電子商取引の運用と商品運用（応用事例）

応用事例

時代の急速な発展と消費者行動の継続的な変化により、データ分析は、eコマース企業が業務を最適化し、売上を増やし、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための中核的なツールになりました。企業はユーザーをより深く理解し、市場の変化に柔軟に対応する能力を持つ必要があります。データ分析により、企業は顧客をより深く理解できるだけでなく、市場の状況を分析してより早く計画を立てることも可能になります。電子商取引分野ではデータ分析をどのように活用して問題を解決すべきでしょうか?

1. 市場調査

データ分析は、市場データを収集して分析することで、企業が潜在的なターゲット市場と顧客グループを特定するのに役立ちます。消費者のニーズと好みを理解することで、企業はより正確な販売戦略とプロモーション計画を策定できます。電子商取引会社は、市場の細分化、競合他社、消費者のニーズを分析することで、若者がますます興味を持っている製品を発見し、このグループに適した製品を開発することができます。

2. ユーザー行動分析

ユーザーの行動データを分析することで、企業はユーザーの購買習慣、閲覧習慣、興味の好みを把握できます。この情報は、企業が製品の推奨をパーソナライズし、ユーザー エクスペリエンスを最適化し、カスタマイズされたマーケティング キャンペーンを提供するのに役立ちます。

3. 在庫管理

データ分析は、企業が製品の需要と在庫レベルを予測するのに役立ちます。販売データと傾向を分析することで、企業は在庫管理を最適化し、在庫の滞留や在庫切れの状況を回避し、業務効率を向上させることができます。

4. マーケティングキャンペーンの評価

データ分析は、企業がマーケティング キャンペーンの効果と利益を評価するのに役立ちます。さまざまなマーケティング チャネルの販売データと入力コストを分析することで、企業はどのチャネルと活動が最も販売に貢献しているかを判断し、マーケティング戦略とリソースの割り当てを最適化できます。

5. 顧客サービスの改善

顧客のフィードバックとサービスデータを分析することで、企業は顧客満足度、苦情の理由、問題の傾向を把握できます。この情報は、企業が顧客サービス プロセスを改善し、顧客満足度を高め、潜在的な問題を予測して解決するのに役立ちます。

上で述べた多くの応用シナリオの中で、最も広く使用されているのは、ユーザー行動データを精密マーケティングに使用することです。 RFM モデルは、顧客精密マーケティングの中核モデルです。

RFM モデルは、顧客を階層化して評価するためによく使用される市場セグメンテーションおよびマーケティング ツールです。 RFM は、「最近の購入日時」（Recency）、「購入頻度」（Frequency）、「消費額」（Monetary）の略です。

最新性

顧客が最後に製品またはサービスを購入した時期を測定します。一般的に、購入時期が最近の場合、顧客はより積極的で、購入意欲が高いことを意味します。

購入頻度

一定期間内に顧客が製品またはサービスを購入した回数を測定します。購入頻度が高いということは、顧客が企業に対して高い忠誠心を持ち、繰り返し購入する意思があることを示しています。

金銭的

顧客が製品またはサービスを購入する際に費やす金額を測定します。支出額が高いということは、顧客の購買力と価値が高いことを意味します。

RFM モデルは、これら 3 つの指標を総合的に考慮して顧客をグループ化し、企業がターゲットを絞ったマーケティング戦略や運用上の意思決定を策定できるようにします。一般的に、RFM モデルでは顧客を次のレベルに分類します。

最も重要な顧客（焦点）

最近購入した、購入頻度が高く、多額のお金を使う顧客。これらの顧客は企業の中核的なターゲットであり、パーソナライズされたサービスやオファーを提供することで、彼らの忠誠心を維持し強化する必要があります。

潜在顧客（開発に重点を置く）

最近購入した、購入頻度は低いが、支出額が大きい顧客。これらの顧客は一定の購入意欲と購入能力を示しており、正確なマーケティング戦略と推奨製品を通じてさらなる購入を促す必要があります。

新規顧客（指導に重点を置く）

最近購入した、購入頻度が低く、支出額が少ない顧客。これらの顧客は会社の製品やサービスに不慣れであり、製品について詳しく知り、購入するように誘導する必要があります。

顧客を失った（維持に重点を置く）

かなり前に商品を購入した顧客は、購入頻度が低く、支出も少なくなります。これらの顧客は購入意欲を失っている可能性があるため、彼らに焦点を絞り、パーソナライズされたマーケティング活動や優遇措置を使用して彼らを維持する必要があります。

本当のeコマースの世界へご案内します - 618 eコマース顧客セグメンテーション

背景：「618」は中国の主要なオンラインショッピングプロモーションフェスティバルであり、「618ショッピングフェスティバル」または「JD 618」とも呼ばれています。 2004年に中国の電子商取引大手JD.comによって設立されました。会社のデータアナリストとして、 618の前夜の過去の取引データを分析して、618マーケティングプランを策定する必要があります。現在、過去3か月間の会社の顧客取引データを抽出しています。データ抽出日時は 2020 年 6 月 11 日です。抽出されたフィールドは図 1 のとおりです。

まず、データ アナリストは Datahoop プラットフォームを使用してデータの記述統計を実行し、データが比較的完全であり (図 1 に示すように)、欠損値が見つからなかったため、欠損値を処理する必要がないことを発見しました。

しかし、ボックス プロットのインテリジェント分析 (図 3 を参照) により、注文金額に次元の違いがあり、外れ値があることが判明したため、注文金額データ列が標準化されました。実際のビジネスを考慮すると、外れ値は妥当であると判断され、処理されませんでした。

データ処理が完了したら、異なる支払い方法が注文ステータスに大きな影響を与えるかどうかが判断されます。カイ二乗検定の結果、P 値が 0.05 より大きいことが示され、支払い方法が注文ステータスに大きな影響を与えないことを意味します。次に、適切なデータを選択してモデル指標を構築します。最後に、図 4 に示すように、RFM モデルを使用して指標を構築し、顧客セグメンテーションを実行します。最後に、さまざまなカテゴリの顧客に対してパーソナライズされたマーケティング提案を提供します。

同社がデータアナリストのマーケティング提案を採用した後、売上高は昨年に比べて大幅に増加しました。当然ですが、電子商取引の運営は単なる運営ではありません。科学的なマーケティング手法は、予期せぬ結果をもたらすことがよくあります。

電子商取引運営業界は、チャンスと課題に満ちた分野です。電子商取引企業は、激しい市場競争で無敵であり続けるために、競争力を継続的に向上させ、ユーザーエクスペリエンスに重点を置き、マーケティング手法を更新する必要があります。電子商取引の運営人材は、データ分析を習得することによってのみ、電子商取引業界の急速な発展に適応することができます。