การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ In-depth Unsampled Analysis จะช่วยให้ธุรกิจค้าปลีกสามารถปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้าและเพิ่มยอดขายได้อย่างไรบ้าง?

In-depth Unsampled Analysis คืออะไร?

In-depth Unsampled Analysis คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ใช้การสุ่มตัวอย่างเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและละเอียดมากขึ้น โดยทั่วไปแล้วในงานวิเคราะห์ข้อมูล, การสุ่มตัวอย่างมักจะถูกใช้เพื่อลดขนาดข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล แต่การทำ In-depth Unsampled Analysis จะใช้ข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่เพื่อให้การวิเคราะห์มีความครบถ้วนและแม่นยำสูงสุด

ปัญหาที่ธุรกิจค้าปลีกมักเผชิญ และวิธีแก้ไขด้วย In-depth Unsampled Analysis

1. การคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้าที่ไม่แม่นยำ (Inaccurate Customer Behavior Predictions)

• ปัญหา: การคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้าจากข้อมูลที่สุ่มตัวอย่างอาจไม่แม่นยำ เพราะข้อมูลที่ใช้ไม่ครอบคลุมทุกกรณี ประมาณ 63% ของลูกค้า คาดหวังให้ร้านค้า รู้ได้ว่าผู้บริโภคต้องการอะไร เช่น สินค้า หรือ ราคาของสินค้าที่ควรขายเมื่อเปรียบเทียบกับเจ้าอื่น เมื่อไหร่ก็ตามที่ธุรกิจไม่สามารถตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคได้ ผู้บริโภคจะรู้สึกผิดหวัง และ อาจจะเปลี่ยนใจไปเลือกสินค้าของคู่แข่งได้

• วิธีแก้ไข: การทำ In-depth Unsampled Analysis ช่วยให้คุณสามารถสร้างโมเดลการคาดการณ์ที่มีความแม่นยำสูงขึ้น เพราะใช้ข้อมูลทั้งหมดในการวิเคราะห์ ทำให้เข้าใจพฤติกรรมลูกค้าได้ดีขึ้น

2. การเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีประสทิธิภาพ (inefficient data collection and analysis)

• ปัญหา: ในยุคดิจิตอล พฤติกรรมของผู้บริโภคได้เปลี่ยนไปจากเดิมอย่างมาก ทำให้เราจำเป็นต้องมีข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจที่แม่นยำมากยิ่งขึ้น เช่น ข้อมูลผู้บริโภค, ข้อมูลความต้องการของสินค้าแต่ละชนิด หรือ ข้อมูลโปรโมชั่นการขาย เป็นต้น โดย 58% ของธุรกิจที่ตอบแบบสอบถาม มักตัดสินใจโดยไม่ใช้ข้อมูลมาเกี่ยวข้อง ทำให้ตัดสินใจผิดพลาดได้ ในกรณีธุรกิจค้าปลีก การไม่มีข้อมูลครบถ้วน สามารถทำได้ขาดทุน เนื่องจาก ธุรกิจเลือกลงทุนผลิตสินค้าที่ไม่ได้รับความต้องการในตลาดจริงๆ เพียงเพราะผู้บริโภคเลือกดูสินค้าชนิดนี้เป็นจำนวนมาก เป็นต้น

• วิธีแก้ไข: ใช้ In-depth Unsampled Analysis เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ครบถ้วนและละเอียดจากทุกแหล่งข้อมูล ซึ่งช่วยให้คุณเห็นภาพรวมที่ชัดเจนและหลีกเลี่ยงการตัดสินใจที่ผิดพลาดจากข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์

3. การรักษาลูกค้าในระยะยาว (Long-Term Customer Retention)

• ปัญหา: ลูกค้าที่เคยซื้อสินค้าของคุณ กลับมาซื้อสินค้าอีกครั้งจนกลายเป็นลูกค้าประจำ สิ่งนี้เป็นส่วนนึงที่แสดงถึงการประสบความสำเร็จในการบริการและเข้าใจลูกค้า ใน Dimension Data บอกว่าบริษัทเกือบ 84% ที่ให้ความสำคัญเรื่องการพัฒนาเรื่องประสบการณ์ลูกค้า จะทำให้มีกำไรจากสิ่งๆนี้ และ รายงานจาก BIA Advisory Services บอกว่าเกือบ 61% ของธุรกิจขนาดเล็ก เกือบครึ่งนึงของกำไรมาจากลูกค้ากลุ่มที่ซื้อสินค้าซ้ำ ดังนั้น การตัดสินใจในการกำหนดกลยุทธ์การตลาด หรือ นำเสนอวิเคราะห์ลูกค้าผิดพลาด เนื่องจาก ข้อมูลที่ต้องใช้วิเคราะห์ไม่ครบถ้วน อาจเกิดความเสียหายมากกว่าที่คิด

• วิธีแก้ไข: การทำ In-depth Unsampled Analysis ช่วยให้การวิเคราะห์กลุ่มลูกค้า, การตอบสนองต่อแคมเปญการตลาด, และการทำความเข้าใจความต้องการของตลาดมีความแม่นยำมากขึ้น โดยการใช้ข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่

In-depth Unsampled Analysis ใน Google Analytics 360: เจาะลึกฟีเจอร์เด่น

Data Sampling หมายถึงกระบวนการที่ใช้ในการเลือกชุดข้อมูลย่อยจากข้อมูลทั้งหมด เพื่อให้สามารถวิเคราะห์และสร้างรายงานได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องประมวลผลข้อมูลทั้งหมด ซึ่งช่วยลดเวลาและทรัพยากรในการประมวลผล อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ได้ก็มีความแม่นยำที่ลดลงและอาจเกิดข้อผิดพลาดในผลลัพธ์ที่ได้ ดังนั้น หากธุรกิจของคุณมีข้อมูลจำนวนมากในเว็บไซต์ คุณจึงควรใช้ In-depth Unsampled Analysis ในการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจาก ฟีเจอร์ Unsampled จะช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนี้

1. การใช้ข้อมูลทั้งหมด (Complete Data Usage)

ฟีเจอร์นี้ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ได้โดยไม่ต้องพึ่งพาการสุ่มตัวอย่าง ข้อมูลที่ได้จึงมีความแม่นยำและครอบคลุมทุกมิติของธุรกิจ

2.การสร้างรายงานที่แม่นยำ (Accurate Reporting)

ด้วยการไม่ใช้การสุ่มตัวอย่าง ฟีเจอร์นี้ช่วยให้รายงานที่คุณสร้างขึ้นมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น ลดความเสี่ยงจากการขาดข้อมูลหรือการวิเคราะห์ที่คลาดเคลื่อน

3.การเจาะลึกข้อมูลเชิงลึก (In-depth Insights)

คุณสามารถเจาะลึกและตรวจสอบแนวโน้ม รูปแบบ และพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างละเอียดมากขึ้น ซึ่งช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจมีความมั่นใจและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

4. การเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ (Enhanced Decision-Making)

ด้วยข้อมูลที่ครบถ้วนและแม่นยำ คุณสามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการตัดสินใจที่สำคัญต่อธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ลดความเสี่ยงจากการตัดสินใจที่อิงจากข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน

5. การตอบสนองต่อความต้องการที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว (Responsive to Dynamic Needs)

การวิเคราะห์แบบไม่สุ่มตัวอย่างช่วยให้คุณสามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดหรือพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำกว่าเดิม

การใช้งาน In-depth Unsampled Analysis ใน Google Analytics 360

• ให้กดสร้าง exploration ใหม่หรือใช้จากรายงานที่มีอยู่

• ขวามือ ด้านบนสุด ไอคอนคุณภาพข้อมูล (Data Quality) จะเป็นสีแดงหรือสีเหลืองหากผลลัพธ์กำลังถูกสุ่มตัวอย่าง และจะเป็นสีเขียวหากไม่มีการสุ่มตัวอย่าง
• กด Request unsampled result

• คลิก Proceed

• หลังจากนั้น จะมีได้รับอีเมล เพื่อให้กด link และดูข้อมูล Unsampled ได้เลย

ตัวอย่างการนำ In-depth Unsampled Analysis ไปใช้ในธุรกิจค้าปลีก

การใช้ In-depth Unsampled Analysis ในธุรกิจค้าปลีกสามารถช่วยให้คุณได้รับข้อมูลที่ครบถ้วนและแม่นยำ ซึ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าและการตัดสินใจที่ดีขึ้น นี่คือตัวอย่างวิธีการนำไปใช้ในธุรกิจค้าปลีก:

1. วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า

• การติดตามเส้นทางการซื้อ: การใช้ In-depth Unsampled Analysis ช่วยให้คุณสามารถติดตามเส้นทางการซื้อของลูกค้าได้อย่างละเอียด ตั้งแต่การเข้าชมเว็บไซต์จนถึงการทำธุรกรรม ซึ่งช่วยให้คุณเข้าใจพฤติกรรมและความชอบของลูกค้า
• การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า: ตรวจสอบพฤติกรรมการซื้อ เช่น ความถี่ในการซื้อ, ช่วงเวลาที่มักซื้อ, และผลิตภัณฑ์ที่นิยม เพื่อวางกลยุทธ์การตลาดที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้า

2. การจัดการสินค้าคงคลัง

• การวิเคราะห์ยอดขาย: ตรวจสอบยอดขายและการหมุนเวียนของสินค้า เพื่อวางแผนการจัดการสินค้าคงคลังให้เหมาะสม เช่น การจัดซื้อและการวางแผนโปรโมชั่น
• การคาดการณ์ความต้องการ: ใช้ข้อมูลที่ไม่ถูกสุ่มตัวอย่างในการคาดการณ์ความต้องการของสินค้า เพื่อป้องกันการขาดแคลนสินค้าหรือสินค้าล้นตลาด

3. การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

• การวิเคราะห์ประสบการณ์ลูกค้า: ตรวจสอบความคิดเห็นและการให้คะแนนของลูกค้าเพื่อเข้าใจประสบการณ์ที่พวกเขาได้รับ และปรับปรุงบริการหรือผลิตภัณฑ์ให้ดีขึ้น
• การออกแบบประสบการณ์ที่ดีขึ้น: ใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อออกแบบประสบการณ์ที่ตอบสนองความคาดหวังของลูกค้า เช่น การปรับเปลี่ยนเว็บไซต์หรือการจัดกิจกรรมพิเศษ

การใช้ In-depth Unsampled Analysis ใน Google Analytics 360 จึงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับธุรกิจที่ต้องการเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด ฟีเจอร์นี้ไม่เพียงแค่เพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ แต่ยังช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมั่นใจมากยิ่งขึ้น

หากธุรกิจค้าปลีกของคุณต้องการใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินกิจกรรมทางธุรกิจ กรุณากรอกฟอร์มด้านล่าง เพื่อให้ทีมงานจาก Predictive ติดต่อคุณและให้คำปรึกษาเบื้องต้นได้เลยค่ะ

อ่านเพิ่มเติม ความแตกต่างระหว่าง Google analytics 4 vs Google analytics 360และการนำ features ไปใช้ในแต่ละธุรกิจ

ข้อมูลอ้างอิง

10 major retail problems and solutions [with real-world examples] , Retail Challenges in 2024: The 10 Biggest Hurdles to Overcome, 65 Customer Retention Statistics You Need to Know in 2024