實戰演練！5個資料分析在電商的最佳應用

資料分析是一個相對較新的領域，在20世紀早期才確立了它的數學基礎，它被定義為探索收集、整合、分析和解釋資料以理解和解釋人類行為的科學學科。對大多數人來說，資料分析都是關於預測分析、機器學習和商業智慧的，然而，資料分析在電子商務中還有其他驚人的應用。事實上，世界各地的公司現在都在使用這些分析方法來提高他們的業務效率和盈利能力。

 

以下列出的為電商公司目前用於獲得競爭優勢所採用的的五種最佳資料分析方法。

 

1、預測性客戶行為分析

進行市場研究和調查是所有企業的常見手段，這為他們提供了有關消費者需求的相關資訊。然而，人們往往會根據自己的情緒而不是根據事實和資料做出決定。例如，您會因為厭倦了舊手機而購買新智慧手機，而不是因為它比市場上的其他智慧手機具有更好的技術規格。 

 

亞馬遜目前正在使用預測性客戶行為分析來在正確的時間裡準確地為客戶提供他們想要的東西。例如，亞馬遜有兩項新服務——“我的組合”和“你也應該買”，旨在對客戶行為進行識別並推薦個性化產品，主要是在兩種不同的商品之間建立聯絡，並根據客戶的行為推薦另一種商品。

 

2、客戶情緒分析

客戶情緒分析將資料分析提升到一個全新的層次——它可以用於包括電商在內的多個行業。例如，客戶情緒分析的一種應用是在電影行業中，公司使用微博來衡量公眾對不同電影的看法，以下是如何進行分析的一些方法：

 

Ÿ 跟蹤社交媒體上的趨勢——公司監控與特定電影相關的關鍵詞，並將評價分類為正面、負面或中立，以確定公眾輿論。

Ÿ 跟蹤主題標籤——人們對類似的電影使用不同的主題標籤。例如，如果有兩部電影同時上映，即《鋼鐵俠3》和《鋼鐵俠》，那麼Man Of Steel 和 Iron Man3 將是兩個不同的標籤，可以分別跟蹤。

Ÿ 電影過程中的評價反應——在特定時間點的積極反應表示興奮，而消極反應表示對電影的某些方面不滿意，然後可以使用這些資料點對未來的電影進行必要的更改。

簡而言之，客戶情緒分析對電商企業非常有價值，因為它提供了客戶對產品或服務的感受的實時檢視，此資訊可以提高客戶滿意度並幫助識不滿意的客戶。

 

3、點選率優化

點選率是連結在廣告上被點選的次數除以被顯示的總次數，通常以百分比表示，點選率越高，您的廣告效果就越好，企業使用點選率來確定其廣告的效果以及哪個廣告的效果更好。

 

雖然有幾個因素會影響廣告的點選率，但價格是最重要的因素之一。例如，假設您正在電商網站上投放新智慧手機的廣告，您希望使用者看到您的廣告並點選它，以便他們登陸您的網站並檢視產品詳細資訊。現在，您將不得不決定為您的廣告使用什麼價格——300美元還是400美元？

 

這就是資料分析的用武之地，像亞馬遜這樣的公司就是使用複雜的模型（可以使用機器學習構建）來分析歷史銷售模式以及消費者行為，以確定完美的價格點。例如，亞馬遜已經使用資料分析來為他們的新產品 Fire TV Stick 和 Dash Buttons提供定價策略的資訊，它還利用資料分析來優化Whole Foods（該公司於 2017 年收購的一家雜貨店）銷售商品的定價。

 

4、產品推薦

電商增長迅猛的主要原因之一是它能夠為使用者提供量身定製的體驗。推薦系統是一個自動化的應用程式，當你搜尋某一個商品時，可以把預測的所有結果呈現出來。這些預測結果由機器學習模型提供支援，這些模型使用統計演算法來分析歷史資料並做出準確的預測。推薦系統可幫助公司提高其網站的參與度，因為它會給客戶帶來更有針對性的流量，推薦越個性化，增加轉化的可能性就越高。

 

Netflix（奈飛）是個性化產品推薦促成大規模增長的一個例子。Netflix今天擁有超過1億流媒體的訂閱使用者，但在2011年的時候還不到1000萬，這一巨大的增長可歸因於資料分析驅動平臺提供何種內容的決策。Netflix 大約在 2007 年左右開始使用資料分析來決定推薦什麼樣的內容以及一季劇集應包含多少集。

 

5、網站搜尋分析

電商公司正在利用資料分析來提供個性化體驗，使用網站搜尋分析來提高轉化率。雖然有幾個因素會影響轉化率，但最關鍵的因素之一是網站搜尋分析。

 

如果使用者在您的電商網站上找不到他們想要的東西，他們就會離開，大多數使用者不會返回您的網站購買他們想要的產品，這就是為什麼電商公司需要使用資料分析來改進搜尋分析，以幫助他們識別最常搜尋的產品。

 

像亞馬遜這樣的公司使用不同的資料分析解決方案來確定流行的搜尋片語合，然後在網站上推薦類似的產品。他們還可以使用付費廣告在搜尋引擎結果頁面上顯示產品推薦。

 

電商資料模型

除了以上五種分析方法，電商分析還有其他很不錯的資料模型，例如購物籃分析、RFM分析等等，在Smattbi智分析上就有非常多的電商分析模型，有興趣小夥伴可以去找找。

 

 

 

結論

未來幾年，資料分析將在電商中發揮關鍵作用，很多大的電商企業已經開始利用資料分析的力量來改善客戶體驗並增加銷售利潤。在 2022年及以後，越來越多的企業將探索資料分析領域的機會，將盈利提升到一個新的層次。