الاستفادة من تحليلات أمازون واتصالات البيانات لتحسين أداء الأعمال

إن فكرة أن البيانات هي شريان الحياة في العصر الرقمي ليست فكرة جديدة. ومع ذلك ، فهي ذات أهمية قصوى بشكل متزايد. مع البيانات الضخمة تأتي مسؤولية كبيرة لشركات التجارة الإلكترونية. لكي ينجح بائعي Amazon و Walmart في مثل هذه الأسواق التنافسية ، يجب أن يكون لديهم إمكانية الوصول إلى البيانات الصحيحة من أجل استخلاص رؤى قيمة تعمل على تحسين أداء البيع لديهم. تناقش هذه المقالة كيف يمكن للبائعين والعلامات التجارية Amazon و Walmart تحسين أداء أعمالهم باستخدام اتصالات البيانات لمراقبة الاتجاهات ذات الصلة وتحليلات الرف الرقمي ومراقبتها.

تحليلات الرف الرقمي

يُعد الرف الرقمي ، الذي يُوصف عادةً بالجو الذي يقطنه المنتج عبر الإنترنت ، المكافئ الافتراضي لكيفية تسوق المستهلكين في متاجر الطوب والملاط التقليدية. إنه مزيج من التجارب الرقمية المختلفة التي يستخدمها المستهلكون لاكتشاف المنتجات والتعرف عليها وشرائها عبر الإنترنت.

تحرص العلامات التجارية والبائعون في Amazon و Walmart بشكل متزايد على إيجاد طرق جديدة ومبتكرة ومدعومة بالبيانات لتحسين الرف الرقمي لمنتجهم. غالبًا ما يشار إلى هذه العملية بالفوز بالجرف الرقمي .

يوفر الرف الرقمي للعلامات التجارية والبائعين فرصة لعرض منتجاتهم بنجاح والتفاعل مع المستهلكين في الأوقات المثلى خلال رحلة العميل . يُترجم الفوز بالرف الرقمي في Amazon و Walmart إلى زيادة رؤية المنتج وزيادة كبيرة في المبيعات.

تتضمن تحليلات الرف الرقمي مقاييس مثل سرد المحتوى ومشاركة البحث والتقييمات والمراجعات وعدد البائعين وحالة المخزون والمبيعات وحركة المرور ومعدل التحويل. ومع ذلك ، فإن التحدي المتمثل في استغلال تحليلات الرف الرقمي هو أنه من الصعب مراقبتها وقياسها بانتظام.

لذلك ، للاستفادة الكاملة من تحليلات الرف الرقمي لتحسين أداء البيع والحفاظ على المنافسة ، يجب عليك مراقبة هذه المقاييس باستمرار لاكتساب رؤى والعمل عليها. عادةً ما يستخدم بائعو Amazon و Walmart منصات تحليلات التجارة الإلكترونية التي تتخلص بشكل روتيني من الملايين من نقاط البيانات المتاحة للجمهور لمراقبة تحليلات الرف الرقمي المحدثة.

كيف تكون تحليلات الرف الرقمي مفيدة؟

تعد تحليلات الرف الرقمي عملية من حيث أنها تساعد شركات التجارة الإلكترونية على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات من خلال تحديد المشكلات والتحقق من جهود التحسين. على سبيل المثال ، يمكن لبائعي Amazon و Walmart الحصول على معلومات قيمة من تفاصيل المبيعات لتقييم أي من عناصرهم يحقق أكبر قدر من المبيعات ، وأيها أقل أداءً ، وأي من المستهلكين الذين تجذبهم منتجاتك أكثر. تساعدك هذه الأفكار على إعادة توجيه جهود التسويق بطرق أكثر ربحية.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعدك مراقبة أسعار المنافسين بانتظام في صياغة إستراتيجية تسعير أكثر ديناميكية . تعد التحليلات الخاصة بالتقييمات والمراجعات مفيدة أيضًا لأنها جزء لا يتجزأ من عملية قرار الشراء ويجب مراقبتها عن كثب. وفقًا لدراسة أجريت عام 2021 من قبل Oberlo ، وهي خدمة للتجارة الإلكترونية ، فإن 89 بالمائة من المتسوقين عبر الإنترنت في جميع أنحاء العالم يقرؤون المراجعات قبل شراء المنتجات.

يمكن أن تساعد الرؤى حول مشاعر العملاء في معالجة المراجعات السلبية بكفاءة أو تجنبها من خلال تحليل المراجعات الإيجابية والسلبية من البائعين الآخرين الذين يبيعون منتجات مماثلة. يمكن أن يساعد القيام بذلك في ردع إمكانية المراجعات السلبية وتعزيز سمعة العلامة التجارية. ربما يكون أحد أهم المقاييس للفوز بالرف الرقمي هو مقياس بحث المشاركة لأنه يشير إلى مدى ظهور المنتج على صفحة نتائج البحث.

تساعد مشاركة تحليلات البحث ، التي تتأثر ببيانات المنتج وأوصاف المنتج والصور ، في قياس ظهور العلامة التجارية من حيث البحث العضوي مقارنة بالعلامات التجارية المنافسة. من خلال مراقبة هذه البيانات ، تزيد العلامات التجارية والبائعون من احتمالات تحسين ترتيب منتجاتهم وظهورها على أي منصة عبر الإنترنت ، سواء كانت أمازون أو وول مارت.

ما هي اتصالات البيانات؟

تسمح لك اتصالات البيانات بتحليل البيانات من منصات التحليلات إلى الأنظمة الخارجية. وفقًا لـ Microsoft ، يعد اتصال البيانات رابطًا نشطًا بين نموذج ومصدر بيانات يعطي البيانات لهذا النموذج. يمكن أن يحتوي النموذج على اتصال بيانات أساسي واحد ، ويمكن أن يحتوي أيضًا على اتصالات بيانات متعددة ؛ في DataHawk ، يشار إلى هذا باسم الوجهات المتقدمة.

هناك عنصران رئيسيان لاتصالات البيانات: اتصال البيانات والاتصال بمصدر البيانات. الأول هو عملية اتصال البيانات نفسها ، والتي تخزن المعلومات التي تختار تضمينها في قاعدة بيانات وكيف يجب تشكيل هذه البيانات في الجداول.

والثاني ، مصدر البيانات ، هو أداة تسترد البيانات من قاعدة بيانات لإنجاز أنواع عديدة من مهام سير العمل التي تعتمد على البيانات. هناك الكثير على المحك عندما تسوء البيانات. يبرز هذا الاحتمال الوشيك الحاجة المتزايدة إلى برامج موثوقة لتحليل البيانات.

كيف تعمل اتصالات DataHawk؟

لا تتطلب اتصالات DataHawk منك تعلم برامج جديدة ؛ ما عليك سوى التمسك بالأدوات التي تشعر بالراحة معها بالفعل ، واستخراج رؤى قيمة لزيادة فرصك في الفوز بالرف الرقمي. علاوة على ذلك ، تتيح اتصالات DataHawk للعلامات التجارية والبائعين ربط بيانات Amazon و Walmart بأدوات ذكاء الأعمال الخاصة بهم. تتم مزامنة جميع بيانات Amazon و Walmart تلقائيًا وعلى مدار الساعة لضمان التحليل الدقيق والرؤى المحدثة.

باستخدام الاتصالات ، يمكنك إرسال البيانات إلى جداول بيانات Google وتحليل بيانات Amazon أو Walmart في لوحات معلومات جداول البيانات سابقة الإنشاء أو إنشاء نموذجك الخاص الذي تم تنسيقه لاستيعاب كل احتياجات عملك الأكثر إلحاحًا. تتضمن جداول البيانات المعدة مسبقًا: لوحات معلومات العمليات ولوحات معلومات البحث ولوحات معلومات التصنيف الأكثر مبيعًا ولوحات معلومات الربح والخسارة.

يتيح لك تخطيط وبيانات لوحات المعلومات القيام بما يلي بشكل أسهل بكثير: فحص أداء البحث عن المنتج لتقييم تصنيفات الكلمات الرئيسية العضوية والمدعومة ؛ تقييم بيانات الأداء المالية والإعلانية والبحثية السابقة لربط بيانات المبيعات بسهولة بالمقاييس الأخرى ؛ استكشاف نظرة عامة على أفضل العلامات التجارية والمنتجات مبيعًا لتتبع وتحليل البيانات التاريخية حول أفضل 100 مرتبة مبيعًا ؛ فهم الصحة المالية لعملك وتحليل مجموعة منتجاتك.

من المحتمل أن تحتاج العلامات التجارية والبائعون في Amazon و Walmart إلى اتصالات البيانات إذا واجهوا واحدة على الأقل من المشكلات التالية:

1. يواجهون مشكلة في عرض بياناتهم وتحليلها
2. جمع البيانات مملة وفوضوي
3. صعوبة استخراج رؤى قيمة من البيانات
4. تستغرق مزامنة البيانات يدويًا وقتًا طويلاً جدًا
5. مشاكل ضمان تحديث البيانات

تقوم DataHawk بإنشاء وتحديث بيانات أعمال Amazon و Walmart بانتظام دون أي مشاكل تتعلق بالجودة. تؤدي مزامنة بياناتك يدويًا إلى زيادة احتمالية حدوث مشكلات ، ليس فقط مع تقييم البيانات ولكن مع البيانات نفسها. تتيح لك مزامنة بياناتك تلقائيًا أيضًا زيادة ثقة أصحاب المصلحة لديك من خلال وجود شيء لعرضه.

باختصار ، تسمح لك الاتصالات بمزامنة وتحليل بيانات منتج Amazon أو Walmart وبيانات تحسين محركات البحث وبيانات التمويل وبيانات الإعلانات وبيانات السوق بسهولة أكبر لاستخراج رؤى قيمة ومراقبة التغييرات أو جهود التحسين في تفاصيل المنتج أو البحث أو المبيعات أو والأداء الإعلاني.

مراقبة البيانات ومراقبة البيانات

ليس هناك شك في أن الاتصالات تسهل عملية مراقبة البيانات ومراقبة البيانات. تشير قابلية ملاحظة البيانات ، والتي تُستخدم كمصطلح شامل ، إلى فهم صحة أو حالة نظام البيانات الخاص بالفرد. ولكن لماذا تحتاج إلى مراقبة البيانات بينما تراقب بالفعل بياناتك؟ حسنًا ، ملاحظة البيانات هي ما يمكّن ويسهل مراقبة البيانات.

على سبيل المثال ، قبل أن تتمكن من مراقبة بيانات عملك وإعداد التنبيهات ، يجب عليك أولاً الحصول على رؤية واسعة لجميع تحليلات بيانات Walmart و Amazon. بعبارة أخرى ، بينما تسمح لك مراقبة البيانات بالتعرف على المشكلات المستمرة ، فإن إمكانية مراقبة البيانات ستمكنك من مراقبة وتحديد المشكلات غير المعروفة.

فوائد التحليلات وتوصيلات البيانات

مثل العديد من الصناعات ، يمكن أن تفيد التحليلات والبيانات بشكل كبير مالكي أعمال Amazon و Walmart. وفقًا لمجلة Forbes ، فإن غالبية أصحاب الأعمال يستخدمون 0.5 بالمائة فقط من جميع البيانات الضخمة الموجودة تحت تصرفهم. يتم عزل 9.5 بالمائة الأخرى من تلك البيانات في أدوات خارجية أو فقدها في برامج احتكارية.

ومع ذلك ، مع التعلم الآلي وتطور برنامج تحليلات التجارة الإلكترونية الذي أصبح أكثر وأكثر مهارة في استرداد البيانات ، تستفيد شركات التجارة الإلكترونية بشكل متزايد منها لتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. تشمل الفوائد الرئيسية الخمس للجمع بين تحليلات الرف الرقمي ووصلات البيانات: تعزيز المبادرات الإعلانية ، وتقليل الخسائر المالية ، وتحسين استراتيجيات التسعير ، وزيادة أداء البحث العضوي ، وزيادة الإنتاجية.

1. تعزيز المبادرات الإعلانية

تعتمد الحملة الإعلانية المربحة على فحص البيانات التاريخية والمعاصرة. يوجد برنامج PPC هناك يطحن الملايين من نقاط البيانات المتعلقة بالإعلانات على أساس منتظم يعكس أداء إعلانات Amazon أو Walmart حتى تتمكن من تجربة الحملات الإعلانية المستقبلية بشكل أفضل.

2. تقليل الخسائر المالية

يمكن أن يساعد تحليل تحليلات الرف الرقمي شركات Amazon و Walmart في تقليل الخسائر المالية. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية ، مثل أدوات تقدير المبيعات التي تستخدم بيانات المبيعات التاريخية ، شركات التجارة الإلكترونية على التنبؤ بدقة بمدى نجاح المنتج وتخفيف مخاطر فشل المنتج.

3. استراتيجية التسعير الأمثل

من خلال تحليل البيانات المحدثة حول أسعار منتجات منافسيك ، يمكنك تحديد المنتجات التي يتم شراؤها ، وبأي سعر ، وبأي تردد. يمكن أن تساعدك هذه الأفكار في تحسين إستراتيجية التسعير الخاصة بك وتسعير منتجك وفقًا لذلك وفي الوقت المناسب للبقاء في المنافسة.

4. زيادة أداء البحث المجاني

تسمح أدوات تحليل البيانات للكلمات الرئيسية للعلامات التجارية والبائعين بتجربة أداء تحسين محركات البحث بشكل أفضل من خلال تزويدهم ببيانات التصنيف المحدثة الخاصة بهم وبيانات منافسيهم لتحديد بدقة في أي وقت من الأوقات الكلمات الرئيسية التي تجذب أكبر عدد من الزيارات.

5. تعظيم الإنتاجية

يمكن أن تساعد اتصالات البيانات والتحليلات أيضًا شركات التجارة الإلكترونية على تحسين الكفاءة التشغيلية من خلال تمكينهم من استخراج بيانات أعمالهم على نطاق واسع باستقلالية أكبر وإلغاء الحاجة إلى مزامنة بياناتهم وتحديثها يدويًا.

كيف يمكن أن تكون البيانات خاطئة

يمكن أن يكون للبيانات غير الدقيقة عواقب وخيمة على قرارات العمل ، ولهذا السبب يحتاج بائعو Amazon و Walmart الذين يسعون إلى تحسين أعمالهم إلى تطبيق أحدث أساليب وممارسات التحليلات لتوليد رؤى قيمة.

ومع ذلك ، في محاولة لتسريع عملية تحليل البيانات ، تميل العديد من الشركات إلى ارتكاب خطأ استخلاص الارتباطات القصصية مع نجاح ضئيل أو معدوم في ترجمة هذه الأفكار إلى عمليات تجارية يومية معززة.

وفقًا لـ Information Age ، وهي شركة توفر ذكاءً عامًا للتقنيين ، "نادرًا ما يوجد شيء مثل" البيانات السيئة "، ولكن بدلاً من ذلك ، هناك فهم سيئ للغرض المقصود منها والعمليات الأساسية المستخدمة لجمعها. الأمر الأكثر شيوعًا في الممارسة العملية هو الفشل في ربط البيانات بالغرض المقصود منها أو الفشل في تطبيق تلك البيانات لأغراض ثانوية لتقديم قيمة ".

إذا استخدمت الشركات بيانات قديمة لاتخاذ قرارات عمل في الوقت الفعلي ، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج عكسية. خذ على سبيل المثال بيانات ترتيب محرك البحث. يعلم الجميع أن حركة المرور العضوية هي عامل واحد إن لم يكن العامل الأكثر أهمية عندما يتعلق الأمر بأعمال التجارة الإلكترونية المزدهرة.

عندما يبدأ ترتيب منتجك في الانخفاض على Amazon أو Walmart ، إذا لم تكن على دراية بالانخفاض في الترتيب عند حدوثه ، فقد يؤدي ذلك إلى إتلاف مُحسنات محركات البحث وإلحاق الضرر بالأرباح. لذلك ، للاستجابة للانخفاض في الترتيب على الفور ، يجب أن يكون لديك وصول إلى البيانات المحدثة حتى تتمكن من معالجة الموقف عن طريق تغيير اختيارك للكلمات الرئيسية.

استنتاج

يمكن مقارنة اتصالات البيانات بمصدر السحر من حيث أنها تساعد شركات التجارة الإلكترونية التي تعتمد على البيانات على تحديد الثغرات والقضايا ، وإخطارهم بجهود التحسين الناجحة ، وتمكينهم من اتخاذ قرارات أعمال أفضل وأسرع.

باختصار ، يتيح لك الاعتماد على البرامج المتطورة لأتمتة تحليلات الرف الرقمي الخاصة بك تعزيز المبادرات الإعلانية ، وتقليل الخسائر المالية ، وتحسين استراتيجيات التسعير ، وزيادة أداء البحث العضوي ، وزيادة الإنتاجية.

إذا كنت من شركات Amazon أو Walmart التي تعتمد على البيانات لاتخاذ القرارات ، فإن تحليلات الرف الرقمي واتصالات البيانات يمكن أن تجلب مزايا تنافسية كبيرة لعملياتك التجارية اليومية. ومع ذلك ، لتحقيق أكبر الفوائد طويلة الأجل لاتصالات البيانات وتحليلات الرف الرقمي ، يجب أن يجمع عملك بياناته باستخدام أفضل البرامج المبنية حول القيمة التي يجلبونها لك ولعملائك.