชั้นนำใน Myntra และวิเคราะห์แนวโน้มผลิตภัณฑ์ระหว่าง Marks & Spencer และ H&M ผลิตภัณฑ์ Marks and Spencer จับภาพหน้าหมวดหมู่ได้มากกว่า 25% ตามด้วย H&M ที่ 16% นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ยังได้รับการจัดอันดับสูงโดยทั่วไป ดังนั้น ผู้ใช้จึงมองว่าผลิตภัณฑ์เหล่านี้มีคุณภาพสูงเมื่อเทียบกับราคา

ภูมิทัศน์การแข่งขันคืออะไร

โดยการเพิ่มมิติอื่นให้กับสถิตินี้ เราจะเห็นได้ว่าเป็นอย่างหลัง สถิติทางด้านขวาในภาพด้านล่างคือจำนวนการให้คะแนนโดยเฉลี่ยที่ผู้ใช้ให้คะแนนอย่างน้อย 1 รายการ สังเกตว่าค่าเฉลี่ยนี้กระโดดไปที่ 3.88 ได้อย่างไร? ซึ่งบ่งชี้ว่าสินค้าที่มีคะแนนไม่เพียงพอเป็นสินค้าที่เสนอส่วนลดสูงสุด

โดยการเพิ่มมิติอื่นให้กับสถิตินี้ เราจะเห็นได้ว่าเป็นอย่างหลัง สถิติทางด้านขวาในภาพด้านล่างคือจำนวนการให้คะแนนโดยเฉลี่ยที่ผู้ใช้ให้คะแนนอย่างน้อย 1 รายการ สังเกตว่าค่าเฉลี่ยนี้กระโดดไปที่ 3.88 ได้อย่างไร? ซึ่งบ่งชี้ว่าสินค้าที่มีคะแนนไม่เพียงพอเป็นสินค้าที่เสนอส่วนลดสูงสุด

วิธีสร้างการรับรู้แบรนด์

เพื่อให้เข้าใจ Brand Perception มักจะวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลโดยใช้ตัวเลือกการจัดเรียงความนิยม และเชื่อมโยงข้อมูลนั้นกับคะแนนเฉลี่ยในระดับแบรนด์ สำหรับผลิตภัณฑ์ที่ระบุไว้ใน 5 หน้าแรกเพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่ได้รับความนิยมและกำลังเป็นที่นิยม

ตามที่แผนภูมิแท่งแนะนำ Sassafras มีรายการผลิตภัณฑ์ที่มีการให้คะแนนอย่างน้อย 100 รายการโดยที่หมายเลขหน้าน้อยกว่าหรือเท่ากับ 5 ซึ่งบ่งชี้ถึงแนวโน้มยอดนิยมในหมู่นักช็อป แนวโน้มเหล่านี้เปลี่ยนไปเมื่อจัดเรียงตามคะแนนเฉลี่ยของผลิตภัณฑ์ เผยให้เห็นว่า Sassafras ไม่อยู่ใน 15 แบรนด์ชั้นนำ เนื่องจากแบรนด์นี้มีคะแนนเฉลี่ย 4.2 จึงพลาดช่อง 15 อันดับแรกไปเพียงเล็กน้อย ดังนั้นเราจึงสรุปได้อย่างปลอดภัยว่าแบรนด์นี้ใช้พื้นที่หน้าจอสูงสุดและได้รับการจัดอันดับสูง

สิ่งที่ควรตรวจสอบ: โซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูล

ข้อมูลเชิงลึกจะช่วยให้คุณตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีข้อมูล เนื่องจากสามารถจำกัดข้อมูลเชิงลึกให้แคบลงเพื่อติดตามเมตริกต่างๆ และเพิ่มยอดขายได้ เรามีรายการคำถามสองสามข้อที่ต้องไตร่ตรองก่อนตัดสินใจทิศทางธุรกิจ:

1. อยากเป็นแบรนด์ไหน? หนึ่งเสนอส่วนลดสูงสุดหรือเป็นที่นิยม?
2. คุณจะมั่นใจในการมองเห็นสูงสุดสำหรับผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในรายการได้อย่างไร?
3. คุณพร้อมที่จะออกแบบกลยุทธ์ทางการตลาดโดยใช้ข้อมูลประชากรแล้วหรือยัง?
4. ใครคือผู้เล่นใหม่ในหมวดหมู่ที่คุณดำเนินการอยู่?
5. ผู้เล่นใหม่เป็นคู่แข่งโดยตรงของคุณหรือไม่?
6. สินค้ายอดนิยมในหมวดมีอะไรบ้าง?
7. ผลิตภัณฑ์ของคุณจะเป็นที่นิยมได้อย่างไร?
8. การให้คะแนนเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญหรือไม่?
9. สินค้าของฉันปรากฏในสองสามหน้าแรกหรือน้อยกว่านั้นหรือไม่

การมีทรัพยากรที่มีค่าพอๆ กับข้อมูล โอกาสจึงไม่มีที่สิ้นสุดในการสร้างผลกำไรและการมองเห็นที่แบรนด์ของคุณปรารถนา หากคุณพร้อมที่จะใช้ประโยชน์จากทรัพยากร ติดต่อเราเพื่อเข้าถึงข้อมูลที่เชื่อถือได้