Thành công trên sàn thương mại điện tử ngày càng đòi hỏi sự chuyên nghiệp và nghiêm túc từ các nhãn hàng kinh doanh trên sàn. Những đánh giá (review & rating) trên sàn thương mại điện tử nếu được thống kê & phân tích dựa trên các phương pháp khoa học về dữ liệu sẽ là những insight vô giá cho nhãn hàng trong việc cải thiện chất lượng sản phẩm, vận hành kênh và nâng cao hình ảnh thương hiệu đối với các khách hàng tiêu dùng.
Sức mạnh của Đánh giá Sản phẩm Trên E-commerce
Trên các nền tảng thương mại điện tử lớn nhất Việt Nam như Shopee, Lazada, Tiki và TikTok Shop, người mua luôn được khuyến khích để lại reviews sau khi nhận hàng.
Với hơn 2,6 triệu gian hàng đang kinh doanh trên bốn sàn và gần 60 triệu người tiêu dùng số (theo báo cáo “SYNC Đông Nam Á 2022”), các sàn thương mại điện tử ngày càng trở thành một công cụ mạnh mẽ để các doanh nghiệp đúc kết thông tin và thực hiện các nghiên cứu cho mục tiêu cải thiện trải nghiệm khách hàng và nghiên cứu sản phẩm, không chỉ trên kênh online mà cả trên kênh offline.
Thách thức của Cách Phân tích Thủ công
Tuy nhiên, việc phân tích hàng nghìn lượt đánh giá từ các khách hàng một cách thủ công là một thách thức lớn đối với bất cứ doanh nghiệp nào.
Hơn nữa, xử lý và phân tích dữ liệu này bằng cách thủ công không chỉ tốn thời gian, mà còn thiếu độ chính xác và chiều sâu cần thiết để đưa ra quyết định.
Điều tồi tệ hơn là doanh nghiệp chỉ có thể xem được một phần nhỏ lượt đánh giá từ người tiêu dùng, khiến việc hiểu đúng nhu cầu và mong muốn của người tiêu dùng trở nên gần như không thể. Cách tiếp cận hiện tại đối với phân tích dữ liệu là một quá trình phân tán, không đầy đủ và không hiệu quả.
Dễ dàng Hiểu nhu cầu khách hàng
Đây là lúc sức mạnh của nền tảng EcomHeat được phát huy.
EcomHeat tự động hóa toàn bộ quy trình thu thập và xử lý dữ liệu lượt đánh giá của người mua trên sàn E-com, mang đến cho doanh nghiệp một cách hiệu quả để hiểu rõ nhu cầu và sở thích của khách hàng.
Công nghệ tiên tiến của EcomHeat cho phép doanh nghiệp đánh giá nhu cầu và phản hồi của khách hàng theo nhiều chiều phân tích.
Sau khi thu thập lượt đánh giá và điểm đánh giá của từng sản phẩm trên nền tảng Shopee, Lazada, Tiki, TikTok Shop, bằng sức mạnh của học máy và trí tuệ nhân tạo, EcomHeat phân tích và phân loại các đánh giá sản phẩm này để rút ra insights cho doanh nghiệp.
Kế thừa từ công nghệ phân tích thảo luận trên social của YouNet Group – đơn vị #1 thị trường về social listening, các thuật toán mạnh mẽ của EcomHeat có thể xác định những điểm dữ liệu quan trọng nhất và trích xuất thông tin quý báu, giúp các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng.
Tính năng Review & Rating của EcomHeat được kế thừa giải pháp Social Listening #1 – Hơn 14 năm qua, YouNet dẫn đầu trong việc cung cấp Nền tảng & Giải pháp Lắng nghe Mạng xã hội (Social Listening) tại Việt Nam.
Tối ưu Hành trình Nghiên cứu Khách hàng
Bắt đầu bằng cách tạo một dự án trong EcomHeat, cung cấp tên nhãn hàng, dòng sản phẩm hoặc ngành hàng đang cần theo dõi.
Sau đó, sao chép và dán URL của các trang sản phẩm quan trọng bạn muốn theo dõi liên tục.
Trong tối đa 45 phút, EcomHeat sẽ thu thập và cung cấp kết quả phân tích tất cả các lượt đánh giá trong 30 ngày gần nhất cho từng sản phẩm nằm trong phạm vi nghiên cứu đã chọn.
Bên cạnh đó, với các trang sản phẩm quan trọng, EcomHeat sẽ báo động ngay cho người dùng thông qua email khi xuất hiện các phản hồi tiêu cực.
Đặc biệt, để mang lại những thông tin quan trọng nhất cho người làm e-com, các chiều sâu phân tích của chúng tôi bao gồm:
- Tổng số lượng đánh giá nhận được: Cho biết số lượng đánh giá ngành hàng hoặc nhãn hàng này nhận được trong 30 ngày gần nhất.
- So sánh số lượng đánh giá trên từng nền tảng: So sánh tình hình phản hồi của khách hàng trên từng nền tảng e-com.
- Tỷ lệ đánh giá tích cực / tiêu cực (theo phân tích của công nghệ A.I.): So sánh độ hài lòng của khách hàng với nhãn hàng và với đối thủ.
- Lịch sử điểm đánh giá: Nhận diện những thời điểm hoặc sản phẩm thường phát sinh nhiều đánh giá, phản hồi xấu.
Những số liệu này sẽ liên tục được EcomHeat cập nhật và báo cáo theo ngày với độ rộng tùy thuộc vào nhu cầu của khách hàng.
Minh hoạ tính năng Review & Rating trên EcomHeat
Nhận diện ngay những yếu tố cần cải thiện trong vận hành
Không dừng lại ở đó, YouNet ECI hiểu doanh nghiệp không chỉ quan tâm về độ hài lòng của khách hàng mà còn muốn biết cụ thể nguyên nhân dẫn đến phản hồi xấu từ khách hàng để từ đó có hướng cải tiến vận hành.
Đặc biệt, đối với các nhãn hàng đang kinh doanh thông qua đại lý bán lẻ, e-commerce enabler hoặc performance agency, việc biết được các yếu tố này sẽ giúp nhãn hàng đặt thêm KPI và kiểm soát quy trình của đối tác chặt chẽ hơn.
Đây là điểm mạnh trong khả năng phân tích của YouNet ECI.
Kế thừa từ nền tảng nghiên cứu thị trường và hành vi người tiêu dùng của YouNet Group, kết hợp với công nghệ của YouNet ECI, chúng tôi tách các phản hồi của người dùng theo chủ đề, từ đó xác định điểm mạnh yếu của thương hiệu.
Minh họa phân tích reviews & ratings theo attributes để nhận diện mạnh yếu trong vận hành trên sàn cho nhãn hàng
Ví dụ, đối với khách hàng kinh doanh trong ngành hàng dầu gội đầu, phân tích của YouNet ECI sẽ chỉ ra được phản hồi của khách hàng trong đầy đủ các mặt:
Tính chất sản phẩm:
- Giảm gàu
- Chống khô ngứa da đầu
- Giảm rụng tóc
- Tóc dầu
- Tóc nhuộm
- Tóc xoăn
- Mát lạnh
- Da đầu nhạy cảm
- v.v…
Chất lượng dịch vụ:
- Tốc độ giao hàng
- Chất lượng đóng gói hàng
- Chất lượng chăm sóc khách hàng
- Giá cả, ưu đãi
- Sản phẩm đúng với mô tả
- v.v…
Đặc biệt, YouNet ECI mang đến khả năng độc đáo: kết nối các phân tích này với phân tích thảo luận liên quan trên mạng xã hội từ YouNet Group để đưa đến cái nhìn tổng quan nhất, trả lời cho doanh nghiệp các câu hỏi:
- Tổng quan đánh giá của khách hàng về sản phẩm hoặc nhãn hàng trên kênh trực tuyến.
- Mức độ ăn khớp của các thông điệp truyền thông của nhãn hàng trên mạng xã hội và trên sàn TMĐT.
- Nhãn hàng nào đang đáp ứng tốt nhất những tiêu chí ưu tiên của khách hàng trong ngành hàng.
Chương trình đăng ký trải nghiệm sớm tính năng Review & Rating cho các thương hiệu lớn: https://ecomheat.com/review-rating/
