運用におけるデータの表示方法 (データ運用では、これらの重要なポイントを見つけて、10 分でビジネス アドバイザーのデータを理解する必要があります)

データ操作では、これらの重要なポイントを見つけ、ビジネスアドバイザーのデータを10分で理解する必要があります。

導入

昨日は、ビジネスアドバイザーを使用して業界を調査する方法についてお話しました。あまり複雑なデータは必要ありません。データを見る秘訣は、データのノイズを取り除き、自分にとって役立つデータだけを見ることです。 Business Advisor では、実際には業界、自分自身、競合店の 3 つの方向でデータを見るだけで済みます。

1. 昨日は市場をどう見るか、つまり業界をどう見るかについて話しました。今日は、自分自身と競合他社をどのように見るかについてお話します。まずは、自分自身をどのように見つめ、自社の製品データをどのように分析するかを見てみましょう。

2. 最も一般的に使用されるのは、製品間効果です。すべての製品データを一覧表示し、さまざまな寸法をチェックできます。私は通常、次の 5 つの側面をチェックします: 製品訪問者数。注文数;お気に入りに追加、またはカートに追加します。検索誘導による訪問者数および検索から支払いまでのコンバージョン率。

3. 次に、これら 5 つの次元が何を意味するのかを説明します。最初の商品への訪問者数は、すべてのチャネルからの訪問者数です。 2 番目の注文数は、すべてのチャネルにわたって行われた注文数です。 3 つ目はコレクションまたはカートに追加です。これは、購入者が興味を持っているかどうかを測る重要な指標です。

4. 次の 2 つは、検索誘導訪問者数と検索支払いコンバージョン率です。検索誘導訪問者数には、検索訪問者のみがカウントされます。このデータから、検索最適化が効果的かどうかを判断できます。商品訪問者数は多いが、検索誘導訪問者数が少ない場合は注意が必要です。

5. 通常、私たちが望むのは、無料で正確な検索トラフィックです。最後は検索誘導コンバージョン率です。これは、検索によって誘導された訪問者の一部のコンバージョン率のみを計算します。検索コンバージョン率は、検索ファネルのトラフィックに影響します。ここで明確にする必要がある概念の 1 つは、すべてのチャネル トラフィック ソースのデータが個別にカウントされるということです。

6. 検索支払いコンバージョン率はチャネルごとに異なります。 Juhuasuan のコンバージョン率が低くても、検索には影響しません。逆もまた同様です。したがって、検索トラフィックは検索コンバージョン率にのみ対応し、相互に責任を負います。

7. 製品のパフォーマンスを確認した後、次のステップは単一製品の分析を確認することです。まず最初に、キーワードのトラフィックを調べて、どのキーワードがトラフィックをもたらしているか、キーワードを最適化する必要があるかどうか、トラフィックをもたらさないキーワードを置き換える必要があるかどうかを確認します。

8. もう一つはトラフィックのソースを見ることですが、最も重要なのはトラフィックのソースの傾向を見ることです。トラフィック ソースの検索傾向を調べて、増加しているか減少しているかを確認する必要があります。落ちたら大変危険なので注意が必要です！

9. 最後に、相手をどう見るかについてお話しましょう。まず、製品ストアのランキングで競合他社を見つけます。競合相手が小さすぎると、絶対に見つからないでしょう。次のステップは、自分のコアデータと対戦相手のコアデータをカウントすることです。たとえば、訪問者の総数など。検索訪問者数注文数コンバージョン率/コンバージョン率指数UV値;トラフィックを生成するキーワード。およびトランザクションキーワード。

10. これらのデータは製品ストアのランキングで確認できます。ここで注目すべき重要な点があります。商品ストアリストにはコンバージョン率は表示されず、コンバージョン率指数のみが表示されます。他の人のコンバージョン率を計算したい場合は、すべてのトラフィックを合計し、毎日何個の商品が売れているかを確認し、それを割ってコンバージョン率を算出します。

11. Business Advisor には、Competitive Intelligence と呼ばれる公式ソフトウェアがあります。競合他社を監視する場合、実際に競合情報を購入する必要はありません。基本的には商品ストアランキングで十分です。大規模な販売者であれば、購入して確認しても問題ありません。競争に執着しすぎないように皆さんに思い出してもらいたいです。それはあなたに富をもたらしません。顧客にもっと注意を払うべきです。

授業後の思考

自分自身、市場、競合店を分析し、3つのデータを相互分析して統合すると、最も価値のある情報は何になるでしょうか?

コメント欄にメッセージを残していただければ幸いです。新しいスキルのロックを解除しました。おめでとうございます。次回の授業でお会いしましょう。