ウェブサイト運営において、これら 10 個のデータを分析する方法を学べば、オンライン マーケティングの入出力比率が 2 倍以上になります。企業はウェブサイトの運用中に大量のデータを生成します。このデータをすべて理解する必要がありますか?運用データやプロモーションデータは数多くありますが、どの重要なデータに注目すべきでしょうか? 大量のデータから問題の原因を素早く見つけるにはどうすればよいでしょうか?データ分析を組み合わせて正しい解決策を見つけるには? 本日は、オンライン マーケティングのプロセスで知っておくべきデータ分析についてご紹介します。これにより、事実に基づいた意思決定が可能になり、運用がより効率的になります。 1 各企業に必要なデータは、企業管理者の要件と Web サイトのビジネス運営のニーズに応じて異なる場合があります。 ユーザーエクスペリエンスに重点を置く場合、統計データは、直帰率、コンバージョン率、再訪問率、平均訪問時間、平均訪問ページ数などに重点を置きます。 入力と出力に重点を置く場合は、入札、プロモーション、相談、損失に関する統計が収集されます。 ウェブサイトの運用・管理に重点を置く場合は、上記2項目だけでなく、上記で説明したデータ項目すべてを詳細にカウントする必要があります。 ウェブサイトの運営はネットワークビジネスに関係するだけでなく、企業の他の部門ともつながっているため、ネットワークデータの分析結果から、各リンクの問題も正確に把握できます。 今日は、ウェブサイトを通じて注文を獲得する2番目のタイプの企業を分析します。このような企業の実際の状況に応じて、いくつかのポイントを挙げます。 1. どのような統計ツールが使用されていますか? 2. どのようなデータを収集する必要がありますか? 3. これらのデータをどのように表示および分析しますか(統計データと分析の目的)? 4. データ分析を活用してオンライン販売のパフォーマンスを向上させる方法 統計にはどのようなツールが使用されますか? データ統計ツールには、Baidu Business Bridge、CNZZ、51LA、Quantum Statistics、GA など、さまざまな種類があります。 しかし、正確さの点では、絶対的な答えはないようです。各社にはそれぞれ重点分野と利点があり、同時に 2 つの統計ツールをインストールすることもできます。 2 どのようなデータを収集する必要がありますか? ネットワーク運用管理ファネル分析法を使用すると、ネットワーク マーケティング戦争で最も重要なデータを特定できます。 1.ウェブサイトのトラフィックリンク a.トラフィックソース(Baidu/Google/Direct ) ウェブサイトのトラフィックは、一般的に、検索エンジンによってもたらされるトラフィック(有料トラフィック + 無料トラフィック) + 直接アクセス トラフィック + 外部リンク トラフィックの 3 つの部分で構成されます。 コンサルティング顧客がどの方法をよく利用しているかを明確に把握できるため、3つのチャネルの重要性を評価し、その後のプロモーションを調整することができます。 b.訪問日 この項目が肯定的な意味を反映するには長い時間がかかるでしょう。来店者相談日の曲線から、顧客相談の時間パターンを把握することができ、企業は対応策を講じることができます。 紀元前訪問エリア コンサルティングクライアントのほとんどがどこから来ているかを知ることに加えて、Baidu Business Bridge でプロモーションエリアを設定すると、訪問エリアの統計結果から、Baidu Business Bridge の制限エリア設定がどれだけ効果的であるかを確認することもできます。 d.訪問キーワード これらのキーワードを通じて、顧客の訪問心理を理解し、これらのキーワードをタイムリーに入札キーワード システムに追加することができます。同時にロングテールを行う際にも参考にしていただけます。 e.到着ページ ページのリーチ率が非常に高い場合は、このページでさらに多くのマーケティングアクションを実行する必要があります。 入札者が微調整を行わない場合や、企業の Web サイトに宣伝するページが少ない場合、到着ページは基本的にホームページになることがよくあります。したがって、会社のホームページは非常に重要であり、マーケティング担当者はそれに注意を払う必要があります。 f.平均訪問時間 理論的には、平均訪問時間が長いほど、ユーザーの粘着性が高くなります。 グラム。平均ページ閲覧数 理論的には、平均ページビュー数が多いほど、ユーザーにとってウェブサイトのコンテンツが興味深いものになります。 2. カスタマーサービス a.問い合わせ件数と効果的な問い合わせ お問い合わせ件数:オンラインコミュニケーションツール(talk99、Baidu Business Bridge、相談QQ、オンラインメッセージなど)または電話(400電話)を通じて受信したお問い合わせの量。 有効な問い合わせの数: 企業は、有効な問い合わせを構成する基準を統一する必要があります。業界ごとに有効な問い合わせの割合は異なります。 企業は有効な問い合わせを数え、有効な問い合わせ率を分析する必要があります。同時に、無効な問い合わせが価格やその他の理由により無効であるかどうかを分析する必要があります。 b.コンサルタントが尋ねる質問 これらの質問から顧客のニーズを深く理解することができ、これらの質問を数えることで顧客の真のニーズを洞察するのに役立ちます。 同時に、分類して詳細なオンライン相談Q&Aを作成できるため、相談の効率と効果が向上します。 紀元前カスタマーサービスの対応 カスタマーサービスの回答から、マネージャーはカスタマーサービスの専門能力、サービス能力、販売能力などをタイムリーに理解できます。同時に、カスタマーサービス側が自ら要約するのにも便利です。 相談した人が最終的に購入する人とは限りませんが、優れたカスタマーサービスの回答は、企業のオンラインコンサルティングのイメージと口コミを確立するために非常に重要です。 d.顧客相談時間 相談時間をカウントする目的は、顧客との相談の時間パターンを把握することです。企業は、顧客の損失を防ぐために、重要な時間帯に監視する人員を配置することができます。 e.カスタマーサービスの応答時間 オンライン相談では、顧客サービスの迅速な対応が非常に重要です。自社のカスタマー サービスの応答時間を把握することで、カスタマー サービスの動作状況を把握することもできます。 f.コミュニケーションの持続時間 新規顧客との効果的なコンサルテーションには通常、より長い時間がかかります。コミュニケーション時間と会話内容を記録し、両者を比較することで、顧客の質をある程度反映させることができます。 3. フォローアップ販売 a.取引コンバージョン率 データには、有効な問い合わせから取引への変換率、トラフィックから取引への変換率、地域入出力比率、入出力比率が含まれます。 3 データ分析を活用してオンライン販売のパフォーマンスを向上させる方法 上記のデータ項目を数えると、次の結果が得られます。 − ロングテールキーワード、コアキーワード − 入札効率 − 平均訪問時間と平均訪問ページ数 − お客様からよく寄せられる質問 − カスタマーサービスの応答時間と回答の質 − 有効相談率 − 勤務時間帯別離職率(8:30-12:00)(13:00-17:00) − 勤務時間外(昼食時間を含む)の離職率 − 月次投入産出統計 次に、企業のオンライン マーケティングを最適化および改善できる次のような側面を分析できます。 − 入札促進の重要性は何ですか? オンラインプロモーションには通常、有料と無償の 2 つの形式があります。主な支払い方法として、入札は全体の売上高にどの程度の役割を果たしていますか?この割合はネットワークの運用と促進に直接影響を及ぼし、コスト削減も主にこのリンクで発生します。 − ウェブサイト構築のレベルはどの程度ですか? さまざまなユーザーの粘着性指標を分析して、Web サイトのコンテンツを改善し、ユーザー エクスペリエンスを設計する必要があるかどうかを判断します。 − 顧客サービス業務状況と業務能力 カスタマーサービスの応答速度が遅いか速いかは、顧客体験に直接関係します。適切な人員管理とシステムにより、効率的な対応速度を確保できます。同時に、記録により顧客サービスに専門的な能力が欠けていることが判明した場合は、適時にトレーニングを実施することができます。 − 顧客の本当のニーズは何ですか? お客様からのコンサルティング質問を通じて、お客様の真のニーズを理解することができます。顧客の真のニーズを解決することは、プロモーション、マーケティング、オンラインコンサルティング、販売が直面し、解決しなければならない問題です。 − 顧客サービス業務の管理体制が合理的かつ効果的であるかどうか 顧客サービス業務を合理的に手配し、勤務時間中の相談失注率の低減に努めます。これは販売を促進する最も直接的な方法でもあります。 − 勤務中のカスタマーサービススタッフの数を増やす必要がありますか? 実際に営業時間外に顧客からの問い合わせが多い場合は、勤務するスタッフの数を増やすことを検討する必要があります。これは売上が増加する時期でもあります。 − プロモーションスタッフの業績評価 適正な業績評価は人事業務を推進する直接的な原動力となります。 最後に、測定できなければ成長することはできません。オンライン マーケティングに関しては、自分の感情や経験だけに頼ることはできないことを覚えておいてください。すべての結果はデータによって裏付けられる必要があります。 |
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