Masa Depan Analisis Data eCommerce untuk Penjual Marketplace

Perkenalan

Di dunia eCommerce yang berkembang pesat, kesuksesan bergantung pada kemampuan memanfaatkan data secara efektif. Selama bertahun-tahun, merek dan pengecer mengandalkan metode tradisional untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data. Namun, metode ini mempunyai keterbatasannya sendiri, mulai dari kurangnya kepemilikan data hingga dasbor yang tidak fleksibel. Di blog ini, kami mempelajari masa depan analitik eCommerce, mengeksplorasi kelemahan pendekatan tradisional dan tren baru yang membentuk kembali industri ini. Kami juga akan membahas mengapa profesional eCommerce harus mempertimbangkan pergudangan data, solusi visualisasi data, dan mengintegrasikan wawasan berbasis AI ke dalam operasi mereka agar tetap menjadi yang terdepan dibandingkan rekan-rekan mereka.

Cara Tradisional Pengumpulan, Penyimpanan dan Analisis Data

Untuk memahami arah analisis eCommerce, penting untuk mengetahui arah perkembangannya. Metode pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data tradisional melibatkan pelacakan manual, spreadsheet yang terfragmentasi, dan ketergantungan pada kumpulan data yang terbatas. Berikut ini melihat lebih dekat:

Pelacakan Data Manual

Di masa lalu, merek dan pengecer biasanya mengumpulkan data secara manual, sebuah praktik yang memiliki beberapa kelemahan. Yang paling penting, hal ini menimbulkan risiko kesalahan manusia dan inkonsistensi yang cukup besar. Keterlibatan manusia dalam entri data memberikan ruang bagi kesalahan ketik dan salah tafsir, yang dapat membahayakan keakuratan data. Selain itu, pelacakan data manual terbukti sangat memakan waktu, sehingga mengalihkan waktu berharga dari tugas-tugas yang benar-benar berkontribusi pada operasi eCommerce. Mencapai pembaruan real-time, yang merupakan kebutuhan penting dalam eCommerce, sering kali sulit dilakukan dengan pelacakan manual, sehingga berpotensi mengakibatkan hilangnya peluang dan tertundanya respons terhadap perubahan pasar. Selain itu, pelacakan data manual sering kali mengakibatkan silo data, menghalangi pandangan bisnis yang terpadu dan menyebabkan fragmentasi. Seiring dengan berkembangnya organisasi eCommerce, keterbatasan skalabilitas pelacakan manual menjadi jelas, sehingga tidak cocok untuk mengelola kumpulan data yang lebih besar, yang pada akhirnya menghambat pengambilan keputusan secara real-time.

Spreadsheet Terfragmentasi

Banyak profesional eCommerce mengandalkan spreadsheet untuk mengelola data. Namun, metode ini dengan cepat menjadi tidak dapat dikelola seiring dengan bertambahnya volume data, sehingga semakin sulit untuk mengekstraksi wawasan yang bermakna. Pengorganisasian data dalam spreadsheet menjadi rumit karena perbedaan format dan konvensi penamaan yang diikuti oleh tim yang berbeda, sehingga menghasilkan data yang berantakan dan sulit diinterpretasikan. Kontrol versi menghadirkan serangkaian tantangannya sendiri, karena banyak orang yang mengerjakan versi berbeda dari spreadsheet membuatnya sulit untuk menentukan versi mana yang terbaru. Hal ini sering kali menyebabkan keputusan didasarkan pada data yang ketinggalan jaman atau salah. Meskipun spreadsheet online mampu mengatasi sebagian masalah ini, namun hal tersebut bukanlah solusi yang mudah. Kolaborasi, meskipun memungkinkan, terasa canggung. Rumus yang rumit, meskipun kuat, menimbulkan potensi kesalahan, terutama ketika data tersebar di berbagai lembar. Penskalaan menimbulkan batasan lain; seiring dengan berkembangnya bisnis, spreadsheet kesulitan untuk mengimbanginya, sehingga menyebabkan masalah kinerja dan daya tanggap. Data, meskipun penting untuk pengambilan keputusan, akan memberikan dampak yang signifikan jika dipadukan dengan visual yang memungkinkan tim memahami informasi dalam sekejap. Spreadsheet biasanya tidak memiliki kapasitas bagan dan grafik yang luas untuk visualisasi data, sehingga sulit untuk menyampaikan wawasan secara efektif kepada orang lain.

Kumpulan Data Terbatas

Kendala skalabilitas mempunyai implikasi lebih lanjut, memaksa para profesional untuk menganalisis sampel atau kumpulan titik data yang terbatas, sehingga mencegah mereka memperoleh gambaran komprehensif tentang operasi mereka. Ketika para profesional terbatas pada kumpulan data yang kecil, mereka sering kali kehilangan wawasan berharga dan berakhir dengan gambaran yang tidak lengkap tentang operasi eCommerce mereka.

Kendala ini sering mengakibatkan hilangnya peluang dan potensi titik buta. Dengan hanya mengakses sebagian data, kita akan mudah mengabaikan tren yang muncul, mengidentifikasi lini produk yang paling menguntungkan, atau memahami seluk-beluk perilaku pelanggan. Selain itu, perspektif yang terbatas ini dapat menghambat kemampuan tim untuk beradaptasi dengan kondisi pasar yang berubah dengan cepat. Hal ini mungkin tidak mencerminkan perubahan preferensi pelanggan atau memungkinkan respons yang efektif terhadap manuver persaingan.

Selain keterbatasan pelacakan data manual, spreadsheet yang terfragmentasi, dan kumpulan data yang terbatas, analisis data tradisional menghadirkan tantangan lain dalam eCommerce.

Kurangnya Kepemilikan Data

Salah satu kelemahan signifikan metode data tradisional di eCommerce adalah kurangnya kepemilikan data. Sederhananya, ini berarti bahwa bisnis tidak memiliki kendali penuh atas data mereka sendiri. Hal ini mungkin tidak tampak seperti masalah besar pada awalnya, namun jika ditelaah lebih dalam akan terungkap beberapa tantangan, salah satunya adalah keamanan data. Tanpa kepemilikan data yang lengkap, sulit untuk mengamankan informasi sensitif secara efektif. Anda tidak selalu dapat mengontrol siapa yang memiliki akses ke data Anda, dan kurangnya kontrol ini dapat menyebabkan pelanggaran dan penyusupan data. Aspek lain yang perlu dipertimbangkan adalah kurangnya fleksibilitas dalam pengelolaan data. Kepemilikan data memberikan fleksibilitas untuk menentukan cara data dikumpulkan, disimpan, dan digunakan, yang merupakan elemen penting dalam menyesuaikan praktik data untuk memenuhi kebutuhan bisnis tertentu. Fleksibilitas ini sangat penting dalam menyesuaikan praktik data dengan kebutuhan bisnis Anda. Tanpa kepemilikan data, kemampuan bisnis untuk beradaptasi terhadap kebutuhan data yang terus berkembang akan terbatas.

Dasbor yang Kaku dan Tidak Dapat Disesuaikan

Berbicara tentang fleksibilitas, alat analisis lama menyediakan dasbor standar yang tidak memiliki kemampuan beradaptasi yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan unik bisnis eCommerce. Setiap bisnis memiliki kebutuhan, prasyarat data, dan tujuan yang berbeda. Dasbor yang kaku gagal untuk melenturkan dan mengakomodasi individu-individu ini. Ketidakmampuan untuk menyesuaikan dasbor membatasi dan menghambat kreativitas dalam analisis data, sehingga menghambat bisnis untuk benar-benar menyesuaikan wawasan data mereka. Kemampuan beradaptasi ini bukan hanya sebuah keuntungan; itu adalah kebutuhan mutlak.

Tentu saja, pendekatan data tradisional ini sudah tidak lagi berlaku. Kekurangan mereka menghambat kemampuan beradaptasi, pengambilan keputusan berdasarkan data, dan kemampuan bersaing secara efektif. Itulah sebabnya banyak bisnis menggunakan solusi analisis data yang baru dan lebih komprehensif, seperti data warehousing, visualisasi data, dan wawasan berbasis AI, untuk berkembang dalam lanskap eCommerce yang terus berubah.

Bangkitnya Solusi Pergudangan Data dan Visualisasi Data

Meningkatnya popularitas data warehousing dapat dikaitkan dengan kebutuhan mendesak untuk mengelola kumpulan data besar yang berasal dari berbagai sumber, dan secara efektif menggabungkannya ke dalam satu lokasi terpusat. Bisnis terus menghasilkan data dalam jumlah besar, yang mencakup interaksi pelanggan, transaksi penjualan, dan banyak lagi. Hal ini membuat metode penyimpanan dan pengambilan data tradisional menjadi usang. Pergudangan data menyederhanakan proses ini dengan menawarkan penyimpanan terpusat untuk informasi ekstensif ini, yang berasal dari berbagai sumber. Ini memberikan solusi terstruktur untuk mengelola dan memahami kelebihan data, bertindak sebagai satu-satunya sumber kebenaran yang pasti. Hal ini memastikan keakuratan dan konsistensi data bagi pengambil keputusan. Dalam industri yang sangat kompetitif seperti pasar eCommerce, menonjol adalah tantangan yang berat. Saat ini, pengambilan keputusan berdasarkan data, memperoleh wawasan real-time, dan beradaptasi dengan cepat terhadap pasar yang berubah dengan cepat menjadi semakin penting. Pergudangan data memfasilitasi hal ini dengan menawarkan platform di mana data dapat diperbarui dan diakses secara instan, sehingga meningkatkan kemampuan beradaptasi. Selain itu, sistem ini menyederhanakan pengambilan data dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, sehingga mudah diakses oleh pengguna tanpa memerlukan integrasi data yang rumit, sehingga pada akhirnya memfasilitasi kepemilikan data ke tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Skalabilitasnya, integrasi dengan alat intelijen bisnis, dan fitur keamanan data yang kuat menjadikan data warehousing sebagai aset strategis.

Di sisi lain, meningkatnya solusi visualisasi data dapat dikaitkan dengan kombinasi beberapa faktor yang menjadikannya sangat diperlukan dalam lanskap bisnis modern. Kemajuan teknologi, khususnya di bidang komputasi dan perangkat lunak, memberikan landasan yang sangat dibutuhkan bagi pertumbuhan visualisasi data. Dengan kemampuan memproses dan menampilkan kumpulan data yang luas dengan cepat, solusi ini menjadi pilihan praktis untuk mengekstraksi wawasan dari dunia data besar yang terus berkembang. Selain itu, pengembangan alat yang mudah digunakan menandai titik balik yang signifikan. Visualisasi data tidak lagi terbatas pada bidang data scientist; antarmuka intuitif membuatnya dapat diakses oleh khalayak yang lebih luas dalam organisasi.

Solusi ini menawarkan lebih dari sekedar daya tarik estetika; mereka membuka tingkat pemahaman baru dengan mengungkap pola dan tren yang tersembunyi dalam kumpulan data yang kompleks. Fitur interaktif memberdayakan pengguna untuk mengeksplorasi data secara mandiri dan memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Kemampuan analitik real-time juga menjadi terobosan baru, memungkinkan bisnis memantau dan merespons data dengan cepat, terutama di industri yang bergerak cepat seperti eCommerce. Selain itu, kekuatan visualisasi data sebagai bahasa umum mendorong kolaborasi lintas departemen, menyelaraskan tim dan pemangku kepentingan menuju pengambilan keputusan berdasarkan data.

Demokratisasi data merupakan perubahan penting yang memberikan para profesional di seluruh organisasi kemampuan untuk memanfaatkan potensi data. Pada akhirnya, penerapan visualisasi data didorong oleh kemampuannya untuk membantu bisnis mengekstraksi wawasan secara lebih efisien, beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan pasar, dan mempertahankan keunggulan kompetitif dengan keunggulan tambahan dari visual data yang rapi. Munculnya solusi-solusi ini merupakan bagian integral dari operasi bisnis modern, yang menawarkan alat berharga untuk menavigasi dunia berbasis data.

Era Baru eCommerce

Kemampuan untuk beradaptasi dan berkembang dalam lingkungan kompetitif seperti pasar eCommerce bergantung pada pendekatan bisnis terhadap analisis data.

Pendekatan ini berkisar pada ekosistem berbasis data yang saling terhubung dan terdiri dari empat komponen penting yang bekerja secara harmonis: Sistem Pengumpulan dan Pengayaan Data yang Kuat, Gudang Data eCommerce, Alat Intelijen Bisnis Khusus, dan Wawasan Berbasis AI. Mari kita telusuri mengapa lanskap data terpadu ini penting dan bagaimana hal ini membentuk masa depan eCommerce.

Pada intinya, sistem pengumpulan dan pengayaan data yang kuat berperan sebagai pemburu-pengumpul data. Tanggung jawabnya lebih dari sekedar pengumpulan data; itu memperkaya data, meningkatkan kualitas dan relevansinya. Dalam lanskap eCommerce yang luas, di mana data mengalir secara terus menerus, sistem ini menyederhanakan proses pengumpulan, memastikan bahwa data yang dikumpulkan merupakan sumber informasi yang berharga, siap untuk analisis mendalam. Ini berarti tidak hanya mengandalkan data pasar yang disediakan oleh Amazon, Walmart, Shopify, dll., namun sebaliknya, menemukan solusi yang menggabungkan berbagai sumber, termasuk sumber yang tersedia untuk umum, untuk memberikan pandangan yang komprehensif.

Data yang diperkaya ini ditempatkan di Gudang Data eCommerce, bertindak sebagai perpustakaan yang terorganisir dengan baik di mana setiap informasi memiliki tempat yang ditentukan. Ini menggabungkan data dari berbagai sumber dan memformatnya menjadi struktur terpadu, menawarkan satu sumber kebenaran. Penyimpanan ini memastikan bahwa data tetap konsisten, andal, dan terkini, sehingga berfungsi sebagai landasan pengambilan keputusan berdasarkan data.

Namun, data saja tidak cukup. Alat intelijen bisnis khusus dan alat visualisasi data berperan sebagai penafsir data. Alat-alat ini menawarkan antarmuka yang ramah pengguna untuk eksplorasi data, visualisasi, dan pembuatan laporan. Mereka berfungsi sebagai palet seniman, mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Di dunia yang berbasis data, alat-alat ini memberdayakan para profesional untuk menggali data mereka secara mendalam, mengungkap pola dan tren yang tersembunyi, dan mengubah data menjadi tindakan strategis.

Bagian terakhir dari teka-teki ini adalah Kecerdasan Buatan, yang memanfaatkan model pembelajaran mesin untuk menganalisis pola data dan menghasilkan wawasan prediktif. Wawasan ini berkisar dari memperkirakan permintaan hingga memberikan konten yang dipersonalisasi untuk listingan produk. AI menambahkan lapisan proaktif dalam pengambilan keputusan, sehingga memungkinkan bisnis mengantisipasi risiko atau memprediksi potensi aliran keuntungan, khususnya yang sangat berharga di pasar eCommerce seperti Amazon, Walmart, Shopify, di mana penjual tidak perlu lagi meninjau portofolio produk mereka yang luas secara manual untuk mengidentifikasi potensi kesalahan langkah. . Solusi seperti DataHawk Anomaly Detector membantu organisasi mengelola produk secara efisien dengan menyoroti outlier dalam data mereka dan memberi tahu mereka tentang perubahan yang tidak terduga, sehingga menghemat waktu untuk pengambilan keputusan yang lebih signifikan. Copywriter AI DataHawk, di sisi lain, dapat membantu membuat daftar produk dalam skala besar dengan menggabungkan kekuatan teknologi GPT terbaru dengan saran kata kunci Amazon yang kuat dari DataHawk untuk membuat daftar produk yang sempurna secara instan.

Dalam ekosistem berbasis data yang saling terhubung ini, komponen-komponen ini beroperasi secara sinergi. Sistem pengumpulan data yang kuat memasukkan data yang diperkaya ke dalam Gudang Data, tempat data tersebut diatur dan mudah diakses. Alat BI khusus kemudian menafsirkan data ini, sehingga menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. AI semakin memperkaya wawasan ini atau meningkatkan skala operasi, membantu menghemat waktu dan membebaskan sumber daya.

Masa depan analitik eCommerce terletak pada upaya untuk melepaskan diri dari keterbatasan metode tradisional dan menerapkan pendekatan holistik yang mencakup pergudangan data, visualisasi data, dan wawasan berbasis AI. Pendekatan terpadu ini memastikan bahwa bisnis dapat menavigasi medan eCommerce yang dinamis, memanfaatkan data secara efektif untuk mengamankan posisi mereka di masa depan.

Dalam perjalanan transformatif ini, mencapai efisiensi dan kesatuan sejati di setiap langkah memerlukan solusi yang memandu. Meskipun terdapat banyak alat yang dapat menangani aspek-aspek individual, bagi mereka yang mencari pendekatan yang terintegrasi dan terpadu, DataHawk menonjol sebagai mercusuar kesuksesan. Dengan rekam jejak berbagai kisah sukses, platform kami menawarkan solusi komprehensif untuk kebutuhan analisis eCommerce Anda. Jalan Anda menuju keunggulan berbasis data dimulai dengan satu percakapan.