電子商取引業務ではどのようなデータを分析する必要がありますか? （乾物：電子商取引業務ではデータ分析をどのように組織化すべきか！）

実践情報：eコマース業務におけるデータ分析の仕組み化方法！

電子商取引事業者にとって、データ分析は不可欠です。なぜなら、インターネット業界全体において、データ主導の思考が中核であり基盤だからです。しかし、このデータ分析はどのように実施すればよいのでしょうか?

まず最初に、eコマース業務のデータをセグメント化する必要があります。

WeChatデータ分析では、ファンを正確にターゲティングするためにセグメンテーションが必要です。 WeChatのデータ分析は、期間、男女比、読書習慣などに分類できます。電子商取引の運用データもセグメント化できます。

今年は、データセグメンテーションの活用により、Lieboのダブルイレブンの売上予測やTmallのダブルイレブンの取引量も実際の結果とそれほどかけ離れませんでした。

今年の双十一の業績は1207億元だった。どうやって予測するのでしょうか?まず、昨年のダブルイレブンの業績912億元を取得し、各プロジェクトがこの業績に対してどれだけの指標を持っているかを分析する必要があります。そして、今年のプレセール活動の割合に基づいて、各プロジェクトのトラフィックの変化を確認し、今年のダブルイレブンのデータを計算することができます。したがって、電子商取引の運用データも、時間、地域、ソース、クライアント情報に細分化する必要があります。

第二に、eコマースデータの正確な分析を実施します。

すべての電子商取引業界は、アクティブな購入者の数と平均注文額を増やすことを目指しています。購入者数の増加と平均注文額の増加は、どちらもトラフィックと密接に関係しています。共同マーケティング、フラッシュセール、グループ購入などの方法はすべて、平均注文額または購入者数を増やすことを目的としています。したがって、顧客洞察指標データは非常に重要です。

したがって、Web サイト プロジェクトのデータ分析には、各チャネルのコンバージョン率、画像のクリックスルー率、製品の注文率、支払い率などが含まれる必要があります。地域、時間、期間を含むデータ統計が必要です。この方法でのみ、正確なマーケティング戦略を策定できるからです。

次！ ！ ！

データを比較することです！

インターネット時代においては、あらゆる製品を収益化する必要があります。どれだけトラフィックがあっても、コンバージョン率が低すぎると意味がありません。新規顧客と既存顧客の比較は非常に重要です。

トラフィックの急増とコンバージョンの増加につながるイベントを計画する場合。ということで、今回はデータが非常にうまく収集できました。同時に、このデータから理由を分析したい場合は、比較を行う必要があります。多くの場合、eコマースのデータ分析を行う際には、コンバージョン率や平均日次トラフィックに対する感度を維持する必要があります。この方法でのみ、問題を発見し解決することができます。

最後に、完全な e コマース データ分析には何が含まれますか? （私の上司はそれを見るのが好きです）

たとえば、週ごとのデータ分析を行う場合、まず 1 週間のコア データ分析 (グラフが最適) が必要です。第二に、トラフィック分析、トラフィック分布、トラフィック変換率。続いてコンバージョン率の分析と比較チャートが表示されます。次に、各モジュールを 1 つずつ分析して、今週どの期間に最も大きなデータの変化があったかを確認します。最後に、将来の傾向を予測して改善します。

最後に、秀才さんが言いたいのは、データ分析は万能ではないということ。

1 回または 2 回のデータ分析だけでは大きなメリットは期待できません。

最も重要なことは、自分自身のデータ感度（新しいメディアの感度と同様）を養い、データの変化の背後にある理由を明確に把握することです。

Shuyun は、中国を代表する CRM サービス プロバイダーとして、正確なデータ分析を実施し、企業向けに正確なマーケティング戦略を策定してきました。ビッグデータの時代において、データの重要性は自明です。誰もが電子商取引データに敏感な人になれることを願っています。