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数据和分析如何让电商运营受益

日期: 2019-01-21 13:48 访问量: 类型: 电商运营
    目前,电商运营仅使用拥有的所有大数据的0.5%,更大的数据块仍然存在于专有软件和外部工具中,随着机器学习技术在检索和分散数据转化为可操作的见解方面变得越来越普遍,电商运营也需要建立数据管道,以下是产生的一些好处。
    1、来自交叉销售和向上销售活动的更高收入
    客户购买过程不再是线性的,他们通过其他设备进行购买之前在店铺之间切换,转向社交媒体获取评论和促销代码,捕获和分析这些交互对于人类分析师来说是一项比较难的任务,但对智能算法几乎没有困难。通过测量所有在线行为,新一代分析工具可编译全面的用户角色,不同细分受众群的数据和丰富的个人资料,此类配置文件的深度超出了一般人口统计数据,捕获用户以前与品牌相关的所有交互,查看产品,点击,过去购买等,根据系统了解特定客户的所有内容提供个性化产品推荐。
    2、数据驱动的产品研究和产品开发
    决定销售或开发新产品对于电商品牌来说绝非易事,总是由于市场研究和产品定位不佳而失败,66%的产品在前两年内出现故障,80%的新产品在货架上停留不到两年。电商运营应该利用当前的产品趋势,有可靠的数据支持,向消费者展示购买的产品,支付的平均价格等等,数据分析平台可以为电商运营提供洞察力,而且成本较小,只需要学习如何解释这些数据。
    3、增强的定价策略
    大数据分析解锁了对更细粒度的洞察的访问权限,根据个人客户的容忍度激增或降低价格,,数据支持的价格管理计划从短期来看会带来显著的成果,1年内商业利润率增长2%到7%,投资回报率平均增长20到35%。自动化工具还可实现更好的决策,例如向销售团队展示某个产品线的折扣将如何影响盈利能力或客户群对折扣的响应程度,大数据分析可让电商运营变得更加敏捷,立即响应市场变化。
    大型电商公司已经成功地创造了定价策略,这些策略源于引擎管理的消费者对价格的看法。软件可识别消费者认知度最高的商品,将价格与竞争对手的价格保持一致,并非所有购物者都对这种策略感到兴奋,尚未进入算法价格优化的品牌应平衡最大化收入的愿望与不断增长的客户对透明度和公平市场实践的需求。

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