データドリブンな意思決定: eコマース ビジネス向けの分析の活用

今のデジタル時代では、世界は急速に変化しており、EC/eコマースで競争力を維持することは困難な場合があります。成長を促進するには、顧客の行動を洞察し、運用を最適化し、情報に基づいた意思決定を行うための方法としてデータ分析の使用を受け入れる必要があります。

はじめに:

分析を活用して業務を最適化し、eコマース ビジネスの成長を促進

データ分析は最も強力なツールの 1 つです。データ主導の意思決定の力を活用すると、次のことが可能になります。

• 業務を最適化する
• 顧客の行動に関する貴重な洞察を得る
• 成長を促進する情報に基づいた意思決定を行う

データに基づいた意思決定には他にも多くのメリットがあります。それらを知りたい場合は読み続けてみてください。また、このコラムでは、中小企業の経営者、DNVBとその一カテゴリーDTC/D2C 3.0の創業者が分析を使用して eコマースと、オムニチャネルで成功する方法についても説明します。

データ分析とは

データ分析とは、収集、分析する手順です。これには、大量のデータのデコードが含まれます。このプロセスの目的は、パターン、傾向、理解を明らかにすることです。

消費者の行動に関する貴重な詳細が得られます。

データ分析を通じて、ビジネス オーナーは次のような貴重な消費者情報を取得します。

• 顧客の購入（購買）体験ニーズなど洞察を得る
• 購入履歴
• 閲覧行動、購入（購買）後体験・Post Purchase・ポストパーチェス行動など
• 人口統計情報

これらすべてのデータにより、所有者は消費者の行動に合わせてマーケティング活動を調整できます。また、商品の提供を最適化することもできます。したがって、彼らの努力は消費者に優れた顧客体験・CX:カスタマーエクスペリエンスを提供することができます。

業務効率の向上

データ分析により、サプライ チェーンのボトルネックを知ることができます。

データ分析を使用して在庫管理・在庫補充プロセスを最適化することもできます。さらに、物流業務の簡素化にも役立ちます。さらに、次のような主要業績評価指標 (KPI) を追跡することもできます。

• 注文の履行時間
• フルフィルメントコスト
• 顧客満足

中小企業の経営者はデータに基づいて意思決定を行うことができます。これを追跡することで、業務効率の向上に役立ちます。またコスト削減も可能になります。

市場の傾向と機会を特定する

データに基づいた意思決定を通じて市場の傾向を監視できます。また、新たな顧客の優先事項を特定するのにも役立ちます。

2023 年の 8 つの主要な e コマース トレンド

1.ビデオショッピング

ビデオ共有プラットフォームにはコンテンツが爆発的に増えており、遅かれ早かれ、eコマースビジネスは追いつく必要があるでしょう。
たとえば、製品のクローズアップや 360 度ビューを含む製品ビデオ、ライブ ストリーム、毎日の vlog に商品を組み込むビデオ インフルエンサーなどがあります。

ライブストリームショッピング

ライブショッピングについて知っておくべきこと

2. ユーザー生成コンテンツ (UGC)

人々は同じ言語で語りかけてくれるブランドを高く評価しています。パーソナライゼーション、類似の価値観、透明性、顧客の尊重は、今日の e コマース ストアにとって欠かすことのできないものです。これは e コマース向けのユーザー生成コンテンツの台頭につながり、それは定着しているようです。

ユーザー生成コンテンツは、特定の商品に関する経験、意見、決定事項を共有する顧客に基づいたソーシャル メディア投稿です。

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3. 優れた顧客サービス

顧客は顧客サービスに関してうるさく、要求が厳しいのです。チャットボット、セルフサービス ツール、ライブ チャット、チケット管理システムなどの AI を活用したソリューションがあります。

自動化されたカスタマー サービス ツールが爆発的に普及しており、どの e コマース ストアでも適切なものを見つけることができます。あるいは、 顧客サービス データを望ましいソリューションに連携します。

優れたカスタマー サポートは、すべての e コマース ストアにとって必須のものになりつつあります。これは、見込み顧客の獲得、維持率の向上、顧客離れの削減、および買い物客を忠実なブランド支持者に変えるのに役立ちます。

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4. モバイルコマースの最適化

Web サイト、ストア ページ、支払いオプション、電子メール ニュースレター、その他携帯電話やタブレット向けに実装するものを最適化します。

5. eコマースにおけるAI

人工知能は生活やビジネスのあらゆる側面に影響を与えており、eコマースも例外ではありません。

eコマースストアに関して役立つAIソリューションはたくさんあります。チャットボットから仮想試着ツール、視覚的な検索オプションまで、AI は店舗オーナーとその顧客にとって便利です。

バーチャルカスタマーレリング

6. さらなるパーソナライゼーション

Eコマース (そして率直に言って、あらゆるビジネス) の成功は、常に顧客との良好な関係を築くことができるかどうかにかかっています。これがなければ、新しい顧客を獲得するのは難しく、古い顧客は戻ってこず、自分よりも他の店舗を選択することになります。

顧客と良好な関係を築くには、顧客のエクスペリエンスを可能な限りパーソナライズする必要があります。些細なことでも重要です。人々が何か素晴らしいことについて知ると、その言葉は急速に広がります。

パーソナライゼーションは、ブランド イメージを構築し、コンバージョン率を高め、優れた企業としての評判を確立し、ターゲット顧客がブランドに夢中になるのに役立ちます。

コミュニケーションタイミング をパーソナライズ

パーソナライズされたマーケティング　

パーソナライズとマーケティングとロイヤリティ・プログラム

7. 適切、迅速な配達

ユーザーは、特定の場所から購入する場合、価格よりも顧客エクスペリエンスを優先する傾向があります。そして 2023 年には、顧客エクスペリエンスには、豊富なオプションを選択できる迅速かつ便利な配送・ピックアップ・返品・交換が含まれます。

商品を顧客に早くだけではなく、適切なタイミングで届ける、手に取ることができれば、顧客がブランドから購入する可能性が高くなります。これまではこれら、配送日時指定でのプログラムや、BOPIS・BORISなどのオムニチャネル体験が優先事項ではなかったとしても、 2023 年は配達オプションに取り組み、マイルあたりのコストを削減してください。

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付録. メタバースと VR ショッピング

メタバースは、物理現実、拡張現実、仮想現実が融合したエレガントな「デジタル ダンス」です。このコンピューターで生成された環境には、EC/電子商取引の可能性がたくさんあります。実験的ではあります。

3D 画像はショッピング体験をより楽しくし、VR とメタバースを組み合わせることでショッピング体験を変えていくことになります。

データ駆動型文化の導入

組織内に育成主導の文化を持つことが不可欠です。

明確な目標と指標を確立する

SMART 目標 (SMART goals) とは、よく定義された、反証可能な、達成可能な目標作成に役立つ、以下の項目の略語です。

1. Specific (具体的)
2. Measurable (測定可能)
3. Achievable (達成可能)
4. Realistic (現実的)
5. Time-bound (期限がある)

詳細は、asanaを

たとえば、カート放棄の削減、コンバージョン率の向上、顧客維持率の向上などです。関連する指標を作成して、これらの目標に向けた進捗状況を計算できます。

適切なツールに投資する

市場には購入できるデータ分析ツールが数多くあります。これらのツールとソフトウェアは、ビジネス ニーズに合わせるのに役立ちます。

Google Analytics などの無料ツールや、より進歩的なプラットフォームを選択できます。

これらの強力なツールは、主要なパフォーマンス指標、消費者の行動、Web サイトのパフォーマンスの調査など、ビジネスの重要な要素を追跡するのに役立ちます。

組織に強力なデータ収集システムがあることを確認する必要があります。これには次のものが含まれます。

• データの収集と整理
• 顧客データ分析の取得
• ウェブサイト分析
• 売上高
• その他の関連情報

強力なデータ収集が不可欠です。データを一元的な場所に整理することが最善です。こうすることで、簡単にアクセスして分析できるようになります。

データの分析と解釈

データを定期的に分析することが重要です。その主な理由は、最新のトレンドや洞察を明らかにするのに役立つからです。

これらのデータを利用して、顧客の行動のパターンを見つけることができます。したがって、業務の改善点を特定するのに役立ちます。

また、マーケティング キャンペーンの効果を追跡することもできます。さらに、視覚化ツールを使用してデータを意味のある形で示すことができ、意思決定が可能になります。

トレーニングと教育

トレーニングと教育は成功の重要な要素です。また、競合他社に勝つのにも役立ちます。

チーム内でデータドリブンな考え方を奨励することが最善です。さらに、チームがデータの洞察に基づいて意思決定を行えるようにすることもできます。

分析が大きな影響を与えることができる領域

顧客のセグメンテーションとパーソナライゼーション

データ分析を使用して顧客を分割できます。顧客を次の基準に基づいてセグメント化できます。

• 人口動態
• 行動→これが益々重要になってきます
• 環境設定

このパーティションは、各クラスのマーケティング メッセージ、商品の提案、プロモーションを調整するのに役立ちます。

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コンバージョン率の最適化

データを分析して消費者行動の領域を特定します。コンバージョンが減少している場所や、潜在顧客がカートから離れている場所を特定できます。

このデータを使用して、Web サイトをデータ主導で最適化します。たとえば、ページの読み込み時間を短縮し、チェックアウト手順を簡素化します。また、商品の説明や写真を改善するためにも使用できます。

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在庫管理と需要予測

データ分析を活用すれば、ビジネスに利益をもたらすことができます。
商品の需要を予測するのに役立ちます。
また、在庫レベルの最適化にも役立ちます。季節性の傾向、過去の販売データ、市場変動を分析すると有利です。

これらを分析することで、確実に完璧な在庫を確保できます。過剰在庫コストを削減しながら顧客の需要に応えることが有益です。

価格設定の最適化

競合他社の価格設定、価格設定データ、消費者の行動を分析する必要があります。価格のしきい値を特定し、役立つ価格帯を決​​定する必要があります。

また、動的価格設定手法（ダイナミックプライシング）を導入して、収益と利益率を向上させます。

マーケティングと広告の最適化

分析を通じて、マーケティング キャンペーンの有効性を計算する必要があります。次のような主要な指標を追跡できます。

• クリックスルー率
• コンバージョン率
• 広告費用対効果 (ROAS)

これらすべての情報により、マーケティング予算をより効果的に配分できるようになります。さらに、パフォーマンスの高いチャネルに投資し、適切な視聴者を獲得するためにメッセージングを最適化することができます。

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顧客維持とロイヤルティ

消費者の購入パターンを特定することは非常に重要です。データ分析を使用して、顧客属性のパターンを特定できます。顧客維持を向上させるための戦略の導入に役立ちます。

消費者の行動とエンゲージメント指標を分析することで、次の可能性を判断できます。

• 個別のフォローアップ
• ターゲットを絞ったプロモーション
• ロイヤルティプログラム

これらにより顧客満足度が向上します。また、顧客の生涯価値も向上します。

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スケーラビリティとデータの倫理的使用

分析インフラストラクチャが拡大するデータセットに対応できることを確認してください。

将来の成長にも対応できなければなりません。さらに、ビジネスにおいてはデータを倫理的に使用することも重要です。顧客のプライバシーを尊重することで、倫理的なデータ使用を実践できます。また、データ収集についての同意を得ることができます。

また、正当なビジネス目的のためにデータを使用してください。データがどのように利用されているかについて、消費者に対する透明性を維持します。

課題を克服し、データセキュリティを確保する

データ分析は大きなチャンスをもたらします。中小企業の経営者は、課題に注意を払い、データのセキュリティを保証する必要があります。

データの品質と統合

複数のシステムとプラットフォームを統合する必要があります。データ クレンジング ツールとプロセスに投資して、状況を改善できます。
これらのツールとプロセスは、重複した情報や古い情報を根絶するために不可欠です。

データのプライバシーとコンプライアンス

顧客データを保護するには、データプライバシー規制を遵守することが不可欠です。セキュリティ対策を講じることができます。たとえば、機密データを保護するための安全なストレージ、データ暗号化、アクセス制御などです。

スキルと専門知識

非常に重要です。スキルが必要です。データ分析の専門家と提携することを検討できます。データ分析のトレンドと手法に関する最新情報を常に入手できます。

結論

DNVBとその一カテゴリーDTC/D2C 3.0時代の、EC/eコマースの時代では、データに基づいた意思決定が重要になってきています。

分析を活用することで、顧客の行動をより深く理解できるようになります。さらに、現在の市場トレンドを特定できるため、情報に基づいた意思決定を行い、収益を増やすことができます。

データに基づいた意思決定を受け入れる必要があります。彼らは eコマース ビジネスの可能性を最大限に引き出すことができます。