비즈니스 성장에 전자상거래 데이터 분석 사용

전자 상거래 플랫폼에서 판매를 늘리려면 데이터를 활용하여 소비자를 이해하는 것이 중요합니다. 전자 상거래 데이터 분석을 자주 수행하면 최신 정보를 얻을 수 있습니다. ²¹ 세기의 특징은 다음과 같습니다. 소비자 행동은 자주 바뀝니다. 따라서 오늘의 의사 결정에서 어제의 통찰력을 믿을 수 없습니다.

비즈니스 소유자이든 마케팅 담당자이든 관계없이 사실, 수치 및 통찰력을 깊이 탐구하는 데 시간을 할애해야 합니다. 우수한 전자 상거래 데이터 분석이 없으면 비즈니스는 적절한 조치를 취하지 않을 것입니다. 따라서 비즈니스 성장에 전자 상거래 데이터 분석을 사용하는 방법을 이해해야 합니다.

전자 상거래 데이터 및 분석이란 무엇입니까?

전자 상거래는 온라인으로 상품과 서비스를 교환하는 기본 프로세스입니다. 도구, 범위, 자원, 혁신 등의 측면에서 인터넷의 광대함은 비즈니스 거래를 용이하게 합니다. 이러한 비즈니스 거래는 두 기업(B2B) 사이 또는 기업과 고객(B2C) 사이에서 이루어질 수 있습니다.

이를 위해 전자 상거래 데이터는 귀하 비즈니스의 소비자 또는 고객이 귀하의 플랫폼에서 구매하거나 관련 조치를 취할 때마다 수집되는 데이터입니다.

그런 다음 전자상거래 데이터 분석에는 비즈니스의 다양한 플랫폼에서 데이터를 수집하여 소비자 행동과 추세를 이해하는 작업이 포함됩니다. 전자 상거래 비즈니스로서 분석은 모든 의사 결정의 핵심이 되어야 합니다. 우선 순위를 정하는 전자 상거래 데이터 분석은 검색에서 획득, 전환, 유지 및 옹호에 이르기까지 전체 소비자 여정에 걸쳐 있어야 합니다.

전자 상거래는 어떤 유형의 데이터를 사용합니까?

전자 상거래 비즈니스로서 다음 데이터 유형은 회사에서 활용하려는 다양한 마케팅 전략에 매우 중요합니다.

잠재고객 데이터

시장을 아는 것은 모든 데이터 분석 노력의 기초입니다. 또한 사용하려는 마케팅 전략에 관계없이 청중을 아는 것이 중요합니다. 데이터 대상 유형의 경우 성별, 직업, 연령, 언어, 거주지, 소득 등과 같은 분석 요소에 초점을 맞춥니다.

또한 소비자가 플랫폼에 액세스하는 장치에 대한 통찰력을 갖는 것이 중요합니다. 액세스 포인트에 대한 지식은 경험을 더 잘 디자인하는 데 도움이 됩니다. 청중을 아는 것은 배송 프로세스, 광고, 제품 제공 등에 영향을 미칩니다.

획득 데이터

획득 데이터는 또한 비즈니스 성장에 필수적인 역할을 합니다. 청중이 귀하를 찾은 위치와 방법을 알면 특정 온보딩 플랫폼에 집중해야 합니다. 획득 데이터는 또한 마케팅 노력의 방향을 제시합니다. 트래픽과 판매를 생성하는 미디어를 두 배로 늘리는 것은 훌륭한 아이디어입니다.

행동 데이터

사용자조차도 온라인에서 자신의 행동을 이해하지 못합니다. 그것을 의식적으로 생각하는 사용자는 없습니다. 그러나 비즈니스 소유자는 소비자가 플랫폼에서 무엇을 하는지 파악함으로써 한 발 앞서야 합니다. 그들이 어떤 페이지를 먼저 클릭하는지 알아야 합니까? 그들은 무엇을 사나요? 관심은 있지만 구매하지 않는 제품은 무엇입니까? 등.

전환 데이터

전자 상거래 비즈니스 마케팅의 주요 목적은 전환입니다. 귀하의 비즈니스에는 분기당 가능한 가장 높은 전환율이 필요합니다. 따라서 고객이 플랫폼에서 어떻게 전환되는지 추적하고 연구하는 것이 적절합니다. 언제, 왜 그런지 이해하면 도움이 될 것입니다. 플랫폼의 어떤 부분에서 변환하는지, 해당 영역이 얼마나 자주 작동하는지 알아야 합니다. 가능한 모든 세부 사항을 알고 있습니다.

유료 마케팅 데이터

유료 마케팅에 반대하는 설교자들이 많이 있습니다. 그러나 장점이 있습니다. 유료 마케팅은 더 큰 플랫폼의 잠재고객 도달범위와 리소스를 활용합니다. 귀하의 비즈니스에서 유료 마케팅을 수행할 때마다 무엇이 효과가 있는지, 어떻게, 언제, 왜 등을 아는 것이 중요합니다.

전자 상거래 데이터를 수집하는 방법은 무엇입니까?

전자 상거래 데이터를 수집하는 것은 길지만 보람 있는 과정일 수 있습니다. 전자 상거래 데이터를 수집하는 방법은 다음과 같습니다.

• 여러 채널에 걸쳐 수집 절차 및 인프라 설정
• 웹사이트 데이터베이스에서 데이터 수집
• 웹사이트 스크랩
• 소셜 미디어 통찰력
• 설문조사
• 이메일 마케팅
• CRM 데이터
• 공급업체로부터 데이터 구매

컬렉션 외에도 회사 데이터가 시간당 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 파악해야 합니다.

확장 가능한 전자 상거래 데이터 모델을 구축하는 방법은 무엇입니까?

기업을 위한 데이터 분석에는 많은 계획이 필요합니다. 비즈니스에서 데이터와 관련된 대부분의 작업에는 미래를 위한 최적화가 포함됩니다. 수집에서 저장, 강화 및 사용에 이르기까지 데이터 처리에는 실사가 필요합니다. 따라서 처음부터 바로 확장할 수 있는 데이터 모델을 설정하는 것이 가장 좋습니다. 비즈니스를 위해 확장 가능한 데이터 모델을 구축하는 방법을 살펴보세요.

고객 이해

'고객 이해'는 모든 비즈니스에서 진부하게 들립니다. 그러나 고객이 누구인지도 모르고 고객이 누구인지 안다고 생각하는 함정에 빠지기 쉽습니다. 누가 당신에게서 구매하는지, 어디서 더 많이 찾을 수 있는지 아는 것이 중요합니다. 이 기본적인 기초를 다지는 것은 필수적입니다.

제품 목록 및 카탈로그 이해 및 최적화

제품이 접근 가능하고 매력적인 형식으로 나열되었는지 확인합니다. 프레젠테이션 및 제품에 디자인 사고를 활용하면 근본적인 소비자 행동 통찰력을 얻을 수 있습니다. 파급 효과는 비즈니스의 다른 측면에서도 느껴집니다. 이러한 최적화 작업을 수행할 때 가장 작은 세부 사항이 추적되고 있는지 확인하십시오.

주문 처리

전자 상거래는 주문을 받고 이행하는 것을 전제로 합니다. 따라서 주문 여정을 통해 직관적으로 데이터 모델을 설계하는 것이 중요합니다. 주문이 이루어진 시점, 취소된 주문, 주문 확인 이메일 통계, 활성 장바구니 등에 대한 통찰력이 필요합니다. 제품 주문에 대한 모든 것을 알 수 있습니다.

전자 상거래 데이터 분석을 통해 비즈니스를 성장시킬 수 있는 방법은 무엇입니까?

전자 상거래 비즈니스에서 데이터 분석의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 적절하게 실행된 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

• 고객의 위치와 요구 사항 이해
• 가장 효과적인 마케팅 전략 이해
• 고객을 더 잘 분류하고 타겟팅하는 방법 이해

결론

전자 상거래 데이터 분석을 올바르게 수행하면 비즈니스에서 놓치기 쉬운 기회를 얻을 수 있습니다. 따라서 가능한 한 데이터 수집 및 활용에 투자하십시오.

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