電子商取引運営の主要データ（電子商取引運営を導く5つの主要データ指標）

電子商取引の運営を導く5つの重要なデータ指標

まずは例を見てみましょう。 Q: ウェブサイトの平均滞在時間が長いということはどういう意味ですか?

同じ種類のウェブサイトや同じカテゴリの電子商取引ウェブサイトの場合、平均滞在時間が長いほど、ウェブサイトの魅力が高まります。言い換えれば、滞在時間の長さは、ウェブサイトの粘着性を測る最も重要な指標です。それだけでなく、次の図に示すように、滞在時間もトランザクションと強い正の相関関係があります。

実際、平均滞在時間が売上に与えるプラスの効果は、オンラインだけでなく、オフラインの従来の小売業界でも活用されています。たとえば、ショッピングモールの商品棚の間隔を広げると、女性消費者の滞在時間が長くなり、購入が促進されます。もちろん、ここには別の問題が関係しています。それは、棚間の距離を広げると確かに売上は増えますが、同時に単位面積あたりの売上量は小さくなる可能性があるため、決定を下す前に計算と比較が必要になるということです。同時に、位置付けの問題や実際的な制約も考慮する必要があります。

日常業務におけるデータ指標の確立の重要性

企業の日常業務の健全性を定量化する指標の集合は、飛行機の「ダッシュボード」（「気圧計」と呼ばれることもある）に相当します。これらの指標は、会社が正常な軌道に乗っているかどうかを判断するために使用できます。フォーチュン 500 企業はすべて、2 つの機能を持つバロメーター システムを導入しています。1) 意思決定のサポート。 2) パフォーマンス評価。

2. 運用データ指標を正しく見る方法

ブランドの説明に関する以前の投稿で、私はこの例えを何度も使用しました。データ指標を通じて Web サイトが健全かどうかを判断することは、健康診断のために病院に行くようなものです。たとえば、血液検査、総血小板数、総白血球数、ヘマトクリット容量、リンパ球の割合、顆粒球の割合などのプロジェクト データは、電子商取引 Web サイトのデータ指標に類似しています。指標はウェブサイトがうまく動作しているかどうかを判断するために使用できるため、実際の値と参照値の 2 種類の値を知る必要があります。しかし、十分な経験がなければ、データ指標とその背後にある問題を一つずつ一致させることが難しい場合が多いという難しさがあります。

一般的な日常業務指標は何ですか?

電子商取引業界のパターンから見ると、現在、TmallとTaobaoが市場シェアをリードしているため、TaobaoとTmallのデータ指標を例にとると、他の独立したB2Cモールのデータ指標は基本的に同じであるため、適切に比較できます。

一般的な指標の意味も非常に明確です。スペースの制限により、それらについては詳しく説明しません。上記の指標は主にPC側に関するものです。モバイル側では、上記の表を参照して適切な選択を行い、指標を導き出すことができます。また、業界内のデータ指標の中には厳密な定義がないものもあり、その多くは一方的な意見に過ぎず、普遍的な基準となるには不十分です。したがって、一部のインジケーターはカスタマイズ可能です。データをチェックして比較する限り、データの前提、つまり質を明確に把握している必要があります。ここでは特別な説明が必要な 4 つの指標がありますが、あまり馴染みがないかもしれません。

最初の指標である商品集中度は、売上高または販売量の 80% (具体的な数値は当事者間で合意可能) を占める商品の数または割合を指します。一般的に、商品の集中度が高いほど、注文や追跡が容易になり、在庫の補充も容易になります。しかし、これは高品質な製品が少なくなることも意味し、潜在的なリスクをもたらします。これは特に季節的な消費財に当てはまります。季節の変わり目になると、集中力の高い商品が十分に強くないと、全体の販売実績に大きな打撃を与えてしまいます。したがって、当該カテゴリーの業界基準値を参考にして「製品濃度」を合理的に遵守する必要があります。

2 番目の指標: 商品販売率、商品販売率 = 販売品種数 / 店舗で販売された品種の総数 * 100%、販売品種数: 店舗で販売された商品の種類の総数。

3 番目の指標: 在庫売上高比率、在庫売上高比率 = 店舗の当面の在庫または期末在庫サイクル内の総売上高。在庫と売上高は数量または金額のいずれかになります。

4 番目の指標: 顧客の重複。現在、多くの電子商取引企業は、フルネットワーク配信とマルチブランド戦略を実施しています（マルチブランドポジショニングにより、市場カバレッジが広がり、リスク耐性が強化されます）。新しいブランドをより迅速かつ効果的に立ち上げ、成長させるためには、成熟したブランドのウェブサイトのトラフィックを初期段階で新しいブランドにインポートして、その成長を加速させるのが一般的です。このとき、新ブランドと旧ブランドの顧客重複度を計算し、一定の閾値に達したときに新ブランドを旧ブランドから切り離し、独立して歩むことができるようにする必要があります。トラフィックを早期に撤退させると、新しいブランドの開発が遅くなったり、うまくいかなかったりする可能性があります。トラフィックの撤退が遅すぎると、複数のブランドが均質化され、ブランドの位置付けが差別化されず、効果的に市場を拡大できない可能性があります。もちろん、成熟ブランドと新規ブランドが重複する顧客の違いや特徴を追跡するには、「重複」指標だけを使用するだけでは十分ではありません。成熟したブランドを A、新しいブランドを B と仮定すると、2 つのブランドを次のように比較できます。

（１）両ブランドの顧客の重複率はどのくらいですか？

（２）（１）に基づいて、重複顧客のリピート購入率を計算してください。

（３）（１）に基づいて、Bで購入してからAに戻って買い物をしたことがない重複顧客の割合を計算してください。

（４）顧客の何パーセントが（１）、（２）、（３）を同時に満たせるか？

ここで強調しなければならない点が 1 つあります。データ指標の統計は 100% の精度を保証する必要があるということです。データの正確さは、将来のデータ分析、マイニング、数学的モデリングの深さと幅を決定するだけでなく、データの信頼性も反映します。特に、主要指標の統計に誤りが多発すると、誰もがデータへの信頼を失い、データに基づいて導き出された結論に対する信頼も崩れてしまいます。

4. 「バロメーター」の役割

では、気圧計を設置する目的は何でしょうか?その影響は言うまでもなく大きく、直接的な影響と間接的な影響に分けられます。一方では、気圧計はデータアーカイブの基本単位として使用することができ、タイムリーなアクセスに便利です。一方、主要な指標を自由に抽出して、日次、週次、月次運用レポートを生成することもできます。バロメーターを確立するのは比較的簡単ですが、バロメーターのデータ指標を解釈するには長期間の経験の蓄積が必要であり、そうでなければデータが表すビジネス状況を把握することは不可能です。データを解釈するには、次の重要なポイントを制御する必要があります。

（１）指標の実際の値と業界の基準値を知る。たとえば、自分のストアのコンバージョン率を知りたい場合は、業界のトップセラーの平均コンバージョン率を理解する必要があります。

（２）データの特異点と変曲点に重点的に注意する。突然増加または減少するデータは、外部からの力の影響を受けているはずです。たとえば、顧客にグループテキストメッセージを送信する場合、テキストメッセージの送信後、非常に短い時間内にトラフィックの変曲点が発生するはずです。対応するトラフィック変曲点がない場合、テキスト メッセージ チャネルが送信されていない (テキスト メッセージの遅延)、顧客が長期テキスト メッセージに慣れてしまった、またはプロモーション活動で顧客を引き付けられないことを意味します。

（３）データは前年比または前月比で比較可能でなければならない。

（4）適切なデータの表示形式を選択する。データが表現したい意味に基づいて適切な表示方法を選択することが非常に重要です。鮮明でわかりやすいデータのプレゼンテーションは、重要なポイントを素早く把握するのに役立ちます。

5. データ指標におけるこれらの変化の重要性について議論しましょう。

データの解釈に関しては、単一のコア指標に頼る必要がありますが、包括的な分析のために指標のグループを組み合わせる必要がある場合もあります。著者は、指標を使用してデータの意味を分析する方法を説明するために、5 つの質問をランダムに引用しています。まずは返信にご回答をご記入ください。

1. オンライン婦人服ブランドの評価にはどのような指標を考慮すべきでしょうか?

2. コレクターは多いのに取引が少ないのはなぜでしょうか?

3. ページ回転率 (PV/UV) が高いほど、Web サイトの品質が良いことを意味しますか?

4. 返品率が低い一般的な理由は何ですか?

5. 特定の商品の売上が減少する一般的な理由は何ですか?

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