EC運営データ（EC運営者が知っておきたい「乾物シェアリング」データ分析スキル）

「実践共有」EC事業者が知っておきたいデータ分析スキル

データ時代の到来により、あらゆる業界でビジネスや製品の背後にある問題をデータで反映し、ビジネス開発においてデータ分析思考を重視するようになりました。 Xiaocaomei は、さまざまな業界のデータ分析指標やデータ分析テンプレートを整理し、継続的に更新するのにも役立ちます。ぜひ注目してくださいね〜

電子商取引業界では、データ分析が特に重要です。 GMV、コンバージョン率、再購入率などはすべて、eコマース事業者によるリアルタイムの注意を必要とします。洗練されたオペレーションとデータ主導のコンセプトは、電子商取引業界自体の現在の成長における重要な要素です。

上記は、当社が電子商取引業界向けにまとめた基本指標体系です。担当する部分によって、重点を置く必要がある領域も異なります。この記事では、主にコアデータダッシュボードの全体的な運用指標と重要な可視化コンテンツを詳しく紹介します。

ユーザーの増加と消費プロセス全体の最初のステップは、ユーザーによる Web サイトへのアクセスです。 PV、UV、訪問回数、訪問時間、直帰率などのトラフィック指標を通じて、ユーザーのウェブサイトに対する認識に注意を払い、調整を通じてトラフィックを増やすことができます。

この部分では、相関分析を考えたデータ分析を追加し、異なる時間、異なるチャネル、ユーザー分布などのトラフィックデータに対して相関分析を実行し、問題をより明確かつ正確に見つけて調整を行うこともできます。

売上データは、一定期間にわたるビジネスの成長の変化を最も直感的に反映します。注目すべき最も重要な指標は、GMV（GMV = UV * コンバージョン率 * 平均注文額）です。販売指標の中でも、正確に運用するためには、ショッピングカートへの追加から注文、支払い、そして最終的に注文完了まで、販売プロセスの各段階のデータとコンバージョン率に注意を払い、問題点を正確に発見してコンバージョン率を向上させる必要があります。

ユーザーデータの分析には、ユーザーの行動、ユーザーのポートレート、登録ユーザー数、アクティブユーザー数、ユーザーによる平均購入数、ユーザー維持率、ユーザーの再購入などのユーザー価値分析が含まれます。ユーザー価値分析により、RFM 価値モデルを確立し、ターゲットマーケティングのための価値の高いユーザーを見つけることができます。

電子商取引データ分析のための指標体系と分析手法を整理すると、注目すべき指標がたくさんあることに気づくでしょう。実際の分析プロセスでは、手元にあるデータは完全に一貫しているわけではありません。包括的な範囲をカバーし、問題点を正確に特定できるデータ分析可視化ダッシュボードをどのように作成するかも、多くのeコマース事業者にとっての難題です。

ここでは、コアデータダッシュボードを構築することをお勧めします。さらに、さまざまな焦点に応じて、製品分析、ユーザー分析、チャネル分析などの個別のダッシュボードなど、詳細なデータ用の他のダッシュボードを構築できます。その中でも、コアデータダッシュボードでは次の点を推奨しています。

1. 指標カードや測定チャートを使用して重要なデータを表示する

ここでの重要なデータは、実際のデータ状況に基づいて選択されます。推奨事項には、GMV、合計注文数、有料ユーザー数、訪問ユーザー数、平均注文額、返金された注文数/注文金額などが含まれます。

同時に、この部分のデータには、同じ期間のデータの変化に注意しながら、同じ期間の比較値が追加されます。

2. 主要データのさまざまな側面の変化に注意する

主要なデータの中でも、GMV、総注文数、さまざまなチャネルからの訪問数などは、一定期間にわたるデータの変化に注意する必要があります。折れ線グラフを選択して比較ディメンションを有効活用できます。

3. コンバージョン率に注目する

ユーザーの行動は、主に、ユーザーの訪問 - 詳細ページ - 注文 - 実際の支払いなどのコンバージョン率を通じて分析できます。この部分では、ファネルチャートを使用して、コンバージョンのいくつかの重要なポイントに焦点を当てて分析します。

1. 変換時の異常なリンクに注意してください。 2. さまざまな側面から異常の原因を特定する。 3. 戦略を調整する

たとえば、例の図では、ユーザーの動作パスは、ユーザーによる注文 - 実際の支払い - 実際の取引 - 完全な取引です。 BDP では、4 つのフィールドを順番に値列にドラッグし、ファネルチャートを選択して、動作パスの下のさまざまなステージの変換ステータスを表示します。その中で、支払い注文から実際の取引注文への転換率が低く、返金を選択したユーザーが多いことが分かります。次に、返金された商品、返金時間などに基づいて詳細な分析を行い、理由を見つけることができます。