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網店+中小企實踐 數據營銷 六大要訣 (上) 

Updated: Aug 13, 2021






早前我們的貼文曾經介紹過「數據營銷」的效益及趨勢,相信大家都躍躍欲試,但不禁又會問:『實踐「數據營銷」困難嗎? 』就大家提出的疑問,讓我們在此分享網店及中小企實踐「數據營銷」的六個小貼士。


1. 盤點現存「業務數據」


一般商戶或許認為,自己沒有收集過甚麼數據,就不把「數據營銷」當作一回事,忽略了日常業務與客戶互動,都會產生大量數據的事實。實踐「數據營銷」的第一步,就是瞭解現有數據來源,用者必須知道自己擁有甚麼數據,才能夠適當地活用它。

POS 系統是商店最常見的數據來源,它理所當然地收集了銷售數據。銷售數據除了消費額外,還包含購買的產品明細、購買時間、付款方式、使用優惠狀況,若以電子支付,甚至會收集了客戶姓名或身份等信息。其他的數據來源,還包括社交平台:例如Facebook專頁帖子的讚好數、Facebook 廣告轉化率,或者更深入的信息,例如誰人、從哪裡、在甚麼設備上,點擊了廣告…等等。


以上提及的數據看似普通,其實當中已蘊含許多重要業務信息。例如,POS系統的電子支付數據,顯示大部份客戶皆為回頭客。這個發現或會啟發商家,建立會員制度來獎勵常客。至於Facebook 數據,則有助商家瞭解顧客喜好,以針對性的廣告內容,增強推廣效果。瞭解現有數據來源後,商家可以進一步考慮收集其他數據的可能性,從而豐富自己的數據,以便往後進行更深入的分析。


2. 訂立明確業務目標,集中監控的相關數據


商家的通病,往往在於一旦抓到數據在手,就不斷沉迷在所有可用的績效指標中,忽略了業務的實際需要。要避免本末倒置,商家應先訂立清晰的業務目標,方始考慮那些才是實際需要監控的數據。


假設商家經營一家潮流服飾網店。儘管進貨成本是經營的首要考慮,但成本與是否應該使用「智能櫃」提貨服務,兩者的考量並無直接關係。反之,商家應細心比較,「智能櫃」提貨與傳統物流服務的分別,例如:它們的平均派送時間是多少?哪個提貨點較多、服務較方便、收費更化算?


只要訂立了明確的業務目標,往後的一切就會豁然開朗。商家只要收集到數據後,騰出時間進行分析就行。


3. 定時監控並進行分析


缺乏定時監控和分析的數據,只是一堆數字,不可能為營銷帶來任何變化。「數據轉換」是通過「系統運算」,將數據轉化為與「業務相關的表現形式」的一個程序,方便商家更準確掌握業務發展的實況。

要做好「數據營銷」,就要在每週的日程中,預留時間監控績效指標的最新變化。

不同的數據,需要用不同的方法分析和呈現。運用合適的呈現方法,有助商家更輕易看出問題的重點。 例如:「詞雲分析」應用於展示客戶的網上評論,讓顧客最常用的關鍵詞,變得一目了然。



大家讀到這裡,或許有點訥悶不解:要實踐上述3個要訣,說難不難,說易不易,當中也涉及到資訊科技的專業知識。有見及此,AutoInsight 為協助網店及中小企更輕易實踐「數據營銷」,特地開發了「 AutoBizight 大岩.數據營銷決策工具」 AutoBizight 不僅涵蓋了「數據轉換」服務,而且更備有預設的「業務報表」。每份報表均按明確的業務目標制定,並附有相關績效指標。商家只需把自己的數據,以EXCEL 格式上傳到AutoBizight 大岩工具平台,即可讓自己的業務一目了然,管控有序,輕鬆實踐「數據營銷」。



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