Áp dụng khoa học dữ liệu thúc đẩy doanh số bán hàng trực tuyến như thế nào?

bán hàng trực tuyến

Khoa học dữ liệu hiện là điều cần thiết để thành công trong thương mại điện tử. Việc nhắm mục tiêu đúng đối tượng thông qua các nền tảng quảng cáo là rất cần thiết để thúc đẩy doanh số bán hàng trực tuyến vì khách hàng chỉ muốn xem các sản phẩm hoặc mặt hàng có liên quan mà họ cần. Trí tuệ nhân tạo (AI), với sự hỗ trợ của máy học (ML), giúp xác định đối tượng mục tiêu dựa trên sở thích của khách hàng giúp thu hút người mua tiềm năng và ghi điểm doanh số bán hàng trong nước.

Tương tự, đề xuất các sản phẩm phù hợp cho khách hàng trên một nền tảng cũng giúp mang lại nhiều doanh thu hơn. Các dịch vụ thương mại điện tử như Amazon và Alibaba sử dụng khoa học dữ liệu để cung cấp các đề xuất dự đoán giúp đề xuất các sản phẩm khác nhau mà người dùng sẽ thích.

Đối với các sản phẩm quảng cáo trên các nền tảng như Facebook và Google hoạt động như một phương tiện mà thông qua đó các công ty thương mại điện tử có thể chạy quảng cáo, cần phải phụ thuộc rất nhiều vào khoa học dữ liệu để hiển thị quảng cáo có liên quan cho người mua tiềm năng. Ví dụ: khi người dùng tìm kiếm các sản phẩm cụ thể trên Google, nó sẽ hiển thị các quảng cáo có liên quan cho cùng một sản phẩm từ các công ty khác nhau.

Độ chính xác của AI trong việc xác định người mua tiềm năng cho các sản phẩm cụ thể giúp đề xuất cho họ sản phẩm họ cần ngay lập tức, dẫn đến doanh số dự đoán ngay lập tức. Nếu không có điều này, khả năng người mua tình cờ tìm thấy sản phẩm mà họ chắc chắn thích và mua là tương đối thấp hơn trừ khi họ đang tích cực tìm kiếm một sản phẩm.

Khoa học dữ liệu trong thương mại điện tử

Khoa học dữ liệu cung cấp khả năng dự báo dự đoán bằng cách sử dụng các nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu lịch sử về doanh số bán hàng trực tuyến, sự thay đổi kinh tế, hành vi của khách hàng và tìm kiếm.

Điều này trao quyền cho các công ty thương mại điện tử bằng cách quảng bá các sản phẩm có liên quan đến những người mua tiềm năng. Công nghệ máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) giúp cung cấp cho người mua hàng những dự đoán dựa trên những gì họ thích ngay cả trước khi quyết định tìm kiếm một sản phẩm hoặc nếu họ cần một thứ gì đó cụ thể.

bán hàng trực tuyến
bán hàng trực tuyến

ML và AI thực hiện điều này bằng cách phân tích xu hướng hành vi của khách hàng và tạo ra mối quan hệ giữa các lần mua hàng trong quá khứ. Phân tích tâm lý khách hàng đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định triển vọng bán hàng trong tương lai và đối tượng mục tiêu, cho phép các chiến thuật tiếp thị trực tiếp và khuyến mãi bán hàng.

Khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc điều tra các xu hướng và khám phá các mô hình trong hành vi của khách hàng và tình cảm thương hiệu.

Các nhà phân tích có thể sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích các mô hình mua hàng bán hàng trực tuyến và phát triển các chiến lược để tăng doanh số bán hàng và dự trữ hàng tồn kho một cách hiệu quả. Các doanh nghiệp có thể tận dụng hơn nữa phân tích dữ liệu để dự đoán doanh số và nhu cầu, giúp các công ty đưa ra quyết định tốt hơn để quảng cáo hoặc tích trữ các sản phẩm cụ thể.

Khoa học dữ liệu thúc đẩy doanh số bán hàng trực tuyến trong thương mại điện tử

Có nhiều cách mà khoa học dữ liệu đang thúc đẩy doanh số bán hàng trong lĩnh vực thương mại điện tử. Một số trong số này là:

Hệ thống khuyến nghị

Khoa học dữ liệu cung cấp các hệ thống đề xuất hoàn toàn dựa trên dữ liệu bán hàng trực tuyến quá khứ của người dùng cùng với việc sử dụng nhiều ML và AI để giúp các dịch vụ thương mại điện tử đưa ra các đề xuất phù hợp và chính xác hơn. Điều này hoạt động giống như một sự quyến rũ và dường như gần như giới thiệu các sản phẩm mà người dùng sẽ luôn muốn mua hoặc ít nhất là thể hiện sự quan tâm. Điều này có nghĩa là tăng doanh số bán hàng bằng cách sản xuất đúng sản phẩm cho đúng người mua.

Hệ thống đề xuất được cá nhân hóa theo khách hàng và được mô hình hóa với sự trợ giúp của thông tin người dùng, chẳng hạn như các sản phẩm mà người dùng đang mua và các trang mà người dùng đang nhấp vào.

Hệ thống khuyến nghị của Amazon và Amazon Personalize đã giúp cải thiện doanh số bán hàng; cả hai đều là một phần không thể thiếu trong kho vũ khí của Amazon, hiện kiểm soát 40% tổng doanh thu thương mại điện tử của Hoa Kỳ. Đáng chú ý, theo Barilliance, các khuyến nghị về sản phẩm chiếm tới 31% doanh thu từ trang Thương mại điện tử.

Phân tích phản hồi của khách hàng

Khoa học dữ liệu cho phép các công ty thương mại điện tử khắc phục những thiếu sót của họ bằng cách thu thập phản hồi có liên quan cho từng sản phẩm hoặc dịch vụ và sau đó thực hiện hành động dựa trên phân tích chung. Các phương pháp như phân tích cảm tính và phân tích hình ảnh thương hiệu giúp các công ty hiểu được khách hàng hoặc đối tượng mục tiêu yêu cầu gì, giúp tăng doanh thu đáng kể.

Những gã khổng lồ thương mại điện tử và các công ty khởi nghiệp sử dụng NLP hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản, phân tích văn bản và ngôn ngữ học tính toán để tăng cường phân tích loại này.

Quản lý hàng tồn kho bán hàng trực tuyến

Khoa học dữ liệu cho phép các công ty thương mại điện tử và công ty khởi nghiệp đã thành lập quản lý hàng tồn kho của họ hiệu quả hơn. Điều này cũng gián tiếp giúp họ không lãng phí vốn vào những sản phẩm không phổ biến, bán không chạy và không có nhu cầu nhập kho. Vì các công ty thương mại điện tử làm việc với rất nhiều khách hàng và hàng nghìn sản phẩm hàng ngày, nên khoa học dữ liệu tiên tiến là rất cần thiết để tiến hành quản lý hàng tồn kho chính xác và dự báo trước cho các yêu cầu trong tương lai.

Room and Board đã sử dụng phân tích dự đoán để nhận được khoảng 2900% lợi tức đầu tư.

bán hàng trực tuyến
bán hàng trực tuyến

Trải nghiệm khách hàng và dịch vụ khách hàng

Khoa học dữ liệu giúp dễ dàng và cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách tự động hóa nhiều chức năng và làm cho mọi thứ thông thường trở nên không phức tạp với sự trợ giúp của phản hồi và phân tích. Những triển khai này có thể bao gồm từ trải nghiệm tự động đến điều hướng dễ dàng hơn.

Theo báo cáo, khoảng 80% khách hàng cho rằng trải nghiệm của khách hàng cũng rất quan trọng và giúp họ quay lại một trang web cụ thể. Ngoài ra, việc xác định sở thích thông qua mạng xã hội cũng có thể cải thiện dịch vụ khách hàng và đề xuất vì nhiều thế hệ millennials và Gen Z đã khám phá các sản phẩm thông qua các nền tảng truyền thông xã hội như Instagram.

ML đặc biệt hữu ích trong dịch vụ khách hàng vì nó dẫn đến các dịch vụ IVR và chatbot tốt hơn, giúp giải quyết các vấn đề của khách hàng hiệu quả hơn theo thời gian.

Các công cụ như Phân tích cảm xúc khá tốt trong việc hiểu trải nghiệm khách hàng bán hàng trực tuyến và giúp các công ty giữ chân họ.

Khoa học dữ liệu có giúp các công ty thương mại điện tử quảng cáo tốt hơn không?

Đúng vậy, khoa học dữ liệu cũng giúp ích trong việc phân tích quảng cáo. Ngoài ra, các nền tảng quảng cáo chạy trên AI và ML, sử dụng khoa học dữ liệu để thực hiện các chức năng khác nhau như nhắm mục tiêu đối tượng thông qua hành vi và các yếu tố khác, chẳng hạn như nhân khẩu học. Đáng chú ý, khoa học dữ liệu cho phép các công ty thương mại điện tử chạy các chiến dịch quảng cáo có liên quan.

bán hàng trực tuyến
bán hàng trực tuyến

Học máy được sử dụng như thế nào trong bán hàng trực tuyến?

Máy học thúc đẩy bán hàng trực tuyến theo nhiều cách khác nhau, từ trợ lý ảo đến công cụ đề xuất được cá nhân hóa. Ví dụ: ML giúp chuyển đổi nhiều trình duyệt hoặc khách hàng tiềm năng hơn thành người mua ngay lập tức với sự trợ giúp của các đề xuất tùy chỉnh làm tăng cơ hội chuyển đổi. Ngoài ra, nó giúp thu thập khách hàng mới dựa trên dữ liệu lịch sử.

Khoa học dữ liệu cung cấp vũ khí cho những gã khổng lồ thương mại điện tử với khả năng tiếp cận khách hàng của họ và cung cấp cho họ trải nghiệm được cá nhân hóa.

Điều này chắc chắn dẫn đến trải nghiệm mua sắm nâng cao bán hàng trực tuyến cho khách hàng và tăng doanh số bán hàng trực tuyến cho nhiều công ty thương mại điện tử.

Khoa học dữ liệu đã chứng tỏ bản thân nó rất hữu ích để thu thập khách hàng cũng như tăng lợi nhuận.

Từ khóa:

  • ứng dụng bán hàng trực tuyến (online shop) là thuộc loại dịch vụ internet nào
  • Bán hàng trực tuyến la gì
  • App bán hàng online
  • Mẹo bán hàng online đắt khách
  • Ví dụ về bán hàng trực tuyến
  • Bán hàng online tiếng Anh la gì
  • Muốn bán hàng online lấy hàng ở đâu
  • Bán hàng trực tiếp la gì

Nội dung liên quan: