Ecommerce Analytics là gì? Các chỉ số cần theo dõi khi bán hàng online 

Một cửa hàng online có thể tăng doanh thu trong tháng này nhưng vẫn đang mất tiền ở phía sau. Đơn hàng nhiều hơn, ngân sách quảng cáo cao hơn, đội sales bận hơn, kho vận áp lực hơn, nhưng cuối cùng lợi nhuận không tăng tương xứng. Đây là tình huống rất quen thuộc với nhiều doanh nghiệp ecommerce: nhìn bề ngoài có vẻ đang tăng trưởng, nhưng bên trong lại không rõ kênh nào đang tạo ra tiền, sản phẩm nào đang kéo biên lợi nhuận xuống, khách hàng nào quay lại mua thêm và điểm rơi thất thoát nằm ở đâu.

Vấn đề không phải doanh nghiệp thiếu dữ liệu. Ngược lại, đa số doanh nghiệp bán hàng online hiện nay có quá nhiều dữ liệu: dữ liệu quảng cáo, dữ liệu website, dữ liệu sàn thương mại điện tử, dữ liệu CRM, dữ liệu inbox, dữ liệu đơn hàng, dữ liệu vận hành, dữ liệu chăm sóc khách hàng. Nhưng dữ liệu nằm rời rạc ở nhiều nơi, mỗi bộ phận nhìn một kiểu, mỗi báo cáo kể một câu chuyện khác nhau. Khi đó, chủ doanh nghiệp không thiếu số liệu, họ thiếu một bức tranh đủ rõ để ra quyết định.

Đó là lý do ecommerce analytics không nên được hiểu đơn giản là “xem báo cáo bán hàng”. Ecommerce analytics là cách doanh nghiệp thu thập, kết nối, phân tích và diễn giải dữ liệu trong toàn bộ hành trình bán hàng online: từ lúc khách hàng nhìn thấy quảng cáo, truy cập website, thêm sản phẩm vào giỏ, để lại thông tin, mua hàng, thanh toán, nhận hàng, quay lại mua tiếp hoặc rời bỏ thương hiệu.

Nói ngắn gọn, ecommerce analytics giúp doanh nghiệp trả lời một câu hỏi rất thực tế: Điều gì đang thật sự tạo ra doanh thu và điều gì chỉ đang tạo cảm giác tăng trưởng?

Ecommerce Analytics là gì?

Ecommerce analytics là quá trình theo dõi và phân tích dữ liệu trong hoạt động bán hàng online để hiểu hành vi khách hàng, hiệu quả marketing, hiệu suất bán hàng, chất lượng chuyển đổi, giá trị đơn hàng, tỷ lệ mua lại và lợi nhuận thực tế.

Nếu chỉ nhìn ở tầng cơ bản, ecommerce analytics có thể là các chỉ số như lượt truy cập website, tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu, số đơn hàng, giá trị đơn hàng trung bình. Nhưng ở tầng sâu hơn, ecommerce analytics phải giúp doanh nghiệp hiểu được mối quan hệ giữa các chỉ số đó.

Ví dụ:

• Lượt truy cập tăng nhưng doanh thu không tăng có thể là vấn đề ở chất lượng traffic.
• Tỷ lệ chuyển đổi cao nhưng lợi nhuận thấp có thể là vấn đề ở chính sách giảm giá hoặc chi phí quảng cáo.
• Doanh thu tăng nhưng tỷ lệ khách quay lại thấp có thể là dấu hiệu doanh nghiệp đang phụ thuộc quá nhiều vào khách hàng mới.
• ROAS đẹp nhưng CRM ghi nhận doanh thu thực tế thấp hơn có thể là vấn đề về tracking, attribution hoặc dữ liệu đơn hàng chưa được đối chiếu đúng.

Một hệ thống ecommerce analytics tốt không chỉ cho bạn biết “đã bán được bao nhiêu”, mà còn giúp bạn hiểu “vì sao bán được như vậy” và “có nên tiếp tục tăng ngân sách theo cách hiện tại hay không”.

Vì sao nhiều doanh nghiệp online vẫn ra quyết định sai dù có rất nhiều báo cáo?

Sai lầm phổ biến nhất là doanh nghiệp xem từng chỉ số như một mảnh rời. Marketing nhìn ROAS, Sales nhìn số lead hoặc số đơn, Vận hành nhìn tỷ lệ giao hàng thành công, Chủ doanh nghiệp nhìn doanh thu cuối tháng. Mỗi bộ phận đều có số đúng của mình nhưng khi ghép lại thì chưa chắc tạo ra một sự thật đúng cho toàn doanh nghiệp.

Một ví dụ rất thường gặp: Chiến dịch quảng cáo báo về 500 đơn hàng, ROAS hiển thị ở mức tốt, team marketing cho rằng chiến dịch hiệu quả. Nhưng khi đối chiếu với CRM và đơn hàng thực tế, doanh nghiệp phát hiện một phần đơn bị hủy, một phần khách không nghe máy, một phần đơn hoàn về, một phần đơn có biên lợi nhuận thấp vì giảm giá quá sâu. Nếu chỉ nhìn số liệu quảng cáo, doanh nghiệp sẽ tiếp tục tăng ngân sách. Nhưng nếu nhìn dữ liệu đầy đủ từ marketing đến sales và vận hành, quyết định đúng có thể là phải sửa lại tệp khách hàng, tối ưu trang sản phẩm, thay đổi ưu đãi hoặc cải thiện quy trình xác nhận đơn.

Vấn đề không nằm ở việc có báo cáo hay không. Vấn đề nằm ở chỗ báo cáo đó có phản ánh đúng dòng tiền thật của doanh nghiệp hay chỉ phản ánh một phần đẹp nhất của hành trình mua hàng.

Các nhóm chỉ số ecommerce analytics doanh nghiệp cần theo dõi

Không phải doanh nghiệp nào cũng cần theo dõi hàng trăm chỉ số. Theo dõi quá nhiều đôi khi còn khiến đội ngũ rối hơn. Điều quan trọng là biết nhóm chỉ số nào trả lời cho câu hỏi kinh doanh nào. Dưới đây là cách chia thực tế hơn cho doanh nghiệp bán hàng online.

Bảng này cho thấy ecommerce analytics không chỉ là việc của marketing mà nó liên quan đến cả sales, vận hành, chăm sóc khách hàng và quản trị doanh thu. Nếu mỗi bộ phận chỉ tối ưu chỉ số riêng của mình, doanh nghiệp có thể đạt nhiều “thành tích cục bộ” nhưng kết quả cuối cùng vẫn không cải thiện.

1. Traffic

Traffic là nhóm chỉ số đầu tiên nhiều doanh nghiệp nhìn vào khi đánh giá hiệu quả bán hàng online. Lượt truy cập tăng thường tạo cảm giác tích cực, vì nó cho thấy thương hiệu đang được chú ý nhiều hơn. Nhưng trong ecommerce, traffic chỉ có ý nghĩa khi nó có khả năng chuyển đổi thành hành động có giá trị.

Một website có 100.000 lượt truy cập mỗi tháng nhưng tỷ lệ mua hàng rất thấp chưa chắc tốt hơn một website chỉ có 20.000 lượt truy cập nhưng khách vào đúng nhu cầu, xem sản phẩm sâu hơn và mua đều hơn. Nếu doanh nghiệp chỉ tối ưu để kéo thêm người vào website, đội marketing có thể chạy những chiến dịch tạo nhiều click nhưng không tạo ra doanh thu tương xứng.

Các chỉ số traffic nên theo dõi gồm:

• Sessions: số phiên truy cập vào website.
• Users: số người dùng truy cập.
• Traffic source: nguồn truy cập đến từ quảng cáo, tìm kiếm tự nhiên, social, email, referral hoặc direct.
• CTR: tỷ lệ người nhìn thấy quảng cáo hoặc kết quả tìm kiếm và bấm vào.
• Bounce rate hoặc engagement rate: mức độ người dùng tương tác sau khi vào trang.
• Landing page performance: trang đích nào đang kéo traffic và trang nào tạo chuyển đổi tốt.

Điều cần nhớ là traffic không phải mục tiêu cuối. Traffic là đầu vào. Nếu đầu vào sai, toàn bộ phễu phía sau sẽ bị kéo lệch: quảng cáo tốn tiền hơn, sales xử lý nhiều khách kém chất lượng hơn, tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn và chi phí tăng trưởng ngày càng đắt.

2. Conversion Rate

Tỷ lệ chuyển đổi là một trong những chỉ số quan trọng nhất trong ecommerce analytics. Nó cho biết bao nhiêu phần trăm người truy cập thực hiện hành động mong muốn, chẳng hạn như mua hàng, thêm sản phẩm vào giỏ, điền form, nhắn tin tư vấn hoặc đăng ký nhận ưu đãi.

Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp hiểu tỷ lệ chuyển đổi quá hẹp. Họ chỉ nhìn vào số đơn hàng cuối cùng mà bỏ qua các bước nhỏ hơn trong hành trình mua. Trên thực tế, khách hàng có thể rơi rụng ở nhiều điểm: vào trang nhưng không xem sản phẩm, xem sản phẩm nhưng không thêm vào giỏ, thêm vào giỏ nhưng không thanh toán, thanh toán nhưng hủy đơn, để lại thông tin nhưng sales không liên hệ kịp.

Một cách nhìn thực tế hơn là chia chuyển đổi thành từng lớp:

• View product rate: Tỷ lệ người xem trang sản phẩm.
• Add-to-cart rate: Tỷ lệ người thêm sản phẩm vào giỏ.
• Checkout initiation rate: Tỷ lệ người bắt đầu thanh toán.
• Purchase conversion rate: Tỷ lệ người hoàn tất mua hàng.
• Lead-to-order rate: Tỷ lệ lead chuyển thành đơn nếu doanh nghiệp có quy trình tư vấn.
• Order success rate: Tỷ lệ đơn thành công sau xác nhận, giao hàng và thanh toán.

Khi nhìn theo từng lớp, doanh nghiệp sẽ biết vấn đề nằm ở đâu. Nếu nhiều người xem sản phẩm nhưng ít người thêm vào giỏ, có thể nội dung sản phẩm, giá, hình ảnh hoặc ưu đãi chưa đủ thuyết phục. Nếu nhiều người thêm vào giỏ nhưng không thanh toán, vấn đề có thể nằm ở phí vận chuyển, phương thức thanh toán, niềm tin thương hiệu hoặc trải nghiệm checkout. Nếu nhiều lead nhưng ít đơn, vấn đề có thể nằm ở tốc độ phản hồi, kịch bản tư vấn hoặc chất lượng lead.

3. AOV

AOV, hay Average Order Value, là giá trị đơn hàng trung bình. Đây là chỉ số giúp doanh nghiệp hiểu mỗi khách hàng thường chi bao nhiêu tiền trong một lần mua.

Công thức rất đơn giản:

AOV = Tổng doanh thu / Tổng số đơn hàng

Nhưng cách dùng AOV thì không đơn giản như vậy. Nếu AOV thấp, doanh nghiệp có thể phải bán rất nhiều đơn mới đủ bù chi phí quảng cáo, chi phí vận hành và chi phí chăm sóc khách hàng. Nếu AOV cao nhưng tỷ lệ chuyển đổi thấp, có thể sản phẩm đang cần thêm nội dung tư vấn, bảo chứng, review hoặc chính sách trả góp, đổi trả để giảm rào cản mua hàng.

Một vài cách tăng AOV thường gặp:

• Gợi ý mua combo thay vì từng sản phẩm đơn lẻ.
• Đặt ngưỡng miễn phí vận chuyển hợp lý.
• Upsell phiên bản cao hơn của sản phẩm.
• Cross-sell sản phẩm bổ trợ.
• Tạo bundle theo nhu cầu sử dụng thật, không chỉ ghép sản phẩm tồn kho.
• Cá nhân hóa gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi mua trước đó.

Điểm quan trọng là không nên tăng AOV bằng mọi giá. Nếu doanh nghiệp ép khách mua nhiều hơn nhưng trải nghiệm không tốt, tỷ lệ hoàn hàng và khiếu nại có thể tăng. Một ecommerce analytics tốt phải giúp bạn nhìn AOV cùng với biên lợi nhuận, tỷ lệ hoàn đơn và tỷ lệ mua lại, thay vì chỉ nhìn con số doanh thu trên từng đơn.

4. CAC

CAC, hay Customer Acquisition Cost, là chi phí trung bình để có được một khách hàng mới. Đây là chỉ số cực kỳ quan trọng với doanh nghiệp bán hàng online, đặc biệt trong bối cảnh chi phí quảng cáo ngày càng tăng và khả năng tracking ngày càng phức tạp.

Công thức cơ bản:

CAC = Tổng chi phí marketing & sales / Số khách hàng mới

Nếu CAC thấp hơn lợi nhuận tạo ra từ khách hàng, doanh nghiệp có không gian tăng trưởng. Nếu CAC cao hơn giá trị khách hàng mang lại, doanh nghiệp càng bán càng áp lực. Có thể doanh thu vẫn tăng, nhưng tiền mặt bị bào mòn dần vì chi phí mua khách quá lớn.

Nhiều doanh nghiệp hay nhầm CAC với chi phí trên mỗi đơn hàng từ quảng cáo. Đây là hai chuyện khác nhau. Một khách hàng có thể mua nhiều lần, có thể đến từ nhiều điểm chạm, có thể xem quảng cáo hôm nay nhưng tuần sau mới mua qua inbox hoặc tìm kiếm thương hiệu trên Google. Nếu tracking không đủ tốt, doanh nghiệp dễ đánh giá sai kênh tạo khách hàng thật sự.

CAC cần được nhìn cùng với:

• Giá trị đơn hàng trung bình.
• Biên lợi nhuận gộp.
• Tỷ lệ mua lại.
• Giá trị vòng đời khách hàng.
• Chi phí sales và chăm sóc.
• Tỷ lệ hủy, hoàn, đổi trả.

Nếu chỉ nhìn CAC ở tầng quảng cáo, doanh nghiệp có thể tối ưu sai. Nếu nhìn CAC ở tầng dữ liệu kinh doanh, doanh nghiệp sẽ biết mình có đang mua khách hàng với một mức giá hợp lý hay không.

5. ROAS

ROAS là chỉ số quen thuộc với các doanh nghiệp chạy quảng cáo. Nó cho biết mỗi đồng chi cho quảng cáo tạo ra bao nhiêu đồng doanh thu được ghi nhận.

Ví dụ, nếu bạn chi 10 triệu cho quảng cáo và hệ thống ghi nhận 50 triệu doanh thu, ROAS là 5. Nghe có vẻ tốt. Nhưng câu hỏi cần hỏi tiếp là: 50 triệu đó có phải doanh thu thực thu không? Đơn có bị hủy không? Có tính hoàn hàng không? Có trừ chiết khấu, phí sàn, phí vận chuyển, giá vốn và chi phí chăm sóc chưa?

ROAS chỉ là một phần của câu chuyện. Nó hữu ích để đánh giá hiệu quả quảng cáo, nhưng không đủ để kết luận doanh nghiệp đang tăng trưởng khỏe. Nếu doanh nghiệp tối ưu mọi thứ chỉ để ROAS đẹp, đội marketing có thể ưu tiên những tệp khách dễ mua, những sản phẩm dễ bán, những ưu đãi giảm giá mạnh, nhưng chưa chắc tạo ra lợi nhuận tốt hoặc khách hàng trung thành.

Một cách nhìn thực tế hơn:

ROAS không sai điều sai là khi doanh nghiệp dùng ROAS như thước đo duy nhất cho tăng trưởng. Trong ecommerce analytics, ROAS cần được đặt cạnh doanh thu thực tế, lợi nhuận, CAC, LTV và dữ liệu CRM để tránh ra quyết định dựa trên một nửa sự thật.

>> Có thể bạn quan tâm: ROAS bao nhiêu là tốt?

6. LTV

LTV, hay Lifetime Value, là tổng giá trị mà một khách hàng mang lại cho doanh nghiệp trong suốt thời gian họ còn mua hàng. Với ecommerce, LTV là chỉ số cho biết doanh nghiệp đang xây dựng quan hệ khách hàng hay chỉ đang mua từng đơn hàng bằng quảng cáo.

Một doanh nghiệp có CAC cao vẫn có thể tăng trưởng tốt nếu khách hàng quay lại mua nhiều lần, giới thiệu bạn bè hoặc mua sản phẩm có biên lợi nhuận cao hơn ở lần sau. Ngược lại, một doanh nghiệp có CAC thấp nhưng khách chỉ mua một lần rồi biến mất thì vẫn phải liên tục đổ tiền để tìm khách mới.

Các chỉ số liên quan đến LTV gồm:

• Repeat purchase rate: tỷ lệ khách quay lại mua.
• Purchase frequency: tần suất mua hàng.
• Average customer lifespan: thời gian khách còn mua.
• Revenue per customer: doanh thu trung bình trên mỗi khách.
• Retention rate: tỷ lệ giữ chân khách hàng.
• Churn rate: tỷ lệ khách rời bỏ hoặc không quay lại.

Nếu CAC cho biết bạn phải trả bao nhiêu để có khách hàng, thì LTV cho biết khách hàng đó có đáng để bạn trả mức chi phí đó hay không. Đây là mối quan hệ rất quan trọng. Một doanh nghiệp ecommerce không thể tăng trưởng bền nếu chỉ giỏi kéo khách mới nhưng không biết giữ khách cũ.

7. Tỷ lệ hủy đơn, hoàn đơn và giao hàng thành công

Nhiều báo cáo ecommerce dừng lại ở bước “có đơn hàng”. Nhưng với doanh nghiệp bán hàng online, có đơn chưa chắc đã có tiền. Đơn có thể bị hủy, khách không nghe máy, giao hàng thất bại, hoàn về, đổi trả hoặc khiếu nại. Nếu không theo dõi các chỉ số vận hành này, doanh nghiệp rất dễ đánh giá quá cao hiệu quả marketing.

Các chỉ số nên theo dõi gồm:

• Tỷ lệ hủy đơn.
• Tỷ lệ giao hàng thành công.
• Tỷ lệ hoàn hàng.
• Tỷ lệ đổi trả.
• Lý do hủy hoặc hoàn đơn.
• Thời gian xử lý đơn hàng.
• Tỷ lệ khách khiếu nại sau mua.

Đây là nhóm chỉ số thường bị xem là việc của vận hành, nhưng thực ra ảnh hưởng trực tiếp đến marketing và doanh thu. Nếu quảng cáo thu hút sai tệp khách, tỷ lệ hủy đơn có thể tăng. Nếu nội dung sản phẩm nói quá so với thực tế, tỷ lệ hoàn hàng có thể tăng. Nếu sales tư vấn không rõ chính sách, khách dễ đổi trả hoặc không hài lòng sau mua.

Ecommerce analytics tốt phải nối được dữ liệu trước mua và sau mua. Vì nhiều vấn đề sau mua thực chất bắt nguồn từ lời hứa trước mua.

8. CRM và tốc độ phản hồi

Không phải mô hình ecommerce nào cũng là khách tự vào website rồi thanh toán ngay. Rất nhiều doanh nghiệp vẫn bán qua inbox, form tư vấn, Zalo, hotline hoặc đội sales. Khi đó, dữ liệu CRM trở thành một phần không thể thiếu của ecommerce analytics.

Nếu khách để lại thông tin nhưng sales phản hồi sau vài giờ, tỷ lệ chốt có thể giảm mạnh. Nếu lead không được phân loại đúng, sales sẽ mất thời gian với khách chưa sẵn sàng mua. Nếu không ghi nhận lý do mất đơn, doanh nghiệp sẽ không biết mình đang thua vì giá, sản phẩm, chính sách, thời gian phản hồi hay vì chất lượng lead.

Những chỉ số CRM nên theo dõi:

• Số lead mới theo từng kênh.
• Tỷ lệ lead được liên hệ.
• Thời gian phản hồi trung bình.
• Tỷ lệ lead chuyển thành đơn.
• Tỷ lệ mất đơn theo lý do.
• Doanh thu theo sales hoặc theo nhóm chăm sóc.
• Lần tương tác gần nhất với khách hàng.
• Trạng thái khách hàng trong pipeline.

Một hệ thống tốt không làm đội ngũ phức tạp hơn. Nó giúp mọi người nhìn cùng một sự thật: khách nào đang cần chăm sóc, cơ hội nào có khả năng tạo doanh thu, điểm nghẽn nào đang khiến đơn hàng rơi khỏi phễu.

Một ví dụ thực tế: Doanh thu tăng nhưng doanh nghiệp vẫn không biết có nên tăng ngân sách không

Hãy hình dung một shop bán sản phẩm chăm sóc sức khỏe đang chạy quảng cáo trên Facebook, Google và TikTok. Trong tháng, doanh thu tăng 35%, số đơn hàng tăng, traffic website tăng và team marketing báo cáo một số chiến dịch có ROAS khá tốt.

Nhìn qua, đây là tín hiệu tích cực. Nhưng khi chủ doanh nghiệp muốn tăng ngân sách, một loạt câu hỏi xuất hiện:

• Kênh nào tạo doanh thu thực tế sau khi trừ đơn hủy?
• Khách từ TikTok có mua lại không hay chỉ mua vì ưu đãi?
• Google đang kéo khách mới hay chỉ thu hoạch nhu cầu có sẵn?
• Facebook tạo nhiều đơn nhưng tỷ lệ hoàn có cao không?
• Sản phẩm bán chạy nhất có biên lợi nhuận đủ tốt không?
• Sales có đang bỏ sót lead từ form không?
• Khách mua lần đầu có được đưa vào luồng chăm sóc lại không?

Nếu không có ecommerce analytics đủ tốt, quyết định tăng ngân sách sẽ giống như lái xe trong sương mù. Doanh nghiệp vẫn có thể đi tiếp nhưng không biết phía trước là khúc cua hay đi thẳng.

Cách xây dựng hệ thống ecommerce analytics thực tế cho doanh nghiệp

Doanh nghiệp không cần bắt đầu bằng một hệ thống quá phức tạp. Điều cần nhất là xác định đúng câu hỏi kinh doanh, sau đó mới chọn dữ liệu và công cụ phù hợp. Nếu bắt đầu bằng công cụ trước, doanh nghiệp rất dễ rơi vào tình trạng có dashboard đẹp nhưng không dùng được vào quyết định thật.

Một cách tiếp cận thực tế có thể gồm 5 bước mà chúng tôi đã chọn lọc ra:

Bước 1: Xác định câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất

Đừng bắt đầu bằng câu hỏi “cần theo dõi chỉ số nào?”. Hãy bắt đầu bằng câu hỏi: “Hiện tại doanh nghiệp cần ra quyết định gì tốt hơn?”.

Ví dụ:

• Có nên tăng ngân sách quảng cáo không?
• Kênh nào đang tạo doanh thu thật?
• Sản phẩm nào nên được ưu tiên đẩy mạnh?
• Vì sao khách thêm vào giỏ nhưng không mua?
• Vì sao lead nhiều nhưng sales chốt thấp?
• Khách hàng cũ có đang quay lại mua không?

Khi câu hỏi rõ, dữ liệu cần theo dõi sẽ rõ hơn.

Bước 2: Chuẩn hóa tracking từ đầu vào

Nếu dữ liệu tracking sai ngay từ đầu, mọi phân tích phía sau đều bị lệch. Doanh nghiệp cần đảm bảo các điểm chạm quan trọng được ghi nhận đúng: quảng cáo, UTM, landing page, form, sự kiện website, đơn hàng, CRM, trạng thái thanh toán và trạng thái giao hàng.

Đây là phần nhiều doanh nghiệp xem nhẹ, nhưng lại là nền móng của ecommerce analytics. Không thể phân tích đúng nếu dữ liệu đầu vào thiếu, trùng, sai nguồn hoặc không nối được với doanh thu thực tế.

Bước 3: Kết nối dữ liệu marketing, sales và đơn hàng

Dữ liệu quảng cáo cho biết khách đến từ đâu. Dữ liệu website cho biết khách làm gì. Dữ liệu CRM cho biết khách được chăm sóc ra sao. Dữ liệu đơn hàng cho biết doanh thu có thật hay không. Nếu các dữ liệu này tách rời, doanh nghiệp chỉ nhìn thấy từng mảnh nhỏ.

Với những doanh nghiệp đang chạy nhiều kênh quảng cáo nhưng chưa biết kênh nào thật sự tạo ra doanh thu, điều quan trọng không chỉ là có thêm một dashboard. Họ cần một hệ thống nối được dữ liệu từ quảng cáo, website, form, CRM và đội sales. Đây là nhóm vấn đề mà AdPase được thiết kế để giải quyết giúp doanh nghiệp nhìn rõ hơn mối liên hệ giữa traffic, lead, chuyển đổi và doanh thu thực tế, thay vì chỉ dựa vào báo cáo rời rạc từ từng nền tảng.

Bước 4: Xây dashboard theo vai trò, không phải nhồi tất cả vào một màn hình

Chủ doanh nghiệp cần nhìn chỉ số khác marketing manager. Sales manager cần nhìn chỉ số khác đội vận hành. Một dashboard quá nhiều số liệu có thể tạo cảm giác chuyên nghiệp, nhưng lại khiến người xem không biết phải hành động gì.

Có thể chia dashboard theo vai trò:

Dashboard tốt không phải dashboard có nhiều biểu đồ nhất. Dashboard tốt là dashboard giúp người xem biết nên làm gì tiếp theo.

Bước 5: Biến dữ liệu thành nhịp vận hành

Ecommerce analytics chỉ có giá trị khi nó đi vào nhịp quản trị hằng tuần, hằng tháng. Nếu dữ liệu chỉ được xem khi có vấn đề, doanh nghiệp sẽ luôn ở thế bị động. Một nhịp vận hành tốt có thể là: mỗi tuần xem hiệu quả kênh, mỗi tháng xem CAC và LTV, mỗi quý xem lại chiến lược sản phẩm, tệp khách hàng và phân bổ ngân sách.

Dữ liệu không thay thế kinh nghiệm của người làm kinh doanh. Nhưng dữ liệu giúp kinh nghiệm bớt cảm tính hơn. Nó giúp đội ngũ không tranh luận dựa trên cảm giác, mà cùng nhìn vào một thực tế đã được kiểm chứng.

Những sai lầm phổ biến khi làm ecommerce analytics

Để ecommerce analytics thật sự tạo giá trị, doanh nghiệp cần tránh một số sai lầm sau:

• Chỉ nhìn doanh thu mà không nhìn lợi nhuận: Doanh thu tăng chưa chắc doanh nghiệp khỏe hơn nếu chi phí quảng cáo, chiết khấu, hoàn hàng và vận hành tăng nhanh hơn.
• Chỉ tin vào số liệu từ nền tảng quảng cáo: Các nền tảng quảng cáo có cách ghi nhận chuyển đổi riêng. Nếu không đối chiếu với CRM và đơn hàng thực tế, doanh nghiệp có thể đánh giá sai hiệu quả kênh.
• Theo dõi quá nhiều chỉ số nhưng không có câu hỏi quản trị rõ ràng: Báo cáo càng nhiều không có nghĩa là quyết định càng tốt. Đôi khi doanh nghiệp chỉ cần 10 - 15 chỉ số cốt lõi nhưng được kết nối đúng.
• Không phân biệt khách hàng mới và khách hàng cũ: Hai nhóm này có hành vi, chi phí và giá trị khác nhau. Nếu gộp chung, doanh nghiệp sẽ khó biết mình đang tăng trưởng nhờ mở rộng tệp khách mới hay nhờ khai thác lại khách cũ.
• Bỏ qua dữ liệu sau mua: Hủy đơn, hoàn hàng, khiếu nại, mua lại và đánh giá của khách hàng đều là dữ liệu quan trọng. Nó cho biết doanh nghiệp có đang tạo ra trải nghiệm đủ tốt để tăng trưởng dài hạn hay không.

Ecommerce analytics không phải là việc gom thật nhiều biểu đồ vào một dashboard. Nó là cách doanh nghiệp nhìn rõ hành trình tạo ra doanh thu: khách đến từ đâu, vì sao họ mua, vì sao họ rời đi, kênh nào đang hiệu quả thật, điểm nào đang làm thất thoát tiền và quyết định nào nên được đưa ra tiếp theo. Trong bán hàng online, cảm giác tăng trưởng có thể đến rất nhanh khi đơn hàng và traffic cùng tăng. Nhưng tăng trưởng thật chỉ xuất hiện khi doanh nghiệp hiểu được dữ liệu phía sau những con số đó.

Nếu doanh nghiệp của bạn đang chạy nhiều kênh, có nhiều dữ liệu nhưng vẫn chưa chắc kênh nào tạo doanh thu thật, đây là lúc nên nhìn lại hệ thống tracking và analytics. Không phải để có thêm báo cáo cho đẹp, mà để marketing, sales, vận hành và ban quản trị cùng nhìn vào một sự thật chung trước khi ra quyết định.