چرا تحلیل رفتار مشتری در فروشگاه الکترونیکی مهم است

با توجه به گزارش صنعت بازار الکترونیک، پیش بینی می شود فروش، خرده فروشی در تجارت الکترونیکی جهانی تا سال 2020 از 4 تریلیون دلار عبور کند. این رقم تنها 14.6%  از فروش کلی صنعت خرده فروشی را نشان می دهد. واقعیت اساسی این است که در حال حاضر متقاضیان بیشتری برای خرید محصولات یا استفاده از سرویس های خدماتی به صورت آنلاین هستند. حتی برند های بزرگ خرده فروشی مثل Walmart گزارش هایی مبنی بر افزایش فروش 29% در فروشگاه های اینترنتی شان در ایالات متحده داده اند.

" شناخت مشتری" در حال حاضر کلید موفقیت در فروشگاه های اینترنتی و تجارت الکترونیک است زیرا با روش های مبتکرانه می توان جستجوهای مشتریان را بررسی کرد تا به کمک آنها بتوان بهترین خدمات و پیشنهادات را به خریداران آنلاین ارائه کرد. در نتیجه فناوری های تحلیلی مثل Cloud Data Analytics ( تحلیل داده ها در فضای ابری) گسترش یافته اند تا درک عمیق تری از رفتار مشتری به صاحبان فروشگاه ها و خدمات رسان های اینترنتی ارائه دهند.

در سال های اخیر تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان به عنوان ابزاری تاثیرگذار برای آگاهی از الگوی رفتار خریداران اینترنتی و نحوه ی تعامل آنها با وب سایت های خرید آنلاین شناخته شده است.

در ادامه خواهیم دید که چگونه تحلیل رفتار مشتری می تواند روی فروشگاه های آنلاین تاثیرگذار باشد و با برخی از معیارهای اصلی آن آشنا می شویم.

تجزیه و تحلیل رفتار مشتری چیست؟

رفتار و اطلاعات مشتریان برای هر فروشگاه آنلاینی مهم ترین دارایی آن تجارت محسوب می شود.

به کمک تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان، می توان اطلاعات عمیق تری از مشتریان هر فروشگاه آنلاین استخراج کرد و به کمک آن تجربه ی کاربری شخصی سازی شده و بهتری برای مشتریان به وجود آورد.

به زبان ساده تر می توان گفت تحلیل رفتار مصرف کننده در واقع داده هایی است که از مشاهده ی اطلاعات

مشتریان و نحوه ی تعامل آنها با تجارت ما می توان به دست آورد.

با استفاده از تحلیل رفتار مشتریان به طور کلی می توان مشتریان را بر اساس عملکردشان به 3 دسته تقسیم بندی کرد:

رفتار جستجوگرانه:

از جستجوهای مشتریان در فروشگاه آنلاین می توان برای ردیابی فعالیت های آنها در وب سایت استفاده کرد که شامل عواملی مانند موارد زیر است:

• چگونه یک خریدار آنلاین به یک فروشگاه اینترنتی جذب می شود؟
• در فروشگاه آنلاین مشتریان بیشتر چه نوع کالاهایی را جستجو می کنند؟
• چگونه طراحی یک صفحه ی شخصی سازی شده بر اساس نیاز مشتریان بر روی نظر اون تاثیر می گذارد؟

رفتار خرید کردن:

این رفتار بینش دقیق تری در رابطه با نیازها و علایق مشتریان ایجاد می کند و شاخص دقیق تری از رفتار مشتریان است. اطلاعات مربوط به رفتار خرید را می توان برای پاسخ به موارد زیر استفاده کرد:

• ایجاد الگوی خرید ( به عنوان مثال خرید های فصلی یا الویت بندی بر اساس یک گروه خاص از محصولات )
• چگونه مشتریان به فعالیت های ارتقای بازخورد مثل تخفیف روی محصولات یا پیشنهادات ویژه واکنش نشان می دهند؟

 رفتار ایمیلی

در عصر پیام های فوری و لحظه ای بازاریابی از طریق ایمیل هنوز هم موثرترین روش برای پیشبرد تجارت اینترنتی به سمت فروش و در آمد است. " رفتار ایمیلی" در واقع نمایانگر نحوه ی پاسخگویی کاربران به پیام های بازاریابی شما از طریق ارسال ایمیل است. این می تواند تجزیه و تحلیل رفتار مشتری بر اساس موارد زیر باشد:

• تعداد ایمیل های تبلیغاتی ای که توسط مشتریان باز شده است.
• تعداد کاربرانی که ایمیل ها را باز کرده اند یا روی آن کلیک کرده اند.
• تعداد ایمیل هایی که به بازدید از وبسایت یا خرید آنلاین منتهی شده است.

در ادامه ارزیابی خواهیم کرد که چگونه تحلیل رفتار مشتریان می تواند مزایای تجاری و سود دهی برای فروشگاه های آنلاین را به همراه داشته باشد. ما این موضوع را به کمک بررسی راه حل های تحلیل داده های ابری که توسط شمارشگران اجرا شده است در نظر خواهیم گرفت.

فروشگاه ها و خدمات اینترنتی می توانند از طریق بینش هایی که ابزارهای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری به آنها می دهند مزایای متعددی به دست آورند.

این بینش های ارزشمند می تواند منجر به ایجاد یک راه کار شخصی سازی شده براساس نیاز های هر مشتری شود که باعث افزایش ارزش مادام العمر آنها برای فروشگاه های اینترنتی و صاحبان آنها شود. علاوه بر این تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان می تواند هزینه های مربوط به جذب مشتری را کاهش داده و سبب افزایش بازدهی برند و بهبود روند تولید شود.

در ادامه یک Case-Studyرا مشاهده میکنید که فرآیند تحلیل داده های مشتریان فروشگاه را به کمک پلتفرم ابری شمارشگران (Countants) انجام میدهد:

یک فروشگاه مشهور اینترنتی برای به دست آوردن یک دیدگاه صحیح و جامع از رفتار مشتریانش در پلتفرم های مختلف که مبتنی بر فضای ابری هستند و فعالیت های بازاریابی اش نیاز به یک فناوری مناسب داشت. زیرساخت فعلی آنها توانایی کافی برای درستیابی به اهداف تجاری زیر را ندارد:

• مدیریت و مقیاس پذیری نسبت به حجم اطلاعات در حال رشد کسب و کار از منابع مختلف.
• استفاده از مزایای کامل اطلاعات به دست آمده از رفتار مشتریان آنلاین.
• پاسخگویی موثر ( در کمترین زمان) به درخواست های مربوط به فرآینده های داخلی فروشگاه.

با مهارت در راه حل هایی که مبتنی بر فضای ابری بود، Countants توانست با کمک Google Cloud راه حل هایی شخصی سازی شده و متناسب با نیاز های روزافزون مشتریان را با موفقیت طراحی کنند.

این روش شامل تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان به کمک ETL ( که مخفف Extract , Transform , Load System است) که برای ادغام اطلاعات از چند منبع مختلف در یک سیستم مقصد استفاده می شود، است.

این منابع مختلف شامل داده های مربوط به تجارت الکترونیک مثل تجربه ی کاربری، فروش ، موجودی محصول و تقاضا از فروشندگان آنلاین مانند Yahoo  و bing و Google AdWords و eBay است.

Constants این راه حل شخصی سازی برای هر مشتری را به کمک تکنولوژی های BackEnd مانند موارد زیر اجرایی می کنند:

• Google BigQuery ( برای ذخیره سازی داده ها )
• Google Cloud Storage ( برای ذخیره داده ها )
• Google BigQuery and App Engine ( برای پردازش داده ها )
• Google Compute Engine ( برای مدیریت کار ها )

به لطف این راه حل مقیاس پذیر فضای ابری که توسط Countants اجرا شده است مشتریان فروشگاه ها می توانند از موارد زیر استفاده کنند:

• انتقال موثر اطلاعات به کمک ETL
• گرفتن گزارش های موثر کاری با استفاده از ابزار های تعاملی برای مجسم سازی داده ها
• ایجاد بینش بهتر از تجزیه و تحلیل داده ها از طریق گزارش گیری
• مدیریت بهتر داده های قدیمی
• ارتقا کیفیت داده ها ورودی

نتیجه گیری

به طور خلاصه می توان گفت با توجه به افزایش خرید و فروش به صورت آنلاین تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان توانسته است نقش و تاثیر خود را در جذب مشتریان بیشتر و بهبود تجربه ی خرید آنها به خوبی نمایش دهد.

با حجم زیاد از تخصص و تجربه ی شخصی سازی به کمک تحلیل داده های مبتنی بر فضای ابری برای مشتریان تجارت های الکترونیکی Countants یک راه حل مناسب برای اجرا پروژه ها با استفاده از تحلیل و تجسم داده ها در فضای ابری است.