1. 사용자 초상화를 기반으로 한 요구 사항에 대한 통찰력
사용자 초상화는 사용자의 사회적 속성, 소비 습관, 선호도 특성 등 다양한 차원에서 데이터를 수집하여 사용자 정보를 라벨링하는 것입니다. ., 그런 다음 사용자 또는 제품의 특성과 속성을 분석하고 이러한 특성을 분석 및 계산하고 잠재적 가치 정보를 마이닝하여 사용자 정보의 전체 그림을 추상화할 수 있습니다.
우선 사용자의 브랜드 인지도를 높이고 매장 문으로 유도해야 합니다. 예를 들어 Yixin ABI를 통해 웹사이트 방문자의 연령, 성별 등 인구통계학적 정보를 확인할 수 있습니다. 지역, 관심분야, 성과에 대한 데이터도 있습니다. 이러한 통찰력은 사용자 페르소나를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 채널 데이터를 기반으로 사용자 소스 분석
전자상거래 판매자에게 방문자 수 분석에서 가장 중요한 것은 트래픽 소스 분석입니다. 다양한 트래픽 소스의 '수량'과 '결제 전환율'을 분석하고, '결제 전환율'이 상대적으로 높은 트래픽 소스를 찾아 이를 개선할 수 있는 방법을 모색합니다. 이를 통해 '방문자 수'를 늘릴 수 있을 뿐만 아니라, 트래픽 향상에도 도움이 됩니다. 전반적인 "결제 전환율". 이때 데이터 분석 도구를 사용하면 다양한 채널의 성과에 대한 개요를 제공하고 목표 전환율을 제공할 수 있습니다.
자연 검색의 경우 검색량, 키워드 순위 등의 지표를 분석하면 광고 예산을 어디에 지출할지, 사용자가 검색하기 쉽게 만드는 방법 등 더 많은 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.
3. 매장 내 전환율 데이터 분석
사용자가 매장에 오면 고객으로 전환할 수 있는 방법을 찾아야 하지만 모두가 알 수 있듯이 그렇지는 않습니다. 매장에 오는 사람 사용자는 장바구니에 추가 버튼을 클릭합니다. 장바구니에 담은 후에도 마음이 바뀌어 사이트를 떠날 수 있습니다.
4. 마케팅 프로모션 ROI 향상
매장에서는 이제 트래픽이 재고 시대로 접어들었고, 마케팅 채널은 분산되고 복잡해졌습니다. 디지털 마케팅을 기반으로 데이터 분석을 통해 온라인 마케팅의 정확성을 강화하고, 새로운 오프라인 마케팅 시나리오를 확대하며, 데이터 인텔리전스를 활용해 모든 시나리오와 링크의 레이아웃을 완성해 효율적인 전환과 제품 효과를 결합해 나가겠습니다.
5. 사용자 유지 데이터 분석
똑똑한 판매자는 충성도 높은 고객의 가치를 알고 있습니다. 사용자를 유지할 수 있으면 장기적인 수익을 얻을 수 있습니다. 신규 사용자를 확보하는 것은 기존 사용자를 유지하는 것보다 훨씬 더 많은 비용이 든다는 점을 항상 기억하십시오. 연구에 따르면 사용자 유지율이 5% 증가하면 수익이 25~95% 증가할 수 있습니다.
6. 사용자 추천 데이터 분석
판매자의 경우 어떤 사용자가 진정한 사랑인지 식별해야 합니다. 그들은 귀하의 제품을 좋아할 뿐만 아니라 가족과 친구에게 기꺼이 추천할 의사가 있으며 말 그대로 귀하의 브랜드 홍보대사입니다. 성공적인 전자상거래 기업은 이 단계의 지표에 세심한 주의를 기울이고 적시에 대응할 것입니다.
7. 상품 데이터 분석
(1) 상품 데이터 분석
①전체 분석: 판매 실적과 쇼핑 행동 두 부분으로 나뉩니다. 판매 실적에는 상품별 수익, 1회 이상 구매한 사용자 수, 평균 주문 가격, 수량, 환불 횟수 등이 포함됩니다. 쇼핑 행동의 경우, 상품 상세 페이지를 조회한 사용자 중 장바구니에 추가한 사람의 수 또는 상품 상세 페이지를 조회한 후 최종 주문한 사람의 수를 확인할 수 있습니다.
여기서 또 하나의 매우 중요한 데이터가 있는데, 바로 평균 주문 금액입니다. 이는 고객이 한 번 구매한(하나 이상의 품목) 평균 금액을 의미합니다. 평균 주문 금액이 증가하면 매출이 증가한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 평균 주문 금액은 수익 증가를 나타내는 가장 직접적인 지표 중 하나이며, 전환율 최적화보다 훨씬 더 중요합니다. 제품 페이지, 장바구니 페이지, 결제 후 페이지에 소량의 관련 콘텐츠를 추가하면 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
②상품 검색 페이지 방문 횟수, 상품 상세 페이지 방문 횟수, 추가/삭제된 상품 등 상품과 관련된 더 많은 데이터를 활용하여 분석할 수 있나요? 장바구니, 결제 단계에 진입한 상품, 구매 건수 등을 분석하여 사용자의 쇼핑 행태를 분석합니다.
마찬가지로 우리는 여기서도 하나의 데이터, 즉 고객당 단가에 주로 주목한다.
고객 단가 상승은 주로 제품 단가 및 관련 매출에 따라 달라집니다. 먼저 동일한 트래픽에서는 단가가 높고 전환율이 높은 제품으로 트래픽을 유도하고 단가가 낮고 전환율이 낮은 제품을 줄이도록 노력합니다. 둘째, 매출과 단가를 직접적으로 높일 수 있는 제품 흐름을 줄이고, 제품 소개, 마케팅 활동, 사은품 규정, 고객 서비스 기술 등을 최적화하고 고객 요구에 따라 더 많은 제품을 구매하도록 유도합니다. 더 많은 고객을 확보할수록 단가가 높아집니다.
(2) 판매 데이터 분석
배경 데이터 분석을 통해 수입, 세금, 운송비, 환급 금액, 판매된 상품 수 등을 알 수 있습니다. 그 중 총 매출액은 금액 형태로 표시되는데, 이는 당사 온라인 매장의 운영 상황을 측정하는 데 가장 좋은 종합주요지표(OMM) 중 하나이며, 사업의 전반적인 성장과 발전 추세를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. .
이 지표는 마케팅, 트래픽 축적, 제품 최적화, 제품 반복 등 거의 모든 전자상거래 운영의 효율성을 반영합니다. 매출이 매달 증가하는 한 기본적으로 우리 전략이 정확하다고 확신할 수 있습니다.
총 매출을 추적하는 과정에서 잠재적인 함정이 있다는 점에 유의해야 한다. 가장 중요한 것은 장기적으로 매출이 지속적으로 증가하는지 확인하는 것이다. 단기적인 결과에만 초점을 맞추면 전략이 옳다고 잘못 생각할 수 있으며, 이는 전체 사업에 해를 끼칠 수 있습니다. 하지만 일반적으로 총매출액(총매출액)을 핵심지표로 삼는다면 기본적으로 아무런 문제가 없습니다.