ელექტრონულ კომერციას ტრადიციულ, ფიზიკურ ვაჭრობასთან შედარებით ერთი ძალიან დიდი უპირატესობა აქვს — მნიშვნელოვან მონაცემებზე მარტივი წვდომა. მონაცემების სპეციალისტთა 97% ბიზნესმოგების ზრდისთვის მონაცემებს კრიტიკულად აუცილებელ ფაქტორად განიხილავს, რადგან მეტი მონაცემი მომხმარებლის შესახებ გვეხმარება მასზე უკეთ მორგებული მიდგომის/პროდუქტების არჩევაში. შესაბამისად, მოგებაც იზრდება. თუმცა კოლოსალური რაოდენობის ინფორმაციის შეგროვება და შენახვა მოითხოვს მონაცემთა ეფექტურ მენეჯმენტს, რაც დღევანდელობის ერთ-ერთი დიდი გამოწვევაა.

აღნიშნულ სტატიაში ვისაუბრებთ იმაზე, თუ როგორ შეუძლია მონაცემთა მეცნიერებას ამ გამოწვევასთან გამკლავება და ელექტრონული კომერციის მოგების გაზრდა.

მონაცემთა მეცნიერება: ძალა, რომელიც გაზრდილ მოგებას გვპირდება

ელ. კომერციისთვის მონაცემის მოპოვება უკვე აღარაა თავისუფალი არჩევანი. დღეს მონაცემებზე წვდომა, მათი ინტერპრეტაცია და გამოყენება განსაზღვრავს იქნება თუ არა თქვენი ბიზნესი სიცოცხლისუნარიანი. ყოველდღიურად 2.5 კვანტილიონი ბაიტი ახალი მონაცემი იქმნება და ის, თუ რამდენად გექნება წვდომა ამ რესურსზე, განსაზღვრავს თქვენი ბიზნესის მოგებასაც.

მონაცემთა მეცნიერება თქვენ ზუსტად ამაში გეხმარებათ — მოპოვებული მონაცემების ანალიზით ის მარკეტოლოგებსა და ბიზნესმენებს აწვიდს ინფორმაციას მათი ბიზნესის, მომხმარებელთა ქცევის, დემოგრაფიის, შესაძლო კონკურენტთა და სხვა ფაქტორთა შესახებ. ის დაუხარსხებელ, ერთი შეხედვით, სრულიად გამოუსადეგარ, არასაჭირო ინფორმაციას ფასდაუდებელ ბიზნესსტრატეგიად გადააქცევს, რომელსაც თქვენი მოგების გაზრდა შეუძლია.

ამიტომ სრულებითაც არაა გასაკვირი, რომ ბიზნეს სექტორი იწყებს მონაცემთა მეცნიერების ათვისებას და დებს უზარმაზარ ინვესტიციებს ხელოვნურ ინტელექტსა და მანქანურ სწავლებაში. შედეგად, მოსალოდნელია, რომ უახლოეს რამდენიმე წელიწადში მონაცემთა მეცნიერება 300%-ით გაიზრდება.

ქვემოთ ვისაუბრებთ იმ რამდენიმე ასპექტზე, რომლებზე მუშაობითაც მონაცემთა მეცნიერებას მოგების გაზრდა შეუძლია:

1. სარეკომენდაციო სისტემები

რაიმეს ყიდვისას ფსქოლოგია მნიშვნელოვან როლს თამაშობს. მონაცემთა მეცნიერებას კი მომხმარებელთა პრეფერენციების ანალიზით შეუძლია მომხმარებლის ქცევის, მისი მოტივების გაგება და ამ გზით — გაყიდვების გაზრდა. ჩვენ, ადამიანებს, გვაქვს ჩვევა, რომ ყველაფერს წყვილში, რაიმესთან ერთად ვყიდულობთ. მაგალითად, როდესაც პურის საყიდლად გავდივართ, უმეტეს შემთხვევებში, პურთან ერთად კვერცხს ან რძესაც ვყიდულობთ. ან როდესაც ახალ ტელეფონს ვიძენთ, თან ახალ ყურსასმენს ან ტელეფონის ქეისსაც ვყიდულობთ.

მონაცემთა მეცნიერება თქვენ გეხმარებათ ამ კორელაციების დანახვასა და თქვენი გაყიდვების მაქსიმიზებაში. სამომხმარებლო კალათის ანალიზისას ხდება ზუსტად ხელთ არსებული მონაცემების ანალიზი და სხვადასხვა პროდუქტს შორის ურთიერთმიმართების, კავშირის დადგენა. რაც უფრო მეტ მონაცემს აანალიზებთ, მით უფრო ზუსტ შედეგებს იღებთ და, შესაბამისად, უკეთ იცით მომხმარებლების ყიდვის პატერნები და შეგიძლიათ მოგების გაზრდა.

როგორ?

როდესაც იცით, რომ კვერცხი და პური ხშირად ერთად იყიდება, თქვენ მომხმარებელს პროდუქტების შეთავაზებისას პურის გვერდზე კვერცხსაც დაიტანთ და უბიძგებთ მას, რომ 'ბარემ' კვერცხიც შეიძინოს. ზუსტად ამიტომ სამომხმარებლო კალათის ანალიზი მანქანური სწავლების საუკეთესო აპლიკაციად ითვლება, რომელსაც პროდუქტების შესაძლო წყვილების აღმოჩენა და გაყიდვების ზრდა შეუძლია.

პროდუქტების შეთავაზებით კომპანიები ძალიან დიდ შემოსავალს იღებენ. მაგალითად, ამაზონს თავის გვერდზე აქვს ორი სექცია "შეიძინეთ ეს რაღაც ამასთან ერთად" და "მომხმარებლებმა ეს პროდუქტებიც დაათვალიერეს". შეიძლება არ გაგიკვირდეთ, თუმცა მხოლოდ ამ სარეკომენდაციო ხასიათის სექციებიდან მიღებული შემოსავალი ამაზონის მთლიანი შემოსავლის 35% შეადგენს.

ასევე, გლობალურ მონაცემთა ანალიტიკური და სკონსულტაციო კომპანია დაეხმარა სურსათით მოვაჭრე ბიზნესს, გაეზარდა კვარტალური გაყიდვები 50%-ით და შეემცირებინა მარკეტინგული დანახარჯები 15%-ით.

ამრიგად, შეგვიძლია, დავასკვანათ, რომ მომხმარებელთა ქცევის ანალიზი (რომელიც მონაცემთა ანალიზზე გადის), გვეხმარება სარეკომენდაციო სისტემების შექმნაში, შესაბამისად კი, გაყიდვების ზრდაში.

2. ფასის ოპტიმიზაცია

ფასი არის პირველი, რასაც ონალინ მომხმარებელთა 60% აქცევს ყურადღებას პროდუქტის ყიდვისას. თუ თქვენი ფასი ზედმეტად დაბალია, მაშინ კარგავთ მომხმარებელთა ნდობას; თუ ზედმეტად მაღალია, მაშინ მომხმარებელი თქვენს კონკურენტთან გადავა, რომელსაც შედარებით დაბალი ფასი აქვს. ამიტომ ფასის ზუსტად განსაზღვრა არის კრიტიკულად მნიშვნელოვანი ბიზნესის მოგებისთვის.

თქვენი პროდუქტის თუ სერვისის ფასი ბევრ ცვლადზეა დამოკიდებული - მომხმარებლის ქცევაზე, ფსიქოგრაფიკულ და დემოგრაფიულ მონაცემებზე, ბაზრის მდებარეობაზე და სხვა. და იმმისათვის, რომ გვქონდეს დამუშავებული მონაცემები ყველა ზემოჩამოთვლილზე, გვჭირდება მონაცემთა მეცნიერება.

მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული ფასის ოპტიმიზაციის სტრატეგია ითვალისწინებს როგორც რაოდენობრივ, ისე თვისობრივ მონაცემებს, რთავს მათ ალგორითმებში და ამ გზით ეხმარება ბიზნესს ყველაზე ოპტიმალური ფასის განსაზღვრაში.

რაც უფრო ოპტიმალური ფასი ექნება თქვენს პროდუქციასა თუ სერვისს, მით უფრო დიდია ალბათობა, რომ მომხმარებელი მას შეიძენს და შესაბამისად, გაიზრდება თქვენი მოგებაც. ფასის დადგენის 1%-იანი გაუმჯობესება მოგებას 11%-ით ზრდის.

3. მარაგების მენეჯმენტი და ოპტიმიზაცია

მარაგების მენეჯმენტი გულისხმობს ბიზნესის მარაგების მართვას იმგვარად, რომ არ შეიქმნას დეფიციტი, რადგან პროდუქტის მარაგების ამოწურვის შემთხვევაში დაკარგავთ მომხმარებლებს. ონლაინ მომხმარებელთა 31% მიდრეკილია, თქვენი კონკურენტის პროდუქტი შეიძინოს, თუ მისთვის სასურველი პროდუქტი მიუწვდომელია თქვენს გვერდზე. მეორე მხრივ, არასასურველია ასევე მარაგების ზედმეტად დიდი რაოდენობაც, რადგან ეს საცავისა და ლოჯისტისკის დამატებით ხარჯებთაა დაკავშირებული.

იმის ცოდნა, თუ რამდენი პროდუქტი უნდა მოიმარაგო, როდის და რა რაოდენობით უნდა შეუკვეთო, როდის იქნება შემდეგი შეკვეთა და სხვა ბიზნესის და, განსაკუთრებით, ელ, კომერციის, ერთ-ერთი გამოწვევაა და მასთან გასამკლავებლად ისევ მონაცემთა მეცნიერებას უნდა მივმართოთ.

დღეს მიწოდების ჯაჭვი, ისევე როგორც ელ. კომერციის ყველა სხვა სფერო, მონაცემთა ანალიზს იყენებს. არსებობს არაერთი აპლიკაცია თუ პროგრამა, რომლებიც იყენებენ როგორც ძველ, ისე ახალ მონაცემებს იმის განსასაზღვრად, თუ რამდენი უნდა მოიმარაგო და, წარსულ გამოცდილებაზე დაყრდნობით, ცდილობენ იწინასწარმეტყველონ სამომავლო მოთხოვნები. ამ გზით, თქვენ შეგიძლიათ მარაგების ოპტიმიზაცია და ხარჯების მინიმუმამდე შემცრება.

4. მომხმარებელთა სეგმენტაცია და პერსონალიზაცია

მომხმარებელთა სეგემენტაცია არის პროცესი, რომლის დროსაც ბიზნესი მომხმარებლებს ჰყოფს საერთო მახასიათებლების მქონე სეგმენტებად. ეს, თავის მხრივ, მარკეტოლოგებს მეტად თარგეთირებული სტრატეგიების შემუშავებასა და შესაბამისად უკეთესი შედეგის მიღწევაში ეხმარება. ამიტომაა, რომ უკუგებათა 77% მოდის ზუსტად იმ მარკეტინგული კამპანიებიდან, რომლებიც მომხმარებელთა სეგმენტაციას ეფუძნებოდა.

თქვენი მომხმარებლის მონაცემები მთელს ინტერნეტშია მიმოფანტული. მონაცემთა მეცნიერება კი გეხმარებათ ამ მონაცემების შეგროვებაში, დახარისხებასა და გამოყენებაში იმგავარად, რომ თქვენი მომხმარებლები გარკვეული კატეგორიით დააჯგუფოთ. ეფექტური სეგმენტაცია ეფექტურ მონაცემთა ანალიზს მოითხოვს. როგორც კი მომხმარებლები არიან დაჯგუფებულნი სხვადახვა სეგმენტში, თქვენ შეგიძლიათ მათ მიერ არჩეულ პლატფორმებზე პერსონალიზებული მესიჯებით მათი დათარგეთება.

მაგალითად, ფიტნესის ბრენდს შეუძლია, თავისი მესიჯები Gen Z აუდიტორიას მიაწვდინოს TikTok-სა თუ Instagram-ზე. ამის პარალელურად, ის Baby Boomers დაათარგეთებს Facebook-ისა და ელექტორნული ფოსტის დახმარებით.

როდესაც ადამიანები კონკრეტული ბრენდისგან მათზე მორგებულ, პერსონალიზებულ მესიჯებს იღებენ, ამ ბრენდისადმი ნდობა უფრო მეტად იზრდება. მყიდველთა 49% აცხადებს, რომ მათ იმპულსურად შეიძინეს პროდუქტი, იმიტომ რომ ის პერსონალიზებულ მესიჯს შეიცავდა, ხოლო 59% აცხადებს, რომ ყიდვისას პერსონალიზაცია გავლენას ახდენს მათ გადაწყვეტილებებზე.

რომ შევაჯამოთ, მონაცემთა მეცნერება გეხმარებათ მომხმარებელთა სეგმენტაციაში, რაც, თავის მხრივ, საჭიროა მეტად პერსონალიზებული მესიჯების ჩამოყალიბებაში, რაც საბოლოოდ ზრდის გაყიდვებსა და მოგებას.

5. მყიდველის მიერ ცხოვრების მანძილზე შეძენილი ფასეულობის (CLTV) წინასწარ განსაზღვრა

თქვენ ხარჯავთ ფულს მომხმარებლის მოზიდვაზე და თქვენი ბიზნეს მოდელი წარმატებულია მაშინ, როდესაც თანხა, რომელსაც მომხმარებელი სძენს თქვენს ბიზნესს, აჭარბებს იმ ხარჯებს, რომელიც თქვენ მის მოსაზიდად გაიღეთ. თანხას, რომელსაც თქვენი მომხამრებელი პირველიდან ბოლო ტრანზაქციამდე ხარჯავს, მყიდვველის მიერ ცხოვრების მანძილზე შეძენილი ფასეულობა ეწოდება.

ზოგადად ბიზნესი CLTV-ს გამოთვლას იწყებს მომხმარებლის მოზიდვის შემდეგ, მაგრამ ასეთი მიდგომა დიდად ეფექტური არაა, რადგან თქვენ შეგიძლიათ ძალიან ბევრი დახარჯოთ ისეთ მომხმარებელზე, რომელიც 'ნაკლები ღირს'. მონაცემთა მეცნიერებით კი თქვენ შეგიძლიათ, წინასწარ გათვალოთ CLTV და მეტად პროაქტიური ბიზნესი განავითაროთ. ის აგროვებს, ახარისხებს და აანალიზებს მომხმარებლის ყველაზე მნიშვნელოვან მონაცემებს, როგორებიცაა: პრეფერენციები, ქცევა, ყიდვების სიხშირე, რაოდენობა და სხვა. ამ მონაცემებზე დაყრდნობით მანქანური სწავლება წარადგენს თითოეული მომხმარებლის მიერ ცხოვრების მანძილზე შეძენილ ფასეულობას.

ამ ფასდაუდებელი ინფორმაციით თქვენ უკეთ გეცოდინებათ, რომელ მომხმარებელს შეუძლია, მეტი მოგება მოუტანოს თქვენს ბიზნესს და შესაბამისად მისი მოზიდვაც მეტად დათარგეთებული და ეფექტური იქნება. მაგალითად, წინასწარი განსაზღვრებით თქვენ შეგიძლიათ, გაიგოთ, რომ A კატეგორიის მომხმარებელთა CLTV არის 200 ლარი და შესაბამისად 200 ლარამდე დახარჯოთ მათ მოზიდვაზე, ხოლო B კატეგორიის მყიდველის CLTV არის 1000 ლარამდე და აქაც შესაბამისად დაიხარჯოთ მათი მოზიდვისას.

CLTV-ის წინასწარი განსაზღვრით მონაცემთა მეცნიერება გეხმარებათ, გქონდეთ უკეთესი მარკეტინგული სტრატეგია და, შესაბამისად, დადებითი ROI (მარკეტინგიდან მიღებული მოგება აჭარბებდეს მარკეტინგულ ხარჯებს).

ამრიგად, მონაცმეთა მეცნიერებით თანამედროვე ბიზნესს შეუძლია, ელ. კომერციაში დიდ წარმატებებს მიაღწიოს. მარკეტოლოგებისთვის ოპტიმალური სტრატეგიების შეთავაზებითა და ბიზნესმენებისთვის გადაწყვეტილების მიღებაში დახმარებით მონაცემთა მეცნიერება პირდაპირ ახდენს ზეგავლენას გაყიდვებზე. თუმცა ამისათვის აუცილებელია მონაცმეთა მეცნიერების სწორი იმპლემენტაცია, რაც გულისხმობს მეტ ინვესტიციას იმ რესურსებში, რომლებიც მონაცემებს საუკეთესოდ ამუშავებენ.