Penambangan data dalam e-commerce: Cara mengoptimalkan toko online Anda

Penambangan data adalah strategi analisis, yang pelaksanaannya bisa memakan waktu cukup lama. Khusus untuk operator toko, ini memiliki banyak keuntungan, itulah sebabnya Data Mining adalah salah satu strategi optimasi terbaik dalam e-commerce.

Apa itu penambangan data? Bagaimana Anda bisa mendapatkan yang terbaik dari toko online Anda sendiri, bahkan jika Anda hanya menjalankan perusahaan kecil? Apa yang harus Anda pertimbangkan saat menambang DATA? Kami membahas semua pertanyaan ini di artikel blog ini.

Apa itu penambangan data?

Data mining adalah strategi yang berguna dimana data dan informasi dicari tanpa fokus tertentu atau tujuan tertentu dalam pikiran.

Tujuannya adalah untuk menemukan hal-hal yang memberikan pengetahuan baru dan membantu meningkatkan strategi bisnis Anda sendiri.

Dengan Data Mining, misalnya, Anda dapat mencari koneksi yang ada di antara berbagai produk yang membeli pelanggan Anda. Dengan pengetahuan ini, misalnya, Anda bisa menggunakan cross-selling yang efektif.

Bagaimana data mining dapat membantu toko online Anda?

Saat Data Mining, Anda memulai analisis tanpa harus mendefinisikan masalah atau tujuan tertentu. Anda tidak tahu apa yang akan Anda temukan atau apakah Anda akan menemukan sesuatu yang berguna sama sekali.

Jika Anda melakukan evaluasi terhadap data Anda, Anda biasanya akan mencari informasi tertentu atau catatan data tertentu (misalnya untuk mengetahui kapan pelanggan Anda paling sering membeli di toko online Anda).

Di sisi lain, jika Anda menerapkan penambangan data, pada dasarnya adalah tentang menemukan jawaban atas pertanyaan yang sama sekali tidak Anda ketahui.

Penambangan data lebih sedikit tentang menemukan jawaban atas pertanyaan spesifik daripada menemukan korelasi dan pola yang berguna dalam data Anda, yang darinya perilaku pembelian pelanggan Anda dapat diturunkan.

Tergantung pada informasi yang Anda temukan di Data Mining, ada berbagai cara untuk menggunakannya untuk perusahaan Anda.

Keuntungan penting adalah bahwa pengetahuan yang diperoleh akan membantu Anda merencanakan aplikasi produk Anda yang lebih baik dan lebih terarah.

Mari kita ambil contoh jaringan supermarket dan korelasi antara popok dan bir: Jika Anda akan menjual kedua artikel di toko online Anda, Anda dapat menggunakan informasi tersebut dengan cara yang halus namun cerdas dan tawaran atau pop-up untuk bir. halaman produk popok (dan sebaliknya).

Contoh lain: Faktanya banyak pelanggan lebih suka berbelanja online di akhir pekan. Oleh karena itu, sebagian besar pesanan Anda saat ini sedang dibuat selama waktu ini, yang berarti banyak paket harus dikirim pada waktu yang bersamaan.

Jika Anda ingin mengimbangi badai logistik ini, Anda dapat menawarkan kampanye khusus untuk produk yang paling populer di akhir pekan selama seminggu.

Namun, jika Anda melakukan ini, Anda harus memastikan untuk mengumumkan dan menerapkan kampanye penjualan terlebih dahulu (misalnya di berbagai platform media sosial dan di buletin Anda).

Jika pelanggan yang tertarik mempelajari tentang kampanye diskon, sebaiknya tunggu beberapa hari sampai Anda ingin melakukan pembelian daripada memesan produk yang Anda minati di akhir pekan.

Bagaimana Anda dapat menggunakan pengetahuan Anda dari analisis secara efektif sangat bergantung pada informasi yang dapat Anda temukan di.

Dalam kebanyakan kasus, pengetahuan Anda tentang meningkatkan strategi periklanan Anda berfungsi. Mari kita ambil contoh popok dan bir: Misalkan Anda menjual kedua artikel di toko online Anda, maka sebaiknya gunakan temuan ini untuk ukuran iklan bertarget.

Contoh penambangan data

Dengan contoh kami, kami berhubungan dengan pengalaman yang dibahas dalam buku "Menciptakan Nilai dengan analisis data besar" (oleh Verhoef, Koogle, dan Walk).

Contohnya adalah jaringan supermarket besar Inggris Tesco. Tesco menangani datanya sendiri dan mencari pembelian yang dilakukan dengan Kartu Klub Tesco.

Namun, selama analisis, analis Tucos menemukan bahwa pelanggan yang membeli popok cenderung membeli bir selain popok.

Pengetahuan lain tentang analisis: Bir dan keripik sebagian besar dijual pada Jumat malam.

Temuan yang diperoleh jaringan supermarket membantu, antara lain, untuk mengoperasikan pemasaran yang lebih bertarget.

Catatan: Contoh ini akan memberi Anda gambaran kasar tentang apa yang dapat Anda temukan dengan Data Mining. Tidak jelas apakah perusahaan dalam contoh kita sebenarnya adalah Tesco karena contoh ini dapat ditemukan di sumber lain dan sebaliknya sumber ini merujuk ke jaringan supermarket Amerika Walmart.

Dasar-dasar penambangan data

Anda kini telah mengetahui data mining dan keuntungan bagi operator toko. Sekarang saatnya bagi Anda untuk mempelajari cara memulai dengan evaluasi data terbaik Anda.

Sayangnya, Data Mining sangat memakan waktu, terutama jika Anda ingin melakukannya secara manual.

Namun, kami menyarankan Anda memeriksa data Anda langkah demi langkah. Misalnya, jika Anda ingin berkonsentrasi pada produk, Anda harus melihat semua pesanan di mana lebih dari satu produk dibeli di toko online Anda.

Produk mana yang paling populer? Produk mana yang menempatkan pelanggan yang membeli lebih dari lima produk di keranjang belanja?

Anda juga dapat berkonsentrasi pada kategori produk tertentu: jika pelanggan telah membeli barang dari kategori mainan, produk mana dari kategori produk lain yang juga dipesan?

Juga, lihat preferensi dan korelasi pada waktu yang berbeda dalam sehari. Produk mana yang sangat populer saat makan siang, yang mana di malam hari?

Alih-alih berkonsentrasi pada produk Anda, Anda juga dapat mempertimbangkan berbagai subhalaman situs web Anda: Halaman mana yang paling populer pada jam berapa?

Bandingkan hasil Anda dengan penjualan Anda. Apakah ada koneksi? Informasi ini dapat membantu Anda dengan kampanye pemasaran atau strategi penawaran Anda di Google Ads atau Microsoft Ads.

Alat yang berguna untuk penambangan data

Baik untuk diketahui: Ada beberapa alat berguna yang mendukung Anda dalam penambangan data. Dengan cara ini, Anda tidak perlu melakukan analisis secara manual.

Namun, banyak alat yang cukup mahal. Tentu saja, Anda dapat dengan mudah mentransfer semua data yang dapat Anda temukan ke file Excel sendiri, tetapi lebih mudah (dan lebih sedikit memakan waktu) untuk menggunakan alat penambangan data khusus.

Pertimbangkan apakah Anda ingin menginvestasikan anggaran untuk alat penambangan data yang menghemat waktu.

Sebagian besar alat menawarkan fase pengujian gratis, jadi Anda memiliki kesempatan untuk mencoba alat yang berbeda

Misalnya, Oracle menawarkan tes gratis 30 hari untuk alat penambangan datanya. Orange, di sisi lain, adalah alat sumber terbuka 100% gratis (hanya tersedia dalam bahasa Inggris).

Anda harus memperhatikan ini dalam penambangan data

Proses penambangan data dan hasilnya tidak dapat diprediksi. Terkadang apa yang Anda temukan tidak dapat diklasifikasikan dengan mudah. Selain itu, mungkin perlu waktu lama bagi Anda untuk mengenali suatu pola sama sekali.

Anda juga harus mempertimbangkan hal-hal berikut:

Bahkan jika Anda menemukan kesamaan dalam data, ini tidak berarti bahwa satu hal mempengaruhi yang lain sama sekali. Kedengarannya sangat rumit, jadi kami memberikan contoh.

Di situs web Tylervigen.com ada serangkaian data yang sesuai dengan pola yang sama, tetapi pada akhirnya, tidak ada koneksi. Perhatikan diagram berikut.

Pada diagram, Anda dapat melihat bahwa jumlah perceraian di negara bagian Maine AS terkait dengan konsumsi per kapita Margarin.

Oleh karena itu, dapatkah Anda menyimpulkan bahwa hanya orang-orang di Maine yang bercerai yang makan margarin? Atau bahkan mungkin: orang-orang di Maine, makan margarin?

Atau apakah Anda menganggap kebetulan saja?

Tentu saja, tidak ada korelasi nyata antara kedua catatan data ini. Oleh karena itu, Anda harus berhati-hati dalam menginterpretasikan hasil Anda!

Anda harus selalu memasukkan beberapa faktor dalam evaluasi Anda – dan jangan hanya mengacu pada apa yang dihasilkan oleh analisis.

Misalkan mereka dapat mengetahui bahwa sejumlah besar produk dari bidang barang-barang rumah tangga dipesan pada titik waktu tertentu.

Kemudian, ketika Anda memeriksa data Anda, Anda harus mempertimbangkan kampanye diskon mana yang mungkin Anda tawarkan saat ini atau apakah Anda menawarkan harga yang lebih baik daripada pesaing Anda pada titik waktu tertentu.

Selain itu, faktor eksternal seperti pandemi corona juga harus diperhatikan. Jika Anda tiba-tiba menemukan peningkatan permainan papan, apakah itu karena kampanye diskon atau tindakan periklanan tertentu, atau konsekuensi dari pandemi Corona? Atau bahkan mungkin keduanya?

Ulasan Anda juga merupakan data yang berguna. Anda dapat memberikan gambaran yang baik tentang mengapa pelanggan Anda melakukan pembelian.

Kesimpulan

Penambangan data dapat memberi Anda informasi mengejutkan yang tentunya akan menguntungkan perusahaan Anda. Tidak hanya perusahaan besar yang dapat membantu dengan strategi ini untuk langkah-langkah pengoptimalan, tetapi juga untuk UKM, penambangan data sangat berguna!

Yang paling penting adalah Anda menemukan cara paling efisien untuk menganalisis data Anda. Penambangan data mungkin tidak menempatkan Anda di jalur yang benar, atau apa yang Anda temukan hanya menegaskan kecurigaan Anda.

Juga, pastikan bahwa Anda memproses jawaban dengan benar dan tidak menarik kesimpulan tergesa-gesa. Anda mungkin harus mencoba pendekatan atau alat yang berbeda untuk menemukan metode yang paling efisien untuk menganalisis data Anda.

Hal terbaik tentang penambangan data adalah Anda tidak memiliki masalah khusus yang ingin Anda selesaikan. Dengan kata lain, Anda tidak akan rugi dan hanya bisa menang!