オンラインストア運営におけるデータ分析の役割（オンラインストアのデータ分析には分析モデルの構築が必要か？）

オンラインストアのデータ分析を行う際に、分析モデルを構築する必要がありますか?

体系的かつ包括的なオンラインストアのデータ分析を行う場合、売上、在庫、財務、広告の 4 つの主要カテゴリが不可欠です。関係するデータソース（オンライン + オフライン）が多く、データの計算と分析の内容も多数あるため、データ分析モデルは通常、これらの 4 つのカテゴリに基づいて構築されます。これにより、システムはインテリジェントなオンラインストアのデータ分析を実現し、オンラインストアの運営および管理状況を迅速かつ詳細に直感的に表示し、オンラインストアの運営および管理レベルで問題を迅速に発見して解決するのに役立ちます。

オンラインストアのデータ分析モデルを構築する場合は、専門的な電子商取引データ分析ソリューション（売上、在庫、財務などの分析モデルが組み込まれている）を使用することをお勧めします。

オンラインストアデータ分析 - 売上テーマレポート

BI eコマースデータ分析ソリューション: プリセットモデル、低リスク、高効率

オンラインストアのデータ分析モデルをゼロから構築するには経験が必要であり、さまざまなコストとリスクが制御不能に増大するため、これは良いことではありません。既製のデータ分析モデルを直接使用する場合、まず、Aowei BI 電子商取引データ分析ソリューションは、豊富なプロジェクト経験とオンラインストアデータ分析の一般的なニーズに基づいて構築された、標準化された業界全体のデータ分析ソリューションです。その中にあるデータ分析モデルを直接使用することで、リスクを効果的に回避できます。第二に、このソリューションのオンラインストアデータ分析モデルをパーソナライズされた変更の基盤として直接使用し、オンラインストアデータ分析に適した効率的でインテリジェント、かつ操作が簡単なインテリジェントデータ視覚化分析プラットフォームをより迅速に作成できます。

リスク回避の観点から見ても、効率向上の観点から見ても、Aowei BI 電子商取引データ分析ソリューションを使用する方が、オンライン ストアのデータ分析モデルをゼロから構築するよりもコスト効率が高くなります。

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