电商分析的9大应用场景

 电商分析的9大应用场景

  说了那么多电商分析的指标和报告,那么我们来看看追踪这些数据到底可以为我们的电商业务带来什么实际的好处吧!

  1.数据驱动的产品研发

  消费者比以往拥有了更多选择和控制权。选择过多导致更高的期待。电商企业需要更快速地提升竞争力来跟上加速增长的期待值。掌握消费者喜好和厌恶的信息,并在产品开发过程中利用这些知识,是创造出消费者喜爱的产品的关键。

  2.提升库存管理

  一家电商的可持续性取决于它的库存管理有多好。知道产品在什么位置,最合理的补货时间是什么时候,将为你省去许多麻烦。另外,电商分析还可以帮你预测和计划未来的库存。

  3.交叉销售和向上销售

  公司往往低估了给现有客户交叉销售和向上销售的力量。根据福布斯的报道,吸引新客户的成本是留住现有客户的5倍。最重要的是,一家公司65%的业务来自现有客户,因此利用电商数据进行重定向战略可能有更大的利润空间。

  4.收集用户行为数据

  你必须掌握消费者快速变化的偏好和期望。最好的方法是收集用户行为数据,了解他们的需求、期望和痛点。如果你想和他们保持同步,就必须采取消费者至上的心态。

  5.个人化的购物体验(产品推荐)

  在电商领域,一刀切是行不通的。Epsilon的研究显示,当品牌提供个性化体验时,80%的消费者更有可能进行购买,90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里,个性化远远不止是简单地分类定制。使用电商分析,能够预测消费者个体的需求,并提出相关的产品建议。

  6.参与用户体验

  客户体验是新的“品牌通货”。除了价格和质量,你还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。通过这些数据,你可以看到客户在网站上花费了多少时间,哪些特性吸引了他们的注意力,以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验,以满足客户不断变化的需求。

  7.优化产品组合

  每个产品组合中都有最好和最差的——这很正常。电商分析之所以不仅仅是数字的原因,是因为能够利用这些数据来分析哪些是最畅销的产品,哪些是不畅销的产品。你可以更深入地挖掘,找出一些产品永远卖不出去的原因,并利用收集的简洁来优化产品组合。

  8.最大化广告开支回报率(returnon ad spend)

  使用电商分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶,可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上,你可以专注于针对正确目标受众的广告。

  9.满意的顾客

  用户会选择那些把他们当作人而不是数字来对待的公司。电商分析的最终目的是收集数据,了解客户,优化产品和流程,以满足直到超越用户的期望。

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