Opmerking van de uitgever: In deze blogpost deelt Maryna hoe je een e-commerce business intelligence-oplossing kunt gebruiken om concurrerend te blijven in de huidige e-commerce-industrie. Lees verder om de basisprincipes van effectieve e-commerce BI te leren, en als u een diepere betrokkenheid van BI-experts bij uw project zoekt, maak dan gebruik van ScienceSoft’s Consultancy op het gebied van bedrijfsinformatie.
In het voorjaar van 2020 waren we getuige van een enorme verschuiving richting online retail. Online winkelen wordt de nieuwe norm, zelfs voor de items, die voorheen meestal persoonlijk werden gekocht, waardoor de toch al hevige concurrentie binnen de e-commercesector nog zwaarder werd. En ik geloof dat de enige sleutel om goed stand te houden in deze wedstrijd, het leveren van een eersteklas klantervaring is.
Weet u zeker dat u een naadloos klanttraject kunt bieden en klanten van concurrenten kunt winnen? Laten we een snelle controle uitvoeren:
- Krijg je snel en duidelijk inzicht in snel veranderende klantbehoeften?
- Is de hoeveelheid moeite die aan analyses wordt besteed, de kwaliteit van analytische resultaten waard?
- Zijn uw marketingcampagnes effectief?
Als je tenminste één ‘nee’ of ‘niet zeker’ hebt, dan is het hoog tijd om actie te ondernemen. Ik stel voor dat je gaat voor de ontwikkeling van een e-commerce BI-oplossing.
E-commerce BI wordt gebruikt om de gegevens over uw klanten, uw marketing- en verkoopprocessen en andere detailhandelgerelateerde gegevens te verzamelen en te analyseren om deze te presenteren in de vorm van aantrekkelijke rapporten en dashboards, terwijl uw handmatige inspanningen tot een minimum worden beperkt.
Op basis van de verzamelde gegevens maken algoritmen van uw BI-oplossing het volgende mogelijk:
- Geavanceerde klantsegmentatie uitvoeren op basis van de interesses van klanten en aankoopgegevens om klantreizen op maat te creëren en personalisatie te implementeren in het ontwerp van de e-commerce website – op maat gemaakte productpromoties, gerichte kortingen, enz.
- Analyse van de levenscyclus van de klant en het klantverloop om verbetermogelijkheden voor klantreizen bloot te leggen en marketingcampagnes te verbeteren.
- Markttrends identificeren om de overhand te krijgen bij het aanbieden van zeer gewilde producten.
Om mijn punt te onderstrepen, raad ik je aan om eens te kijken naar de voordelen die een van de klanten van ScienceSoft later heeft geoogst het implementeren van een robuuste analyseoplossing, die we voor hen hebben ontwikkeld. Een multibedrijf zou gegevens uit 15 verschillende bronnen kunnen verzamelen en samenvoegen en een gepersonaliseerde klantervaring kunnen bieden door websiteverkeer, de betrokkenheid van online winkelbezoekers, het percentage verlaten winkelwagentjes, enz. Te analyseren.
Wanneer we met online retailers werken, zetten we bij ScienceSoft meestal een oplossing op die het volgende mogelijk maakt:
Om te beginnen worden uw gegevens verzameld uit alle noodzakelijke gegevensbronnen – een e-commerceoplossing, CRM, marketingtools, sociale netwerken, enz. In de centrale opslagplaats om verder te worden ontgonnen voor bruikbare inzichten.
Als u geen enkele mogelijkheid heeft om al die gegevens op één plaats op te slaan, moet u dat wel doen bouw een datawarehouse (DWH) hetzij in de cloud of op locatie. Mijn collega Alex Bekker, hoofd van de afdeling Data Analytics bij ScienceSoft, illustreerde de eigenaardigheden van datawarehouse-ontwerp voor beide opties in het artikel gewijd aan datawarehouse ontwerp, dus voel je vrij om het te verkennen als je meer informatie over dat probleem nodig hebt.
Hoewel beide opties bepaalde voordelen bieden, raad ik aan om voor een wolk DWH vanwege de snelle inzet en het ontbreken van hardwarekosten. Wat uw gegevensprivacy in de cloud betreft, deze is veilig bij de toonaangevende cloudserviceproviders, zoals AWS, Microsoft Azure en Google, die strikte beveiligingsmaatregelen toepassen op opgeslagen gegevens. Daarnaast raad ik aan om tijdens de ontwikkeling uw cloudgebaseerde BI-oplossing te beveiligen met gegevensanonimisering, gegevenscodering en meer. Overweeg na de implementatie gebruikerstoegangsrechten in te stellen en uw BI-oplossing regelmatig te laten controleren kwetsbaarheidsbeoordeling en penetratietesten.
Om een staat van hoge datakwaliteit te bereiken en daardoor de hoge kwaliteit van analytische inzichten te verkrijgen, moeten datakwaliteitsmanagementprocedures de hoogste prioriteit krijgen. De belangrijkste fasen van het datakwaliteitsmanagementproces zijn:
- Bepaling van drempels en regels voor gegevenskwaliteit.
- Beoordeling van datakwaliteit.
- Oplossing van problemen met de gegevenskwaliteit.
- Controle en bewaking van datakwaliteit.
Elk bedrijf is actief in verschillende werkomgevingen en streeft ernaar om aan zijn unieke behoeften te voldoen en moet zijn eigen aangepaste benadering van datakwaliteitsbeheer ontwikkelen. Als je de basis moet leren, lees dan gerust de gids voor datakwaliteitsbeheer samengesteld door mijn collega Irene Mikhailouskaya.
De analytische algoritmen van uw e-commerce BI-oplossing maken het meestal mogelijk uw klanten te segmenteren op basis van verschillende factoren (demografisch, psychografisch en behavioristisch). Hiermee kunt u uw klantsegmentatie verder verrijken big data uit externe bronnen (sociale media, weergegevens, epidemiologische gegevens, enz.), en uw AI-gestuurde BI-oplossing zal aanbevelingsengines kunnen aandrijven om webpagina-inhoud te personaliseren, aankopen te versterken (bijv. kortingen aanbieden op eerder verlaten items), een vereenvoudigde afrekenstroom en nog veel meer. Het resultaat is dat u een gepersonaliseerde gebruikerservaring kunt creëren, klantenloyaliteit kunt winnen en bijgevolg uw omzet kunt verhogen.
Op basis van mijn ervaring kan ik zeggen dat de beste manier om e-commerce business intelligence in uw bedrijf te promoten, is door de agile benadering te gebruiken bij het ontwikkelen van uw e-commerce BI-oplossing. Het concept kan worden gepresenteerd met de volgende stappen:
- Het definiëren van het branden moet worden voldaan met e-commerce BI.
- Een e-commerce BI-oplossing ontwikkelen om ad-hocoptimalisatie mogelijk te maken en werken aan de acceptatie ervan.
- De oplossing verbeteren met selfservice-analysemogelijkheden na de eerste tastbare resultaten. U kunt selfservice-analyse inschakelen met software zoals Power BI, Tableau, Qlik Sense, enz.
- De oplossing versterken met geavanceerde analysemogelijkheden om diepere inzichten te krijgen.
Bent u klaar om klanten te winnen met e-commerce BI?
Om te slagen in de huidige e-commercemarkt, moet u de psychologie achter de acties van uw klanten begrijpen, zodat uw marketing- en verkoopprocessen aanvoelen als een gesprek met een goede oude vriend, niet als een verkooppraatje. Hoewel het misschien utopisch klinkt, wordt een dergelijke benadering al toegepast door vooraanstaande e-commercebedrijven (Amazon, eBay, Alibaba, enz.). Als je een van die bedrijven wilt zijn – hier is mijn advies luid en duidelijk – stel dan je e-commerce BI-oplossing in. Met de gevestigde en afgestemde e-commerce BI kunt u diepgaande klantinzichten verkrijgen, de efficiëntie van uw marketingcampagnes verhogen, potentiële churners tijdig detecteren en uiteindelijk uw verkoop stimuleren. Als u de bovenstaande voordelen wilt plukken met uw e-commerce BI-project, gewoon laat het me weten.
Business Intelligence-advies
We bieden BI-adviesdiensten om uw zakelijke vragen te beantwoorden en uw analyses inzichtelijk, betrouwbaar en actueel te maken.
