電子商取引データの運用（電子商取引データの洗練された運用についての簡単な説明）

電子商取引のデジタル化と洗練された運用に関する簡単な議論

データの重要性は、ますます多くの企業や個人に認識され、受け入れられるようになりました。電子商取引業界では競争が激化し、利益も減少しているため、洗練された運営は最後の手段となる運命にある。データを活用して、より効果的なターゲット分析を行い、実用化するにはどうすればよいでしょうか。本日、Yixuanqi E-commerce は、自社の経験と現状に基づき、電子商取引企業がデータを活用して業務を推進し、業務効率を向上させる方法についてお話しします。以下では、データ駆動型業務の遂行、データ駆動型業務の分析フレームワーク、チームのコミュニケーションと連携の3つの側面から詳しく説明します。

1. データに基づく運用を行う2つの方法とその違い

データ駆動型の業務をどのように遂行するかという点では、データ部門の組織構造の形態も大きく左右します。現時点では、2つのカテゴリーがあることを知っています。 1 つは、運用側から開始し、データ分析を通じて、運用戦略、方向性、目標設定などをサポートします。もう 1 つは、データ側から開始し、運用の「新しい」方向性を提供し、運用戦略を策定することです。両者の違いは、2つの立場の思考パターンの違いでもあります。前者は、運用計画や戦略が策定されると、データのサポートを求める可能性が高くなります。たとえば、イベントを企画するときに、初めて思いついた運用アクションが 1 つまたは 2 つあるとします。その後、これらのアクションが効果的かどうかをデータを使用して証明し、次のイベントでも引き続き使用できるようにします。後者は、一つの指標に重点を置きすぎるのではなく、最終的なビジネス目標を重視し、より総合的に考える傾向があると言えます。相対的に言えば、データ部門は店舗 KPI 評価の大部分を担当することはなく、より高い視点からの分析を行う必要がある場合が多いからです。そのため、前者はデータに関するオペレーションと密接なコミュニケーションを維持する必要があり、データをより科学的に分析してフィードバックを提供するために、アクション実行の特定のノードを知る必要があることがよくあります。後者は、各ポジションの業務特性や業務フローに応じたデータフローの変化を十分に把握し、より合理的に全体的な提案を出力する傾向があります。具体的な選択は、会社の方向性と価値観によって異なります。どちらを選択する場合でも、データ担当者は運用を理解し、運用チームと緊密にコミュニケーションを維持する必要があります。

2.現実的な分析フレームワークを確立する

実際、データ駆動型の運用分析フレームワークの構築方法に関する記事は数多くありますが、そのほとんどは大規模で包括的なものです。ただし、実装には多くの人手が必要であり、必ずしも最適な入出力比率が達成されるとは限りません。フレームワークの構築は、おおまかに次のステップに分かれます。

① 業界のビジネス背景を理解する：

分析フレームワークを構築する前に、まず業界と会社のビジネス背景を理解する必要があります。専門的な業界分析レポートを通じて、自分が属する業界チェーンのレベルを理解することをお勧めします。

②会社の事業部体制に精通していること

データ職は、一般的な環境を理解した後、ビジネス部門の構造に精通し、部門内の各職位の機能、および他の部門との関係を決定する必要があります。ビジネス部門の潜在的な要求と運用上の提案の限界を理解するためには、いくつかの主要な役職者と綿密なコミュニケーションをとることが最善です。

③要件を整理しフレームワークを確立する

これまでの基本的な作業を経て、ビジネス要求を整理し、ビジネス プロセスを整理し始めることができます。まず、ニーズの背後にある真の意味と戦略を理解し、重複するニーズがあるかどうかを判断し、ニーズを実現することの難しさや制御できない要因を判断する必要があります。次に、部門の市場計画や運用計画の各リンクを分析し、データが生成される場所を見つけ出し、データフローを使用してビジネスフローとの接続を確立し、その後の指標システムの構築を容易にするために整理します。最後に、統計的な能力を標準化し、ビジネス仕様を策定し、さまざまなオブジェクトに必要なデータ形式を確認し、収集できるデータの適時範囲を確認することなどが必要です。

これら 3 つのステップを通じて、最終的にビジネス チェーンとデータを統合できます。条件が許せば、独自の BI システムを構築し、そのシステムを使用して、事前定義されたビジネス ルールに基づいてビジネス上の問題やリスクを積極的に特定し、パーソナライズされたインテリジェントなソリューションを提供することもできます。

次のシンプルなフレームワークは TP サービス プロバイダー向けであり、参考用です。

3. 効率的なコミュニケーションメカニズムに関する規制

優れた分析フレームワークが列車だとすると、優れた通信メカニズムは列車が安定して走行するための軸受けです。多くの企業のデータ担当者は、実際には実務に携わる機会があまりありませんが、より厳密で科学的な分析のアイデアや結論、提案を提供する必要があります。これには、データ担当者がコミュニケーション プロセス中に継続的に学習し、要約することが必要です。

下の表のアイコンに示されている従来の通信フレームワークの例を見てみましょう。このプロセスでは、ビジネス部門の経験を共有することで、データアナリストによるレポートフレームワークの構築とビジネスフローの理解が向上します。データのフィードバックと評価、およびニーズの再定式化により、この分析のための閉ループが形成され、次の分析のための経験として有用な意見が生まれます。同時に、新たなニーズを調査することで、ビジネスをより深く理解することにも役立ちます。

アイコンからもわかるように、データドリブンな業務の核心は、業務を理解し、最も価値を実現できる分析の方向性を決定し、より効率的な分析システムを構築することであり、それによってデータドリブンな業務も企業の競争力の一部となるのです。

全体として、データ駆動型運用、データ駆動型運用の分析フレームワーク、チームのコミュニケーションと協力という 3 つの側面から始めて最適化することで、データアナリストは e コマースの実践から大きな恩恵を受け、真にデータ駆動型で洗練された運用を実現できると考えています。