3 ตัวชี้วัดหลักของ E-commerce จะช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้อย่างไร

3 ตัวชี้วัดหลักของ E-commerce จะช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้อย่างไร

13 พฤศจิกายน 2565
E-commerce และการวิเคราะห์ข้อมูล

ทุกคนคงรู้ดีว่า E-commerce เป็นวงการที่โหดเหี้ยมและจะยิ่งมีการแข่งขันสูงขึ้นเรื่อย ๆ จากเหตุการณ์โรคระบาดที่ทุกคนออกไปไหนไม่ได้ ทำให้ยอดขายผ่านทาง E-commerce เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วในเวลาเพียงสามเดือน ซึ่งเทียบได้กับการเติบโตเมื่อ 10 ปีที่ผ่านมา และก็ไม่มีแนวโน้มว่าอัตราการเติบโตจะลดลงเลย แต่นั่นก็ไม่ได้แปลว่ากลุ่มผู้ประกอบการรายย่อยนั้นจะขายสินค้าได้ง่ายขึ้น (E-commerce และการวิเคราะห์ข้อมูล)

ร้านค้าออนไลน์ประสบปัญหาเนื่องจากการแข่งขันที่สูงขึ้นและลูกค้าประจำลดฮวบลง ในขณะที่นักช้อปออนไลน์มักจะถูกจูงใจได้ง่าย ๆ ด้วยปัจจัยทางด้านราคาและระยะเวลาในการจัดส่ง  รวมไปถึงโจทย์ใหญ่ ๆ เช่น การสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าและการช่วยเหลือลูกค้า จึงไม่มีช่วงเวลาไหนเลยที่ผู้ประกอบการจะได้พักให้หายเหนื่อยได้เลย

ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญต่อความสำเร็จในการทำ E-commerce ผู้ประกอบการจำเป็นต้องทราบว่าขณะนี้ร้านมียอดขายเพิ่มขึ้นหรือลดลง ลูกค้าเข้ามาหามากที่สุดในช่องทางไหน ลูกค้ากลุ่มไหนที่ใช้เงินมากที่สุดหรือเป็นลูกค้าประจำ ฯลฯ

แต่การวิเคราะห์ข้อมูลก็ไม่สามารถเกิดขึ้นได้ถ้าไม่มีข้อมูล ดังนั้นผู้ประกอบการจึงจำเป็นต้องติดตามผลและเก็บข้อมูลตัวชี้วัดของอีคอมเมิร์ซหรือ E-commerce Metrics ที่ถูกต้องเพื่อให้นักวิเคราะห์สามารถนำข้อมูลมาใช้ได้ ไม่เช่นนั้นคุณจะไม่รู้ว่าอะไรที่คุณทำถูกแล้ว (หรือทำไม่ถูก) และระบุได้ว่าจะต้องเปลี่ยนแปลงอะไรเพื่อเพิ่มรายได้และทำผลกำไรให้ดีขึ้น

แต่ละบริษัทอาจมีตัววัดที่ตอบโจทย์เป้าหมายธุรกิจที่แตกต่างกัน แต่ก็มีตัวชี้วัดบางตัวที่มักจะเป็นตัวชี้วัดหลักที่ใช้ได้กับเกือบทุกรูปแบบธุรกิจ ซึ่งตัวชี้วัดเหล่านี้จำเป็นอย่างยิ่งต่อความสำเร็จในการวิเคราะห์ข้อมูล และตัวชี้วัดต่อไปนี้ก็คือตัววัดประสิทธิภาพธุรกิจที่ธุรกิจ E-commerce ทุกรายควรติดตามผล เพื่อให้เราได้ข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ต่อได้และเกิดความเข้าใจเชิงลึกในข้อมูล

1. มูลค่าคำสั่งซื้อโดยเฉลี่ย (Average Order Value)

มูลค่าคำสั่งซื้อโดยเฉลี่ย หรือ Average Order Value (AOV) หมายถึงจำนวนเงินเฉลี่ยของคำสั่งซื้อแต่ละยอดในเว็บไซต์หรือแอปมือถือของคุณ  มันเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการติดตามผลรายได้เนื่องจากมันหารรายได้ของคุณตามคำสั่งซื้อ จึงเป็นการโฟกัสที่รายได้ต่อธุรกรรมแทนที่จะเป็นจำนวนธุรกรรมที่เกิดขึ้นหรือจำนวนเงินที่คุณได้

เพราะยอดขายอาจทำให้ผู้ประกอบการเข้าใจผิดได้ เนื่องจากบางทียอดขายทำให้คุณรู้สึกว่าคุณขายได้เยอะ แต่ว่าแต่ละรายการนั้นได้จำนวนเงินที่ต่ำมาก AOV ช่วยให้คุณมองเห็นภาพชัดเจนของแนวโน้มรายได้ของคุณ

AOV ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจที่สำคัญในบริษัทอีคอมเมิร์ซ เช่นจะเพิ่มหรือลดราคาหรือเปลี่ยนทิศทางการทำการตลาดไปดึงดูดกลุ่มลูกค้าที่มีกำลังจ่ายสูงขึ้น AOV ที่ต่ำอาจเป็นสัญญาณว่าคุณต้องเพิ่มมูลค่าต่อคำสั่งซื้อ ตัวอย่างเช่น กำหนดยอดซื้อขั้นต่ำที่จะได้การจัดส่งฟรี เพื่อกระตุ้นให้ผู้ซื้อเพิ่มรายการสินค้าสองสามอย่างลงตะกร้าหรือนำเสนอชุดสินค้าหลายอย่างรวมกันที่มีมูลค่าสูงกว่าเพื่อจะกระตุ้นให้ลูกค้าใช้เงินมากขึ้นอีกนิดในแต่ละคำสั่งซื้อ

นอกจากนี้ AOV ยังเป็นตัววัดที่สำคัญสำหรับการคำนวณต้นทุนและค่าใช้จ่าย  ตัวอย่างเช่น ถ้า AOV ของคุณสูงแต่ผลกำไรโดยรวมต่ำ นั่นอาจเป็นสัญญาณว่าบริษัทของคุณใช้เงินมากเกินไปในการหาลูกค้าแต่ละราย  มีเพียงข้อมูลเท่านั้นที่บอกคุณได้ ซึ่งสิ่งนี้จะนำไปสู่ตัวชี้วัดถัดไปของเรา

2. ต้นทุนในการหาลูกค้า (Customer Acquisition Cost)

ต้นทุนในการหาลูกค้า หรือ Customer Acquisition Cost (CAC) เป็นการวัดจำนวนเงินที่คุณใช้ในการดึงดูดลูกค้าใหม่แต่ละราย คุณสามารถคำนวณได้โดยการหารค่าการตลาดทั้งหมดด้วยจำนวนลูกค้าใหม่ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง

CAC เป็นวิธีที่สำคัญในการติดตามผลความสำเร็จของการตลาดของคุณและเป็นตัวตัดสินใจว่าคุณจะใช้เงินไปกับการหาลูกค้าใหม่เท่าไร ถ้า CAC ของคุณสูงเกินไป อาจทำให้ทำกำไรได้ยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้า AOV ของคุณต่ำด้วย

แต่สำคัญที่ผู้ประกอบการต้องจำไว้ว่าต้นทุนในการหาลูกค้าที่สูงไม่ใช่เป็นสัญญาณเตือนเสมอไป ถ้าลูกค้าของคุณมีกำลังจ่ายสูงและเป็นลูกค้าประจำ มันก็คุ้มค่า ที่จะใช้จ่ายมากขึ้นเพื่อดึงดูดแต่ละคน แต่ในทางกลับกันสิ่งนี้ก็อาจเป็นความผิดพลาดได้ หากเราใช้เงินมากเกินไปในการหาลูกค้าใหม่ที่สั่งซื้อเพียงครั้งเดียวและมีมูลค่าต่อยอดการสั่งซื้อต่ำ

เมื่อเราลองเทียบอัตรากำไรของสินค้าแต่ละชนิดในบริษัท คุณอาจพบว่าสินค้าแต่ละตัวทำกำไรแตกต่างกัน ดังนั้นการใช้กำไรของทุกสินค้าเพื่อกำหนดต้นทุนในการหาลูกค้าสูงสุดที่เป็นไปได้จึงเป็นเรื่องยาก แต่อย่างไรก็ตามคุณสามารถหาตัวเลขที่เป็นไปได้ของ CAC ได้ หากคุณจำกัดการวิเคราะห์ให้อยู่เฉพาะในตัวเลขกำไรของสินค้ายอดนิยมที่สุดในเว็บไซต์ของคุณ

และแน่นอนว่าธุรกิจใหม่ ๆ จะมีอัตรา CAC ที่สูงกว่าธุรกิจที่มีมานานเนื่องจากยังไม่มีฐานลูกค้าประจำหรือยังไม่เป็นที่รู้จักในวงกว้าง

3. อัตราการปิดการขาย Conversion Rate

อัตรา Conversion Rate คือเปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้บริการที่ดำเนินการกระทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งที่เราต้องการวัดผลเทียบกับผู้ใช้บริการทั้งหมด ซึ่งอาจเป็นการลงชื่อรับจดหมายข่าวสารจากทางอีเมลของคุณ คลิกดูสินค้า “คอลเลคชันใหม่” ในร้านค้าออนไลน์ของคุณ หรือทำการสั่งซื้อ โดยขึ้นอยู่กับคุณว่าจะตัดสินใจติดตามผล Conversion ตัวไหน แต่ตัววัด Conversion Rate ของ E-commerce ที่นิยมที่สุดคือจำนวนธุรกรรมต่อการเข้าชม หรืออีกนัยหนึ่งคือ เปอร์เซ็นต์ของคนที่เข้าชมเว็บไซต์ของคุณแล้วทำให้เกิดยอดขาย

Conversion Rate ของคุณนั้นจำเป็นอย่างยิ่งต่อการทำกลยุทธ์การตลาดของคุณ รวมถึงการใช้จ่ายค่าโฆษณาและการตลาดรูปแบบอื่น ๆ ที่ต้องจ่ายเงิน ถ้าอัตรา Conversion Rate ของคุณต่ำ อาจหมายความว่า Keyword ในการทำ SEO ของคุณไม่มีประสิทธิภาพ หรือคุณทำการโฆษณาขายสินค้าบนโซเชียลมีเดียโดยกำหนดกลุ่มเป้าหมาย (Target Audiences) ที่ไม่ถูกต้อง เนื่องจากคนที่เข้ามาชมเว็บไซต์ของคุณไม่ได้เข้ามาซื้อสินค้าของคุณ (สังเกตจากอัตราการปิดการขายที่ต่ำ)

ข้อมูลการปิดการขายยังให้ข้อมูลด้านการทดลองอื่น ๆ ที่คุณอาจนำไปปรับใช้กับการออกแบบเว็บไซต์ของคุณให้เหมาะสมเพื่อเกิดยอดขายสูงสุด แต่ถ้าหากจะทำการทดลองที่มีความซับซ้อนขึ้นไปอีก คุณสามารถแบ่งข้อมูลตามช่องทางการเข้าชม เพื่อให้คุณสามารถเทียบอัตรา Conversion Rate ต่อการออกแบบหน้าเว็บไซต์กับสิ่งที่ผู้เข้าชมมองหาก่อนจะคลิกเข้าไปดู

ตัววัดธุรกิจเป็นแนวทางสู่ความสำเร็จของ E-commerce

ตัววัดธุรกิจที่ถูกต้องเปรียบเสมือนสายตาของคุณผ่านผืนน้ำแห่ง E-commerce ที่ขุ่นมัวและหนาแน่น ดังนั้นจึงสำคัญอย่างยิ่งที่คุณต้องมีตัววัดที่ถูกต้อง โดยการติดตามผลมูลค่าคำสั่งซื้อโดยเฉลี่ย อัตราการปิดการขาย และต้นทุนในการหาลูกค้า เท่านี้คุณก็จะมีแหล่งข้อมูลที่สำคัญที่สามารถนำมาวิเคราะห์ข้อมูลได้และได้รับข้อมูลเชิงลึกในเรื่องประสิทธิภาพของร้านค้าออนไลน์ของคุณ ซึ่งจะทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตและสร้างกำไรได้ดียิ่งขึ้น

บทความโดย Evan Morris
เนื้อหาจากบทความของ Data Science Central
แปลและเรียบเรียงโดย ไอสวรรค์ ไชยชะนะ
ตรวจทานและปรับปรุงโดย อนันต์วัฒน์ ทิพย์ภาวัต

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

ไอคอน PDPA

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ “นโยบายคุ้กกี้” และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ “ตั้งค่า”

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว
  • คุกกี้ที่มีความจำเป็น (Strictly Necessary Cookies)
    เปิดใช้งานตลอด

    คุกกี้ประเภทนี้มีความจำเป็นต่อการให้บริการเว็บไซต์ของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้ท่านสามารถเข้าใช้งานในส่วนต่าง ๆ ของเว็บไซต์ได้ รวมถึงช่วยจดจำข้อมูลที่ท่านเคยให้ไว้ผ่านเว็บไซต์ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ท่านไม่สามารถใช้บริการในสาระสำคัญของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งจำเป็นต้องเรียกใช้คุกกี้ได้
    รายละเอียดคุกกี้

  • คุกกี้เพื่อการวิเคราะห์และประเมินผลการใช้งาน (Performance Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้ช่วยให้ BDI ทราบถึงการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานในการใช้บริการเว็บไซต์ของ BDI รวมถึงหน้าเพจหรือพื้นที่ใดของเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยม ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่น ๆ BDI ยังใช้ข้อมูลนี้เพื่อการปรับปรุงการทำงานของเว็บไซต์ และเพื่อเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งานมากขึ้น ถึงแม้ว่า ข้อมูลที่คุกกี้นี้เก็บรวบรวมจะเป็นข้อมูลที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้ และนำมาใช้วิเคราะห์ทางสถิติเท่านั้น การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ BDI ไม่สามารถทราบปริมาณผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ และไม่สามารถประเมินคุณภาพการให้บริการได้

  • คุกกี้เพื่อการใช้งานเว็บไซต์ (Functional Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้จะช่วยให้เว็บไซต์ของ BDI จดจำตัวเลือกต่าง ๆ ที่ท่านได้ตั้งค่าไว้และช่วยให้เว็บไซต์ส่งมอบคุณสมบัติและเนื้อหาเพิ่มเติมให้ตรงกับการใช้งานของท่านได้ เช่น ช่วยจดจำชื่อบัญชีผู้ใช้งานของท่าน หรือจดจำการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าขนาดฟอนต์หรือการตั้งค่าต่าง ๆ ของหน้าเพจซึ่งท่านสามารถปรับแต่งได้ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้อาจส่งผลให้เว็บไซต์ไม่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์

  • คุกกี้เพื่อการโฆษณาไปยังกลุ่มเป้าหมาย (Targeting Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้เป็นคุกกี้ที่เกิดจากการเชื่อมโยงเว็บไซต์ของบุคคลที่สาม ซึ่งเก็บข้อมูลการเข้าใช้งานและเว็บไซต์ที่ท่านได้เข้าเยี่ยมชม เพื่อนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่นที่ไม่ใช่เว็บไซต์ของ BDI ทั้งนี้ หากท่านปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะไม่ส่งผลต่อการใช้งานเว็บไซต์ของ BDI แต่จะส่งผลให้การนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่น ๆ ไม่สอดคล้องกับความสนใจของท่าน

บันทึกการตั้งค่า
ไซต์นี้ลงทะเบียนกับ wpml.org ในฐานะไซต์พัฒนา สลับไปยังไซต์การผลิตโดยใช้รหัส remove this banner.