Lợi thế của dữ liệu từ TikTok Shop Analytics
Với các thương hiệu bán lẻ, thời trang hay công nghệ,… việc bán hàng trên TikTok Shop mở ra cơ hội chưa từng có để tiếp cận một tệp người dùng khổng lồ và tăng trưởng nhanh. Nhưng đi kèm cơ hội là mức độ phức tạp nhất định. Nhiều thương hiệu loay hoay khi phải “đọc” dữ liệu bán hàng, marketing và khách hàng.
Mô hình TikTok x TikTok Shop hoạt động tương hỗ lẫn nhau tạo nên một phễu mua hàng xuyên suốt, vì mọi hoạt động đều diễn ra trên cùng 1 nền tảng. Nhờ luồng đầu-cuối khép kín này, bạn giữ trọn được các tín hiệu từ lúc bắt đầu quảng cáo, đo lường đầy đủ ROAS, CIR hay tỷ lệ mua lại, retargeting cũng chính xác hơn. Một nơi có mọi dữ liệu, ít rơi vụn như nhiều mô hình quảng cáo - bán hàng khác
Hiểu hành vi khách hàng và mô hình mua sắm
Data mà khách hàng để lại khi sử dụng nền tảng để giải trí hay khi mua hàng sẽ giúp:
- Xác định khung giờ mua sắm cao điểm.
- Hiểu các tác nhân kích hoạt mua “ngẫu hứng" hay được dẫn dắt tự nhiên bởi thuật toán như thế nào
- Phân khúc khách hàng theo nhân khẩu học, sở thích và mẫu hành vi mua.
Theo dõi xu hướng doanh số và hiệu suất sản phẩm
Dữ liệu từ TikTok Shop Analytics cho biết SKU nào bán nhanh, SKU nào dưới chuẩn và xu hướng mùa vụ ảnh hưởng đến nhu cầu ra sao. Từ đây bạn có thể:
- Nhận diện sản phẩm bán chạy và phân bổ thêm ngân sách quảng bá.
- Dự báo nhu cầu theo mùa, phòng tránh thiếu hàng.
Phân tích tỷ lệ hoàn/đổi để cải thiện sản phẩm và listing.
Dashboard có sẵn để theo dõi các chỉ số khuyến mãi, marketing cơ bản
Nâng hiệu quả chiến dịch marketing bằng dữ liệu thời gian thực
Thương hiệu cần dữ liệu real-time để tối ưu chiến dịch tối đa hóa ROI. Dữ liệu từ TikTok Shop (Hiệu suất Video/Livestream) và TikTok Ads, có thể dùng để:
- Xác định mẫu quảng cáo creative content hay video nào mang giá trị chuyển đổi cao.
- Tối ưu nhắm chọn dựa trên hành vi mua dựa trên hiệu suất các công cụ khuyến mãi, hay chiến dịch đã đăng kí.
- Kết hợp với dữ liệu chi phí quảng cáo (từ TikTok Ads) để theo dõi ROAS (Return on Ad Spend) từ mẫu quảng cáo.
Tối ưu vận hành dựa trên insight dữ liệu:
Một điều quan trọng trong bối cảnh hàng loạt các sàn đều tăng phí, nếu muốn hoạt động bền vững, có lãi và mở rộng trong thương mại điện tử, bạn phải tối ưu quản trị tồn kho, giảm chi phí vận hành. Dựa vào dữ liệu sẵn có về tốc độ bán, bạn có thể:
- Dự báo đột biến nhu cầu và điều chỉnh tồn kho tương ứng.
- Giảm chi phí tồn dư bằng cách phát hiện hàng quay chậm.
- Tự động hóa bổ hàng dựa trên dữ liệu bán real-time.
Vì sao có nhiều số nhưng vẫn ít insight?
Đặt cả hành trình trong cùng hệ sinh thái, TikTok × TikTok Shop giúp gom đủ tín hiệu từ lúc khách bắt đầu khám phá, tìm hiểu sản phẩm đến khi chốt đơn. Nhưng nếu lợi thế dữ liệu đã có, vì sao nhiều seller vẫn chưa tận dụng trọn vẹn lợi thế này? Dưới đây là một số lý do khiến nhiều bên vẫn chưa thể liên kết được đầu mối dữ liệu có sẵn
Phân mảnh nguồn dữ liệu và trích xuất thủ công
Một rào cản lớn là dữ liệu phân mảnh: doanh số, tương tác khách hàng và hiệu quả quảng cáo nằm ở nhiều dashboard khác nhau. Trích xuất – hợp nhất thủ công vừa tốn thời gian vừa dễ sai. Nhiều doanh nghiệp phụ thuộc vào bảng tính, file excel được lấy tay thủ công, dẫn tới:
- Hàng giờ đồng hồ nhập liệu thủ công.
- Sai lệch giữa các nguồn dữ liệu.
- Khó tạo báo cáo tổng hợp nhanh, cập nhập kịp lúc khi cần ra quyết định.
Insight không đủ sâu để sử dụng
Nhiều doanh nghiệp vẫn dựa vào analytics gốc của TikTok Shop nhưng hệ thống này chủ yếu cung cấp các chỉ số cơ bản, thiếu insight sâu về hành vi khách hàng, xu hướng sản phẩm và hiệu suất bán hàng đa kênh (cross-channel attribution).
Nếu bạn đang tìm câu trả lời cho các câu hỏi như:
- Sản phẩm nào mang về khách hàng có giá trị vòng đời (LTV) cao nhất? SKU nào kéo về được khách “chất lượng” hơn (giữ chân tốt, mua lại nhiều, AOV cao, ít hoàn/huỷ).
- Bench mark Doanh số và hiệu quả chi phí marketing giữa TikTok Shop so với các kênh eCommerce khác thế nào?
- Ảnh hưởng của từng kênh KOC/KOL tới doanh số ra sao? Hoa hồng affiliate đã được phân bổ hiệu quả chưa?
…thì dữ liệu cơ bản trên TikTok Shop Analytics là không đủ để tinh chỉnh chiến lược marketing và tối ưu vận hành.
Định dạng dữ liệu không thống nhất và khó khăn khi báo cáo
Dữ liệu lấy từ TikTok Shop thường không đồng nhất định dạng, gây khó khăn khi tích hợp với các hệ thống khác hoặc công cụ CRM. Hệ quả là dashboard rối rắm, độ chính xác và tin cậy giảm, khó so sánh hiệu suất TikTok Shop với các kênh bán khác.
Dữ liệu gọn gàng – insight rõ ràng - quyết định nhanh hơn
Elton Data là công cụ tổng hợp dữ liệu ELT giúp nhà bán hàng tích hợp dữ liệu TikTok Shop vào các dashboard tự động để phân tích một cách dễ dàng. Công cụ tự động trích xuất dữ liệu, đảm bảo có insight sớm mà không cần báo cáo thủ công. Ngoài ra Elton Data cũng tự động sắp xếp dữ liệu theo cấu trúc gọn gàng để sẵn sàng dùng khi cần phân tích, từ các dashboard vận hành hàng ngày cho đến các phân tích nâng cao cần dùng tới AI / machine learning.
Trích xuất dữ liệu chính xác từ TikTok Shop: Elton Data kết nối API trực tiếp với backend của TikTok Shop, lấy về:
- Dữ liệu bán hàng (đơn hàng, doanh thu, AOV, hoàn tiền).
- Dữ liệu marketing (hiệu suất quảng cáo, ROI chiến dịch, chuyển đổi từ KOL/KOC).
- Insight khách hàng (khách mới vs. quay lại, tần suất mua, nhân khẩu học).
Điều này đảm bảo doanh nghiệp có “single source of truth” cho toàn bộ dữ liệu TikTok Shop.
Tự động tích hợp dữ liệu vào data warehouse: Dữ liệu TikTok Shop vào các data warehouse như Google BigQuery. Nhờ tự động hóa, việc tạo dashboard tùy biến theo từng nhu cầu của bạn, phân tích sâu hơn và ra quyết định theo thời gian thực trở nên dễ dàng.
Ngoài ra, bạn cũng sẽ ghép nối được dữ liệu từ TikTok Shop với các dữ liệu từ hệ thống bán hàng như Nhanh.vn, Pancake POS để có bức tranh hoàn chỉnh về việc vận hành của mình, cũng như xem dữ liệu chi tiết về chi phí tới mức từng đơn hàng. Đặc biệt trong bối cảnh chi phí sàn ngày càng tăng, việc giám sát liên tục chi phí này sẽ giúp bạn tăng được lợi nhuận.
Duy trì độ chính xác và nhất quán của dữ liệu: Không cần phải nói, dữ liệu kém chất lượng dẫn đến quyết định sai lầm. Elton Data đảm bảo độ chính xác bằng cách:
- Làm sạch và cấu trúc dữ liệu trước khi tích hợp.
- Tự động khử trùng lặp, tránh lỗi báo cáo.
Đồng bộ dữ liệu trên mọi nền tảng để không còn chênh lệch chỉ số
