電子商取引業務におけるデータ分析のやり方（電子商取引におけるデータ分析のやり方は？この1つのソリューションで十分です）

電子商取引データ分析はどのように行うのでしょうか?この解決策だけで十分です

iMedia Consultingのデータによると、2019年のモバイルeコマースのユーザー規模は5億4,600万人に達しました。モバイルeコマースの主流モデルであるB2C eコマースは、ブランドの支持として大規模なプラットフォームを利用しており、これはeコマースユーザーのサービス品質と製品保証に対する期待にさらに合致しており、将来的にはカバー率がさらに高くなるでしょう。

市場規模が依然として拡大していることから、B2C 電子商取引業界における競争も激化しています。同時に、市場環境の変化に合わせて、商人同士の競争戦略も常に変化しています。

交通量争いから在庫管理争いへ

iMedia Consultingが発表したデータからは、業界全体の市場規模は依然として成長しているものの、成長率は明らかな下降傾向を示しており、トラフィック配当のピークや上位eコマース企業へのトラフィックの集中などの困難に直面していることがわかります。限られた市場規模の中で高い成長率を維持するためには、拡大する交通競争から、より洗練されたストック運営へと事業戦略を転換する必要があります。

オフライン小売と比較して、B2C 電子商取引には自然なインターネット遺伝子と独自のデータの利点があります。ブランド製品、消費者、顧客サービス、物流などの各リンクの行動をデジタル化することができ、将来のより深いデータアプリケーションの基盤も提供します。

多様化した事業モデルは消費の主流を獲得するために迅速な対応を必要とする

ソーシャルネットワークの発展に伴い、消費者のショッピングチャネルはますます増え、B2C 電子商取引でもライブストリーミング電子商取引、コミュニティ電子商取引、特別セール電子商取引など、さまざまな運営モデルが生まれました。電子商取引ブランドにとって、チャネルの数が増えるほど運営が難しくなり、異なるチャネルの異なる消費者像や製品のパフォーマンスを総合的に比較することは不可能です。ブランドには、強力なデータ分析能力を持ち、より多くのデータ価値を活用し、迅速に対応し、ターゲットを絞った方法でマーケティング戦略を調整することが求められます。

ブランドセグメンテーションの傾向は明らかで、洗練された運営が鍵となる

トラフィック獲得コストの増加と物流・配送サービスの向上に伴い、ますます多くのB2C 電子商取引ブランドが、特定の地域、特定のグループ、または特定のカテゴリに焦点を当て、より細分化された分野に進出し、垂直型電子商取引を開始しています。同時に、総合的なB2C電子商取引プラットフォームも独自のリソースを活用してセグメント化された分野に進出しています。そのため、垂直型電子商取引では、総合プラットフォームよりも垂直分野における消費者ポートレート、商品ポートレート、地域購買力などの指標をより明確に位置付ける必要があります。強力なデータ分析と洗練された運用を通じてのみ、垂直分野における競争上の優位性を高めることができます。

このような背景を踏まえ、Guanyuan Data は現在、B2C 電子商取引業界向けにワンストップのデータ分析とインテリジェントな意思決定ソリューションを提供しています。製品機能の面では、ブランドが統合ビッグデータ分析プラットフォームを構築し、オムニチャネルのデータ統合を実施し、多次元、マルチパス、洗練されたデータ分析を準備するのを支援することができます。同時に、Guanyuan Data が提供するビジュアルセルフサービス分析、モバイル BI ライトアプリケーション、データビッグスクリーン、リアルタイムデータ分析エンジン、超高速分析エンジンなどの製品機能により、一般のビジネス担当者はドラッグアンドドロップ方式でセルフサービス分析を行うことができ、BI 部門での IT データの取得とレポート作成の反復作業を解決し、ビジネスと組み合わせたデータ分析に時間を集中させることができます。ソリューションレベルでは、Guanyuan Data は、B2C 電子商取引ユーザー、製品、トラフィック、マーケティング、倉庫および物流、財務、アフターセールスなどの複数のシナリオをカバーするデータ分析ソリューションを蓄積しており、企業がシナリオベースのデータ分析モデルを迅速に実装するのに役立ちます。

多次元の製品分析、製品ポートレートのクリーニングと配置

従来の小売業では、メンバーのポートレートしかなく、ユーザーのポートレートも製品のポートレートもありません。電子商取引モデルでは、データ分析を通じて各製品に対応する消費者像を見つけることができます。製品を発売する前に、ブランドには独自のターゲット ユーザー層が存在します。ターゲット ユーザーの正確さは、e コマース チャネルでの製品分析を通じて、対応する年齢層と価格帯を見つけることで判断できます。特定のカテゴリーの顧客ポートレートと組み合わせることで、その後の製品開発のアイデアを提供し、新製品の発売の精度を向上させることができます。さらに、Guanyuan Data が蓄積した製品売上貢献分析や製品関連性分析などのモデルは、企業が自社のベストセラー製品や主力製品を迅速に見つけ、ターゲットを絞ったマーケティング計画を策定するのにも役立ちます。

オムニチャネルトラフィック分析により、あらゆるコンバージョン機会を逃さない

顧客トラフィックが主にサイトの選択とマーケティング活動に依存する従来の小売と比較して、電子商取引運営では、露出、展示、訪問、収集と購入、支払いからリピート購入までの製品の各リンク、および直通列車、ダイヤモンド展、巨華商店などのさまざまなチャネルのトラフィック変換率を監視し、さまざまなチャネルのさまざまな製品のトラフィック変換率に応じて対応するマーケティング戦略を変更できます。

訪問者数は少ないがコンバージョン率が高いチャネルの場合は、プロモーションへの投資を増やして表示ボリュームを向上させます。訪問者数は多いがコンバージョン率が低いチャネルでは、イベント割引を増やしたり、商品詳細ページを最適化したりして、収集率や購入率を高めることができます。単一チャネルからの収集と購入トラフィックに対して、マルチチャネルプロモーションをトリガーして支払い率を高めます。データ分析結果を通じてマーケティング戦略をリアルタイムに変更し、各プロセスのROI変換を向上させます。

売上を確保するために在庫を減らす

電子商取引ブランドが一般的に懸念している需給マッチングの問題に対して、Guanyuan Data は、企業の各カテゴリの在庫量、在庫がサポートできる販売週数、サプライヤーの納品サイクル、納期、在庫詳細などのデータに基づいて在庫と売上をリンクして分析し、異なる製品の販売傾向や返品率などの指標をマッチングさせることで、どの製品が安全な在庫状態にあり、どの製品をタイムリーに補充する必要があるかを企業が判断するのに役立ちます。危険な在庫に対するタイムリーな警告により、在庫切れによる損失を効果的に回避できます。同時に、在庫数量を適正な範囲内で管理し、在庫コストを削減することができます。

プロモーションのリアルタイム分析とその後の詳細なレビュー

電子商取引のプロモーションは、事前準備、プロモーションの監視、イベント後のレビューの 3 つの段階に分かれています。 Guanyuan Data は、プロモーション活動全体のライフサイクル全体にわたって、多次元およびマルチパスの洗練された分析機能を提供できます。大きなプロモーションの準備期間中、各部門の業績指標を毎日またはリアルタイムで可視化・更新したり、イベント競馬などの分析モデルを通じて緊張感のある準備状態を演出したりできます。プロモーション期間中、さまざまな指標の完了状況をリアルタイムで監視し、予想外の売れ筋商品をタイムリーに補充することができます。在庫が不足している売れ筋商品を早めに棚から撤去することで、取引上の紛争を減らすことができます。在庫が多すぎる場合は、クーポンなどの他の手段で売上を増やすことができます。プロモーションが終了した後も、以前に構築したデータ分析モデルと逆論理思考を使用して、レイヤーごとにドリルダウンし、さまざまな結果の背後にあるストーリーラインをたどることができます。

たとえば、全体的な売上増加が既存顧客数の増加によるものであることがわかった場合、さらに詳細に分析して、どのチャネルの既存顧客が最も貢献しているか、このチャネルで既存顧客を活性化するどのステップのコンバージョン率が最も高いかを分析できます。こうすることで、成長の理由を見つけることができます。同様に、人気商品の背後にあるマーケティングの秘密や指標の低下の原因を突き止め、次の大きなプロモーションに向けて適切な準備をすることができます。

徹底的な市場分析と明確なブランドポジショニング

オフラインの小売とは異なり、企業は対応する製品やカテゴリーの市場シェアを把握することはできません。 Eコマースブランドは、Tmall、JD.com、Vipshopなどのプラットフォームを公開して、カテゴリーの売上と成長率を分析し、業界全体の各カテゴリーの売上の健全性を判断できます。第二に、プラットフォーム全体のデータを分析することで、関心のあるカテゴリーに対応する消費者像や価格帯を見つけることができ、それによって自社の製品や運営戦略を最適化し、市場全体でより多くの機会を発見することができます。

アフターセールスのデジタル化、保証されたサービス

電子商取引ブランドの場合、顧客サービスの応答時間、返信データの傾向、為替レートなどはすべて、Guanyuan Data BI プラットフォームを通じて表示できます。対応する部門長は、これらのデータ フィードバック結果を使用して、顧客サービスのワークフローと優先順位を調整し、応答時間を改善し、文言を改善したり、関連する自動返信を設定したりすることで返品率を下げることもできます。また、さまざまな期間の相談データに基づいて、シフトを合理的にスケジュールすることもできます。