E-Metrics – nhân tố sống còn trong kinh doanh thương mại điện tử

Tài liệu "E-Metrics – nhân tố sống còn trong kinh doanh thương mại điện tử" dưới đây sẽ trình bày về một nền tảng cơ sở để tạo ra phương pháp đo lường, phân tích, đánh giá phù hợp nhất đối với các hoạt động kinh doanh trên mạng, và làm thế nào để thể hiện các phương pháp đó dưới dạng dễ hiểu, dễ thực hành nhất. Và sau chót, nền tảng này sẽ mang lại những lợi ích gì cho bạn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
E-Metrics – nhân tố sống còn trong kinh doanh thương mại điện tử E-Metrics – nhân tố sống còn trong thương mại điện tử Đã có rất nhiều lý do được đưa ra để giải thích sự suy sụp của phong trào dotcom, mô phỏng theo những phân tích tài chính của các mô hình kinh tế, hay theo kiểu đầu tư càng mạo hiểm thì lợi nhuận càng cao. Kiểu giải thích chung chung, cũ rích như vậy của các nhà kinh tế không chỉ ra được nguyên nhân và tác động thực sự của vấn đề. Trong khi trên thực tế, những dự án kinh doanh quá đơn sơ mới chính là nguyên nhân gây nên sự thất bại của các công ty đầy tham vọng. Một hệ thống phân tích dữ liệu trên mạng là một yếu tố không thể thiếu đối với bất cứ một doanh nghiệp thông tin nào. Nhiều công ty dotcom thành công như Yahoo, Amazon và Ebay, đang tiếp tục kinh doanh, vẫn với phương châm “Cứ đầu tư, sẽ có khách hàng” của họ. Cũng làm theo chiến lược “Cứ đầu tư…” tương tự, tạI sao một số công ty lại thất bại, còn một số khác thì thành công? Về thực chất, các công ty đã thất bại bởi họ không phát triển một hệ thống đo lường mới, theo bản chất cốt lõi của thương mại điện tử, và nó khác một cách căn bản so với kiểu phân tích dữ liệu tài chính truyền thống. Chỉ có rất ít các công ty hiểu rằng Internet không chỉ đơn giản là một “kênh” kinh doanh; mà nó phải được coi là một họat động kinh doanh độc lập. Và những lĩnh vực kinh doanh không truyền thống như vậy đòi hỏi phải được quản lý bằng một hệ thống đo lường hoàn tòan mới. Trong bài viết này, tôi không định đưa ra các công cụ đo lường cho ngành thương mại điện tử, tôi cũng không đưa ra “bí quyết” cho cuộc cạnh tranh trên Internet. Tôi sẽ trình bày về một nền tảng cơ sở để tạo ra phương pháp đo lường, phân tích, đánh giá phù hợp nhất đối vớI các hoạt động kinh doanh trên mạng, và làm thế nào để thể hiện các phương pháp đó dưới dạng dễ hiểu, dễ thựchành nhất. Và sau chót, nền tảng này sẽ mang lại cho bạn những lợi ích sau: * Phát hiện nhanh chóng những vấn đề trên trang web. * Hiểu được các nhân tố cơ bản trên site. * Hiểu mối quan hệ giữa đơn vị sản phẩm, doanh thu và lợi nhuận, đồng thời hiểu cách để điều chuyển các nhân tố này. Phương pháp đo lường truyền thống và trên mạng Phương pháp đo lường truyền thống theo lỗ và lãi (P&L) không thể tạo nên được một bức tranh hoàn chỉnh về hành vi của khách hàng. Những phương pháp đánh giá như vậy chỉ dựa vào các giao dịch đã thực hiện, được tổng hợp tại thời điểm diễn ra mua bán. Ngược lại, các phương pháp cho thương mại điện tử (từ đây sẽ được gọi là e-metrics – hay các phương pháp đo lường, phân tích các dữ liệu thu thập từ mạng) tạo ra cơ hội để đánh giá tất cả những gì liên quan đến hành vi của khách hàng trước khi họ chính thức mua hàng. Sự hấp dẫn của các dữ liệu trên mạng chính là nó có thể lưu giữ được từng động tác click chuột, từng hình ảnh khách hàng đã xem. Các dữ liệu này sẽ tạo nên một bức tranh hoàn chỉnh về các hành vi dẫn đến việc mua hàng của khách hàng (hay quan trọng hơn, những hành vi dẫn đến việc không mua hàng). Trong thời kỳ bùng nổ dotcom, một vài từ lóng của emetrics đã trở thành thuật ngữ phân tích: page leakage (trang làm “mất khách”), sự phản đối, tính hấp dẫn, tốc độ, sự hủy bỏ giỏ hàng, độ hội tụ,… và có lẽ điều hấp dẫn nhất trong các nhân tố trên chính là hướng phân tích (khả năng tìm thấy “yếu tố quyết định dẫn đến việc mua hàng”). Những khái niệm trên rất thú vị và mới mẻ, nhưng chúng nặng về tính lý thuyết hàn lâm bởi chúng dựa trên một chuỗi các câu chuyện giả tưởng. Để có một quyết định khả thi, phương pháp hiệu quả nhất là trung gian giữa phương pháp đo đếm P&L (vốn khá mơ hồ và khó tích hợp hòan chỉnh) và phương pháp hàn lâm mà tôi đã miêu tả (phương pháp này khá thú vị nhưng không phải dễ kích hoạt). Holy Grail là một tập hợp các e-metrics có thể kích hoạt và định lượng, trong đó ghi nhận các kiểu hành vi và liên kết chúng với các chỉ số kinh doanh quan trọng như số hàng tiêu thụ, doanh thu và lợi nhuận. Trên lý tưởng, các dữ liệu như vậy phải được phục vụ cho cả việc quản lý và nghiên cứu phát triển, và việc ứng dụng công cụ báo cáo linh hoạt phải phù hợp với cả các những chuyên viên kỹ thuật lẫn những người không chuyên. Việc quản lý tòan bộ quá trình này đòi hỏi phải là một nhân viên thực sự giàu kinh nghiệm, có tầm nhìn chiến lược sâu rộng. Điểm khởi đầu Những câu hỏi mà chúng ta muốn biết về khách hàng trên web rất đa dạng. Bước đầu tiên là phải xây dựng một hệ thống công cụ phân tích hòan chỉnh, trong đó liệt kê các dạng phân tích cần tiến hành. Mỗi dạng phân tích phảI riêng biệt, hầu hết các câu hỏi sẽ được hình thành trong ma trận two-by-two (xem hình 1). Tôi sẽ giải thích mỗI phần của ma trận một cách chi tiết hơn. E-metrics về chất lượng Những phương pháp đo lường lưu lượng (trên mạng) cơ bản này thường được thực hiện trong ngắn hạn và đòi hỏI độ tích hợp thấp. Chúng chỉ dựa vào các dữ liệu về hành vi trên mạng và tập hợp vào một hệ thống dữ liệu có sẵn. Yêu cầu tối thiểu là các dữ liệu này phải được tập hợp theo tuần, nhưng khi cần thiết cũng phải thu thập được ngay khi dự án kinh doanh cần đến. Những ví dụ cụ thể là: - Lưu lượng (traffic) giữa các trang và từng nhóm trang: những dữ liệu sơ bộ về lưu lượng luân chuyển giữa các trang web được biểu hiện bằng số clicks, số lượt truy nhập, số người truy nhập… - Tỷ lệ % để mất khách hàng (Page leakage percentage): đây là tỷ lệ % số người truy cập đến một trang web và dừng lại tại đó, không tiếp tục xem sang các trang được link khác, trên tổng số người truy cập vào trang web đó. Từ tỷ lệ này, bạn có thể nhận biết được mức độ hấp dẫn, hiệu quả trong thiết kế website của mình, thay cho những nhận xét mang tính cảm nhận trước đây. Ngoài ra, mỗi lần có sự thay đổi trên website, việc so sánh tỷ lệ này sẽ giúp bạn đưa ra đánh giá thích hợp nhất. - Click tiếp theo (next click): đây là một yếu tố quan trọng trong phân tích, đánh giá xem trang nào thường xuyên được xem tiếp từ một hay một nhóm trang web nhất định. (khi xem xét t ...