2021 年 6 月台灣開始進入疫情警戒,實體通路不得不另尋他法繼續向客戶售出商品。而疫情後的「電商」因消費模式回到正常狀態,成長趨勢放緩,但整體走勢依然是呈現上升的趨勢,實體店鋪開始尋求線上線下店鋪結合的 OMO 解方,經營電商以然成為零售業趨勢,「新零售」已悄然降臨,在同質性高的電商競爭者中能夠脫穎而出成為關鍵。
個人化行銷時代的來臨也同樣是脫離同質性的關鍵之一,以往在實體店鋪裡可以看到的銷量 No.1 或銷量排名的標示,現在更有了「其他人也在看…」、「已有 300+ 人也將此加入購物車」、「你可能也喜歡…」。這些更具體、令人覺得有憑有據、更能抓住消費者眼球的資訊是怎麼來的呢?
電商佈局數據分析四大優勢一次看
在電商領域,數據分析扮演著至關重要的角色,其重要性體現在以下 4 個方面:
1. 精確的行為記錄
電商能夠清晰地追蹤消費者在網站上的每一個行為,包括瀏覽過的商品、點擊過的連結、放棄的購物車項目等。這些精確的行為記錄為後續的數據分析提供了豐富的資料基礎。
2. 行為分析與趨勢預測
數據分析可以幫助電商進行消費者行為分析,洞察使用者在購物過程中的習慣和喜好。這有助於預測市場趨勢,提前調整商品陳列、行銷策略,以迎合消費者的需求。
3. 打造忠誠客戶
電商透過數據分析,可以更了解使用者來源、瀏覽行為,藉以精準定位目標客群,針對不同客群進行差異化行銷,優化網站介面設計、購物流程,進而提供更愉悅、高效的購物體驗,提升顧客留存率、回購率及終身價值。
4. 精準行銷策略
根據數據分析的結果,電商可以制定更精準的行銷策略,包括個性化的促銷活動、精準廣告投放、KOL/KOC 代言成效比較,提高行銷效益。
在進入電商領域後,這些優勢將成為提高業績、擴大市場份額的關鍵因素。數據分析不僅是追求效益最大化的手段,更是適應市場變化、提升競爭力的必備利器。
電商初期與後期的數據分析方向
數據分析在電商的每個階段都扮演著重要的角色,電商的發展大致可分為初期和後期兩個階段。在不同的階段,數據分析可以發揮不同的作用,幫助電商企業取得成功。
電商初期:探索市場,找到方向
零售品牌初期經營電商時,除了默默等待消費者自主發現你,更需要提醒消費者這個品牌的「存在」和「好處」,為了跨大曝光和知名度,大多會先由 Meta、IG、Google 廣告下手,或是自有配合的團購社團或團購主、開始佈局 SEO 等等,消費者會在生活中「被動」注意到這些品牌,再進入到網站,數據分析可以幫助零售品牌評銷售效果,了解消費者的在線反應,從而找到適合自己的發展方向。
許多經營電商初期的人覺得數據分析或許不是現階段最首要的任務,但擁有完善網站數據分析系統與規劃就有如安全的基礎設施,在品牌訂單與隨著時間堆疊時,數據分析的效果就會顯著成長,例如,電商可以通過數據分析來了解:
• 消費者是從哪些渠道來到你的網站?
• 消費者在你的網站上有哪些瀏覽行為?
• 消費者是為什麼購買或放棄購買你的產品?
這些資訊可以幫助電商優化網站設計和購物流程、提高轉換率和客單價、針對不同客群進行精準行銷,從經營電商初期就開始佈局數據分析,會比經營一段時間後再重新規劃更省時省力!
電商後期:優化策略,提升業績
隨著電商業務的發展,企業可能會擁有多個銷售管道,例如實體店面、電商網站、社群媒體等;行銷管道也可能已經有下 Meta 、Google 廣告、KOL/KOC 團購等等。在這種情況下,數據分析可以幫助企業了解不同管道之間的效應,從而提升整體業績。
• 你是否也面臨以下問題?
• 不知道如何彙整分析不同管道數據?
• 無法明確比較出不同管道的利弊或優先順序?
• 在行銷策略與銷售管道上碰到瓶頸?
透過數據分析,電商可以更了解:
• 不同管道對整體業績的貢獻率是多少?
• 不同管道有哪些共通的消費者?
• 如何利用不同管道進行整合行銷?
這些資訊可協助電商有效配置資源、擴大目標客群、提升品牌影響力。透過客觀數據,優化行銷策略和銷售管道分配,協助克服銷售瓶頸,分析不同管道數據,發現趨勢和差異,進行歸因分析,提升整體效益,並以數據驅動方式持續優化行銷策略,提高轉換率。
數據分析是電商品牌發展的重要工具。更有超過 90% 的網站使用 Google Analytics 來分析網站數據,品牌應儘早開始佈局數據分析,客觀的數據,結合電商品牌需要,加上人為分析,能快速聚焦問題,讓數據行銷帶你找到經營電商策略方向的最佳解!累積數據資產,打下穩固的基礎,才能在已成為必然的電商競爭中擁有籌碼、脫穎而出。
(本文經圖靈數位授權轉載)
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