E コマースの消費者ユーザー分析により、本当に注文する意欲のある顧客を簡単に見つけることができます。

背景も映ってます100,000 件のユーザー データを使用して、国境を越えた 2 つの店舗からまったく異なる成績表が渡されました。

ある店舗では広告予算を増やし続け、クリック数はどんどん増えていきましたが、トランザクション率が大幅に改善されることはありませんでした。別の店舗では、広告を大幅に増やすことはできませんでしたが、再購入率を高め続けることができ、古い顧客が引き続き新しい注文をもたらしました。多くの人の最初の反応は、製品が異なり、操作能力も異なると考えることです。実際、両者の最大の違いは、多くの場合、ユーザーデータを本当に理解できるかどうかです。

電子商取引の競争がトラフィック競争からデータ競争に移行していることに、ますます多くの運用チームが気づき始めています。以前は、どちらがより多くの顧客を獲得できるかが競争でした。今の競争は、本当に消費する意欲のある人を誰がより早く見つけられるかということです。価値の低いユーザーがデータベースに多数混在していると、いくら広告予算を掛けても理想的なコンバージョン結果を得ることが難しくなります。

このような背景から、電子商取引の消費者ユーザー分析はますます重要な課題となっています。これは単に注文数を数えるだけではなく、ユーザーの行動、購買力、活動レベルなどのさまざまな側面を通じて、オペレーターがリソースを投資する価値のあるターゲット顧客を見つけるのに役立ちます。

データが増えても注文が増えないのはなぜでしょうか?

多くの店舗では、毎日大量のユーザー データが追加され、バックグラウンドで顧客の数が増え続けているにもかかわらず、実際のトランザクションが同時に増加するわけではないという共通の経験を持っています。

データは単なるリソースであり、結果ではないため、その理由は複雑ではありません。

ユーザーのグループが製品を閲覧しただけで購入を行っていない場合。あるいは、注文したものの長期間再利用していない場合、データは存在しても価値を生み出し続けることができない可能性があります。

見落としやすい状況もあります。たとえば、同じ製品を購入した 2 人の顧客のうち、1 人は長期的に安定した消費者グループに属し、もう 1 人はプロモーションのためのみ注文を完了したとします。その後のマーケティング戦略がまったく同じである場合、マーケティング リソースの無駄になる可能性があります。

本当に効果的なデータ分析とは、すべての顧客をひとまとめにすることではなく、本当に消費の可能性がある顧客を見つけることです。

eコマース消費者ユーザー分析では具体的に何を分析するのでしょうか?

多くの人は、初めて消費者ユーザー分析に触れるとき、それが非常に複雑な概念であると考えます。実際、それはいくつかの非常に実践的な問題に焦点を当てています。

1つ目は、ユーザーに購買力があるかどうかです。

ユーザーが異なれば、商品を購入するための予算や消費習慣も異なります。さまざまな消費レベルを事前に特定できれば、よりユーザーのニーズに合ったマーケティング戦略を立てることができます。

2 番目は、ユーザーがアクティブなままであるかどうかです。

ユーザーの中には、1 年間に数十の製品を閲覧し、頻繁にアクティビティに参加する人もいます。ユーザーの中には、購入完了後にプラットフォームに再度ログインしない人もいます。これら 2 つのタイプのユーザーが同じ方法で操作できないことは明らかです。

3つ目はユーザーの興味の方向性です。

過去の閲覧、購入カテゴリ、インタラクションを通じて、ユーザーがどの製品により注目しているかを知ることができ、それによってレコメンデーションの精度が向上します。

4 番目に、ユーザーの将来の消費の可能性です。

すでに取引を完了した顧客のみに焦点を当てるのではなく、将来的に購入を継続する可能性が高い人々を事前に発見したいと考えて、ますます多くの運用チームが潜在的な消費者に注目し始めています。

これらの分析結果を組み合わせて初めて、価値のあるユーザー ポートレートを真に形成することができます。

ユーザータグを作成し始めるチームが増えているのはなぜですか?

以前は、多くの運用担当者がすべての顧客を統一した方法で管理することを好みました。

その後、同じマーケティング テキスト メッセージが全員に送信され、その影響はますます悪化していることが判明しました。同じプロモーションがすべての顧客にプッシュされましたが、実際に参加する人はますます少なくなりました。

その理由は、ユーザーによってニーズがまったく異なるためです。

したがって、ますます多くのチームがユーザータグを構築し始めています。

例えば：

購買力に応じて分類されます。

購入頻度別に分類。

活動レベルに応じて分類されます。

興味のあるタグに従って分類します。

地域とプラットフォームごとに分類されています。

これを行うことの最大の利点は、その後のマーケティングがより正確になることです。

たとえば、購入頻度の高いユーザーは優先的に新製品の推奨を受け取ることができます。長時間滞在していないユーザーは割引によって目覚めることがあります。また、高額支出のユーザーには、よりパーソナライズされたサービスを提供できます。

ユーザータグが豊富であればあるほど、その後の操作の効率が高くなります。

Digital Planet は消費者ユーザーの分析を完了するのにどのように役立ちますか?

多くのチームはユーザー分析の方法を知っていますが、膨大なデータを迅速に整理する方法を知りません。

特に越境ECや海外マーケティングチームは、毎日大量のユーザー情報を追加します。手動による並べ替えに依存すると、非効率になるだけでなく、データを継続的に更新することが困難になります。

Digital Planet は、オペレーターがユーザー データをより体系的に整理およびフィルタリングするのに役立ちます。

たとえば、ユーザー番号のバッチをインポートした後、さまざまなディメンションに基づいてデータを分類できるため、チームは乱雑なリストに直面することなく、ユーザー ラベルを迅速に作成できます。Excel テーブルは項目ごとに処理されます。

電子商取引の消費者ユーザー分析を行う必要があるチームにとって、Digital Planet は複数の主要なリンクを完了するのに役立ちます。

数値リソースを均一に管理して、さまざまなソースからのデータをより標準化できます。フィルタリング条件に基づいてさまざまな顧客グループを確立し、その後の精密なマーケティングを促進できます。また、データベースを継続的に最適化して重複データや価値の低いデータを削減することもできるため、オペレーターは潜在力のある顧客にさらに集中できるようになります。

国境を越えた販売者は、新製品のプロモーションを準備するときに、まず Digital Planet を使用して既存のユーザー データを整理し、次に消費タグに基づいてさまざまなマーケティング リストを作成できます。プライベート ドメインの顧客を長期間運用しているチームの場合、Digital Planet を使用して顧客データベースを継続的に維持し、ユーザー ポートレートをますます完成させることもできます。

本当に価値のあるデータは、保存されるだけでなく、すぐに見つけて、すぐに分析し、すぐに適用することができます。

3 つの一般的なシナリオにおいて、消費者ユーザー分析はどのような役割を果たすことができますか?

最初のシーンは新製品のプロモーションです。

新製品が発売されるとき、すべての顧客がプロモーションの最初のターゲットとして適しているわけではありません。まず、購買力が高く、購入頻度が高いユーザーを見つけることができれば、通常、プロモーション効果はより理想的なものになります。

2 番目のシナリオは、古い顧客による再購入です。

多くの店舗は新規顧客の獲得に全力を注いでいますが、すでに商品を購入している古い顧客を無視しています。消費分析を通じて、再度購入する可能性が高い人を特定し、再購入率を高めることができます。

3つ目のシナリオは海外市場の拡大です。

さまざまな国や地域のユーザーに直面するため、顧客の出身地を知るだけではもはや十分ではありません。消費力、購買嗜好、ユーザーの活動はすべて、市場分析の重要な参考資料として使用できます。

これらのシナリオは異なるように見えるかもしれませんが、いずれも高品質のデータ分析から切り離すことはできません。

消費者ユーザー分析を行うときに、多くの人が次のような間違いを犯します

最初の間違いは、注文金額だけを見ることです。

注文金額が高いからといって、長期的な顧客価値が高いとは限りません。ユーザーの中には、一度に多額の購入をするものの、繰り返し購入をしない人もいます。ユーザーによっては、1 回の購入額が高くなくても、何年も購入し続けることができます。

2 番目の間違いは、新規顧客のみに焦点を当てることです。

新規顧客の開拓は重要ですが、古い顧客を維持することがより安定した利益につながることがよくあります。

3つ目の間違いは、データが長期間更新されないことです。

ユーザーの行動は今後も変化し続けます。昨年アクティブだった顧客は、今年は購入をやめた可能性があります。これまで一般消費者だったユーザーも、需要の変化によって重要な顧客になる可能性があります。データベースは長期間維持されないと、どんなに正確な分析モデルであっても、徐々に価値が失われます。

4 番目の間違いは、データ間の相関関係を無視することです。

多くのチームは注文データ、ユーザーデータ、マーケティングデータを一元管理せずに別々に保存しているため、多くの貴重な情報が役割を果たせなくなっています。

消費者ユーザー分析の焦点は分析ではなくアクションです

多くの運用チームはさまざまなデータ レポートの作成に多くの時間を費やしていますが、分析結果をマーケティング戦略の最適化に使用することはほとんどありません。

実際、消費者ユーザー分析の最終的な目標は、美しいデータを取得することではなく、マーケティング予算がより大きな価値を発揮できるように、事業者がリソースを投資する価値のある人材を迅速に見つけられるようにすることです。

越境ECの競争が激化する中、より早く完全なユーザー分析体制を構築できた方が、その後の運営に有利になる可能性が高くなります。

電子商取引の消費者ユーザー分析をより効率的に完了したい場合は、Digital Planet を使用するとよいでしょう。 Digital Planet は、数値データの並べ替え、ユーザータグ管理、顧客分類スクリーニング、アクティブユーザーの識別などの複数の機能をサポートしており、運用チームがより明確なユーザー像を迅速に構築できるようにすることで、もともと散在していたデータを真のマーケティング資産に変換できます。新製品のプロモーション、既存顧客のオペレーション、海外市場への展開など、デジタルプラネットはその後のデータ分析や精密マーケティングをより安定的かつ効率的にサポートします。

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