[Ecommerce Analytics] Chương 5: Mô hình dữ liệu phân tích thương mại điện tử & công nghệ

mo-hinh-phan-tich-thuong-mai-dien-tu

Bạn đọc có thể tìm hiểu chương 4: Trực quan hóa, lập bảng điều khiển kỹ thuật số (dash board*) và báo cáo dữ liệu & phân tích thương mại điện tử

Bắt đầu chương 5: Mô hình dữ liệu phân tích thương mại điện tử & công nghệ

Phân tích thương mại điện tử đòi hỏi phải có dữ liệu phù hợp để phân tích nhằm giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp.

Cho dù mục tiêu của công ty bạn là sử dụng phân tích thương mại điện tử để hiểu rõ hơn những điểm hoạt động tốt và những điểm chưa được trên trang web của bạn, để thúc đẩy tối ưu hóa chuyển đổi hoặc xây dựng hồ sơ khách hàng nhằm nhắm mục tiêu và cá nhân hóa, điều cực kỳ quan trọng là bạn phải có dữ liệu để đạt được những mục tiêu này.

Mô hình dữ liệu

Mô hình dữ liệu là một cụm từ được sử dụng để mô tả cách dữ liệu được tổ chức, chuẩn hóa và liên hệ với nhau. Do đó, để phân tích dữ liệu, bạn phải có một mô hình dữ liệu đại diện cho dữ liệu bạn muốn phân tích.

Tính năng mô hình dữ liệu trong doanh nghiệp

Các nhà phân tích tin tưởng vào tính linh hoạt và khả năng ứng dụng của mô hình dữ liệu. Để căn chỉnh mô hình dữ liệu cho phù hợp với doanh nghiệp, các nhà phân tích phải làm việc với các bên liên quan chịu trách nhiệm về hoạt động thương mại điện tử để giúp họ giải quyết,hoặc xác định dữ liệu thương mại điện tử cần được lưu trữ, xử lý và thu thập / phân tích như thế nào. .

Nếu bạn sử dụng các công cụ sẵn có, các mô hình dữ liệu được dựng sẵn và có thể mở rộng (ví dụ: tính năng số liệu tùy chỉnh của Google Analytics), nhưng rất hiếm khi một công cụ hoặc thậm chí nhiều công cụ có trả phí kết hợp lại, có thể tạo ra mô hình dữ liệu thích hợp cho tất cả các trường hợp sử dụng phân tích thương mại điện tử.

Google Analytics

Thông thường, một công ty thương mại điện tử sẽ tạo mô hình dữ liệu của riêng họ và áp dụng mô hình đó vào cơ sở dữ liệu mà họ có.

Công ty của bạn có thể có nhiều mô hình dữ liệu khác nhau cho từng chức năng, chẳng hạn như bán hàng, khuyến mãi, đặt hàng, dịch vụ hậu cần và dịch vụ khách hàng. Các công ty tiên tiến nhất thường tập hợp dữ liệu thương mại điện tử bằng cách tạo mô hình dữ liệu phân tích thương mại điện tử của riêng họ.

Nhiều trang thương mại điện tử sử dụng các nền tảng thương mại điện tử và dữ liệu được thu thập và tạo ra từ nền tảng thương mại điện tử có thể không chứa dữ liệu cần thiết để phân tích hoặc dữ liệu đó có thể không đủ để phân tích sâu về trải nghiệm thương mại điện tử.

Nhưng trong nhiều trường hợp, các nền tảng thương mại điện tử có thể cung cấp một mô hình dữ liệu hạn chế để thu thập dữ liệu phân tích thương mại điện tử, và công ty của bạn sẽ cần phải bổ sung thêm các dữ liệu có nguồn gốc bên ngoài nền tảng này.

May mắn thay, dữ liệu trong các nền tảng thương mại điện tử có thể rất hữu ích và các công cụ như Jirafe được đặc biệt tạo ra để tạo báo cáo và phân tích trên các nền tảng thương mại điện tử phổ biến.

Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, A1 Analytics cũng là một trong những công cụ với giải pháp phù hợp để quản lí và phân tích số liệu: Trial A1 Analytics Tool

Kho template trên A1 Analytics Tool

Dữ liệu được thu thập bởi một nền tảng thương mại điện tử thường bao gồm thông tin chi tiết về sản phẩm, đơn đặt hàng, chương trình khuyến mãi và giao dịch; tuy nhiên, có nền tảng chỉ có một lượng dữ liệu rất hạn chế về khách hàng, chiến dịch tiếp thị, chuyển đổi, các khái niệm và hành vi khác liên quan đến thương mại điện tử.

Các nhà phân tích thương mại điện tử có thể chọn mua các phần mềm phân tích thương mại điện tử có tính năng làm tăng và mở rộng dữ liệu. Ví dụ các nền tảng phân tích kỹ thuật số như Google Analytics hoặc Jirafe, có thể được cấu hình để nhận ra các chiến dịch tiếp thị được gắn thẻ, theo dõi hành vi tại chỗ của những người có liên quan đến chiến dịch và có thể có các tính năng tích hợp để kết hợp dữ liệu từ các nền tảng thương mại điện tử.

Jirafe

Nhờ đó, các công cụ phân tích kỹ thuật số có thể được sử dụng để đo lường tỷ lệ chuyển đổi theo chiến dịch tiếp thị và thu thập các số liệu chuyển đổi sâu hơn theo sản phẩm, nhãn hiệu và danh mục khi dữ liệu được kết hợp lại.

Tiến thêm một bước nữa, các yếu tố trải nghiệm người dùng, từ các mục nhập văn bản trong trường biểu mẫu đến việc sử dụng hộp kiểm (check box) đến các giá trị được chọn trong hộp thả xuống, các tương tác cụ thể dựa trên nhấp chuột (chẳng hạn như sử dụng thu phóng trên trang sản phẩm) cũng có thể được theo dõi (và tích hợp). Tất cả các dữ liệu này sau đó được kết hợp với nhau thông qua mô hình dữ liệu.

Các công nghệ phân tích kỹ thuật số có chức năng thương mại điện tử khác có thể tiến xa hơn việc chỉ theo dõi các chiến dịch tiếp thị và hành vi.

Một số công nghệ phân tích có thể cho phép thu thập và báo cáo dữ liệu thông qua tích hợp với các nền tảng bán hàng của công ty, quản lý kho hoặc hệ thống bổ sung kho.

Các công nghệ này còn có thể cho phép thu thập dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như trong Google’s Product Listing Ads của Google hay trong Amazon Marketplace.

Tất cả dữ liệu kỹ thuật số này có thể được lưu trữ tách biệt khỏi nền tảng thương mại điện tử. Hoặc dữ liệu kỹ thuật số có thể được chuyển trở lại nền tảng thương mại điện tử để báo cáo thông qua công cụ tích hợp được xây dựng trước.

Ngoài ra, dữ liệu kỹ thuật số được thu thập từ các công cụ phân tích kỹ thuật số có thể được tích hợp với dữ liệu nền tảng thương mại điện tử bằng các công cụ phân tích (xem Chương 13).

Tốt nhất là một mô hình dữ liệu thương mại điện tử toàn diện, thống nhất được hỗ trợ bởi công cụ phân tích và tích hợp dữ liệu từ nền tảng và dữ liệu của bên thứ nhất, thứ hai và thứ ba sẽ cho phép phân tích dữ liệu trên toàn bộ trải nghiệm thương mại điện tử và cho nhiều bên liên quan khác nhau.

Một mô hình dữ liệu phù hợp sẽ cho phép theo dõi hành vi của khách hàng trong trải nghiệm của bên thứ ba, các lượt nhấp qua lại vào trang web và việc mua hàng.

Một mô hình dữ liệu phù hợp còn cho phép bạn xây dựng hồ sơ người dùng chi tiết hoặc theo dõi hành vi duyệt web của khách hàng và liên kết với kho lưu trữ có sẵn để đề xuất các mục mà khách hàng có thể quan tâm.

Trong phân tích thương mại điện tử, điều quan trọng và cần thiết là tạo ra mô hình dữ liệu vừa phù hợp với doanh nghiệp của bạn vừa thích hợp để giải quyết vấn đề của các bên liên quan.

———————————————————————————————-
Một phần của hệ sinh thái A1Digihub – A1 Analytics là công cụ tổng hợp, phân tích dữ liệu và làm báo cáo sale, marketing, vận hành đầu tiên tại Việt Nam. Với hơn 2000 khách hàng cả cá nhân và doanh nghiệp trong vòng chỉ 6 tháng. A1 Analytics tự tin sẽ thay đổi hoàn toàn cách làm kinh doanh, làm báo cáo của hàng triệu doanh nghiệp Việt.
Đăng ký và sử dụng miễn phí ngay

Những Bài Viết Liên Quan

Theo dõi A1 Blog

Nhận các bài viết mới về các lĩnh vực tại A1

Call Now Button