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如何把數量龐大的數據進行合理分析呢？
2020-12-14
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在電商公司幾乎每個崗位都要與數據打交道，相比線下零售商來說，電商公司在收集數據方面會輕松一些。然而，電商公司所面臨的最大問題在于如何對數量龐大的數據進行合理分析，從中得到有意義的洞察，并采取下一步調整和優化措施呢？

據統計沃爾瑪的電商銷售預計今年年底會增長近33%，達到278億美元的金額。而沃爾瑪電商部門近期對營銷分析經理的招聘內容里就明確了營銷分析部門的工作職責：


主要職責涉及：

匯報、測試、分析以及預測電商板塊關鍵產品類目和營銷渠道的表現通過分析找到相鄰類別的交叉銷售機會，不同媒介投資方案，從而幫助企業了解能驅動銷售增加（incremental sales）的最佳方式通過高級的分析技術，比如多觸點歸因、邊際廣告支出回報率（ROAS），實驗（A/B測試）等了解能驅動銷售增加的最佳方式參與用戶細分分析，包括用戶獲取和留存，主要是用戶獲取成本（CAC）以及用戶終身價值（LTV）的測量與其他團隊合作，搭建內部工具來確保完整的標記和追蹤營銷活動以及測試方案。

今天我們從廣告分析和客戶關系管理二個方面介紹一些在電商數據分析策略中最常涉及的重要內容。
1.廣告分析：廣告分析可以幫助解決不同的數字營銷挑戰，比如如何計算客戶獲取成本，如何將線上銷售歸因于某個或某幾個特定的營銷渠道，如何在不同的渠道間分配預算以實現ROI最大化，如何為我們的營銷目標找到合適的受眾群體等等。
2.客戶關系管理：隨著線上付費廣告競價的上升，廣告投入的成本畢竟是有限的，因此，維系好現有客戶關系對于電商平臺來說也變得更加重要。客戶關系管理需要平衡品牌與消費者的接觸，包括傳達的內容以及給到消費者的激勵，而數據分析就是為了確保能正確選擇這些舉措，針對不同客戶量身定制。
相對于其他行業來說，電商行業的數字化其實已經走在了前面，應該說是在邁向智能化、精細化的路上不斷深入。但與此同時，我們又不得不正視，數字化之路“道阻且長”，電商領域的競爭也水漲船高，進入了“高級階段”，企業現在更多考慮的是如何提升產品體驗、如何留住更多用戶、如何增強用戶復購、提升企業營收。


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