الاستفادة من الإسناد المستند إلى البيانات لنمو التجارة الإلكترونية

Buy Database Forum Highlights Big Data’s Global Impact
Post Reply
bitheerani93
Posts: 10
Joined: Sun Dec 15, 2024 3:32 am

الاستفادة من الإسناد المستند إلى البيانات لنمو التجارة الإلكترونية

Post by bitheerani93 »

في عالم أصبحت فيه البيانات بمثابة النفط الجديد، أصبحت شركات التجارة الإلكترونية في قلب هذه الثورة. فلم يعد يكفي مجرد التواجد على الإنترنت. فقد أصبح مشهد التجارة الإلكترونية يتغير، وسوف يتخلف أولئك الذين لا يتكيفون مع هذا التغيير عن الركب.

وفقًا لـ eMarketer، اعتبارًا من عام 2022، بلغت مبيعات التجارة الإلكترونية العالمية 19.5% من إجمالي مبيعات التجزئة، ومن المتوقع أن تصل إلى 22.3% بحلول نهاية عام 2023. وهذا يمثل ما يقرب من ربع جميع مبيعات التجزئة التي تتم عبر الإنترنت. ومع ذلك، أصبحت السوق أيضًا أكثر ازدحامًا. ومع هذا المشهد التنافسي المتزايد، لم يعد يكفي مجرد الوجود عبر الإنترنت - تحتاج الشركات إلى الاستفادة من جميع الأدوات المتاحة لها للتميز.

"في العالم القديم، كنت تكرس 30% من وقتك لبناء خدمة رائعة و70% من وقتك للترويج لها. أما في العالم الجديد، فإن هذا ينعكس". وهذا الانعكاس هو جوهر النهج القائم على البيانات في التعامل مع الأعمال، وخاصة في مجال التجارة الإلكترونية. - جيف بيزوس

تقدم نماذج الإسناد القائمة على البيانات ميزة تنافسية. فهي توفر رؤى حول سلوك العملاء، مما قائمة أرقام الهاتف المحمول دقيقة للشركات فهم نقاط الاتصال على طول رحلة العميل الأكثر تأثيرًا في دفع المبيعات. أظهر تقرير اتجاهات الإنترنت لعام 2021 لماري ميكر أن الشركات التي تستخدم الإسناد القائم على البيانات كانت أكثر عرضة بمقدار الضعف لزيادة معدلات الاحتفاظ بالعملاء، وأكثر عرضة بمقدار 1.6 مرة لزيادة حصتها في السوق.

Image

هذه التدوينة مخصصة لكشف الأهمية الاستراتيجية للإسناد القائم على البيانات لنمو التجارة الإلكترونية. سنتعمق في سبب أهمية هذا النهج لاستراتيجية التجارة الإلكترونية الخاصة بك، وكيف يمكن استخدامه لدفع النمو والربحية. يعتمد مستقبل التجارة الإلكترونية على البيانات، ومع الاستراتيجيات الصحيحة، يمكنك فتح فرص نمو غير مسبوقة.

فهم الإسناد المستند إلى البيانات
إن الإسناد المستند إلى البيانات هو أداة قوية يمكن لشركات التجارة الإلكترونية استخدامها لقياس فعالية حملاتها التسويقية. من خلال الاستفادة من البيانات وخوارزميات التعلم الآلي، يقوم الإسناد المستند إلى البيانات بتعيين الفضل بدقة لكل قناة ونقطة اتصال فردية تساهم في التحويل.

وهذا يعني أن الشركات يمكنها اتخاذ قرارات مستنيرة حول قنوات التسويق والحملات الأكثر فعالية في دفع المبيعات وتحسين العائد على الاستثمار وتحقيق النمو في نهاية المطاف.

ما هو الإسناد المبني على البيانات؟
في جوهره، يعد الإسناد القائم على البيانات منهجية تعتمد على البيانات لتخصيص الفضل لقنوات التسويق ونقاط الاتصال التي تساهم في التحويل. وهذا يعني أنه بدلاً من الاعتماد على قواعد بسيطة مثل إسناد النقرة الأخيرة، تستخدم نماذج الإسناد القائمة على البيانات خوارزميات إحصائية لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتحديد القنوات ونقاط الاتصال التي لها التأثير الأكبر على أهداف الشركة.

بالنسبة لشركات التجارة الإلكترونية، قد يعني هذا تحليل رحلات العملاء وسلوكهم لتحديد نقاط الاتصال الأكثر فعالية في دفع التحويلات. من خلال فهم رحلة العميل، يمكن للشركات تحسين حملاتها التسويقية لاستهداف جمهورها بشكل أفضل وتحسين عائد الاستثمار.

أهمية الإسناد الدقيق في التجارة الإلكترونية
يعد الإسناد الدقيق أمرًا بالغ الأهمية لقياس فعالية أي حملة تسويقية. في التجارة الإلكترونية، يسمح الإسناد للتجار بتحديد القنوات والحملات التي تولد أكبر قدر من الإيرادات والمجالات التي تحتاج إلى تحسين.

بدون إسناد دقيق، قد تهدر الشركات موارد قيمة على حملات لا تحقق سوى عائد ضئيل أو لا تعمل على تحسين القنوات والحملات التي تتمتع بأكبر قدر من الإمكانات للنمو. من خلال الاستفادة من الإسناد القائم على البيانات، يمكن للشركات اتخاذ قرارات مستنيرة حول أماكن تخصيص الموارد وتحسين حملاتها التسويقية لتحقيق أقصى قدر من التأثير.

نماذج الإسناد التقليدية مقابل نماذج الإسناد القائمة على البيانات
تعتمد نماذج الإسناد التقليدية، مثل النقرة الأخيرة، على قواعد بسيطة لتخصيص الفضل للقناة أو نقطة الاتصال التي تسبق التحويل مباشرةً. ورغم أن الإسناد للنقرة الأخيرة سهل الفهم والتنفيذ، إلا أنه لا يوفر صورة كاملة لرحلة العميل وقد يؤدي إلى استنتاجات متحيزة وغير دقيقة.

من ناحية أخرى، يستخدم الإسناد القائم على البيانات النمذجة الإحصائية لتحديد القنوات ونقاط الاتصال التي لها أكبر تأثير على رحلة العميل، مما يؤدي إلى رؤى أكثر دقة وقابلية للتنفيذ. من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة واستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكن لنماذج الإسناد القائمة على البيانات أن توفر للشركات صورة أكثر اكتمالاً لسلوك عملائها ومساعدتهم على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن حملاتهم التسويقية.
Post Reply