Аналітична система ведення електронної комерції - Трофимчук, С. О. (My University, 2024)
На сьогоднішній день бізнес у сфері електронної комерції (eCommerce) дуже стрімко змінюється і зараз одним із ключових рушіїв цих змін є цифровізація та активний розвиток цієї сфери. Через те, що зростає популярність купувати онлайн та переходом більшої частини користувачів у покупки в Інтернеті, компанії змушені адаптовувати свої стратегії розвитку та цифровізовуватися для того, аби зберігати свою конкурентоспроможність. У таких сучасних умовах недостатньо лише пропонувати якісний продукт чи певну послугу, а також необхідно ефективно використовувати дані та аналітику в цілому. Дані, у сьогоднішній час, стали новим двигуном бізнесу, а аналітика у свою чергу, ключовим інструментом для управління цим двигуном. Аналітика дозволяє бізнесу приймати обґрунтовані рішення, спираючись на реальні факти, а не на припущення. Для кращого розуміння її ролі можна розглянути приклад аналізу рекламних кампаній та продажів. Давайте уявимо бізнес, який процвітає: він має широкий асортимент продукції, сучасний веб-сайт і постійно зростаючу кількість клієнтів. Але що далі? Як підтримувати темпи зростання та адаптуватися до змін у поведінці споживачів? Згідно з дослідженням Forbes, понад половина онлайн-покупців (53%) віддають перевагу компаніям, які персоналізують їхній досвід[1]. Це підкреслює важливість використання аналітики для збору даних про клієнтів і створення релевантних стратегій[1]. Сам процес аналітики стосується процесу збору, аналізу та інтерпретації даних, пов’язаних з діяльністю в веб-мережі, шляхом відстеження показників і ключових показників ефективності (KPI), щоб отримати розуміння поведінки клієнтів, продажів, маркетингу та загальних бізнес-операцій на цифровому ринку. Аналізуючи ці дані за допомогою таких інструментів, як статистичний аналіз, візуалізація даних[2] і машинне навчання, компанії можуть отримати цінну інформацію. Аналітика дає шанс відповісти на питання «Як покращити бізнес?» і може використовуватися для прогнозування майбутніх показників бізнесу. Власники бізнесу використовують аналітику для виявлення тенденцій і взаємозв’язків, щоб отримати значущу інформацію з даних для здійснення стратегічних дій - наприклад, аналізу загальних настроїв відгуків клієнтів або розрахунку рентабельності інвестицій (ROI) маркетингової кампанії. Зі 100% сучасних компаній лише 20 планують і реалізують маркетингові активності на основі великих даних, виграючи тим самим у 80%, що залишилися. Маркетингова стратегія, розроблена на основі даних, завжди більш точна та результативна в порівнянні з тією, яка була побудована на здогадах та особистих припущеннях. Всі ті, хто ігнорує Big Data, в результаті нераціонально витрачають бюджети, не розвиваються і добре, якщо стоять на одному місці, а не залишають ринок назавжди [3]. Data Driven підхід дозволяє відстежити поведінку цільової аудиторії, передбачити її потреби та вплинути на прийняття рішень. Пропонуємо разом з нами розібратися у тому, що таке Data Driven маркетинг, як його застосовувати та чого з його допомогою можна досягти [3]. Data Driven marketing - це маркетинг, заснований на аналізі великих даних про людей та дії, які вони здійснюють в інтернеті та офлайні. Data Driven маркетинг покликаний спрогнозувати поведінку користувачів у мережі та оптимізувати рекламні меседжі таким чином, щоб вони були максимально персоналізованими та ефективними.[3] Згідно з даними дослідження агенції Adweek, більша половина маркетологів активно використовують Big Data в своїй роботі: Рис. 1.1 Використання Big Data у маркетингу - 77% з них переконані в тому, що дані добре допомагають при роботі з аудиторією; - 69% за їх допомогою налаштовують таргетований контент; - 55% без Big Data не зможуть розробити маркетингову стратегію просування бренду; - 49% вважають, що саме великі дані допомагають їм налагоджувати комунікації з клієнтами; - 44% будують на даних усі свої аналітичні звіти[4]. Саме тому аналітика є одним із найпотужніших інструментів, який сучасні компанії можуть використовувати для досягнення своїх цілей. Вона дозволяє отримати цінну інформацію, яка допомагає приймати обґрунтовані рішення, підвищувати ефективність і досягати максимального впливу. Однією з ключових сфер, де аналітика відіграє вирішальну роль, є аналіз рекламних кампаній та продажів. Використання даних у цих процесах дозволяє підвищити рентабельність інвестицій (ROI) та дає можливість глибше зрозуміти споживача, адаптувати маркетингові стратегії та сприяти зростанню бізнесу. Тут можна виділити кілька пунктів:. 1. Оцінка ефективності рекламних кампаній. Рекламні кампанії є основою для залучення нових клієнтів, підвищення впізнаваності бренду та стимулювання продажів. Проте без аналітики компанії часто витрачають значні бюджети без розуміння, що саме працює, а що ні. Аналітика дозволяє відповісти на такі запитання: - які маркетингові канали (соціальні мережі, email-маркетинг, контекстна реклама) приносять найбільше конверсій? - які рекламні повідомлення або формати оголошень резонують із цільовою аудиторією? - який сегмент аудиторії є найціннішим для кампанії? Завдяки аналітиці можна відстежувати ключові показники ефективності (KPI), такі як рейтинг кліків (CTR), вартість залучення клієнта (CAC), коефіцієнт конверсії, а також загальну рентабельність інвестицій у рекламу (ROAS). Наприклад, якщо кампанія у соціальних мережах має високий CTR, але низький коефіцієнт конверсії, це може свідчити про те, що користувачі зацікавлюються оголошенням, але не завершують покупку через недосконалий процес оформлення замовлення на сайті. 2. Оптимізація бюджету. Один із найбільших викликів у рекламних кампаніях - ефективний розподіл бюджету. Аналітика дозволяє зрозуміти, які канали приносять найвищу віддачу на вкладені кошти. Наприклад, компанія може побачити, що реклама на пошукових платформах має вищий коефіцієнт конверсії порівняно з банерною рекламою. Використовуючи ці дані, бюджет можна перерозподілити на більш результативні канали, мінімізуючи витрати на менш ефективні формати. 3. Персоналізація реклами. Сучасні споживачі очікують персоналізованого підходу. Аналітика дає змогу сегментувати аудиторію за демографічними показниками, поведінковими моделями або вподобаннями. Наприклад, завдяки аналізу даних можна створювати таргетовані рекламні кампанії, які відповідають інтересам кожного сегмента. Наприклад, дані показують, що молодша аудиторія (18–25 років) частішекупує через мобільний додаток, тоді як старша аудиторія (45–55 років) надає перевагу покупкам через сайт. Знаючи це, компанія може створити окремі рекламні кампанії для кожної групи: для молодшої аудиторії — акцент на рекламі мобільного додатка, а для старшої — на зручності використання сайту. Саме через це дане дослідження є актуальним у наш час, адже лише за допомогою аналітики компанії можуть зростати. Мета дослідження - розробити аналітичну систему для виявлення найефективніших каналів трафіку та покращити процес прийняття рішень на конкретному підприємстві. Об’єктом дослідження: обсяг продажів підприємства у сфері електронної комерції. Предметом дослідження: ключові метрики та фактори, що визначаютьуспішність продажів в електронній комерції З цього випливає, що завданням дослідження є: розробка аналітичної система, яка надасть змогу визначати ефективність показників компанії та приймати правильні рішення в подальшому. Наукова новизна даного дослідження полягає у комплексному підході до аналізу трафіку та її взаємодія з продажами у сфері електронної комерції. Це дозволить автоматизувати аналітику ефективності рекламних джерел трафіку і оцінювати їхній внесок у обсяг продажів. У цьому аспекті комплексність пояснює системність та узгодженість використання сучасних інструментів, методів та аналітичних підходів для дослідження впливу каналів трафіку на продажі на конкретному підприємству. Цей підхід базується, у свою чергу, на інтеграції різних етапів обробки даних, починаючи від збору цих даних та підготовки до візуалізації та інтерпретації результатів.
Keywords: електронна комерція; аналітична система; комп’ютерні системи; маркетингові канали; e-commerce; analytical system; computer systems; marketing channels