トラフィックオペレーションデータ分析（データ分析：店舗トラフィックの精度をどのように判断するか？）

データ分析: 店舗トラフィックの正確性をどのように判断するか?

店舗訪問者のプロファイルを分析して、新規顧客の誘致とトラフィックの収集の精度を向上させます。

本日は、店舗トラフィック、新規顧客、再来店、既存顧客、購入ユーザーに関するデータに基づいて、店舗トラフィックの精度を判断する方法についてお話します。

データ分析は私たちの日常業務に欠かせない要素です。まず、ビジネス アドバイザー顧客の顧客プロファイルで、最近の新規訪問数、新規顧客数、リピーター数、リピーター数と既存購入者数などのデータを表示できます。これらのデータは、ストアのトラフィックとユーザー プロファイルをより深く理解するのに役立ちます。

データディメンションを選択し、「人口統計ポートレート」をクリックすると、購入した顧客の追跡データの下の人口統計ポートレートが表示され、18〜34歳のユーザーが最大の割合を占めており、女性ユーザーの割合も比較的高いことがわかります。次に、ページを下にスクロールしていくと、商品を購入したユーザーの消費電力レベルの分布を見ることができます。ここでは、店舗のユーザー購買力が主に L23 レベルに集中していることがわかり、これは当社のマーケティング戦略の策定にとって大きな参考意義があります。既存顧客の年齢、性別、購買力レベルを把握した上で、購入せずに再購入したユーザーの数を比較することができます。購入せずに再購入したユーザーは、購入した再来店顧客、取引を完了した顧客、取引を完了していない再来店顧客に分けられます。取引を完了したユーザーを再訪問することについては多くを語る必要はありませんが、取引を完了しなかったユーザーは再訪問時に購入しなかったのはなぜでしょうか?この場合、購入していないリピーターの性別と年齢が、購入したことがある古い顧客の性別と年齢と一致しているかどうかを確認するために、ユーザー プロファイル分析を実行する必要がある場合があります。

ページを下にスクロールすると、購買力レベルの分布から、購入を行ったリピーター顧客の購買力は主にレベル L23 に集中しているのに対し、購入を行わなかったリピーター顧客の購買力はレベル L12 でさらに高いことがわかります。つまり、購入していないユーザーの中には、ターゲット顧客になるだけの購買力を持たない人もいる可能性があるということです。では、なぜこれらのユーザーは再び訪問するのでしょうか?おそらく、お客様は当店の商品を収集したりショッピングカートに追加したりしたのですが、同時に他の店舗の商品も収集したりショッピングカートに追加したりしたためでしょう。このページでは、取引を完了するために戻ってくるユーザーと、取引を完了するために戻ってくるユーザーの割合が、取引を完了するために戻ってくるユーザーの約 3 倍です。この時点で、戻ってきたものの取引を成立させなかったユーザーに対して人口分析を実施し、直接リーチして再度連絡を取り、取引を促進することができます。

同時に、年齢、性別、購買力レベルなどの新規訪問者の人口統計プロファイルを分析して、既存の顧客や購入したことがあるリピーターの人口統計プロファイルと類似しているかどうかを判断する必要もあります。

データが一貫している場合は、新しくアクセスしたが成功しなかったページからこれらのユーザーを除外し、再度直接アクセスして収集を行うことができます。これらのユーザーはターゲットグループであるため、購入意欲が高くなります。

ストア顧客資産ページで、非ストア資産とストア資産のセクションまで下にスクロールして、対応するグループの推奨事項を確認します。クリックすると、複数の再訪問または高意図のグループが表示されます。これらを丸で囲んで直接アクセスし、個別に収集およびリーチすることができます。これらのユーザーはすべて正確なユーザーであり、リターン トラフィックを通じて到達できます。

本日のシェアは以上です。ぜひフォローして、次回もコミュニケーションを続けてください。