e コマース分析: データを使用して販売を促進する方法

Covid が始まって以来、e コマースは最も成功した業界の 1 つです。 あらゆる種類の製品やサービスをエンド ツー エンドのオンライン購入に依存する人がますます増えているため、この傾向は近年も変わっていません。 このようにオンライン ショッピングへの依存度が高まるにつれて、e コマース分析の価値が高まりました。 ここでは、コンバージョンを確実に改善する最も基本的なデータ駆動型販売戦略の実用的な使い方をいくつか紹介します。

データ駆動型販売キャンペーンとは?

昔は、販売ははるかに単純な考え方で行われていました。製品やサービスがより多くの人に届きます。 売却の可能性が高くなります。 過去にセールス キャンペーンを成功に導いた要因の多くは、セールス チームのノウハウと、製品やサービスを販売する彼らの能力でした。

現代の e コマースの状況はそれほど単純ではありません。 最新のデータ駆動型販売は、より外科的なアプローチを採用しています。 以前の販売キャンペーン、調査、およびその他の形式の調査を通じて収集されたデータを使用して、販売チームは戦略をより正確に調整し、見込み客の特定の人口統計に合わせてパーソナライズできます。

e コマースにおけるデータ駆動型販売のメリット

プラットフォームの所有者であれ、サードパーティ ベンダーであれ、e コマースに携わる者として。 データ駆動型販売の実際のメリットは何ですか?

正確なターゲティング

販売戦略の作成には、常にリスクと推測が伴います。 最高のマーケティングおよび販売のスペシャリストでさえ、常に 1 つの具体的な答えを持っているわけではありません。 たとえば、特定の人口統計を対象とした広告を作成する場合。 それが成功するのか、聴衆にまったく影響を与えないのか、完全に確信することはできません。

また、データは販売戦略の有効性を保証することはできませんが、盲目的な推測よりもはるかに近いものになる可能性があります.

より良い販売計画と予測

データ駆動型の販売を行う大きな利点は、より正確な予測を行い、より信頼性の高い販売計画を可能にすることです。 実際には、このアプローチを使用すると、予測を裏付ける経験的なデータと指標が得られるため、販売目標の設定と主要業績評価指標の定義がはるかに簡単になります。

その上、データ駆動型の販売キャンペーンは、データを分析し、将来のマーケティングおよび販売キャンペーンのために正確な販売予測を提供する AI モデルを組み込むことにより、自動化と統合の利点も活用します。

簡単なデータ収集

e コマースの人気が高まるにつれ、売上においてデータがこれまで以上に重要な役割を果たすことは理にかなっています。 オンライン ショッピング プラットフォームを使用すると、データの収集と e コマースの指標の監視が簡単になります。

最新の e コマース Web サイトのほとんどは、ベンダーが顧客の閲覧と購入の習慣を追跡するためのさまざまなツールを販売ダッシュボードに提供しています。 このデータを扱うのに、深い知識や高度なスキルは必要ありません。 Amazon のようなプラットフォームは、データとメトリクスを非常にシンプルで消化しやすいものに保つため、データ駆動型の販売を追求することに関心のある人は誰でも、大量の有用なメトリクスにアクセスできます。

販売戦略を推進するデータ

これらは、データ主導の戦略を e コマースに統合するための基本です。 最も効果的なテクニックのいくつかを利用することで、営業チームはデータ駆動型の販売戦略の最新の環境に適応することができます。

人口統計のセグメンテーション

オーディエンスはすべての始まりの指標です。 オーディエンスを知らずに、より正確な販売手順のために人口統計をセグメント化することはほぼ不可能です。 年齢、職業、性別、国籍、物理的な場所、さらには勤務時間などの人口統計を知れば知るほど、どのような販売アプローチをとるべきかを理解しやすくなります。

販売ダッシュボードの例に戻ります。 メトリクスが、見込み客またはコールド リードのほとんどが特定の国にいることを示している場合、販売戦略を世界のその地域に適応させます。 この適応性には、現地の言語を話す営業担当者の雇用、対象国のタイムゾーンに合わせたスケジューリング、または特定の文化に向けたマーケティング資料の送信が含まれます。

顧客の行動を理解する

好みや習慣といえば。 オーディエンスのブラウジングおよび購入行動を知ることも、e コマース データを使用して売り上げを伸ばすもう 1 つの効果的な方法です。 顧客がショッピングに使用するデバイス、ブラウジング時間、注文頻度、買い物をする時間帯を把握します。

これらの質問に答えれば、セールス ファネルを下るカスタマー ジャーニーを改善する方法がわかります。 これは、クライアントの行動を学習し、それに適応する簡単な例です。 視聴者の大部分が夜間にプラットフォームを使用していることに気付いた場合は、ダーク モード オプションを使用してプラットフォームを更新することを検討してください。 夜にブラウジングするお客様は、目を疲れさせることなく長時間ブラウジングできます。 この調整により、ユーザー エクスペリエンスが向上し、最終的に販売の可能性が高くなります。

もう 1 つの実用的な例は、分析をチェックして、販売中の最も人気のある製品を見つけることです。 顧客がある製品をクリックまたは購入する頻度が他の製品よりも高いことがデータから示されている場合は、その製品をカタログの上位に配置して、より目につきやすく、アクセスしやすいようにすることをお勧めします。

トラフィックの制御

注意を払うべきもう 1 つの重要な指標は、e コマース ページまたはプラットフォームにつながるトラフィックです。 顧客はどのようにあなたを見つけますか? それらのほとんどは、ソーシャル メディア プラットフォームまたはバナー広告から来ていますか? 最も多くのトラフィックをもたらすソーシャル メディア プラットフォームは? e コマース ショップへのトラフィックを促進するうえで、メール キャンペーンはどの程度成功していますか?

見込み客の獲得プロセスを調べ、トラフィックに応じて販売戦略を調整します。 ソーシャル メディアから大量のトラフィックがウェブサイトに誘導されていることに気付いた場合。 これらのプラットフォームでのクリック課金型広告への投資を検討してください。 最近のメール広告キャンペーンの開封率が非常に高かった場合は、同様の要素で別のキャンペーンを作成してください。

Web サイトまたは e コマース ベンダー プロファイルへのトラフィックを最も効果的に誘導するチャネルを理解することは、マーケティング キャンペーンの調整に役立ちます。 このアプローチにより、オーディエンスが拡大し、販売の可能性が向上します。

まとめ: データドリブンの販売戦略

データ駆動型の販売に関しては、さらに多くのことを明らかにする必要があります。 重要なのは、販売アプローチについて適切な質問をし、データを使用してこれらの質問に回答することです。 e コマース分析には簡単にアクセスでき、指標を追跡するのに役立つツールがたくさんあります。

販売戦略にデータを組み込むことを妨げるものは何もありません。データを取り入れるのが早ければ早いほど、コンバージョン率の改善をすぐに確認できます。