eコマースストアのデータドリブン販売アプローチを作成する方法
公開: 2022-07-03eコマースビジネスの所有者として、売上高の変動が主な懸念事項の1つである可能性があります。
etailinsightsによると、2021年には約790万のeコマースストアがあります。つまり、オンライン買い物客には多くの選択肢があります。
それはあなたがあなたの売り上げを改善できないことを意味しますか？ 絶対違う。 Statistaによると、2021年には21億4000万人以上のオンライン買い物客がいるでしょう。このような広大な市場を開拓するには、堅実な小売販売戦略が必要です。
当て推量に基づく戦略の代わりに、持続可能な販売を確保するためのデータ主導の販売アプローチが必要です。 eコマースの売上データを活用して売上を向上させるための手順を見てみましょう。
これが私たちがカバーするものです：
データドリブンセールスアプローチ101
販売データを分析する方法
最終的な考え：eコマースのためのデータ駆動型販売アプローチを作成する方法
データドリブンセールスアプローチ101
データへの簡単なアクセスは、eコマースストアの重要な利点の1つです。 オンラインで販売するので、販売レポートを簡単に収集できます。 ただし、多くのeコマースセールスチームはデータの力に気づいていません。
「それを測定できなければ、それを改善することはできません。」
–ピーター・ドラッカー
デジタル販売データは、販売プロセスのさまざまな側面に光を当てることができます。
例えば：
- 販売の問題
- 市場機会
- 販売予測
- 収益性の高い営業活動
- トップおよびパフォーマンスの低い製品
データ主導の販売アプローチでは、eコマースデータを使用して重要なビジネス上の意思決定を行います。 この戦略を使用すると、当て推量に頼るのではなく、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
データ主導の販売アプローチを実装することは簡単ではありませんが、正しい方法とツールでそれを達成できます。
データ主導の販売を可能にするために販売データを分析する手順を見てみましょう。
販売データを分析する方法
- 販売目標と主要業績評価指標（KPI）を定義します。
- KPIの測定に役立つ販売データセットを選択してください。
- 販売実績を監視し、データを収集します。
- 販売データを分析し、洞察を導き出します。
- データの洞察を販売決定に変換します。
最適な販売戦略を達成するまで、これらの手順を繰り返し適用する必要がある場合があることに注意してください。
ステップ1：販売目標とKPIを定義する
まず、ビジネス目標を明確に定義する必要があります。 あなたの優先事項は何ですか？ たとえば、四半期に特定の収益を上げたい場合があります。 または、より多くのリードを生成するか、コンバージョン率を向上させることもできます。
KPIまたは販売指標は、簡単に取得できるデータポイントです。 彼らはあなたがあなたの目標に対してあなたのパフォーマンスを測定するのを助けます。
企業はさまざまなKPIを使用して、販売実績を測定します。- 1年または四半期の総収益
- 変換速度
- 平均取引額
- 顧客生涯価値
ステップ2：KPIの測定に役立つ販売データセットを選択する
eコマースの問題はデータの不足ではなく、データの豊富さです。 あなたが認識し、あなたのビジネスに関連するかもしれないいくつかのeコマース販売データメトリックはここにあります：
- 月/年から現在までの収益
- 製品/カテゴリ別の収益
- 人口統計による収益
- 顧客固有のデータ
すべての小売売上データを収集して分析するのは魅力的です。 少なくとも、最初は、特定の種類の販売データに優先順位を付ける必要があります。
大量のデータに圧倒されないでください。 KPIにとって意味のあるデータポイントに固執します。 たとえば、顧客が行った購入数を収集すると、平均トランザクション値を計算するのに役立ちます。
ステップ3：販売実績を監視し、データを収集する
ウェブサイトのCookie、オンライン販売元帳、顧客関係管理（CRM）システムなど、eコマースデータを収集する方法はたくさんあります。 ビジネスの規模に基づいて、売上データを記録する方法を選択する必要があります。
たとえば、中小企業は、Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシートなどのシンプルなツールを使用して、販売取引を確認し、データを収集できます。
WooCommerceなどのeコマースプラットフォームは、Nexcess SalesPerformanceMonitorなどのプラグインを介した自動販売データ収集もサポートしています。
ステップ4：販売データを分析して洞察を引き出す
eコマースデータの真の力は分析から生まれます。 販売データ分析は、データを照合および相互に関連付けるためにさまざまな操作を実行します。
販売分析は、次の方法で販売プロセスを支援できます。
- 販売パターンとトレンドを明らかにする
- 現在の販売戦略のパフォーマンスを測定する
- 売上予測の作成
- セールスファネルへの洞察を提供する
eコマースデータ分析は、販売プロセスの問題を診断するのにも役立ちます。 他の方法では気付かないかもしれないパターンを認識するのに役立つかもしれません。 たとえば、顧客の解約と在庫の不足を関連付けることができます。
データ分析は、お気に入りの商品や買い物の頻度などの顧客の行動を学ぶのにも役立ちます。
販売分析は、市場データとともに、リード生成およびコンテンツマーケティング戦略に役立ちます。
試してみることができる販売分析には、次のようないくつかのタイプがあります。
- 記述的
- 予測
- 規範的
- 診断
ステップ5：データインサイトを販売決定に変換する
販売パターンと顧客行動についての洞察が得られたら、それらを実用的な戦略に変換する必要があります。 ここで、データ主導の販売アプローチを実装します。
データ分析から得られた洞察を使用して、次のようなデータ主導の販売アプローチを作成できます。
- より良い在庫計画
- 正確な売上予測
- あなたのウェブサイト上の最適な製品配置
- 魅力的なオファーと販売キャンペーン
データ分析を販売決定に変換する方法の例をいくつか示します。
| データ分析の洞察 | 販売戦略 |
|---|---|
| 製品カテゴリー/部門別の売上高 | あなたのウェブサイトのランディングページで最も売れている製品のためにより多くのスペースを割り当ててください |
| 売れ筋商品分析 | 在庫、クロスセリング、アップセルを計画する |
| パフォーマンスの低い製品分析 | 価格を調整し、取引を提供する |
| 売上高分析 | マーケティングと販売の予算を割り当てる |
最終的な考え：eコマースのためのデータ駆動型販売アプローチを作成する方法
eコマースの販売データは、持続可能な販売を達成するために活用する必要がある強力なリソースです。 データ主導の販売アプローチは、十分な情報に基づいた意思決定を促進します。 それは将来の販売を改善するためにあなたの販売プロセスへの深い洞察を提供します。
データ主導の販売アプローチを実装するには、次のことを行う必要があります。
- 目標とKPIを定義する
- KPIに関連するデータポイントを選択します
- 販売レポートを監視および収集する
- eコマースデータを分析する
- データ分析の洞察を販売戦略に変換します。
データ主導の販売アプローチを作成することは、特に手動で実装することを計画している場合は、圧倒されるように思われるかもしれません。 しかし、あなたはそれを一人でする必要はありません。
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