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如何把数量庞大的数据进行合理分析呢?
2020-12-14
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在电商公司几乎每个岗位都要与数据打交道,相比线下零售商来说,电商公司在收集数据方面会轻松一些。然而,电商公司所面临的最大问题在于如何对数量庞大的数据进行合理分析,从中得到有意义的洞察,并采取下一步调整和优化措施呢?

据统计沃尔玛的电商销售预计今年年底会增长近33%,达到278亿美元的金额。而沃尔玛电商部门近期对营销分析经理的招聘内容里就明确了营销分析部门的工作职责:


主要职责涉及:

汇报、测试、分析以及预测电商板块关键产品类目和营销渠道的表现通过分析找到相邻类别的交叉销售机会,不同媒介投资方案,从而帮助企业了解能驱动销售增加(incremental sales)的最佳方式通过高级的分析技术,比如多触点归因、边际广告支出回报率(ROAS),实验(A/B测试)等了解能驱动销售增加的最佳方式参与用户细分分析,包括用户获取和留存,主要是用户获取成本(CAC)以及用户终身价值(LTV)的测量与其他团队合作,搭建内部工具来确保完整的标记和追踪营销活动以及测试方案。

今天我们从广告分析和客户关系管理二个方面介绍一些在电商数据分析策略中最常涉及的重要内容。
1.广告分析:广告分析可以帮助解决不同的数字营销挑战,比如如何计算客户获取成本,如何将线上销售归因于某个或某几个特定的营销渠道,如何在不同的渠道间分配预算以实现ROI最大化,如何为我们的营销目标找到合适的受众群体等等。
2.客户关系管理:随着线上付费广告竞价的上升,广告投入的成本毕竟是有限的,因此,维系好现有客户关系对于电商平台来说也变得更加重要。客户关系管理需要平衡品牌与消费者的接触,包括传达的内容以及给到消费者的激励,而数据分析就是为了确保能正确选择这些举措,针对不同客户量身定制。
相对于其他行业来说,电商行业的数字化其实已经走在了前面,应该说是在迈向智能化、精细化的路上不断深入。但与此同时,我们又不得不正视,数字化之路“道阻且长”,电商领域的竞争也水涨船高,进入了“高级阶段”,企业现在更多考虑的是如何提升产品体验、如何留住更多用户、如何增强用户复购、提升企业营收。

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