ใช้ประโยชน์จาก Amazon Analytics และการเชื่อมต่อข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจ

แนวคิดที่ว่าข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของยุคดิจิทัลไม่ใช่เรื่องใหม่ อย่างไรก็ตาม เป็นเรื่องสำคัญยิ่ง บิ๊กดาต้ามาพร้อมความรับผิดชอบที่ยิ่งใหญ่สำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ เพื่อให้ผู้ขายของ Amazon และ Walmart ประสบความสำเร็จในตลาดที่มีการแข่งขันสูง พวกเขาต้องมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าซึ่งทำงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขายของพวกเขา บทความนี้กล่าวถึงวิธีที่แบรนด์และผู้ขายของ Amazon และ Walmart สามารถ เพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจของตน โดยใช้การเชื่อมต่อข้อมูลเพื่อสังเกตและตรวจสอบแนวโน้มที่เกี่ยวข้องและการวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัล

การวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัล

ชั้นวางดิจิทัล หรือที่เรียกกันทั่วไปว่าบรรยากาศออนไลน์ที่ผลิตภัณฑ์มีอยู่นั้น เทียบเท่ากับวิธีที่ผู้บริโภคซื้อของในร้านค้าแบบดั้งเดิมที่มีหน้าร้านจริง เป็นการผสมผสานระหว่างประสบการณ์ดิจิทัลต่างๆ ที่ผู้บริโภคใช้ในการค้นหา เรียนรู้ และซื้อผลิตภัณฑ์ทางออนไลน์

แบรนด์และผู้ขายของ Amazon และ Walmart ต่างกระตือรือร้นที่จะค้นหาวิธีการใหม่ๆ ที่เป็นนวัตกรรม และสำรองข้อมูลไว้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพชั้นวางสินค้าดิจิทัลของผลิตภัณฑ์ของตน กระบวนการนี้มักเรียกว่าการ ชนะชั้นวาง ดิจิทัล

ชั้นวางดิจิทัลเปิดโอกาสให้แบรนด์และผู้ขายแสดงผลิตภัณฑ์ของตนได้สำเร็จและมีส่วนร่วมกับผู้บริโภคในช่วงเวลาที่เหมาะสมที่สุดระหว่างการ เดินทางของ ลูกค้า การชนะชั้นวางสินค้าดิจิทัลใน Amazon และ Walmart ส่งผลให้การมองเห็นผลิตภัณฑ์สูงขึ้นและยอดขายเพิ่มขึ้นอย่างมาก

การวิเคราะห์ชั้นวางสินค้าดิจิทัลประกอบด้วยเมตริกต่างๆ เช่น การแสดงเนื้อหา ส่วนแบ่งการค้นหา การให้คะแนน บทวิจารณ์ จำนวนผู้ขาย สถานะสต็อก การขาย ปริมาณการใช้ข้อมูล และอัตรา Conversion อย่างไรก็ตาม ความท้าทายในการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัลคือการติดตามและวัดผลอย่างสม่ำเสมอเป็นเรื่องยาก

ดังนั้น เพื่อใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัลอย่างเต็มที่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขายและรักษาความสามารถในการแข่งขัน คุณต้องตรวจสอบตัวชี้วัดเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและดำเนินการตามนั้น ผู้ขายของ Amazon และ Walmart มักใช้ แพลตฟอร์มการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซ ที่ขูดจุดข้อมูลที่เผยแพร่ต่อสาธารณะหลายล้านจุดเป็นประจำเพื่อตรวจสอบการวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัลที่ทันสมัย

Digital Shelf Analytics มีประโยชน์อย่างไร?

การวิเคราะห์ชั้นวางสินค้าดิจิทัลนั้นใช้ได้จริงในการช่วยให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยระบุปัญหาและตรวจสอบความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ผู้ขายของ Amazon และ Walmart สามารถรับข้อมูลที่มีค่าจากรายละเอียดการขายเพื่อประเมินว่าสินค้าชิ้นใดของพวกเขาสร้างยอดขายได้มากที่สุด รายการใดมีประสิทธิภาพต่ำกว่าเกณฑ์ และกลุ่มประชากรใดของผู้บริโภคที่ผลิตภัณฑ์ของคุณดึงดูดใจมากที่สุด ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวช่วยให้คุณเปลี่ยนเส้นทางความพยายามทางการตลาดในรูปแบบที่ทำกำไรได้มากกว่า

นอกจากนี้ การตรวจสอบราคาของคู่แข่งอย่างสม่ำเสมอสามารถช่วยให้คุณ สร้างกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกมาก ขึ้น การวิเคราะห์การให้คะแนนและบทวิจารณ์ก็มีประโยชน์เช่นกัน เนื่องจากเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการตัดสินใจซื้อ และควรได้รับการตรวจสอบอย่างใกล้ชิด จากการศึกษาในปี 2564 โดย Oberlo ซึ่งเป็นบริการอีคอมเมิร์ซ 89 เปอร์เซ็นต์ของนักช้อปออนไลน์ทั่วโลกอ่านบทวิจารณ์ก่อนซื้อผลิตภัณฑ์

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความรู้สึกนึกคิดของลูกค้าสามารถช่วยจัดการหรือหลีกเลี่ยงรีวิวเชิงลบได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการวิเคราะห์รีวิวเชิงบวกและเชิงลบจากผู้ขายรายอื่นที่ขายสินค้าที่คล้ายคลึงกัน การทำเช่นนี้สามารถช่วยยับยั้งความเป็นไปได้ของบทวิจารณ์เชิงลบและเพิ่มชื่อเสียงของแบรนด์ บางทีหนึ่งในตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดที่จะชนะชั้นวางดิจิทัลคือตัวชี้วัดการค้นหาที่ใช้ร่วมกัน เนื่องจากมันหมายถึงการที่ผลิตภัณฑ์ปรากฏบนหน้าผลการค้นหา

ส่วนแบ่งของการวิเคราะห์การค้นหาซึ่งได้รับอิทธิพลจากข้อมูลผลิตภัณฑ์ คำอธิบายผลิตภัณฑ์ และภาพถ่าย ช่วยวัดการมองเห็นแบรนด์ในแง่ของการค้นหาทั่วไปเมื่อเปรียบเทียบกับแบรนด์คู่แข่ง ด้วยการตรวจสอบข้อมูลดังกล่าว แบรนด์และผู้ขายจะเพิ่มโอกาสใน การปรับปรุงอันดับและการมองเห็นผลิตภัณฑ์ของตน บนแพลตฟอร์มออนไลน์ใดๆ ไม่ว่าจะเป็น Amazon หรือ Walmart

การเชื่อมต่อข้อมูลคืออะไร?

การเชื่อมต่อข้อมูลช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ไปยังระบบภายนอกได้ ตามข้อมูล ของ Microsoft การเชื่อมต่อข้อมูลคือการเชื่อมโยงระหว่างฟอร์มและแหล่งข้อมูลที่ให้ข้อมูลกับฟอร์มนั้น แบบฟอร์มสามารถมีการเชื่อมต่อข้อมูลหลักเดียว และยังสามารถมีการเชื่อมต่อข้อมูลได้หลายรายการ ที่ DataHawk สิ่งนี้เรียกว่าปลายทางขั้นสูง

มีสององค์ประกอบหลักในการเชื่อมต่อข้อมูล: การเชื่อมต่อข้อมูลและการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล อย่างแรกคือกระบวนการของการเชื่อมต่อข้อมูล ซึ่งเก็บข้อมูลที่คุณเลือกที่จะรวมไว้ในฐานข้อมูลและวิธีสร้างข้อมูลนั้นในตาราง

ประการที่สอง แหล่งข้อมูลเป็นเครื่องมือที่ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเพื่อให้เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหลายประเภทบรรลุผลสำเร็จ มีความเสี่ยงมากมายเมื่อข้อมูลผิดพลาด ความเป็นไปได้ที่ใกล้จะเกิดขึ้นนี้แสดงให้เห็นถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลที่เชื่อถือได้

การเชื่อมต่อ DataHawk ทำงานอย่างไร

DataHawk Connections ไม่ต้องการให้คุณเรียนรู้ซอฟต์แวร์ใหม่ เพียงใช้เครื่องมือที่คุณคุ้นเคยแล้วดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเพื่อเพิ่มโอกาสในการชนะชั้นวางดิจิทัล ยิ่งไปกว่านั้น DataHawk Connections ยังช่วยให้แบรนด์และผู้ขายเชื่อมโยงข้อมูล Amazon และ Walmart กับเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจของตนเองได้ ข้อมูล Amazon และ Walmart ทั้งหมดจะถูกซิงโครไนซ์โดยอัตโนมัติและทุกชั่วโมงเพื่อให้แน่ใจว่ามีการวิเคราะห์ที่แม่นยำและข้อมูลเชิงลึกที่เป็นปัจจุบัน

ด้วยการเชื่อมต่อ คุณสามารถส่งข้อมูลไปยัง Google ชีตและวิเคราะห์ข้อมูล Amazon หรือ Walmart ของคุณในแดชบอร์ดสเปรดชีตที่สร้างไว้ล่วงหน้า หรือสร้างเทมเพลตของคุณเองที่ได้รับการจัดระเบียบเพื่อรองรับความต้องการทางธุรกิจที่เร่งด่วนที่สุดแต่ละรายการของคุณ สเปรดชีตที่สร้างไว้ล่วงหน้าประกอบด้วย: แดชบอร์ดการดำเนินงาน แดชบอร์ดการค้นหา แดชบอร์ดอันดับขายดี และแดชบอร์ดกำไรขาดทุน

เค้าโครงและข้อมูลของแดชบอร์ดช่วยให้คุณทำสิ่งต่อไปนี้ได้ง่ายขึ้นมาก: ตรวจสอบประสิทธิภาพการค้นหาผลิตภัณฑ์เพื่อประเมินการจัดอันดับคำหลักทั่วไปและที่ได้รับการสนับสนุน ประเมินข้อมูลทางการเงิน การโฆษณา และประสิทธิภาพการค้นหาที่ผ่านมาเพื่อเชื่อมโยงข้อมูลการขายกับตัวชี้วัดอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย สำรวจภาพรวมของแบรนด์และผลิตภัณฑ์ที่ขายดีที่สุดเพื่อติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับอันดับผู้ขายดีที่สุด 100 อันดับแรก เข้าใจสถานะทางการเงินของธุรกิจของคุณและวิเคราะห์กลุ่มผลิตภัณฑ์ของคุณ

แบรนด์และผู้ขายของ Amazon และ Walmart ต้องการการเชื่อมต่อข้อมูลหากพวกเขาประสบปัญหาอย่างน้อยหนึ่งข้อต่อไปนี้:

1. มีปัญหาในการดูและวิเคราะห์ข้อมูล
2. การรวบรวมข้อมูลเป็นเรื่องที่น่าเบื่อและยุ่งเหยิง
3. ความยากลำบากในการดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าออกจากข้อมูล
4. การซิงค์ข้อมูลด้วยตนเองใช้เวลานานเกินไป
5. ปัญหาในการอัปเดตข้อมูล

DataHawk สร้างและอัปเดตข้อมูลธุรกิจของ Amazon และ Walmart อย่างสม่ำเสมอโดยไม่มีปัญหาด้านคุณภาพ การซิงค์ข้อมูลของคุณเองด้วยตนเองจะเพิ่มโอกาสในการเกิดปัญหา ไม่ใช่แค่กับการประเมินข้อมูล แต่รวมถึงตัวข้อมูลเองด้วย การซิงโครไนซ์ข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติยังช่วยให้คุณเพิ่มความไว้วางใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของคุณด้วยการแสดงบางสิ่ง

โดยสรุป การเชื่อมต่อช่วยให้คุณสามารถซิงค์และวิเคราะห์ข้อมูลผลิตภัณฑ์ Amazon หรือ Walmart, ข้อมูล SEO, ข้อมูลการเงิน, ข้อมูลโฆษณา และข้อมูลการตลาดได้อย่างง่ายดาย เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและติดตามการเปลี่ยนแปลงหรือความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพในรายละเอียดผลิตภัณฑ์ การค้นหา การขาย และประสิทธิภาพการโฆษณา

การสังเกตข้อมูลและการตรวจสอบข้อมูล

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการเชื่อมต่อช่วยให้กระบวนการสังเกตข้อมูลและการตรวจสอบข้อมูลง่ายขึ้น ความสามารถในการสังเกตข้อมูล ซึ่งใช้เป็นคำครอบคลุม หมายถึง การทำความเข้าใจสุขภาพหรือสถานะของระบบข้อมูลของตน แต่ทำไมคุณถึงต้องการความสามารถในการสังเกตข้อมูลเมื่อคุณตรวจสอบข้อมูลของคุณแล้ว ความสามารถในการสังเกตข้อมูลเป็นสิ่งที่ช่วยและอำนวยความสะดวกในการตรวจสอบข้อมูล

ตัวอย่างเช่น ก่อนที่คุณจะสามารถตรวจสอบข้อมูลธุรกิจของคุณและตั้งค่าการแจ้งเตือนได้ ก่อนอื่นคุณต้องได้รับการมองเห็นในวงกว้างของการวิเคราะห์ข้อมูล Walmart และ Amazon ทั้งหมดของคุณ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ในขณะที่การตรวจสอบข้อมูลช่วยให้คุณทราบถึงปัญหาที่กำลังดำเนินอยู่ ความสามารถในการสังเกตข้อมูลจะช่วยให้คุณสามารถสังเกตและระบุปัญหาที่ไม่รู้จักได้

ประโยชน์ของการวิเคราะห์และการเชื่อมต่อข้อมูล

เช่นเดียวกับอุตสาหกรรมอื่นๆ การวิเคราะห์และข้อมูลจะเป็นประโยชน์อย่างมากต่อเจ้าของธุรกิจ Amazon และ Walmart จากข้อมูลของ Forbes เจ้าของธุรกิจส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพียง 0.5 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ อีก 9.5 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลนั้นถูกกักเก็บในเครื่องมือภายนอกหรือสูญหายในซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์

อย่างไรก็ตาม ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงและวิวัฒนาการของซอฟต์แวร์วิเคราะห์อีคอมเมิร์ซที่เชี่ยวชาญในการดึงข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ธุรกิจอีคอมเมิร์ซจึงใช้ประโยชน์จากพวกเขามากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ประโยชน์หลักห้าประการของการรวมการวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัลกับการเชื่อมต่อข้อมูล ได้แก่ การปรับปรุงความคิดริเริ่มในการโฆษณา การลดความสูญเสียทางการเงิน การเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกำหนดราคา การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาทั่วไป และการเพิ่มผลผลิตสูงสุด

1. ปรับปรุงความคิดริเริ่มการโฆษณา

แคมเปญโฆษณาที่ทำกำไรได้อาศัยการตรวจสอบข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน มี ซอฟต์แวร์ PPC ที่บีบอัดจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโฆษณาหลายล้านจุดซึ่งสะท้อนประสิทธิภาพโฆษณา Amazon หรือ Walmart ของคุณเป็นประจำ เพื่อให้คุณสามารถนำร่องแคมเปญโฆษณาในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น

2. ลดการสูญเสียทางการเงิน

การวิเคราะห์การวิเคราะห์ชั้นวางสินค้าดิจิทัลสามารถช่วยให้ธุรกิจ Amazon และ Walmart ลดความสูญเสียทางการเงินได้ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เช่น เครื่องมือประมาณการขาย ที่ใช้ข้อมูลการขายในอดีต สามารถช่วยธุรกิจอีคอมเมิร์ซคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องว่าผลิตภัณฑ์จะประสบความสำเร็จได้อย่างไร และลดความเสี่ยงของความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์

3. กลยุทธ์การกำหนดราคาที่เหมาะสมที่สุด

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับราคาผลิตภัณฑ์ของคู่แข่ง คุณสามารถระบุได้ว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ซื้อ ราคาใด และความถี่ใด ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวสามารถช่วยคุณเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกำหนดราคาของคุณเองและกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ของคุณให้เหมาะสมและทันเวลาเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน

4. เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาทั่วไป

เครื่องมือ วิเคราะห์ข้อมูล สำหรับคีย์เวิร์ด ช่วยให้แบรนด์และผู้ขายนำร่องประสิทธิภาพ SEO ของตนได้ดียิ่งขึ้นโดยให้ข้อมูลการจัดอันดับที่เป็นปัจจุบันของคู่แข่งและของตนเองและคู่แข่ง เพื่อกำหนดอย่างแม่นยำว่าคีย์เวิร์ดใดขับเคลื่อนการเข้าชมมากที่สุด ณ เวลาใด

5. เพิ่มผลผลิตสูงสุด

การเชื่อมต่อและการวิเคราะห์ข้อมูลยังสามารถช่วยให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้ด้วยการช่วยให้สามารถดึงข้อมูลธุรกิจในวงกว้างด้วยความเป็นอิสระมากขึ้น และขจัดความจำเป็นในการซิงค์และอัปเดตข้อมูลด้วยตนเอง

ข้อมูลจะผิดพลาดได้อย่างไร

ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจมีผลกระทบอย่างมากต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ ซึ่งเป็นสาเหตุที่ผู้ขาย Amazon และ Walmart ที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจของตนจึงจำเป็นต้องใช้วิธีการวิเคราะห์และแนวทางปฏิบัติล่าสุดเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

อย่างไรก็ตาม ในความพยายามที่จะเร่งกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ธุรกิจจำนวนมากมักจะทำผิดพลาดในการรวบรวมสหสัมพันธ์เล็กๆ น้อยๆ หรือไม่ประสบความสำเร็จเลยในการแปลข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจในแต่ละวัน

จากข้อมูลของ Information Age บริษัทที่ให้บริการข่าวกรองทั่วไปสำหรับนักเทคโนโลยี กล่าวว่า “ไม่ค่อยมีสิ่งที่เรียกว่า 'ข้อมูลที่ไม่ดี' แต่มีความเข้าใจที่ไม่ดีเกี่ยวกับจุดประสงค์ที่ตั้งใจไว้และกระบวนการพื้นฐานที่ใช้ในการรวบรวม สิ่งที่พบได้บ่อยมากในทางปฏิบัติคือความล้มเหลวในการเชื่อมต่อข้อมูลกับวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้หรือความล้มเหลวในการใช้ข้อมูลนั้นเพื่อวัตถุประสงค์รองเพื่อส่งมอบคุณค่า”

หากธุรกิจใช้ข้อมูลที่ล้าสมัยในการตัดสินใจทางธุรกิจแบบเรียลไทม์ ข้อมูลนั้นก็อาจย้อนกลับมาได้ ยกตัวอย่าง ข้อมูลการจัดอันดับของเสิร์ชเอ็นจิ้น ทุกคนรู้ดีว่าการเข้าชมแบบออร์แกนิกเป็นปัจจัยหนึ่งหากไม่ใช่ปัจจัยที่สำคัญที่สุดเมื่อพูดถึงธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่เจริญรุ่งเรือง

เมื่อการจัดอันดับผลิตภัณฑ์ของคุณเริ่มลดลงใน Amazon หรือ Walmart หากคุณไม่ทราบถึงอันดับที่ลดลงเมื่อเกิดขึ้น อาจสร้างความเสียหาย SEO ของคุณและส่งผลเสียต่อผลกำไร ดังนั้น เพื่อตอบสนองต่ออันดับที่ลดลงอย่างรวดเร็ว คุณต้องมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน เพื่อที่คุณจะสามารถแก้ไขสถานการณ์โดยเปลี่ยนการเลือกคำหลักของคุณ

บทสรุป

การเชื่อมต่อข้อมูลเปรียบได้กับแหล่งที่มาของเวทมนตร์ โดยช่วยให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลระบุช่องว่างและปัญหา แจ้งพวกเขาว่าความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพใดที่ประสบความสำเร็จ และช่วยให้พวกเขาตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น

โดยสรุป การใช้ซอฟต์แวร์ล้ำสมัยเพื่อทำให้การวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัลของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ ช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงความคิดริเริ่มในการโฆษณา ลดความสูญเสียทางการเงิน เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกำหนดราคา เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาทั่วไป และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานสูงสุด

หาก คุณเป็นธุรกิจของ Amazon หรือ Walmart ที่ต้องอาศัยข้อมูลในการตัดสินใจ การวิเคราะห์ชั้นวางแบบดิจิทัลและการเชื่อมต่อข้อมูลสามารถนำมาซึ่งความได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญต่อการดำเนินธุรกิจประจำวันของคุณ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดในระยะยาวของการเชื่อมต่อข้อมูลและการวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัล ธุรกิจของคุณควรรวบรวมข้อมูลด้วยโปรแกรมที่ดีที่สุดที่สร้างขึ้นจากคุณค่าที่พวกเขามอบให้ทั้งคุณและลูกค้าของคุณ