電子商取引の運用データには何が含まれるか（電子商取引の運用に関する基礎知識と一般的なデータ分析要素）

電子商取引の運用と一般的なデータ分析要素に関する基礎知識

多くの友人は、電子商取引を運営するのは難しいのかと尋ねるでしょう。そして私はたいてい、難しいわけでも難しいわけでもない、と答えます。なぜこのように答えるのでしょうか?実際、何かをうまくやりたいのであれば、努力と興味がとても重要です。オペレーションが得意でない人は、努力が足りないか、この業界に全く興味がないかのどちらかです。今日のインターネットの発達により、多くの情報がインターネットのあらゆる場所で無料で配信されています。意欲があれば、欲しいものは必ず見つかります。難しいかどうかは完全に自分次第です。今日は、電子商取引の運営に興味のある友人たちをより良く助けるために、電子商取引の運営の基礎知識に関するこの記事を特別に書きました。業界に参入したばかりのパートナーの皆様に、電子商取引の運営の位置づけを早く理解していただく一助となれば幸いです。

電子商取引では、一般的なパターンは次のとおりです。

1. B2Bの意味：Bはビジネス、つまり企業間の取引行動パターンを表します

2. B2Cの意味：Cはユーザー、つまり企業と個人間の取引行動パターンを表します

3. C2C、意味：個人間の取引行動パターン

その他のモード: B2M、M2C、B2A (つまり B2G)、C2A (つまり C2G)

電子商取引業務におけるユーザーレベルに基づくデータ分析:

ウェブサイト運営でも、eコマース運営でも、データ分析は欠かせない業務の一つです。実際のデータに基づくデータ統計に基づき、グローバルデータ分析を通じて、運用中に問題を発見し、解決することができます。例えば、ウェブサイトの運用では、インクルード数、PV、UV、直帰率などのデータに重点​​を置きます。 Wanshangtang は、電子商取引の運用において、ユーザー レベルの分析は実際には Web サイト運用が重点を置くデータに似ていると考えています。図のデータは週単位で日次データと比較されています。さらに、ショッピングカート、注文、コンバージョンプロセスの月ごとのデータにも注目する必要があります。

電子商取引業務における注文レベルに基づくデータ分析:

各ノードのコンバージョン率分析は、一般的にホームページ-リストページ間のコンバージョン率、リストページ-詳細ページ間のコンバージョン率、詳細ページ-支払いページ間のコンバージョン率、支払いページ-支払い成功間のコンバージョン率です。売上高の統計・分析を行う際には、プラットフォーム補助金に関する関連データを差し引くことを個人的にはお勧めします。電子商取引の運営の具体的なプロセスでは、純利益に関するデータ統計も行う必要があります。長い間働いた後では、自分がどれだけのお金を稼いだか知っているはずです。資本回収率、生産販売率、売上総利益率、経費率（商品諸費用を除く）などもあります。

電子商取引業務では、データ分析に基づくツール

初めて電子商取引の業務に携わる場合、上司からまずは市場規模はどのくらいか、競合相手は誰か、競合相手の売上はどのくらいかなどの統計データを収集するように言われることがよくあります。マクロデータはインターネットで簡単に入手できるので、統計をまとめるだけで済みます。一般的な統計ツールには次のようなものがあります。

1. エクセル

2. Siteflow eコマースデータ分析ツール

3. BDPデータ分析ツール、チャート分析の表示が得意

4. Baidu StatisticsやWebmaster Statisticsなどのウェブサイト統計ツール

実際、使用できる限り、データ ツールはこれ以上ありません。完全に Excel ベースのデータ分析も見たことがあります。しかし、注文数量や売上などの機密データについては、多くのeコマース企業はサードパーティのデータ統計ツールを使用せず、独自のツールを開発しています。これによりコストは増加しますが、機密情報の漏洩の可能性も回避されます。さて、今日の記事はここまでにしておきます。あくまで記事という形で書いているので、一つの記事に全てを書くのは無理です。私はただガイドの役割を果たしたいだけです。

注：この記事は万上堂から提供されたものです
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