Adobe Analytics ช่วยผู้ค้าปลีกลดช่องว่างระหว่างประสบการณ์ช้อปปิ้งออนไลน์และออฟไลน์ของลูกค้า

17 กุมภาพันธ์ 2563 14:16 2727

ธุรกิจค้าปลีกเพิ่งผ่านพ้นช่วงเวลาที่วุ่นวายที่สุดของปีมาไม่นาน และข้อมูลจากระบบ Adobe Analytics ซึ่งได้รับการใช้งานโดยผู้ค้าปลีกทางอินเทอร์เน็ตรายใหญ่ที่สุดในโลก 8 ใน 10 รายเพื่อศึกษาเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าในการซื้อสินค้า ระบุว่า ในช่วงเดือนพฤศจิกายน-ธันวาคมที่ผ่านมา ยอดขายสินค้าทางออนไลน์ทั้งหมดอยู่ที่ 142.5 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 13.1% โดยลำพังเพียงแค่ช่วงไซเบอร์ม้นเดย์ (Cyber Monday) มียอดใช้จ่ายทางออนไลน์เกือบ 10 พันล้านดอลลาร์เลยทีเดียว แม้ว่ายอดตัวเลขดังกล่าวจะน่าประทับใจ แต่เราก็เห็นการเติบโตในส่วนของร้านค้าทั่วไปด้วยเช่นกัน กล่าวคือ ก่อนหน้านี้คาดการณ์กันว่าร้านค้าทั่วไปมีแนวโน้มที่จะปิดตัวลง แต่ปัจจุบันกลับกลายเป็นช่องทางที่ช่วยส่งเสริมธุรกิจเพิ่มมากขึ้น เนื่องจากลูกค้ามีแนวโน้มที่จะสั่งซื้อสินค้าทางออนไลน์และไปรับของที่ร้านกันมากขึ้น (“buy online, pick-up in store” หรือ BOPIS) โดยยอดขายส่วนนี้เติบโต 35% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีที่แล้ว และจากการสำรวจความคิดเห็นของผู้บริโภคในสหรัฐฯ กว่า 1,000 คน พบว่า 82% ของลูกค้าที่ใช้บริการ BOPIS ยังมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้าเพิ่มเติมที่ร้านค้าอีกด้วย

ผู้บริโภคชื่นชอบบริการ BOPIS เพราะสะดวกและรวดเร็ว ทั้งยังประหยัดค่าใช้จ่ายและป้องกันการขโมยพัสดุสินค้า นี่เป็นหนึ่งในแนวโน้มสำคัญที่ผลักดันให้ผู้ค้าปลีกปรับปรุงการผสานรวมประสบการณ์ช้อปปิ้งผ่านช่องทางดิจิทัลและร้านค้าทั่วไป เพื่อมอบความสะดวกสบายให้แก่ลูกค้า เพื่อตอบรับกับกระแสแนวโน้มดังกล่าว อะโดบีได้เปิดตัวโซลูชั่น Customer Journey Analytics สำหรับธุรกิจค้าปลีก โดยนับเป็นครั้งแรกที่แบรนด์ต่างๆ จะสามารถผนวกรวมข้อมูลจากส่วนต่างๆ ผ่านทาง Adobe Experience Platform และได้รับมุมมองที่ถูกต้องแม่นยำมากขึ้นเกี่ยวกับเส้นทางการดำเนินการโดยรวมของผู้ซื้อ ตั้งแต่ออนไลน์ไปจนถึงออฟไลน์ ชุดเครื่องมือวิเคราะห์จะช่วยให้ผู้ค้าปลีกผสานรวมสิ่งต่างๆ เข้าด้วยกันอย่างสร้างสรรค์และเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลเพิ่มมากขึ้น ขณะที่เทคโนโลยี AI/ML ใน Adobe Sensei จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดและกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกที่เราอาจมองไม่เห็น

ข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่

ลองนึกถึงผู้ค้าปลีกทั่วไปที่มีเครือข่ายร้านสาขาจำนวนมาก และลงทุนอย่างจริงจังในระบบอีคอมเมิร์ซ แบรนด์ดังกล่าวมีหลากหลายช่องทางการติดต่อกับผู้บริโภค ทั้งยังมีปฏิสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นภายในร้านค้า บนเว็บไซต์ และผ่านทางอุปกรณ์มือถือ ซึ่งเชื่อมโยงกับศูนย์บริการลูกค้าและช่องทางใหม่ๆ สำหรับการซื้อสินค้า เช่น บริการที่สั่งงานด้วยเสียงพูด ชุดข้อมูลเหล่านี้เก็บอยู่ในระบบต่างๆ ทำให้เกิดมุมมองที่แตกต่างและไม่เชื่อมโยงกันเกี่ยวกับการดำเนินการของลูกค้า และผลลัพธ์ที่ตามมาคือ ประสบการณ์ช้อปปิ้งที่ไม่ราบรื่นซึ่งสายเกินกว่าที่จะแก้ไขได้ นอกจากนี้ยังมีปัญหาเรื่องกิจกรรมด้านการตลาดที่ซ้ำซ้อนและการสูญเสียโอกาส เช่น กรณีของบริการ BOPIS

Customer Journey Analytics ช่วยให้ผู้ค้าปลีกเริ่มมองเห็นจุดเชื่อมต่อระหว่างโลกออนไลน์และออฟไลน์ และจุดที่ลูกค้าจะดำเนินการในขั้นตอนถัดไปสำหรับการซื้อสินค้า ตัวอย่างเช่น แทนที่ทีมงานฝ่ายออนไลน์จะมีข้อมูลชุดหนึ่ง ขณะที่ทีมงานภายในร้านมีชุดข้อมูลที่ต่างออกไป บริษัทจะสามารถตรวจสอบการดำเนินการทั้งหมดที่เกิดขึ้นหลังจากที่ลูกค้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับผู้ค้าปลีกในการจัดการประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience Management -CXM) อย่างเหมาะสม และเติมเต็มการวิเคราะห์ข้อมูลค้าปลีกให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่น แบรนด์ต่างๆ สามารถศึกษา (ในระดับของข้อมูลโดยรวมที่ไม่มีการระบุชื่อ) ว่าผู้ใช้ค้นหาข้อมูลสินค้าทางออนไลน์ในลักษณะใดบ้าง รวมไปถึงการดำเนินการบนเว็บไซต์ และปัจจัยที่กระตุ้นให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อสินค้าภายในร้านในท้ายที่สุด ด้วยเครื่องมือ Analysis Workspace บน Adobe Experience Platform เราดึงเอาภาพชี้นำมาจาก Photoshop เพื่อช่วยให้บริษัทสามารถสอดแทรกข้อมูลเชิงลึก และเปิดเผยมุมมองใหม่ๆ เกี่ยวกับเส้นทางการดำเนินการของลูกค้า แบรนด์ต่างๆ จะเริ่มมองเห็นหนทางในการกระตุ้นการซื้อผ่านช่องทางอื่น หรือจุดที่ลูกค้าพบเจออุปสรรค จากนั้นก็สามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวเพื่อปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมหรือสร้างสรรค์ประสบการณ์รูปแบบใหม่ ในกรณีของบริษัท The Home Depot และ Sprint (ลูกค้าที่ใช้ Adobe Analytics) สามารถตรวจพบแนวโน้มของ BOPIS ได้แต่เนิ่นๆ และเพิ่มยอดขายในส่วนนี้ได้อย่างเป็นรูปธรรม

การทำตลาดอย่างละเอียดและเจาะลึก

นอกจากนี้ Customer Journey Analytics ยังช่วยให้ผู้ค้าปลีกสร้างแคมเปญการตลาดได้ดียิ่งขึ้นอีกด้วย โดยทั่วไปแล้ว ประสบการณ์ด้านการตลาดที่ด้อยกว่ามาตรฐานมักจะเป็นผลมาจากข้อมูลที่ขาดความเชื่อมโยง ตัวอย่างเช่น ลูกค้าซื้อรองเท้าคู่หนึ่ง และวันรุ่งขึ้นก็ได้รับโฆษณาเสนอขายรองเท้ารุ่นเดียวกัน แต่ด้วยมุมมองข้อมูลลูกค้าที่รอบด้าน ผู้ค้าปลีกจะสามารถระบุความเชื่อมโยง และสร้างผลลัพธ์ที่ดีกว่าจากการลงทุนด้านการตลาด ทั้งยังป้องกันไม่ให้ลูกค้ารู้สึกรำคาญใจกับโฆษณาที่ไม่สอดรับกับความต้องการ นอกจากนั้น ความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับการดำเนินการของลูกค้ายังช่วยให้สามารถปรับแต่งประสบการณ์แบบเฉพาะบุคคลสำหรับช่องทางการตลาดที่หลากหลายได้ดียิ่งขึ้นอีกด้วย

ยิ่งไปกว่านั้น Customer Journey Analytics จะรองรับการระบุแหล่งที่มาด้านการตลาด (Marketing Attribution) แม้ว่าการระบุแหล่งที่มาจะเป็นการดำเนินการที่สำคัญอย่างมากสำหรับนักการตลาด แต่โดยมากแล้วมักจะทำกันในลักษณะหลับหูหลับตา โดยให้เครดิตกับช่องทางแรกที่มีการเข้าถึงลูกค้า (first touch point) และการซื้อในท้ายที่สุด (“ช่องทางสุดท้าย” หรือ last touch) ขณะที่ทุกอย่างที่อยู่ระหว่างสองขั้นตอนดังกล่าวถูกมองข้ามไปอย่างสิ้นเชิง อย่างไรก็ตาม ด้วยมุมมองที่ถูกต้องแม่นยำกว่าเกี่ยวกับเส้นทางการดำเนินการของลูกค้า แบรนด์ต่างๆ จะเริ่มมองเห็นว่ากิจกรรมด้านการตลาดใดก่อให้เกิดผลกระทบมากที่สุด และควรมุ่งเน้นการลงทุนที่จุดใดเป็นหลัก