Case study

5 phút đọc

Case Study: Amazon Sử Dụng Marketing Analytics Để Cải Thiện Trải Nghiệm Của Khách Hàng Và Người Bán

Amazon là một trong những nhà bán lẻ trực tuyến lớn nhất trên thế giới, cung cấp đa dạng sản phẩm và dịch vụ cho hàng triệu khách hàng trên toàn cầu. Amazon nổi tiếng với việc sáng tạo sử dụng dữ liệu tiếp thị để tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến của khách hàng. Amazon thực hiện điều này thông qua các bước sau:

1. Thu thập dữ liệu người dùng từ nền tảng: 

Đầu tiên, Amazon sử dụng nền tảng để thu thập thông tin về khách hàng. Thông tin được thu thập bao gồm các giao dịch mua sắm, sản phẩm được thêm vào giỏ hàng, vị trí địa lí của khách hàng, đánh giá và bình luận về sản phẩm họ đã mua, và nhiều thông tin khác.

2. Phân tích dữ liệu để tạo trải nghiệm mua sắm cá nhân cho người mua: 

Sau đó, Amazon sử dụng dữ liệu này để tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa cho từng khách hàng bằng cách cung cấp các gợi ý sản phẩm được tùy chỉnh cùng thông điệp Marketing. Phương pháp này không chỉ tăng doanh số bán hàng và lòng trung thành của khách hàng mà còn đóng một vai trò quan trọng trong việc mở rộng nền tảng và nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể.

3. Hệ thống gợi ý sản phẩm: 

Trang web và ứng dụng di động của Amazon có một hệ thống gợi ý sản phẩm hiển thị các mục cho người dùng dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua sắm của họ. Những gợi ý được tạo ra bởi các thuật toán Machine Learning dựa trên dữ liệu khách hàng như lịch sử truy cập website, lịch sử mua sắm và các truy vấn tìm kiếm. Bằng cách tùy chỉnh gợi ý sản phẩm cho từng khách hàng, Amazon có thể tăng khả năng mua sắm và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

4. Thông điệp Marketing:

Amazon có thể xác định thông điệp Marketing nào hiệu quả nhất cho từng phân khúc khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng. Ví dụ, Amazon có thể gửi các email khuyến mãi cho khách hàng đã mua một sản phẩm cụ thể khác với những khách hàng chưa bao giờ mua sản phẩm đó. Phương pháp cá nhân hóa trong Marketing này đã giúp Amazon tăng cường sự tương tác và lòng trung thành của khách hàng.

5. Phân tích thị trường cho người bán: 

Phân tích dữ liệu của Amazon cũng cung cấp cho người bán cá nhân những thông tin cần thiết về doanh số bán hàng, cho biết sản phẩm nào bán chạy nhất, sản phẩm nào bán ít nhất, và dự đoán về doanh số bán hàng trong tương lai. Do đó, quản lý hàng tồn được đơn giản hóa cho các nhà cung cấp trên nền tảng này.

6. Dữ liệu về giá cả:

Amazon sử dụng Marketing Analytics trong chính sách giá của mình bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu mua sắm của khách hàng. Amazon liên tục theo dõi doanh số bán hàng để xác định giá thích hợp nhất cho từng sản phẩm. Amazon tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận bằng cách điều chỉnh giá cả real-time dựa trên phân tích hành vi của khách hàng, hoạt động của đối thủ, và xu hướng thị trường.

Tóm lại, hiệu suất của Amazon như một nhà bán lẻ trực tuyến đã bị ảnh hưởng đáng kể bởi chiến lược Marketing Analytics của mình. Amazon đã tăng cường doanh số bán hàng, tạo điều kiện cho lòng trung thành của khách hàng, và giữ vững vị thế của mình thị trường trong lĩnh vực thương mại điện tử bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, tối ưu hóa thông điệp tiếp thị, và quản lý giá cả.

Trên đây là bài viết về cách mà Amazon – ông trùm “bán lẻ” sử dụng Marketing Analytics để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và người bán. Để hiểu thêm về tính ứng dụng sâu sắc của Marketing Analytics và Data Analytics, tham khảo ngay khóa học Business Intelligence và Marketing Automation & Analytics tại MDA! 

Source: Linkedin

Chia sẻ bài viết