การขุดข้อมูลในอีคอมเมิร์ซ: วิธีเพิ่มประสิทธิภาพร้านค้าออนไลน์ของคุณ

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกลยุทธ์การวิเคราะห์ ซึ่งการดำเนินการอาจใช้เวลานาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ประกอบการร้านค้า สิ่งนี้มีข้อดีหลายประการ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไม Data Mining จึงเป็นหนึ่งในกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในอีคอมเมิร์ซ

การขุดข้อมูลเกี่ยวกับอะไร? คุณจะได้รับสิ่งที่ดีที่สุดจากร้านค้าออนไลน์ของคุณเองได้อย่างไร แม้ว่าคุณจะเพิ่งเปิดบริษัทเล็กๆ สิ่งที่คุณต้องพิจารณาเมื่อทำการขุด DATA? เราเข้าสู่คำถามเหล่านี้ทั้งหมดในบทความบล็อกนี้

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกลยุทธ์ที่มีประโยชน์ในการค้นหาข้อมูลและข้อมูลโดยไม่ต้องมีจุดสนใจหรือเป้าหมายเฉพาะในใจ

จุดมุ่งหมายคือการค้นหาสิ่งต่าง ๆ ที่ให้ความรู้ใหม่และช่วยปรับปรุงกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณเอง

ตัวอย่างเช่น ด้วยการทำเหมืองข้อมูล คุณสามารถค้นหาการเชื่อมต่อที่มีอยู่ระหว่างผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่ซื้อลูกค้าของคุณ ตัวอย่างเช่น ด้วยความรู้นี้ คุณสามารถใช้การซื้อต่อเนื่องที่มีประสิทธิภาพ

การทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยร้านค้าออนไลน์ของคุณได้อย่างไร?

เมื่อทำเหมืองข้อมูล คุณเริ่มการวิเคราะห์โดยไม่ได้ระบุปัญหาหรือเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง คุณไม่รู้ว่าคุณจะพบอะไรหรือคุณจะค้นพบบางสิ่งที่เป็นประโยชน์หรือไม่

หากคุณทำการประเมินข้อมูลของคุณ ปกติคุณจะมองหาข้อมูลบางอย่างหรือบันทึกข้อมูลบางอย่าง (เช่น เพื่อดูว่าลูกค้าของคุณซื้อบ่อยที่สุดในร้านค้าออนไลน์ของคุณเมื่อใด)

ในทางกลับกัน ถ้าคุณใช้การทำเหมืองข้อมูล มันเป็นเรื่องของการค้นหาคำตอบสำหรับคำถามที่คุณไม่เคยรู้มาก่อนเลย

การทำเหมืองข้อมูลเป็นการค้นหาคำตอบสำหรับคำถามเฉพาะน้อยกว่าการค้นหาความสัมพันธ์และรูปแบบที่เป็นประโยชน์ในข้อมูลของคุณ ซึ่งเป็นที่มาของพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าของคุณ

ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณพบใน Data Mining มีหลายวิธีที่จะใช้สำหรับบริษัทของคุณ

ข้อได้เปรียบที่สำคัญคือความรู้ที่ได้รับจะช่วยให้คุณวางแผนการใช้งานผลิตภัณฑ์ของคุณที่ได้รับการปรับปรุงและตรงเป้าหมายมากขึ้น

ให้เรายกตัวอย่างของเครือซูเปอร์มาร์เก็ตและความสัมพันธ์ระหว่างผ้าอ้อมและเบียร์: หากคุณจะขายบทความทั้งสองในร้านค้าออนไลน์ของคุณ คุณสามารถใช้ข้อมูลในลักษณะที่ละเอียดอ่อนแต่ชาญฉลาด และข้อเสนอหรือป๊อปอัปสำหรับเบียร์ หน้าผลิตภัณฑ์ผ้าอ้อม (และในทางกลับกัน)

อีกตัวอย่างหนึ่ง: ความจริงก็คือลูกค้าจำนวนมากต้องการซื้อของออนไลน์ในช่วงสุดสัปดาห์ ดังนั้น คำสั่งซื้อส่วนใหญ่ของคุณจึงมีการดำเนินการในช่วงเวลานี้ ซึ่งหมายความว่าต้องส่งพัสดุจำนวนมากพร้อมกัน

หากคุณต้องการชดเชยพายุลอจิสติกส์นี้ คุณสามารถเสนอแคมเปญพิเศษสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ได้รับความนิยมสูงสุดในช่วงสุดสัปดาห์ระหว่างสัปดาห์

อย่างไรก็ตาม หากคุณทำเช่นนี้ คุณควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ประกาศและใช้แคมเปญการขายล่วงหน้า (เช่น บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต่างๆ และในจดหมายข่าวของคุณ)

หากลูกค้าที่สนใจทราบเกี่ยวกับแคมเปญส่วนลด คุณควรรอสองสามวันจนกว่าคุณจะต้องการทำการซื้อ แทนที่จะสั่งซื้อผลิตภัณฑ์ที่คุณสนใจในช่วงสุดสัปดาห์

วิธีการใช้ความรู้จากการวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณสามารถหาได้เป็นอย่างมาก

ในกรณีส่วนใหญ่ ความรู้ของคุณในการปรับปรุงกลยุทธ์การโฆษณาของคุณ มาดูตัวอย่างผ้าอ้อมและเบียร์กัน: สมมติว่าคุณขายบทความทั้งสองในร้านค้าออนไลน์ของคุณ ควรใช้สิ่งที่ค้นพบเหล่านี้สำหรับมาตรการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย

ตัวอย่างการทำเหมืองข้อมูล

ด้วยตัวอย่างของเรา เราเกี่ยวข้องกับประสบการณ์ที่กล่าวถึงในหนังสือ “การสร้างมูลค่าด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่” (โดย Verhoef, Koogle และ Walk)

ตัวอย่างคือเทสโก้เครือข่ายซูเปอร์มาร์เก็ตขนาดใหญ่ของอังกฤษ เทสโก้จัดการกับข้อมูลของตนเองและค้นหาสินค้าที่ซื้อด้วยบัตรเทสโก้คลับ

อย่างไรก็ตาม ในระหว่างการวิเคราะห์ นักวิเคราะห์ของ Tucos พบว่าลูกค้าที่ซื้อผ้าอ้อมมีแนวโน้มที่จะซื้อเบียร์นอกเหนือจากผ้าอ้อม

ความรู้อีกประการหนึ่งของการวิเคราะห์: เบียร์และมันฝรั่งทอดขายในคืนวันศุกร์เป็นหลัก

ผลการวิจัยพบว่าเครือข่ายซูเปอร์มาร์เก็ตได้รับความช่วยเหลือในการดำเนินการด้านการตลาดที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น

หมายเหตุ: ตัวอย่างนี้ควรให้แนวคิดคร่าวๆ เกี่ยวกับสิ่งที่คุณจะค้นพบได้ด้วย Data Mining ไม่ชัดเจนว่าบริษัทในตัวอย่างของเราคือเทสโก้จริงหรือไม่ เนื่องจากตัวอย่างนี้สามารถพบได้ในแหล่งอื่น และแหล่งที่มาเหล่านี้อ้างอิงถึง Walmart ในเครือซูเปอร์มาร์เก็ตในอเมริกา

ข้อมูลพื้นฐานการทำเหมืองข้อมูล

ตอนนี้คุณต้องรู้จักการทำเหมืองข้อมูลและข้อดีสำหรับผู้ประกอบการร้านค้า ถึงเวลาแล้วที่คุณจะได้เรียนรู้วิธีเริ่มต้นการประเมินข้อมูลอย่างดีที่สุด

ขออภัย การทำเหมืองข้อมูลใช้เวลานานมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการดำเนินการด้วยตนเอง

อย่างไรก็ตาม เราขอแนะนำให้คุณอ่านข้อมูลของคุณทีละขั้นตอน ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการมุ่งเน้นที่ผลิตภัณฑ์ คุณควรดูคำสั่งซื้อทั้งหมดที่มีการซื้อผลิตภัณฑ์มากกว่าหนึ่งรายการในร้านค้าออนไลน์ของคุณ

สินค้าตัวไหนฮิตที่สุด? สินค้าใดบ้างที่นำลูกค้าที่ซื้อผลิตภัณฑ์มากกว่า 5 รายการใส่ตะกร้าสินค้า

คุณยังสามารถเน้นไปที่ผลิตภัณฑ์บางประเภท: หากลูกค้าซื้อบทความจากหมวดของเล่น ผลิตภัณฑ์ใดจากหมวดผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ก็สามารถสั่งซื้อได้เช่นกัน

นอกจากนี้ ให้พิจารณาความชอบและความสัมพันธ์ในช่วงเวลาต่างๆ ของวัน ผลิตภัณฑ์ใดเป็นที่นิยมโดยเฉพาะในช่วงกลางวัน และในตอนเย็น?

แทนที่จะมุ่งความสนใจไปที่ผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณสามารถพิจารณาหน้าย่อยต่างๆ ของเว็บไซต์ของคุณ: หน้าใดที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในช่วงเวลาของวัน

เปรียบเทียบผลลัพธ์ของคุณกับยอดขายของคุณ มีการเชื่อมต่อหรือไม่? ข้อมูลนี้สามารถช่วยคุณเกี่ยวกับแคมเปญการตลาดหรือกลยุทธ์การเสนอราคาใน Google Ads หรือ Microsoft Ads

เครื่องมือที่เป็นประโยชน์สำหรับการขุดข้อมูล

นานาน่ารู้: มีเครื่องมือที่มีประโยชน์บางอย่างที่สนับสนุนคุณในการทำเหมืองข้อมูล ด้วยวิธีนี้ คุณไม่ต้องดำเนินการวิเคราะห์ด้วยตนเอง

อย่างไรก็ตาม เครื่องมือหลายอย่างมีราคาค่อนข้างแพง แน่นอน คุณสามารถถ่ายโอนข้อมูลทั้งหมดที่คุณพบไปยังไฟล์ Excel ได้ด้วยตัวเอง แต่จะง่ายกว่า (และใช้เวลาน้อยลง) ในการใช้เครื่องมือขุดข้อมูลพิเศษแทน

ชั่งน้ำหนักว่าคุณต้องการลงทุนงบประมาณสำหรับเครื่องมือขุดข้อมูลที่ช่วยประหยัดเวลาหรือไม่

เครื่องมือส่วนใหญ่มีขั้นตอนการทดสอบฟรี ดังนั้นคุณจึงมีโอกาสลองใช้เครื่องมือต่างๆ

ตัวอย่างเช่น Oracle เสนอการทดสอบฟรี 30 วันสำหรับเครื่องมือขุดข้อมูล ในทางกลับกัน Orange เป็นเครื่องมือโอเพนซอร์ซฟรี 100% (มีเฉพาะในภาษาอังกฤษเท่านั้น)

คุณต้องใส่ใจกับสิ่งนี้ในการทำเหมืองข้อมูล

กระบวนการขุดข้อมูลและผลลัพธ์ที่คาดเดาไม่ได้ บางครั้งสิ่งที่คุณพบไม่สามารถจำแนกได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ อาจใช้เวลานานกว่าที่คุณจะจำรูปแบบได้เลย

คุณต้องพิจารณาสิ่งต่อไปนี้ด้วย:

แม้ว่าคุณจะพบว่าข้อมูลมีความคล้ายคลึงกัน แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าสิ่งหนึ่งจะส่งผลต่ออีกสิ่งหนึ่งเลย ฟังดูซับซ้อนมาก เราจึงยกตัวอย่าง

บนเว็บไซต์ Tylervigen.com มีข้อมูลทั้งชุดที่สอดคล้องกับรูปแบบที่คล้ายกัน แต่สุดท้ายก็ไม่มีการเชื่อมต่อ ลองดูแผนภาพต่อไปนี้

ในแผนภาพ คุณจะเห็นว่าจำนวนการหย่าร้างในรัฐเมนของสหรัฐอเมริกานั้นสัมพันธ์กับการบริโภคมาการีนต่อหัว

คุณสรุปได้ไหมว่ามีแต่คนในเมนที่หย่าร้างเท่านั้นที่กินมาการีน? หรือแม้กระทั่ง: คนในเมน, มาการีนกิน?

หรือคุณคิดว่าเป็นเรื่องบังเอิญแทน?

แน่นอนว่าไม่มีความสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างบันทึกข้อมูลทั้งสองนี้ ดังนั้นคุณจึงต้องระมัดระวังในการตีความผลลัพธ์ของคุณ!

คุณควรรวมปัจจัยหลายอย่างไว้ในการประเมินของคุณเสมอ และอย่าพูดถึงสิ่งที่การวิเคราะห์พูดถึง

สมมติว่าพวกเขาสามารถค้นพบได้ว่ามีการสั่งซื้อผลิตภัณฑ์จำนวนมากโดยเฉพาะจากสาขาของใช้ในครัวเรือนในช่วงเวลาหนึ่ง

จากนั้น เมื่อคุณดูข้อมูลของคุณ คุณควรพิจารณาว่าแคมเปญลดราคาใดที่คุณอาจเสนอในขณะนี้ หรือว่าคุณเสนอราคาที่ดีกว่าคู่แข่งของคุณในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งหรือไม่

นอกจากนี้ ควรคำนึงถึงปัจจัยภายนอก เช่น การระบาดใหญ่ของโคโรนาด้วย หากคุณพบว่าเกมกระดานเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน เป็นเพราะแคมเปญลดราคาหรือมาตรการโฆษณาบางอย่าง หรือผลที่ตามมาของการระบาดใหญ่ของโคโรนา หรืออาจจะทั้งคู่?

ความเห็นของคุณยังเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์อีกด้วย คุณสามารถให้ความคิดที่ดีว่าทำไมลูกค้าของคุณจึงทำการซื้อ

บทสรุป

การขุดข้อมูลสามารถให้ข้อมูลที่น่าประหลาดใจแก่คุณได้ ซึ่งบริษัทของคุณจะได้รับประโยชน์อย่างแน่นอน ไม่เพียงแต่บริษัทขนาดใหญ่เท่านั้นที่สามารถช่วยกลยุทธ์นี้สำหรับมาตรการเพิ่มประสิทธิภาพ แต่สำหรับ SMEs ด้วยเช่นกัน การทำเหมืองข้อมูลมีประโยชน์อย่างยิ่ง!

สิ่งสำคัญที่สุดคือคุณจะพบวิธีวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด การขุดข้อมูลอาจไม่นำคุณไปสู่เส้นทางที่ถูกต้อง หรือสิ่งที่คุณพบเท่านั้นที่ยืนยันความสงสัยของคุณ

นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ประมวลผลคำตอบอย่างถูกต้องและอย่าด่วนสรุป คุณอาจต้องลองใช้วิธีการหรือเครื่องมือต่างๆ เพื่อค้นหาวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูลคือคุณไม่มีปัญหาเฉพาะที่คุณต้องการแก้ไข กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณไม่มีอะไรจะเสียและสามารถชนะได้เท่านั้น!