یکی از موضوعات مهم در بازاریابی اومنی چنل بحث تجزیه و تحلیل داده یا دیتا است. با استفاده از تجزیه و تحلیل داده می توان تجربه مشتری را به گونه ای استراتژیک و تاکتیکی ارزیابی کرد. قابلیت تحلیل داده ها و فرآیند پیاده سازی نتایج تحلیل دیتا در بازاریابی اومنی چنل در خرده فروشی از اهمیت ویژه ای برخوردار است. مهمترین ارزش افزوده تجزیه و تحلیل داده درک مشتری و پیش بینی رفتار های خاص مانند خرید در موارد خاص است. با استفاده از تجزیه و تحلیل دیتا حتی می توان بر روی پروسه تحویل محصول و خدمات پشتیبانی نیز نظارت کرد. در این مقاله از مجله کوروش نگاهی به بحث تجزیه و تحلیل داده در بازاریابی اومنی چنل انداخته ایم.
درک بهتر مشتری با تجزیه و تحلیل داده در اومنی چنل
درک مشتری هسته اصلی مدیریت تجربه مشتری است. این موضوع باعث ایجاد حس اعتماد در مصرف کننده می شود. تجزیه و تحلیل داده در بازاریابی اومی چنل باعث ایجاد درک بهتر از مشتریان و در نهایت ثبت تجربه ایده آل برای مشتری از خرید خواهد شد. تجزیه و تحلیل داده ها فرصت های جدیدی برای شناسایی بخش ها و زیرساخت ها از طریق تکنیک های مختلف پیشرفته خوشه بندی، امتیازدهی و تصمیم گیری فراهم می کنند.
بیشتر بخوانید » همه چیز درباره اومنی چنل در صنعت خرده فروشی «
پیش بینی رفتار مشتری
با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها در بازاریابی اومنی چنل می توان رفتار مشتری را پیش بینی کرد. در چنین شرایطی مشتریان را می توان هدف تبلیغات و فروش قرار داد. با تجزیه و تحلیل داده می توان پیشنهادات را بهینه کرد. همچنین می توان از تلاش های بی ربطی که باعث آزار مشتری می شود امتناع کرد. تلاش هایی که در عین حال به صورت ناآگاهانه باعث صرف تبلیغات نامناسب می شود.
کاهش هزینه های اضافی بازازیابی
در بسیاری از شرکت ها هزینه های زیادی صرف بازاریابی می شود. اما حقیقت ماجرا اینجاست که بسیاری از این هزینه ها هدر می رود. تنها نیمی از این هزینه ها درست مصرف می‌شوند. در بسیاری از سازمان ها مدیریت و تحلیل مناسبی برای کاهش هزینه های نامناسب و ضایعات وجود ندارد. تحلیل استراتژیک اطلاعات می‌تواند نقش کلیدی را در این زمینه ایفا کند. داده هایی که از مشتریان در وب سایت های برند های خرده فروشی ثبت می شود، تاثیر شگرفی در کاهش هزینه های اضافی دارد. این داده ها در شبکه های اجتماعی نیز بسیار زیاد هستند. تجزیه و تحلیل داده ها از رفتار خرید مشتریان و رفتار آن ها در وب سایت ها و رسانه های اجتماعی تاثیر زیادی در کاهش هزینه های اضافی و بی ربط در بازاریابی دارند.
طراحی و مدیریت سفر با تجزیه و تحلیل داده در بازاریابی اومنی چنل
با استفاده از تجزیه و تحلیل داده از طریق بازاریابی اومنی چنل می توان تعامل مناسبی با مشتریان داشت. تنها کافیست تا با تجزیه و تحلیل داده سفر مشتری را طراحی و مدیریت کرد. چندین نقش برای تجزیه و تحلیل دیتا در مدیریت سفر وجود دارد. ارائه دهندگان خدمات می توانند با استفاده از تحلیل اطلاعات مربوط به سفر و قصد مشتری، او را به سمت نتایج ایده آل هدایت کنند.
جمع آوری داده های سفرهای رضایت بخش مشتری
جمع آوری داده ها در مورد اینکه کدام سفر منجر به فروش و یا رضایت مشتری می شود بسیار مهم است. حتی بررسی امتیازات مشتری به پروسه خرید باعث درک بیشتر برای نتایج مثبت و موثر خواهد شد. ممکن است این موضوع ساده به نظر برسد. اما سفرهای خرید مشتری می توانند بسیار پیچیده باشند. مشتریان در طی پروسه خرید از کانال های مختلف و وب سایت های آنلاین هزاران سفر و مسیر را طی می کنند. این مسیرها تم های مختلفی دارند و پیشنهادات مختلفی در طی مسیر را به مشتریان داده می شود. بنابراین طراحی و مدیریت سفرهای مناسب که منجر به نتایج مثبت برای مشتریان شود، کار چندان آسانی نیست. معمولا برندها و سازمان ها برای تسهیل و هدایت سفر مشتری از قابلیت های مبتنی بر نرم افزارها و دستیارهای خرید استفاده می کنند.
بیشتر بخوانید » بررسی ترندهای تجربه مشتری در بازاریابی خرده فروشی «
ردیابی عملکرد روش های مختلف خرید
با تجزیه تحلیل دیتا در بازاریابی اومنی چنل می توان به ردیابی عملکرد روش های مختلف خرید پرداخت. به عنوان مثال اینکه کدام مشتریان از چه کانال های خاصی بیشتر برای خرید استفاده می کنند. یا اینکه چه کانال های خاصی نتایج مثبت بیشتری برای مشتریان به همراه دارند. در تحلیل پیشرفته اطلاعات می توان تعیین کرد که چه زمانی مشتری برای رسیدن به هدف تلاش می‌کند و مداخله به موقع چه زمانی است. برخی اوقات می توان محصولات را شخصی سازی کرد و نرخ تبدیل را افزایش داد.
تجزیه و تحلیل داده در فروشگاه های فیزیکی
تجزیه و تحلیل محدود به تعاملات آنلاین نمی‌شود. با تجزیه و تحلیل پیشرفته از رفتار خرید مشتری در فروشگاه های فیزیکی نیز می توان به نتایج چشمگیری دست یافت. با استفاده از تجزیه تحلیل پیشرفته می توان در مورد نحوه مراجعه مشتری و سفر خرید او در فروشگاه های فیزیکی نیز تجربه کسب کرد. همچنین می توان به بهبود فرآیند توزیع و عملکرد فروش در فروشگاه های فیزیکی کمک کرد.
شخصی سازی با تجزیه و تحلیل داده در بازاریابی اومنی چنل
شخصی سازی یکی از ضروریات بازاریابی اومنی چنل و موضوعات کلیدی برای تعامل موثر با مشتری است. با استفاده از تجزیه و تحلیل داده در بازاریابی اومنی چنل می توان اقدامات زیادی در راستای شخصی سازی برای مشتریان و مصرف کنندگان انجام داد. در تجزیه تحلیل برای شخصی سازی به سراغ ویژگی های مربوط به شخص که شامل قصد، پتانسیل، رفتار، نمایه و غیر است، رفته می شود.
ارائه پیشنهادات جذاب
با استفاده از بررسی این داده ها مناسب ترین گزینه ها چه از لحاظ محتوا و چه از لحاظ پیشنهادات، توصیه ها و سفارشات به او ارائه خواهد شد. با تحلیل داده پیشنهادات جذاب و توصیه های چشمگیری به مشتریان با توجه به داده های شخصی سازی شده ارائه می شود. آمازون و سایر خرده فروشان در این زمینه به دستاوردهای چشمگیری دست پیدا کرده اند. با تجزیه و تحلیل داده می توان اطلاعات موثری در زمینه های مختلف به دست آورد. اینکه مشتریان از کدام لینک ها به بیشتر بازدید می کنند. زمان بازدید و ماندگاری آن ها چقدر است و از چه منابعی برای جستجو استفاده می‌کنند. اطلاعات از مرورگر و دستگاه آن ها اختیار ابزارهای تحلیل داده قرار می گیرد. حتی اینکه مشتریان چه اقلامی را بیشتر خریداری می‌کنند و در چه شبکه های اجتماعی بیشتر فعال هستند نیز مورد تحلیل و بررسی قرار می گیرد.
بیشتر بخوانید » فاکتورهای مهم موفقیت در بازاریابی اومنی چنل خرده فروشی «
بهینه سازی موجودی کالا با تجزیه و تحلیل داده در اومنی چنل
یکی از کاربردهای تجزیه و تحیلیل دیتا در اومنی چنل بهینه سازی موجودی کالا است. بهینه سازی موجودی یکی از جنبه های اصلی تحویل کالا در هر کسب و کار محسوب می شود. در صورتی که ارائه دهندگان خدمات بخواهند رضایت فوری در مشتری ایجاد کنند، باید بحث سود و پیچیدگی موجودی کالا در کانال ها و فضاهای مختلف را به بهترین شکل ممکن مدیریت کنند.
رشد نرخ بازگشت خرید مشتری
کالا باید در تمامی کانال های که تبلیغات در آن صورت می گیرد موجود باشد. داشتن محصول مناسب و ارائه به موقع آن تاثیر مثبتی در بازگشت خرید مشتری دارد. موضوع یکی از چالش های بزرگ در خرده فروشی محسوب می شود. با استفاده از تجزیه و تحلیل های پیش بینی شده می توان اطلاعات مشتری، محصول و تاریخ خرید را ارزیابی کرد. در این میان می توان پیش بینی مناسبی از موجودی داشت. همین موضوع باعث بهینه سازی پروسه ذخیره سازی و موجودی کالا خواهد شد. داشتن یک محصول مناسب در کانال های مناسب و ارائه آن در زمان مناسبی یک چالش واقعی است. در حال حاضر نقش تجزیه و تحلیل داده و بررسی میزان نیاز محصولات مختلف در کانال های مختلف را در این میان نباید نادیده گرفت.
منبع: inform.tmforum
