電子商取引のユーザー番号識別、データスクリーニングに注目する企業が増えている理由

一位跨境卖家曾分享过这样一件事:同样一款产品,同样一套广告素材,两次推广的预算几乎一致,但最终成交数量却相差近一倍。复盘整个投放过程后才发现,问题并不出在广告,而是第二次投放前,对客户号码进行了筛选和整理,减少了大量无效用户。

ある国境を越えた販売者は、かつて次のような話をしてくれました。同じ商品、同じ広告素材セットの場合、2 つのプロモーションの予算はほぼ同じでしたが、最終的な取引数はほぼ 2 倍になりました。配信プロセス全体を見直した結果、問題は広告ではなく、2回目の配信前の顧客番号のスクリーニングと分類にあることがわかり、無効なユーザーが大幅に減少しました。

多くの人は製品の選択、広告、運用戦略に焦点を当てることに慣れていますが、ユーザーデータ自体は無視する傾向があります。マーケティングプロセスに投入される数字の質にばらつきがあれば、どんなに優れたプロモーション計画を立てても、その効果を発揮することは困難です。したがって、電子商取引のユーザー番号の識別は、徐々にデータ操作に不可欠な部分になってきました。

電子商取引の数字はどこから来たのでしょうか?

電子商取引企業の場合、ユーザー数の情報源は通常複雑です。

例えば:

独立したサイトの登録ユーザー。

広告活動維持金。

古い顧客情報。

ソーシャルメディアトラフィック。

オフラインアクティビティのコレクション。

サードパーティの協力チャネル。

さまざまなソースからのデータの品質は一貫していません。これらがすべて混在すると、その後の運用効果に影響を及ぼしやすくなります。

番号識別がますます重要になる理由

電子商取引業界の競争はますます激化しており、顧客獲得コストは増加し続けており、あらゆる有効な顧客の重要性が高まっています。

番号が認識されない場合、次の状況が発生する可能性があります。

重複ユーザー

同じ顧客が複数のチャネルに情報を残すため、データベース内に多数の重複レコードが生じます。

無効な番号です

番号の形式は正しいですが、使用できなくなっているため、アクセスできません。

価値の低いユーザー

ユーザーと連絡を取ることはできますが、長期間消費やインタラクションがありませんでした。

不完全な情報

データによっては必要な項目が不足しており、その後の顧客管理に影響を与える場合があります。

これらの問題はマーケティングの効率を低下させます。

実際の事例からのインスピレーション

家庭用家具を専門とする越境電子商取引チームは、プロモーション イベント中に多数の潜在顧客数を収集しました。

当初、彼らはすべての番号を SMS およびソーシャル プラットフォーム マーケティングに直接使用していました。

出荷数は多いものの、実際の受注の伸びは明らかではない。

その後、データベースを再編成して番号を特定し、分類しました。

フィルタリング後、データベースは次のように分割されます。

価値の高い顧客。

潜在的な購入顧客。

古い顧客。

無効な番号です。

データが重複しています。

マーケティング チームは、さまざまなユーザー向けにさまざまなプロモーション戦略を開発します。

イベント後は、マーケティング コストが削減されただけでなく、顧客の反応率と注文のコンバージョン率も大幅に向上しました。

これにより、チームは、番号認識によって作業負荷が増加するのではなく、非効率な作業が削減されることに気づきました。

電子商取引番号識別の主な内容は何ですか?

完全な番号識別プロセスは通常、複数の次元を中心に展開します。

有効ですか?

通常の使用に適した番号であるかどうかを確認してください。

繰り返すかどうか

同じ顧客がマーケティング リストに繰り返し入力されることは避けてください。

運用価値があるかどうか

過去の行動と組み合わせると、ユーザーの価値は二分されます。

再アクティブ化する必要がありますか?

長期間やり取りのない顧客の場合は、別の運用計画を確立できます。

これらの情報を組み合わせると、より完全なデータ システムが形成されます。

なぜ数字だけを追求できないのでしょうか?

多くの人は、数字が多ければ多いほど、取引の可能性が高まると信じています。

実際、マーケティングの効果を実際に決定するのは、データベースのサイズではなく、効果的なユーザーの割合です。

100,000 の番号のうち、本当に価値のある顧客が 20,000 人だけである場合、データベースを拡張し続けてもコンバージョン効果は大幅に改善されません。

逆に、番号識別を事前に完了し、運用リソースを質の高いユーザーに集中させれば、全体のインプットとアウトプットは高くなります。

データスクリーニングを日常業務にどのように組み込むか

現在、多くの電子商取引チームは、マーケティング プロセスのフロントエンドに番号識別を導入しています。

これは通常、次のように行われます。

ユーザーデータを収集します。

重複排除。

番号識別;

ユーザータグの分類。

マーケティングリストを作成する。

広告およびプライベートドメインの運用を実行します。

この利点は、マーケティング システムに入力されるデータが比較的安定したままであり、その後の継続的な更新も容易になることです。

自動化ツールがどのように処理効率を向上させるか

ユーザー数が拡大し続けるにつれて、実際のニーズを満たすために手動の番号分類に依存することが困難になってきました。

現在、多くのチームが自動化されたプラットフォームを使用して、番号の識別、データのクリーニング、ラベルの管理を行っています。

たとえば、Digital Planet は、電子商取引のユーザー番号の識別、バッチ番号の検出、重複データのクリーニング、マルチプラットフォームのアカウント ステータス分析をサポートしています。と組み合わせることもできますFacebook、Instagram、WhatsApp、Telegram などのプラットフォームからのデータは統合された方法で管理され、CRM やマーケティング システムに入力される前にユーザー データを標準化できるため、手動での並べ替え時間が短縮され、全体的な業務効率が向上します。

データ品質は長期的な競争力につながります

電子商取引の運営では毎日新しいユーザー データが生成され、データベースは常に更新されます。

数字の質が長期間無視されれば、最良のマーケティング戦略であっても影響を受ける可能性があります。

それどころか、番号の特定、重複のクリーニング、ステータスの更新、ユーザーの階層化を定期的に完了する継続的なデータ スクリーニング メカニズムを確立すると、マーケティングの効率が向上するだけでなく、顧客管理をより標準化することもできます。

電子商取引企業にとって、番号識別はマーケティング終了後の救済策ではなく、マーケティングを開始する前の重要な準備となるはずです。データ品質が向上し続けるにつれて、あらゆるプロモーションやあらゆる顧客とのコンタクトがより正確かつ効率的に行われるようになります。

 

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プラットフォームには次のようないくつかの機能があります。 オープンフィルタリング、アクティブフィルタリング、インタラクティブフィルタリング、性別フィルタリング、アバターフィルタリング、年齢フィルタリング、オンラインフィルタリング、精密フィルタリング、期間フィルタリング、パワーオンフィルタリング、空番号フィルタリング、携帯電話デバイスフィルタリング待って。

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