电商行业如何实施有效的数据分析策略?


电商行业如何实施有效的数据分析策略?

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资料来源:MarTechCareer
阶段与线下零售商相比,电商更容易收集数据 。
通过很多网络平台和工具,基本可以完整的追踪每一笔营销支出,每一笔销售收入 。然而,电商企业面临的最大问题是如何合理分析如此庞大的数据量,从中获得有意义的洞察,并采取下一步的调整和优化措施 。
正如谷歌数字营销传播人、《网络分析2.0》作者阿维纳什·考希克所说:
“大多数企业拥有丰富的数据,但缺乏信息 。”
所以,电商行业对高级营销分析师的需求比很多传统行业更强烈 。沃尔玛去年超过苹果成为美国第三大在线零售商,预计今年年底其电子商务销售额将比去年增长近33%,达到278亿美元 。但沃尔玛电子商务部最近在一份营销分析经理的招聘内容中明确了营销分析部门的工作职责:

(CredittoGlassdoor)
营销分析职能是沃尔玛为拓展其电子商务版图而成立的一个新的快速发展的团队,旨在帮助沃尔玛积极实现其电子商务业务目标 。营销团队需要通过数据分析来衡量不同的绩效指标,然后在关键的产品类别和营销渠道中整合成可以在线执行的洞察,以推动整个电商业务的商业发展 。团队主要项目包括归因、实验、优化 。
主要职责包括:
报告、测试、分析和预测电子商务领域关键产品类别和营销渠道的绩效
通过分析找到相邻品类和不同媒体投资方案的交叉销售机会,从而帮助企业了解推动增量销售的最佳方式
通过高级分析技术学习推动销售增长的最佳方式,如多点接触归因、ROAS、实验(A/B测试)等 。
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)和用户终身价值(LTV)的测算
与其他团队合作,建立内部工具,以确保对营销活动和测试方案的完整标记和跟踪 。
今天本文将从广告分析、客户关系管理(CRM)和A/B测试三个方面介绍一些电子商务数据分析策略中最常涉及的重要内容 。了解这些对于进入电商领域,从事营销分析非常重要 。
广告分析
广告分析可以帮助解决不同的数字营销挑战,例如如何计算客户获取成本,如何将在线销售归因于一个或几个特定的营销渠道,如何在不同渠道之间分配预算以实现ROI最大化,如何为我们的营销目标找到合适的受众,等等 。
1 。客户获取成本
安德烈森·霍洛维茨(AndressenHorowitz),一家传奇的风险投资公司,将CAC作为评价一家公司当前经营状况和发展前景的关键业务指标之一 。公司需要知道他们的营销投资如何转化为客户获取成本和利润(CLTV消费者终身价值),以便做出合理的投资决策 。根据不同的应用场景,CAC有不同的计算方法,有时它仅指用于获取客户的广告费用;更复杂的是,它应该包括从营销漏斗顶端——注意力/认知度——直到客户完成订单的所有营销投入成本 。
有时候CAC会同时考虑自然渠道和付费渠道 。也就是说,获客成本不仅仅着眼于广告支出,还包括很多软成本(如人工、外部代理或销售佣金) 。换句话说,有效的“营销支出”比许多人意识到的要多(也更复杂) 。
2 。营销归因
归因模型包含多种类型,从单接触(如:最后一次点击)到多接触(线性、时间衰减、基于位置等 。)或概率(试图提供每个联系人带来的价值份额的估计) 。他们的目的是将特定事件或行为(例如,在电子商务网站上成功购买某样东西)的信用分发给促成该行为的不同来源 。
然而,这一领域的主要挑战之一在于如何将来源归于正确的客户 。个人客户很难在不同浏览器之间绑定身份,或者在浏览网页时选择屏蔽第三方cookie,这将导致客户来源的正确归属非常困难 。
虽然我们经常面临如何有效归因这些渠道表现的挑战,但即便如此,了解这些指标和行为背后的局限性将有助于营销人员做出更明智的衡量和决策 。
目前一些广告技术和工具,如GoogleAnalytics360,可以提供多种简单的归因分析(首次点击、最后点击、线性、时间衰减),但一些更复杂的跨渠道多接触归因分析需要建立专门的营销归因模型,科学分配不同渠道的权重 。
(信用中等)
3 。营销组合建模
这是一种统计分析方法,旨在衡量和预测不同营销活动对销售的影响 。其目的是就如何更好地分配广告预算以匹配最佳营销组合提供建议,并最终实现销售额和投资回报率的最大化 。
与营销归因相比,营销组合模型站在宏观整体的角度,试图从整体层面将销售归因于不同的营销媒体渠道,从而衡量和评估不同渠道的营销投入的影响 。所以不会有前述的关于用户身份绑定的问题,但同时也无法做到营销归因分析的粒度 。此外,与侧重于“数字营销渠道”的营销归因不同,营销组合建模还将侧重于整体经济环境(如消费者信心指数)、竞争产品的表现(如定价、广告竞价和支出等) 。).(戳这里了解如何选择营销组合建模和营销归因)

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