店舗運営データ表（電子商取引運営のための月次店舗データレポートの作成方法）

電子商取引業務の月次店舗データレポートを準備するにはどうすればよいでしょうか?

オペレーターにとって、データ テーブルの作成方法を知ることは仕事に欠かせないものになっています。運用を始めたばかりの初心者には、「データに焦点を当て、問題を分析し、指標を分解する」というマントラを教えます。データ テーブルを作成し、ストア データを改善する方法を学びます。

ストアのバックエンドには非常に多くのデータがあり、ビジネス上の問題の分析を容易にするために、月次レポートではコアデータのみをカウントする必要があるため、すべてのデータを月次レポートに含めるのは明らかに不適切です。コアデータを前月のデータと比較し、変化の理由を分析し、翌月の運用指標を策定します。一般的に、業務には達成すべき年間業績目標があり、その年間目標に基づいて業績が月次タスクに細分化されます。各月のパフォーマンス指標をどのように達成するかは、月次レポートに記載する必要があります。

コア データ統計は、月次運用レポートの最初の部分です。担当者、レポート作成者、フォームの作成時刻をレポートの上部に記載する必要があります。翌月までの計画を容易にするために、月末に他のデータを表にまとめるようにしてください。

表のコアデータには、訪問者数、コンバージョン率、プロモーション費用、取引量、購入者数、支払い回数、平均注文額などを含めることをお勧めします。上記の表を例にとると、トラフィックコストが0.64の場合、フローあたり平均0.63元を意味し、UV値が21の場合、フローは21元の価値があることを意味します。表の赤い部分は設定された計算式により自動的に計算されます。

さらに、ページ滞在時間、コレクション、カートへの追加、返金率、直帰率もコアデータであり、レポートに含める必要があります。もちろん、交通入口のデータも月次レポートに記載する必要があります。通常、店舗トラフィックのソースには、検索、無料トラフィック、有料プロモーション、独立した訪問、イベントトラフィックなどが含まれます。各入口の訪問者数、コンバージョン率、プロモーション費用、平均注文額、UV 値は最後にマークする必要があります。これにより、店舗の各チャネルのトラフィックを明確に把握し、トラフィック価値の高いチャネルへの投資を増やし、コンバージョン率の低いチャネルの入り口の特徴を分析し、月全体の製品、視覚的なコンバージョン、サービス、顧客と組み合わせたパフォーマンスに基づいて欠点を分析できます。

上記の例から、第 2 層の製品数が不足しており、12 月の活動のパフォーマンスがあまり良くなく、大規模なプロモーションからのトラフィックが追いつかないことがわかります。そして、いくつかの大規模なプロモーションを実施した後、店舗の DSR は減少し、返金率は増加しました。これらはすべて物流の問題によって引き起こされているため、来月は物流の問題の解決に焦点を当てます。問題の原因を個別に分析し、レポートにリストすることができます。

では、これらのコアデータはレポートでどのようにカウントされるべきでしょうか?

全体的な製品概要には、平均滞在時間、詳細ページの直帰率、追加されたカートの数、上記のお気に入りの数を含める必要があります。一般的に、トラフィックの変化は、カートへの追加やお気に入りと正の相関関係にあります。

取引の概要には、支払い変換率、訪問者数、Alipay 購入者数、支払い金額、平均注文額が含まれます。

図からわかるように、注文の支払いコンバージョン率はあまり健全ではありません。この時点で、月次レポートで注文コンバージョン率が低いことがわかります。そして、最適化戦略を策定する際には、代金回収能力を強化することで、注文コンバージョンを向上させることができます。

ストア ソースでは、各トラフィック チャネルの訪問者数、UV、支払いコンバージョン率、平均注文額を表示できます。自由来店のUVは自律来店のUVよりも小さいため、自律来店のコンバージョン率とUV値をさらに高める必要があります。