Cara Memanfaatkan Solusi Teknologi untuk Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

Data, analitik, dan intelijen bisnis adalah topik umum di dunia bisnis. Bisnis lintas sektor, termasuk e-niaga, banyak berinvestasi dalam teknologi baru seputar pengumpulan data dan penggunaan data.

Itu karena pengambilan keputusan berdasarkan data lebih penting dari sebelumnya untuk bisnis e-niaga karena mereka berusaha memahami audiens mereka, membuat keputusan bisnis taktis, dan tetap berada di depan pesaing.

Namun, meskipun sebagian besar bisnis sangat menyadari pentingnya memanfaatkan data untuk wawasan bisnis yang dapat diberikannya, banyak yang kesulitan dengan praktik terbaik seputar penggunaan data untuk menginformasikan hasil bisnis.

Dalam postingan ini, kami membagikan beberapa tantangan yang dihadapi bisnis e-niaga dengan data, bagaimana kombinasi yang tepat dari strategi dan solusi teknologi dapat membantu memberikan wawasan yang sangat dibutuhkan, dan contoh cara pedagang BigCommerce menggunakan solusi data dan wawasan untuk memajukan bisnis mereka.

Tantangannya:Terlalu Banyak Data, Tidak Cukup Wawasan

Menurut laporan Forrester yang berjudul “Data Literacy Matters”, 90% pembuat keputusan data dan analitik global berfokus pada memprioritaskan wawasan data dalam pengambilan keputusan bisnis. Laporan yang sama menunjukkan bahwa 91% organisasi melaporkan bahwa mereka kesulitan meningkatkan penggunaan data untuk wawasan bisnis.

Bisnis lebih bersemangat dari sebelumnya untuk melakukan investasi pada data dan menyadari pentingnya data tersebut. Namun, banyak yang masih berjuang untuk mengubah data mereka menjadi wawasan — dan wawasan ini menjadi tindakan.

Bahkan, Forrester menyatakan bahwa antara 60% dan 73% dari semua data dalam perusahaan tidak digunakan. Selain itu, data dari Statista mengidentifikasi bahwa 25% perusahaan berjuang dengan terlalu banyak data.

Di sinilah solusi teknologi dapat membantu Anda membangun bisnis berbasis data.

Solusi Teknologi yang Dapat Membantu Anda Membuat Keputusan Berdasarkan Data

Memanfaatkan kombinasi solusi data yang tepat adalah salah satu cara pedagang dapat menghasilkan wawasan yang memungkinkan mereka membuat keputusan berdasarkan data dan menciptakan pengalaman pelanggan yang membantu bisnis mereka berkembang.

1. Gudang data.

Data warehouse adalah gudang pusat atau katalog data dari data terintegrasi, biasanya dari berbagai sumber. Arsitektur pergudangan data yang kuat dapat memberi bisnis titik data yang berharga.

Bukan hanya perusahaan besar yang dapat menggunakan gudang data untuk mengumpulkan informasi yang relevan dengan bisnis mereka. Alat gudang data dapat bekerja dengan bisnis dari semua ukuran. Sementara istilah "gudang" mengingatkan pada tempat fisik, banyak alat tersedia di cloud, menjadikannya ideal untuk disesuaikan dengan ukuran yang Anda butuhkan.

Google BigQuery adalah contoh yang bagus dari gudang data tempat BigCommerce telah membangun integrasi asli untuk penjual dengan paket Pro dan Perusahaan.

Google BigQuery bekerja bersama dengan Google Cloud Storage. Ini adalah gudang data yang dikelola sepenuhnya pada layanan web RESTful yang menawarkan tempat yang terukur dan hemat biaya untuk menyimpan data Anda. Mereka juga memiliki tingkat freemium yang murah hati dan UI yang mudah digunakan yang membuat alat ini dapat diakses oleh kelompok pengguna yang lebih luas.

2. Solusi intelijen bisnis.

Data warehousing adalah bagian dari intelijen bisnis. Jadi apa perbedaan antara gudang data dan solusi intelijen bisnis? Pada dasarnya, gudang data adalah alat yang membantu Anda menyimpan data sementara solusi intelijen bisnis membantu Anda menganalisis data dengan cara yang konkret untuk mendukung pengambilan keputusan dan perkiraan berdasarkan data.

Alat ini dapat membantu Anda mengambil banyak data yang Anda miliki dan melihatnya di dasbor yang masuk akal bagi berbagai tim Anda. Berikut adalah beberapa contoh alat ini:

• Google Data Studio adalah alat visualisasi data yang memberi tim Anda beberapa cara canggih untuk melihat data Anda. Ini memiliki keuntungan karena gratis dan terintegrasi erat dengan Google BigQuery. Selain itu, pedagang BigCommerce dapat memanfaatkan laporan yang dibuat sebelumnya untuk memulai Google Data Studio.
  
• Tableau menggambarkan dirinya sebagai perangkat lunak visualisasi data dengan tujuan membantu siapa saja untuk memahami data mereka.
  
• Microsoft Power BI adalah pemimpin industri di bidang solusi intelijen bisnis. Dijalankan oleh Microsoft, solusi ini menyediakan visualisasi data interaktif dengan dasbor yang mudah dipahami.

3. Platform data pelanggan.

Pelanggan saat ini jarang hanya mengunjungi satu toko, melakukan pembelian, dan menjalani kehidupan mereka. Mereka meneliti dan berbelanja di berbagai situs dan platform sebelum membuat keputusan. Melacak perjalanan pelanggan omnichannel adalah tempat platform data pelanggan masuk.

Platform data pelanggan, atau CDP, mengumpulkan data untuk membangun profil pelanggan yang dapat membantu menginformasikan upaya pemasaran. Mereka bekerja dengan menangkap informasi saat pelanggan bergerak melintasi setiap titik kontak dan mengumpulkan data sehingga dapat digunakan oleh sistem intelijen bisnis lainnya.

CDP dapat membantu bisnis Anda menghindari silo data dengan memastikan tim Anda mengetahui siapa pelanggan Anda, cara mereka berbelanja, dan apa yang membuat mereka tertarik. Semakin baik Anda mengenal pelanggan dan kebutuhan mereka, semakin baik Anda dapat memasarkan kepada mereka dan memecahkan masalah mereka.

Segmen adalah contoh CDP yang terintegrasi dengan alat intelijen bisnis lainnya, serta platform BigCommerce, dan memungkinkan Anda untuk menyatukan pandangan Anda tentang pelanggan di semua produk dan saluran.

4. Personalisasi.

Solusi personalisasi memungkinkan bisnis bertransisi dari strategi pemasaran satu-ke-banyak pelanggan ke pendekatan satu-ke-satu. Dengan solusi personalisasi, Anda dapat memberikan pengalaman khusus untuk setiap pembelanja melalui konten dinamis, rekomendasi produk, diskon dan penawaran, dan banyak lagi. Berikut adalah beberapa contoh solusi personalisasi di ekosistem mitra BigCommerce:

• Limespot
• Nosto
• Constructor.io
• Hasil Dinamis

5. Analisis.

Memahami bagaimana pelanggan Anda berperilaku online dapat memberi Anda wawasan yang kuat tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak di situs e-niaga Anda. Pada dasarnya, analitik mengacu pada analisis komputasional data yang sistematis, yang dapat digunakan untuk mengukur metrik di seluruh web, pemasaran, penelusuran, dan penjualan.

Berikut adalah beberapa contoh solusi analitik di ekosistem mitra BigCommerce:

• PayHelm
• Glew.io
• DynamicView
• Google Analytics 
• Trendalytics 

BigCommerce Menyediakan Platform Terbuka untuk Data

Jenis solusi data di atas memiliki kesamaan:mereka saling mengandalkan untuk bekerja. Kecerdasan bisnis bukanlah sesuatu yang dicapai dengan satu alat, tetapi oleh sistem yang bekerja bersama untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Berbagi data antar sistem adalah bagian penting dari ini.

Kunci untuk memanfaatkan kekuatan data adalah komunikasi. Artinya:komunikasi antara alat data. Tidak ada gunanya mengumpulkan dan menyimpan data jika Anda tidak dapat menganalisisnya. Dan tidak ada gunanya menganalisisnya jika tidak dapat dilihat dengan cara yang berarti bagi tim Anda.

Itulah sebabnya di BigCommerce, kami menganut filosofi keterbukaan, sehingga Anda memiliki kendali atas data Anda dan dapat menggunakan solusi yang akan memiliki dampak terbesar pada bisnis Anda — kami menyebutnya Big Buka Solusi Data.

Solusi Data Terbuka Besar adalah rangkaian produk lengkap yang menampilkan solusi data mitra asli dan terbaik yang memberi pedagang kemampuan untuk mengumpulkan, menganalisis, memahami, dan menggunakan data toko online untuk mendapatkan wawasan tentang pelanggan perilaku untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan meningkatkan kinerja bisnis.

Bagaimana Pelanggan BigCommerce Membuat Keputusan Berdasarkan Data  

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana pedagang BigCommerce memanfaatkan Solusi Big Open Data kami untuk menghasilkan wawasan dan membuat keputusan.

1. Asal 

Origin, merek pakaian dan nutrisi yang membuat produknya di pegunungan Maine, telah mengoptimalkan tumpukan teknologi mereka untuk mengikuti pertumbuhan saluran. Secara khusus, perusahaan telah memanfaatkan integrasi BigQuery dan laporan Data Studio yang dibuat sebelumnya untuk menyelaraskan data konsumen dari berbagai sumber sebagai bagian dari strategi omnichannel menyeluruh mereka.

“Integrasi BigQuery BigCommerce memungkinkan kami menyediakan data yang bersih dan dapat ditindaklanjuti sambil menghindari pelaporan manual (rentan kesalahan) untuk membuat keputusan yang lebih baik bagi bisnis. Ini adalah kunci dalam menyatukan data kami dan memberikan wawasan yang diperlukan untuk melakukan investasi yang tepat,” Sid Martin, Analis Sistem di Origin.

2. Garrett Wade

Untuk Garrett Wade, penyedia utama alat pertukangan dan perkakas tangan yang bagus untuk taman, integrasi BigCommerce dengan BigQuery telah "mengubah permainan" bagi analis perusahaan.

Integrasi dengan BigQuery ini memungkinkan bisnis untuk mulai melihat data aktual dan akurat sejak hari pertama. Perusahaan melaporkan menghabiskan sangat sedikit waktu untuk membersihkan dan menormalkan data. Selain itu, mereka dapat memanfaatkan data untuk memverifikasi keakuratan lingkungan pengujian sebelum peluncuran kami. Ini juga memungkinkan perusahaan untuk segera mengembangkan laporan yang diperiksa; dengan demikian, menciptakan ruang yang benar-benar dibutuhkan tim pengembangan untuk melakukan pekerjaan laporan yang lebih sulit.

Mampu menganalisis bagaimana kinerja dan perilaku pembeli, lalu membuat laporan mendetail di Tableau dari satu lokasi tidak hanya efisien untuk tim pengembangan dua orang perusahaan, tetapi juga hemat biaya.

“Ketika kami mengevaluasi perpindahan ke BigCommerce sebagai penyedia platform kami, integrasi dengan Google BigQuery tidak menjadi prioritas utama, tetapi setelah menggunakannya selama beberapa bulan, saya dapat dengan jujur ​​mengatakan bahwa ini fitur mengkonfirmasi bahwa kami membuat pilihan yang tepat dengan BigCommerce. Saya sangat merekomendasikan,” kata John Chan, Inventory Planning and Business Intelligence Analyst, Garrett Wade Company.

3. Golf Wanita Depan

Fore Ladies Golf, bisnis milik wanita yang berkomitmen untuk menyediakan pakaian golf berkualitas tinggi bagi pegolf wanita, berhasil diluncurkan di BigCommerce pada tahun 2018. Namun, pemilik Jessica Benzing segera menyadari bahwa dia membutuhkan solusi untuk pelaporan dan analitik untuk membangun strategi yang lebih berdasarkan data untuk bisnisnya.

Beralih ke Glew, Jessica dapat memahami apa yang berhasil, apa yang tidak, dan apa yang perlu dia lakukan untuk terus berkembang. Dengan Glew, dia memiliki pandangan tentang KPI teratasnya untuk menganalisis kampanye Facebook dan Google Ads; laporan inventaris untuk membantu mengelola penganggaran dan memastikan tingkat stok yang konsisten; dan data segmentasi pelanggan untuk menjalankan kampanye bertarget ke pelanggan VIP, pembeli diskon, dan lainnya.

Pengambilan Penting 

Kita tahu bahwa data memiliki kekuatan. Karena konsumen menuntut pengalaman yang lebih dipersonalisasi dari e-niaga, berbelanja dengan lebih banyak cara omnichannel, dan umumnya semakin banyak beralih ke e-niaga untuk pembelian mereka, kebutuhan untuk mengumpulkan dan memahami data semakin meningkat.

Memiliki platform e-niaga yang mendukung strategi berbasis data Anda akan menjadi sangat penting. Di BigCommerce, kami percaya SaaS terbuka adalah masa depan — dan data adalah bagian penting dari itu. Mampu memilih solusi data dari pergudangan hingga analitik yang paling mendukung tujuan intelijen bisnis Anda dan membuat mereka dapat dengan mudah berkomunikasi satu sama lain akan membuat semua perbedaan dalam mengasah strategi data yang efisien.