電子商取引業務にはどのようなデータがありますか? （電子商取引業務のビジネスデータレポート、電子商取引業界の初心者に最適）

電子商取引業界の初心者に適した、電子商取引運営のビジネスデータレポート

1. ビジネスデータレポートとは何ですか?

ビジネスレポートは、ビジネス担当者が大量のデータを収集・分析し、自身のビジネスに対する理解と組み合わせて作成し、既存のビジネスの強みと弱みを説明し、ビジネスの健全な発展を導くためにビジネスの合理的な最適化提案を提示します。ビジネス レポートは単純なデータ レポートとは異なります。ビジネス レポートでは、単にデータを一覧表示するだけでなく、次の 3 つのことも行う必要があります。

1. 業務の改善と最適化
2. ビジネスの機会の特定を支援する。
3. 新たなビジネス価値を創造します。

1990年代、米国のウォルマートスーパーマーケットのマネージャーが売上データを分析したところ、「ビール」と「おむつ」という一見無関係な2つの品目が同じ買い物かごに入っていることが多いことがわかった。夫は妻に赤ちゃんのおむつを買うためにスーパーマーケットに行かされると、自分のためにもビールを買うことが判明した。ショッピングモールは単に 2 つの商品を組み合わせただけで、実際に売上が増加しました。

上記の例では、日々のデータから特定のパターンを発見し、消費者の生活や買い物習慣について合理的な推論を行い、ビジネスの最適化の提案を行い、ビジネスの成長に成功しました。電子商取引の運営に戻ると、店舗からプラットフォームまですべてに同じ原則が適用されます。ストアは、どの商品が注文に表示される可能性が高いかを分析し、それらを互いに推奨してトラフィックを誘致したり、ストアページでそれらを互いに近くに表示したりすることができます。プラットフォームは、どのカテゴリーの注文のつながりが強いかを分析できます。婦人服と婦人靴、家庭用家具と家電製品の注文の関連性が強い場合は、2 つのカテゴリを組み合わせて一緒に活動を計画することを検討できます。商品側が許せば、全品割引や全品購入などのマーケティングも企画し、連携を深めてパフォーマンスを向上させることも可能です。

2. ビジネスデータレポートにおける共通の考え方

上記は、ビジネス データ レポートの定義と簡単な例です。では、どのような角度からビジネスデータをマイニングし、既存のビジネスを最適化できるのでしょうか?以下に、一般的なデータ分析のアイデアを 4 つ示します。

1. コントラスト

比較分析とは、データを合理的な参照システムに配置し、比較を通じて問題を説明することです。

ビジネスには、総売上高、UV、コンバージョン率などの指標があります。これらの指標は、ビジネスの進捗状況をある程度説明できますが、個々の指標は一方的すぎて実用的な指針に欠けています。例えば、ある日のECバナー広告のクリック率が5%だったとしても、広告文や主力商品、色調、スタイルなどが成功したかどうかをすぐに判断することはできません。しかし、同じ場所の他の時間帯の広告と比較すると、さらに多くの問題が見つかります。さらに、比較できる他のディメンションには、性別、年齢、地域、省などがあります。地域を例にとると、さまざまな地域（中国北部、中国中部、中国南部、中国西部、中国東部）でのドレスの注文シェアをカウントし、ドレスはXX地域でより人気がある（特に季節の変わり目に）という結論を出すことができます。その後、ビジネスに戻って、さまざまな地域のユーザー間でドレスの露出を調整し、トラフィックをより効果的に使用してパフォーマンスを向上させることができます。比較思考を活用するもう一つの方法は、 A/B テストです。たとえば、製品の改訂の効果をテストする場合、ユーザーベースを 2 つのグループに均等に分けて、それぞれ改訂前と改訂後の製品を体験させることができます。その後、2 つのユーザー グループからのデータ フィードバックを使用して、製品の改訂が成功したかどうかを判断できます。

2. 変換

ビジネスは、段階的な変換を通じて獲得されます。ビジネス分析を行う際には、まずビジネスプロセス全体を整理し、各リンクを明確にリストアップした上で、各リンクのコンバージョン率を計算・分析し、各リンクのコンバージョン率を向上させる方法を考えなければなりません。

電子商取引のアクティビティ ページを例にとると、このアクティビティ ページの変換プロセスは次のようになります。

露出UV→クリックUV→（店舗クリックUV）→事業内容UV→注文人数→決済人数

上記のプロセスを整理した後、露出クリック率、ビジネス詳細到達率、注文コンバージョン率、支払いコンバージョン率などを計算し、各リンクのコンバージョン率を他のアクティビティページのコンバージョン率と比較するか、このアクティビティページの最初の3日間の平均日次コンバージョン率と比較して、データが高すぎるか低すぎるかを確認する必要があります。ページの UV 露出が低い場合は、サイト外のトラフィックを増やし、サイト上でより多くのリソースを適用することを検討できます。クリック率が低い場合は、コピーが弱すぎる、広告画像がユーザーにとって魅力的ではない、リソース自体の品質が悪いなどの理由が考えられます。

ページの商品詳細到達率が低い場合は、ページ構造が適切かどうか、商品がユーザーの嗜好に合っているかどうかなどを検討する必要があります。データのフィードバックに基づいて、クリック効果の悪い商品をタイムリーに置き換えることができます。商品詳細到達率が時間の経過とともに徐々に弱まる傾向を示している場合は、ページ上の商品の並び替えを定期的に変更するという一定のパターンを見つける必要があります。商品の購入転換率が低い場合は、商品詳細ページのメイン画像の下にプロモーション雰囲気の画像を追加したり、商品情報の位置にプロモーションの説明を追加したりするなど、商品詳細ページに最適化の余地があるかどうかを検討する必要があります。また、商品の決済率にも影響があります。通常の値よりも低い場合は、販売者に注文を促すことをお勧めします。

コンバージョンといえば、最近人気のTik Tokについて触れなければなりません。このアプリのパスはこれ以上短くすることはできません。アプリを開くとすぐにビデオを視聴でき、ユーザーが見たいものを見つけるために何度もクリックする必要がなくなります。

3. 式

変換プロセスによるビジネス分割に加えて、数式の観点から指標を分割することもできます。総売上 = 平均注文額 * ユーザー数であることは誰もが知っています。したがって、成長を達成したいのであれば、次のことが必要です。

1. より多くのユーザーを引き付ける;
2. 各ユーザーからより多くのお金を獲得します。

Taobao の Juhuasuan や Pinduoduo の共同購入製品はすべて、ユーザー数を増やす方法です。一定額以上の購入に対する割引、1 つ買うと 1 つ無料、一定額以上の購入に対する割引、一定額の購入後の抽選への参加などは、すべて平均注文額を増やすことができるマーケティング手法です。最終的には、コアビジネス指標は、合理的な分割と個別の取り組みを通じて達成できます。

4. 分類分析

分類分析は非常に重要な手段です。電子商取引における一般的な分類分析の考え方は、カテゴリを分割することです。

プラットフォームの総売上高は、各第 1 レベル カテゴリの総売上高に分割でき、第 1 レベル カテゴリは第 2 レベル カテゴリに分割でき、第 2 レベル カテゴリは店舗に分割できます。ビジネス目標を達成したい場合は、プラットフォーム上の各カテゴリーの1日当たりの出力率に応じて各カテゴリーが取り組むべきビジネス目標を算出し、店舗（または商品）の平均売上高（引き上げ可能）に基づいて、ビジネス目標をサポートするために各カテゴリーが提供すべき店舗（または商品）の数を算出します。こうすることで、目標が明確になり、達成可能になり、最終結果が逸脱した場合には、その理由を分析しやすくなります。

3. ビジネスデータレポートの作成手順

1. 分析フレームワーク

プロジェクトを分析するには、まずビジネスの位置付けと現状、そしてパフォーマンスの向上が期待される方向性を把握する必要があります。レポートに明確なメインラインを持たせるためには、ビジネスのエントリ ポイントを選択し、これに基づいてビジネス分析フレームワークを整理する必要があります。

2. データを取得する

決定されたデータ分析フレームワークに従って、関連データを意図的に収集し、統合します。

3. データをクリーンアップする

データ分析を実行するために収集したデータを処理および整理することは、データ分析の前の重要な段階です。

4. データを分析する

分析手段、方法、技術を通じて、準備されたデータが調査および分析され、因果関係、内部接続、ビジネス ルールが発見され、ビジネス目的の意思決定の参考資料が提供されます。ここで最も重要なことは、常に自分の目標は何なのかを考えることです。例えば、ある期間の取引状況を把握するには、この目標に基づいて前年比、前月比などの計算を行う必要があります。

5. データレポート

分析レポートを通じて、データ分析の目的、プロセス、結果、計画が十分に提示され、ビジネス上の参考として提供されます。

6. 実行フィードバック

ビジネス分析から導き出された合理的な提案を実装し、データのフィードバックに注意を払い、戦略の見直しを実施します。

IV.結論

以上が、eコマース業務におけるビジネスデータ分析についての私の考えです。データはビジネスにとって大きな指針となりますが、データが不足している場合や、現段階では十分な参考価値がない場合でも、革新的な思考力を発揮し、臆病にならず、判断を恐れてはいけません。