電子商取引業務におけるデータ分析の方法（電子商取引データ分析の一般的な4つの方法、データ分析は必須）

データ分析に欠かせない、eコマースデータ分析の4つの一般的な方法

データ時代の到来により、あらゆる業界のビジネス開発はデータ分析思考に重点を置くようになりました。データを通じて、製品の品質やユーザーの嗜好度を把握し、データを活用して製品の問題を解決することができます。

データ分析は、ビジネスコンテキストに基づいてデータを解釈し、データの背後に隠れた問題を要約し、最も価値のあるものを発見し、それを最適化することです。

データを抽出するプロセス全体において、人は主観的であるのに対し、データは客観的です。同じデータでも人によって解釈は必ず異なりますが、結論自体は間違っていません。では、eコマースデータアナリストが一般的に使用する方法は何でしょうか?

データ分析製品を開始するときは、まず各変数を個別に分析して、保有するデータを記述し、その品質を評価し、次に各変数間の関係を分析します。ここでは、電子商取引データ分析を比較分析、変換分析、保持分析、製品価格比較の 4 つの主要セクションに分けます。

水平比較: 簡単に言えば、誰と比較するのでしょうか?先月、当店の売上が 30% 増加したとしたら、喜ぶべきでしょうか?

もちろん違います。ここでは競合他社の取引量も参照する必要があります。競合他社が 50% 成長したらどうなりますか?このとき、参照インジケーターが必要になります。データ時代では、競合他社の関連データを簡単に入手できます。

垂直比較:過去 15 日間の取引量を線の形で表示できるため、最近の取引量が期待どおりであったかどうか、および下降傾向にあるかどうかを明確に確認できます。もちろん、四半期、月、週を単位として使用することもできます。

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また、ダブル11、ダブル12、元旦などの販促活動など、日常生活における特別な場面も考慮して、取引量が急増するかどうかを見極める必要があります。したがって、垂直比較を行う場合は、あらゆる状況を考慮する必要があります。あなたの商品は週末には売れないのでしょうか?次のようなことも考えられます。

（１）直近四半期の土曜・日曜の取引量

（２）過去３年間の独身の日における取引量等

これには、eコマース企業を判断するために必要ないくつかの日々の統計指標に関する質問が含まれます。

（１）店舗のターゲットユーザー数：店舗の取引量は、店舗の市場への影響とユーザーの商品に対する満足度を反映します。

（２）平均支出額：各ユーザーが店舗で年間に費やす平均金額。これは、ターゲット層を特定し、店舗が収益性を達成したかどうかを判断するために使用されます。

（３）ユーザーの再購入率：製品満足度を判断するために使用されます。ユーザーが一度製品を購入した後に再度購入する場合、それはユーザーが依然として製品に非常に満足していることを意味します。これにより、マーケティングコストを節約できるだけでなく、ユーザーがより多くの友人に製品を推奨できるようになります。

自社のターゲットユーザーに応じてコンバージョン指標を決定します。

（１）混合モデル：再購入率は30％未満であり、これは、運営の重点が古いユーザーを維持し、新しいユーザーを積極的に開拓する必要があることを意味します。

（２）ロイヤルティ：既存ユーザーの再購入率は60％であり、既存ユーザーが同社の製品に十分な満足感と信頼感を持っていることを意味する。この時点で、新規ユーザーの開拓に集中できます。

私たちはアクティビティやその他の手段を通じてユーザーをトラフィック プールに引き付けますが、一定期間が経過すると、ユーザーは徐々に離れていく可能性があります。頻繁に当店に滞在または訪問するユーザーをリテンションと呼びます。

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当社では、ストアのトラフィックをテストするために、日次アクティブ ユーザー、月間アクティブ ユーザー、四半期アクティブ ユーザーをよく使用します。時々、当社の毎日のアクティブ ユーザー数が一定期間にわたって徐々に増加していることに気づき、これは非常に良い現象であると思われるかもしれません。ただし、保持分析を行わない場合、この結果は間違っている可能性があります。

保持は製品の中核です。ユーザーが留まってこそ、私たちの製品は成長し続けることができます。何もしなければ、ユーザーはすぐに失われてしまいます。

ほとんどの電子商取引企業は頻繁にプロモーションを実施しています。一般的に言えば、毎回表示される価格はネットワーク全体で最低価格に過ぎませんが、それがネットワーク全体で最低価格であることをどうやって確認できるのでしょうか?

現時点では、価格比較システムを構築する必要があります。この価格比較システムの主な目的は、主要な電子商取引プラットフォーム上の製品の価格を把握することです。主要な電子商取引プラットフォームの価格と割引に基づいて独自の戦略を開発します。

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自社製品を他のプラットフォームの製品と比較し、戦略的に自社製品を調整することで、価格調整後に消費者が製品を購入しないという状況を回避できます。

製品の価格設定は非常に重要な問題です。会社の利益に影響を与えずに、1 つ買うと 1 つ無料、または購入した分だけ割引を実現するにはどうすればよいでしょうか?ここで、当社のデータアナリストが活躍します。

上記は、eコマースデータ分析に基づいて私がリストした4つの主要なセクションです。さまざまな業界でさまざまな形で表示する必要があります。データに直面したとき、どのように行動すべきか、実際の問題を解決するにはどの方法が最も効果的かを明確に理解し、知識を実践する必要があります。シナリオに応じて柔軟に適用します。最良の分析方法というものはなく、最も適した方法があるだけです。どなたでもコメントや訂正を歓迎します！

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CDAデータアナリスト認定は、企業、大学、学生、求職者間の連携を強化することを目的として、データ業界を志す人々の共同の努力により誕生し、すぐに中国銀行、IBMビッグデータ大学、中国電信、国家電網、デロイト、CDMS、オラクル、ドイツクラウドネットワーク、Meritdata、フランスのブレストビジネススクールなどから認定されました。

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