データプロダクト運用とは（eコマース運用管理のための商品データ戦略）

電子商取引運用管理のための商品データ戦略

データ運用とは、データの所有者がデータを分析・マイニングし、膨大なデータに隠された情報を合理的な形で商品として公開し、データ駆動型の消費者が利用できるようにすることです。データは業務のあらゆる側面に存在するため、業務の成功はデータに基づく必要があります。運用のあらゆる側面はデータに基づく必要があります。

データ駆動型の習慣を身につければ、業務の基盤が整います。私たちは、経験に基づいて盲目的に活動するのではなく、活動のターゲットを絞ることができるようになります。十分なデータが集まると、主観的な判断に頼るのをやめ、データを社内の審判役にすることができます。理想的には、すべてを追跡できれば、当然のことながらすべての決定はデータに基づいて行うことができます。企業では、全体的な戦略から目標設定、そしてビジネス運営を推進する方法へと進み、最後に特定の指標を使用してデータ運用の有効性を測定します。ビジネスにおけるデータの役割は非常に大きいです。さまざまなレベルの人が、データに対してさまざまな操作を実行する必要があります。さまざまなレベルの人々は、見たデータに基づいてさまざまな決定を下す必要があります。

以下のように表示されます。

意思決定レベル：ビジネスインテリジェンス = 戦略、電子商取引運用戦略。

管理: ビジネス インテリジェンス = ビジネス運営の戦術、計画。

運用層: ビジネス インテリジェンス = 運用、電子商取引運用の具体的な実装。

ウェブサイトのトラフィックとAlexaランキングは、eコマースウェブサイトにとって意味がありませんが、それでもeコマースウェブサイトのトラフィックとランキングを気にする人はたくさんいます。コンバージョン率は、eコマースウェブサイト運営の中核となるべきです。売上コンバージョン率は数千分の一です。数字は単純に思えるかもしれませんが、実際には、eコマース ウェブサイトのすべての部門がコンバージョン率の向上に努めています。コンバージョン率の向上はウェブサイトの総合的な運用力の結果ですが、部門や機能の改善によって必ずしもこの数値が上がるとは限らず、特定の状況下ではコンバージョン率データがボトルネックとなり、あらゆる改善が非常に困難になります。サプライチェーンが保証されておらず、製品価格が有利ではなく、ユーザーにとって魅力的でない場合、コンバージョン率は非常に低くなります。

製品とサプライ チェーンはコンバージョン レートに最も大きな影響を与え、基本的にコンバージョン レートの範囲が数万分の一か数千分の一かを決定します。サプライチェーンが効果的に解決されなければ、ユーザーエクスペリエンスやマーケティングがどれだけ優れていても、長期的にはコンバージョン率を向上させることは困難になります。

コンバージョン率における製品とテクノロジーの役割は、主にユーザー エクスペリエンスの向上に反映されます。ユーザーエクスペリエンスが向上すると、商品ページを訪問するユーザーの割合やショッピングカートに入るユーザーの割合が増加し、ウェブサイト全体のコンバージョン率が向上します。

ショッピングカートから実際の取引への業界平均コンバージョン率は 10% です。データがこの基準を満たしていない場合、Web サイトのショッピング プロセスに重大な欠陥があることがわかります。

2つ目はマーケティング効果です。プロモーションが正確であればあるほど、より多くの買い物客を引き付け、コンバージョン率が高くなります。一部の Web サイトでは、毎日 10 万人の訪問者がいても、注文が 1 件もない場合があります。検索エンジンに 1,000 回の訪問があり、そのうち 1 人が購入する可能性があります。たとえば、Dangdang は 5 年間の SEM 経験があり、1 回の注文あたりの平均コストは 100 元、1 回の注文あたりの平均コストは 55 元です。最も良いデータは、平均コストが 1 注文あたり 15 元であるということです。

業務のデータ化を実現し、データを指導理念として、問題を発見し、問題を解決し、業務を徐々に着実に一歩ずつ前進させます。

電子商取引業務に関係する関連データは次のとおりです。

日次データ（基本）トラフィック関連データ：IP、PV、オンライン時間、直帰率、新規ユーザー比率。

注文関連データ: 合計注文数、有効注文数、注文効率、合計売上数、平均注文額、粗利益、粗利益率。

コンバージョン率関連データ: 注文コンバージョン率、支払いコンバージョン率。

現在の電子商取引の運営では、基本的に基本的なデータ分析テンプレートシステムが実装されており、従来の売上、利益、利益率はシステムを通じて達成できます。バックエンドに直結しているため、在庫管理が充実しており、個別のニーズに合わせてデータ分析を柔軟に変更可能です。ユーザーは今日注文して明日支払う可能性があるため、注文効率、売上、コンバージョン率、平均注文額は動的に変化します。ユーザーは必ずしも同じ日に注文して支払うとは限らないため、週ごとのデータ分析を実施するよう努めていますが、1 週間のデータは比較的正確です。そのため、比較の基準として週次データを使用します。主な目的は、先週のデータと先々週のデータの違いを比較することです。操作によって特定の作業が実行され、製品に何らかの調整が行われた場合、対応するデータにも特定の変更が加えられます。改善が見られない場合は、方法やシステム自体に問題があるということになります。

以下は、理解を深めるための重要なデータ指標です。

ウェブサイトの使用率: IP、PV、平均ページビュー数、オンライン時間、直帰率、再訪問者率、訪問深度率、訪問時間率などが含まれます。これらは最も基本的な数値です。各データを改善するのは簡単ではありません。つまり、見つかったすべての問題を継続的に改善し、ショッピング体験を継続的に改善する必要があります。

直帰率: 直帰率が高いことは決して良いことではありませんが、直帰のどこに問題があるかが重要です。一部のプロモーション活動や大規模なメディア広告を掲載する場合、直帰率は非常に高くなります。直帰率が高い場合は、ターゲット層が正確でなかったり、広告の魅力とアクセス内容に大きな差があったり、アクセスページ自体に問題があることが考えられます。従来の直帰率の場合、ログイン、登録、注文プロセス、ユーザー センターなどの基本ページでは、直帰率が 20% を超えると、システムに多くの問題があることを意味します。直帰率に基づいて、ショッピングプロセスとユーザーエクスペリエンスも改善できます。

リピーター率とは、1 週間以内に 2 回リピーターが訪れる割合であり、ウェブサイトの魅力と会員の忠誠度を示します。トラフィックが安定している場合、このデータは比較的高くなります。高すぎる場合は、新規ユーザーがあまりに少ないことを意味します。低すぎる場合は、ユーザーの忠誠心が低すぎて再購入率が高くないことを意味します。

訪問深度比とは、総訪問数に対する3ページ以上訪問したユーザーの割合、訪問時間比とは、総ユーザー数に対する10分以上訪問したユーザーの割合です。これら 2 つの指標は、Web サイトのコンテンツの魅力度を表しており、データ比率が高いほど優れています。

運用データ: 総注文数、有効注文数、注文効率、総売上数、平均注文額、粗利益、粗利益率、注文変換率、支払い変換率、返品率など。

日次データの概要: 週次データは安定しており、主に前週のデータと比較され、製品ガイダンス、価格戦略、プロモーション戦略、送料無料戦略などの内部業務のガイダンスに重点が置かれます。

ユーザー分析: 会員分析、新規会員登録、新規会員ショッピング率、会員総数、全会員ショッピング率などが含まれます。今週は新規会員が何人追加されたか、新規会員のショッピング比率が全体よりも高いかどうかに着目し、会員のショッピング状況を集計するために使用されます。登録会員のショッピング率が高い場合は、新規会員に登録を誘導することが売上を伸ばす良い方法です。

口会員再購入率：1回目、2回目、3回目、4回目、5回目、6回目など購入の割合を指します。

コンバージョン率は、B2Cのショッピングプロセスとユーザーエクスペリエンスが優れているかどうかを反映しており、外部の強みとも言えます。再購入率は、B2C の総合的な競争力を反映しており、人気、評判、顧客サービス、パッケージ、配送などのあらゆる詳細を含む内部の強みです。良好な B2C 再購入率は 90% に達することがあります。再購入率のない B2C に将来はまったくありません。そのため、多くの B2C 企業が、ユーザーの最初の購入を獲得し、長期的なリピート購入を獲得するために、ポータル広告に多額の費用を費やすことをいとわないのは理解できます。したがって、運営の核心業務は、一方では外部業務を行い、コンバージョン率を向上させ、消費者の最初の購入行動を獲得することです。一方では、再購入率を高めるために内部的な取り組みを行うことです。 B2Cの本質はリピート購入にあります。 B2C は総合的な科目であり、すべての科目で良い成績を取るのは簡単ではありません。しかし、あらゆる細部に頼ることでのみ、B2C の発展の基盤を築くことができます。

統計データ トラフィック ソース分析は非常に重要であり、分析は次のとおりです。

各チャネルのコンバージョン率を監視することが運用の中心的なタスクです。さまざまなチャネルで効果的なマーケティングを実行する必要があります。 IP は強さを表し、変換率は効果を表します。

効果的なメディアとコンバージョン率データを発見することで、どのようなチャネルが優れたコンバージョン効果をもたらすかを明確に把握できます。同様に、同じマーケティング手法を同様のチャネルで使用すると、同様の効果が得られます。 BD または広告部門は、同様の協力チャネルを開発し、成功した経験を再現することができます。

トラフィック分析は、運用部門とプロモーション部門にガイダンスを提供するために使用されます。コンバージョン率に重点を置くだけでなく、チャネルの価値を評価する指標であるページビューやオンライン時間も含まれます。

コンテンツ分析には、主に離脱率とホットコンテンツという 2 つの指標が含まれます。離脱率は良い医師であり、ウェブサイト上の問題を確認するのに非常に適しています。どこかの離脱率が高い場合、基本的にはそこに何らかの問題があることを意味します。運用担当者は、最も基本的なデータであると同時に最も重要なデータでもあるログイン、登録、ショッピング カート、ユーザー センターに重点を置く必要があります。ホットなコンテンツは、消費者が最も関心を持っていることや、最もクリック数が多い製品、カテゴリ、ブランドなど、運営の指針として使用されます。これらのデータは、新規事業のガイドライン、消費者が最も関心を持つブランドの推奨、最も人気のある製品のプロモーションなどとして活用する必要があります。製品販売分析データは、週ごと、月ごとの販売詳細に基づいてビジネス状況を把握し、将来の販売動向を判断するために使用できる内部データです。

ホンガーモールには現在3,000以上の店舗が出店しており、無料入場サービスも提供している。