データ駆動型運営のプロセス（8年間の電子商取引ゴッドファーザーのゲームプレイリーク、データ駆動型運営の全詳細、タオバオの新人が数秒でマスターに変身）

8年間の電子商取引のゴッドファーザーのゲームプレイが流出し、データベースの操作プロセスの詳細がすべて明らかになり、タオバオの新人は数秒でマスターになりました

簡単な答えは、証拠に基づく決定は、本能、仮定、または認知バイアスに基づく決定よりも信頼性が高いということです。

データ主導のアプローチにより、傾向を特定し、効果的な行動をとることができます。

自分自身で問題を発見し、革新や解決策を促進しましょう。

いわゆるデータドリブンな運用には、データをどのように見て、現象を通じて本質を分析するかを知る必要があります。店舗の基本データであるビジネスアドバイザーは、誰もが必ず使うものです。車を運転するなら、直通列車レポートの分析方法を知っておく必要があります。

データを通じて店舗内のいくつかの問題がわかります。 Business Advisor のデータは非常に強力であり、直通列車のモデルの選択とテストに非常に役立ちます。単一製品分析と業界データは、優れたデータサポートを提供できます。

1. 店舗全体のデータ

まずは全体の状況を見て、店舗全体がどのようなレベルにあるのか、店舗の1日の来店者数、取引、コンバージョンの全体的な状況を把握する必要があります。毎日最初にやるべきことは、昨日の店舗のデータを分析することです。

2. すべての製品データ

各商品のデータが店舗の総合データに統合されます。店舗の主な集客商品と主な取引商品をリアルタイムで監視する必要があります。ある日に来店者数や取引量に大きな変動があった場合、それは主力商品に問題があるに違いありません。

3. 新製品の育成

ストアに新しい商品を追加することも非常に重要です。通常、新製品には特定のチャネルからのトラフィック サポートが提供されます。新製品は、「Guess You Like」やWeitaoなどのチャンネルで公開される機会があります。店舗では定期的に新商品を追加し、店舗全体の商品比率を継続的に最適化することが最善です。売れ行きの悪い商品が長期間売れていない場合は、在庫を処分して交換することを検討する必要があります。

発売後、製品のパフォーマンスが比較的良好であれば、別途新製品育成計画を立てることもできます。燃料節約ツールを使用してロングテールワード計画を立て、正確なロングテールワードを自動的にフィルタリングし、キーワードのパフォーマンスに基づいて入札を最適化することは良い考えであり、後の段階でROIを実行することも非常に良いことです。

初期育成期間を経て、潜在力のある新製品をより積極的に宣伝し、徐々に製品の比重を高めていくことができます。

4. 多次元比較分析の問題

多くの場合、問題を分析するときには多次元の分析が必要になります。たとえば、自然検索トラフィックの要因には複数の次元があり、これらの次元が自然検索に影響を与えます。

データがなければ、本当の問題がどこにあるのかを明確に把握することは困難です。これが、多くの人が自然検索のやり方を知らない理由です。自然検索に影響を与える要因を伝えても、多次元分析にデータをどのように使用すればよいかわからないため、うまく実行できません。

1. 店舗のトラフィック、店舗全体の傾向を把握する

（1）最近の訪問者総数、直帰率、平均ページ滞在時間を確認して診断を開始します。上記から、先月と比較すると、訪問者総数は減少しており、平均ページ滞在時間も減少していることがわかります。

(II) 次に、両端から分析するセグメント分析を行う必要があります。 PC側のデータ分析では、当店全体のトラフィックが減少し、PCセグメントも減少していますが、PC側の平均ページ滞在時間は前期と比較して増加しています。

（３）無線端末利用者数は店内総人数の90％を占めるため、無線端末の混雑状況が分析の焦点となる。無線端末上のデータの変化は店舗全体のデータ状況に直接影響を及ぼします。

(IV) データを要約する: 上記のデータから、問題がわかります。また、次の目標を要約して決定する方法も知っておく必要があります。上記のデータを例に挙げます。

2. まずは自分自身を分析しましょう

中小規模の販売業者のほとんどは、自社が何を販売しているのか分かっておらず、自社のサプライチェーンシステムを十分に理解していないと私は考えています。そのため、商品を出品したり、S注文をしたり、運転したりすることしかできず、商品のセールスポイントを洗練したり、コピーを書いたり、メイン画像や詳細ページを最適化したり、プロモーション活動に参加したり、プラットフォームのイベント企画に協力したりすることはできません。

消費者が購入したいと思うようにするには、セールスポイントを洗練させる必要があります。彼らが喜んで購入する理由は、消費者の悩みを解消するためです。例えば、消費者は購入後に幸せになり、購入後に美しくなり、購入後に便利になります。消費者が本当に気にしている点に焦点を当てる必要があります。

製品の外観を利用して差別化を図る

製品のスタイルも差別化できる

色で製品を差別化する

味で製品を差別化する

製品の重量で差別化する

製品機能を組み合わせて差別化を図る

テクノロジーの核となる優位性は模倣が難しい

私をフォローしているネットユーザーなら、私が以前の記事でクリック率の向上の問題について詳細に話したことをご存知だと思います。データ駆動型の運用に基づいてクリックスルー率を最適化するには、データを使用してクリックスルー率が優れているかどうかを判断する必要があります。

A\Bマッピング方式は、直通列車に創造性を加えるための最良の選択肢です。

ボリューム (1 週間のインプレッション数/1000 クリック) が適切であり、測定されたクリック率が代表的であることを確認してください。

1. A\B マッピング方法:

a.クリック率が最も高い画像を選択してください

b.車Aのクリック率が高い場合は、表示ボリュームが最も高いクリエイティブに車Aを配置します

紀元前Bカーの写真をフィルタリングするにはどうすればいいですか? C カーの写真を再アップロードし、C カーの写真のクリック率をテストします。 C 車の写真のクリック率が A 車の写真よりも高い場合は、C 車の写真を最も創造性が発揮される写真に変更します。

d.あなたの車のイメージを最適化し続けてください。上をクリックする方が良いです。

メイン画像のクリック率を最適化した後、商品の表示や店舗全体の印象が商品の直帰率に影響します。直帰率を下げるには、商品内部ページを最適化する必要があります。その中でも、収集とショッピングカートへの追加は、ほとんどの消費者の消費行動です。お気に入りの商品をショッピングカートに追加したり、将来簡単に購入できるようにコレクションしたりします。

ここで、データ指標が導き出されます: 収集およびカートリッジ率 = (収集数 + カートリッジ追加数) / 訪問者数。この指標は製品の人気を反映します。先ほど紹介した「競馬のシステム選択」の原理が理解できたかと思います！棚に並ぶ商品の人気度を分析することで、売れ筋商品を独自に選定できます！以前のような仏教ヒット商品ではなくなりましたね〜

アフターサービスデータ：DSRスコア、好意的コメント率、返金率（間接）

優れたアフターサービスを提供し、商品と店舗の重みを高めます！魚のいる池を作り、人間の介入を実施し、次の赤ちゃんを迎える準備をします。

具体的な操作は次の 4 つのステップに分けられます。

ステップ 1: Business Advisor からデータを抽出します (前年同期のデータを抽出します。データの期間が多いほど、予測の精度が高まります)

ステップ2: ピボットグラフとピボットテーブルを作成する

ステップ3：判断を下し、理由を分析し、偶発的な要因（アクティビティ、大規模なプロモーション、突然の不可抗力の出来事など）を排除します。たとえば、一定期間のスモッグ気象によりマスクや空気清浄機の売上が大幅に増加しましたが、これは偶発的です）

ステップ 4: 高品質な製品の数に基づいて、競争の激しさが低いサブカテゴリを選択して参入するか、運用に重点を置きます。

次に、ビジネスアドバイザーを使用してキーワードの検索傾向を分析します。これは、私たちのカテゴリーで宣伝する中心となるキーワードです。各タイトルには、宣伝するコアキーワードが 1 つだけ必要です。このコアキーワードに基づいて、ロングテールのゴールデンキーワードを探します。具体的な操作は3つのステップに分かれています。

ステップ 1: Taobao ランキングとカテゴリ検索画面から関連するホット検索キーワードを見つけます。色付きの単語と検索ボックスの下の単語。

ステップ 2: ビジネス アドバイザーは、将来の検索の開発傾向を分析し、過去のデータを使用して偶発的な要因を排除した後、将来の傾向を推測します。偶発的な要因としては、主にプロモーションやイベントなどが挙げられます。

ステップ3: 取引の傾向に基づいて宣伝するコアキーワードを選択する

次に、市場規模の予測を行い、データ間の関係性を利用して数学モデルを構築し、将来の市場規模の予備予測を行います。この予測は主にソフトウェアを通じて実現されます。

同時に、80/20 ルールを知っておく必要があります。プラットフォーム上の20％の製品（高品質）が基本的にプラットフォームの売上の80％を占め、最初の5ページにある製品が売上の80％を占めています。

2 週間以内にコア キーワードが占める位置を決定します (最初のページ、最初の 3 ページ、最初の 3 ページなど)。

検索人気度*コンバージョン率*80%=メインのビッグケーキ。

最初のページに入ると、大きなパイの 80% を獲得できます。

実際の状況に基づいて予測を行い、ケーキの可能なシェアを計算します。

最後に、Taobaoプラットフォームが推奨する最適な属性の組み合わせを分析し、キーワード検索でもカテゴリ検索でも、Taobaoは以前のユーザーの検索後の行動（購入、クリックなど）に基づいて最適な属性の組み合わせを計算します。

ユーザーがコンバージョンする可能性が最も高い（つまり、最も一致する）属性の組み合わせを推奨します。現在推奨されている最適なマッチング属性がわかれば、最もヒットする可能性が高い商品を見つけることができます。

今日はたくさんのことをシェアしました。よく読んで頂ければ、成長おめでとうございます。私たちはTaobaoに真剣に取り組んでいます。

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