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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