Анализ пользователей электронной коммерции упрощает поиск клиентов, которые действительно готовы размещать заказы.

Фон также показываетИмея 100 000 фрагментов пользовательских данных, два трансграничных магазина сдали совершенно разные табели успеваемости.

Один магазин продолжал увеличивать свой рекламный бюджет, а количество кликов становилось все выше и выше, но уровень транзакций так и не увеличился существенно; другой магазин существенно не увеличил рекламу, но смог продолжить увеличивать процент повторных покупок, а старые клиенты продолжали приносить новые заказы. Первой реакцией многих людей является мысль, что продукты разные и эксплуатационные возможности разные. Фактически, самая большая разница между ними часто заключается в том, могут ли они действительно понять пользовательские данные.

Все больше и больше оперативных групп начинают понимать, что конкуренция в электронной коммерции сместилась от конкуренции за трафик к конкуренции за данные. Раньше конкуренция заключалась в том, кто сможет привлечь больше клиентов; теперь конкуренция заключается в том, кто сможет найти людей, которые действительно готовы потреблять быстрее. Если в базе данных смешано большое количество малоценных пользователей, добиться идеальных результатов конверсии будет сложно, независимо от того, насколько высок рекламный бюджет.

Именно на этом фоне анализ пользователей-потребителей электронной коммерции становится все более важной задачей. Он не просто подсчитывает количество заказов, но помогает операторам находить целевых клиентов, которые более достойны инвестирования ресурсов, по множеству параметров, таких как поведение пользователей, покупательная способность и уровень активности.

Почему все больше и больше данных не приносит больше заказов?

У многих магазинов общий опыт: каждый день добавляется большое количество пользовательских данных, а количество покупателей в фоновом режиме продолжает расти, но реальные транзакции одновременно не увеличиваются.

Причина несложная, ведь данные — это всего лишь ресурс, а не результат.

Если группа пользователей только просматривала товары и ни разу не совершила покупку; или вы разместили заказ, но не использовали его снова в течение длительного времени, тогда, хотя данные существуют, они, возможно, не смогут продолжать создавать ценность.

Есть ситуации, которые легче не заметить. Например, из двух клиентов, купивших один и тот же товар, один принадлежит к долгосрочной стабильной группе потребителей, а другой выполнил заказ только благодаря рекламной акции. Если последующие маркетинговые стратегии будут точно такими же, это, скорее всего, приведет к пустой трате маркетинговых ресурсов.

По-настоящему эффективный анализ данных заключается не в том, чтобы собрать всех клиентов вместе, а в том, чтобы найти тех, у кого действительно есть потребительский потенциал.

Что именно анализируется при анализе пользователей электронной коммерции?

Когда многие люди впервые сталкиваются с анализом пользователей-потребителей, они думают, что это очень сложная концепция. Фактически, он фокусируется на нескольких очень практических вопросах.

Во-первых, есть ли у пользователя покупательная способность.

У разных пользователей разные бюджеты и привычки потребления при покупке товаров. Если заранее определить различные уровни потребления, можно сформулировать маркетинговые стратегии, которые в большей степени соответствуют потребностям пользователей.

Во-вторых, остается ли пользователь активным.

Некоторые пользователи просматривают десятки продуктов в течение года и часто участвуют в каких-либо мероприятиях; некоторые пользователи никогда больше не заходят на платформу после совершения покупки. Очевидно, что эти два типа пользователей не могут действовать одинаково.

Третье — направление интересов пользователя.

Благодаря историческому просмотру, категориям покупок и взаимодействиям вы можете узнать, на какие продукты пользователи обращают больше внимания, тем самым повышая точность рекомендаций.

В-четвертых, это потенциал будущего потребления пользователя.

Вместо того, чтобы сосредотачиваться только на клиентах, которые уже завершили транзакции, все больше и больше операционных групп начинают обращать внимание на потенциальных потребителей, надеясь заранее обнаружить тех людей, которые с большей вероятностью продолжат совершать покупки в будущем.

Только когда эти результаты анализа объединены, можно действительно сформировать ценный портрет пользователя.

Почему все больше и больше команд начинают создавать пользовательские теги?

В прошлом многие оперативные сотрудники предпочитали единообразно управлять всеми клиентами.

Позже выяснилось, что одно и то же маркетинговое текстовое сообщение было отправлено всем, а эффект становился все хуже и хуже; одну и ту же акцию предлагали всем клиентам, но на самом деле в ней участвовало все меньше и меньше людей.

Причина в том, что у разных пользователей совершенно разные потребности.

Поэтому все больше и больше команд начинают создавать пользовательские теги.

Например:

Классифицируются по покупательной способности;

Классифицировано по частоте покупок;

Классифицируются по уровню активности;

Классифицировать по тегам интересов;

Классификация по регионам и платформам.

Самым большим преимуществом этого является то, что последующий маркетинг будет более точным.

Например, пользователи, часто совершающие покупки, могут получать приоритетные рекомендации по новым продуктам; пользователей, которые давно не тратили время, могут разбудить скидки; а пользователям с высокими расходами могут быть предоставлены более персонализированные услуги.

Чем богаче пользовательские теги, тем выше эффективность последующих операций.

Как Digital Planet помогает провести анализ потребителей и пользователей?

Многие команды знают, как проводить анализ пользователей, но не знают, как быстро организовать огромные данные.

В частности, команды трансграничной электронной коммерции и зарубежного маркетинга ежедневно добавляют большое количество пользовательской информации. Если полагаться на ручную сортировку, это будет не только неэффективно, но и сложно обеспечить постоянное обновление данных.

Digital Planet может помочь операторам более систематически организовывать и фильтровать пользовательские данные.

Например, после импорта пакета номеров пользователей данные можно классифицировать по различным измерениям, чтобы помочь команде быстро создавать ярлыки пользователей вместо беспорядочного списка.Таблицы Excel обрабатываются поэлементно.

Командам, которым необходимо провести анализ пользователей-потребителей электронной коммерции, Digital Planet может помочь создать несколько ключевых ссылок.

Числовыми ресурсами можно управлять единообразно, чтобы сделать данные из разных источников более стандартизированными; различные группы клиентов могут быть созданы на основе условий фильтрации для облегчения последующего точного маркетинга; базу данных также можно постоянно оптимизировать для уменьшения дублирования данных и малоценных данных, что позволяет операторам больше сосредоточиться на клиентах с реальным потенциалом.

Трансграничные продавцы при подготовке к продвижению новых продуктов могут сначала использовать Digital Planet для организации существующих пользовательских данных, а затем создавать различные маркетинговые списки на основе тегов потребления; команды, которые в течение длительного времени обслуживают клиентов частного домена, также могут использовать Digital Planet для постоянного ведения баз данных клиентов, чтобы сделать портреты пользователей все более полными.

Действительно ценные данные не просто сохраняются, их можно быстро найти, быстро проанализировать и быстро применить.

Какую роль может сыграть анализ потребителей и пользователей в трех распространенных сценариях?

Первая сцена — продвижение нового продукта.

Когда запускается новый продукт, не все клиенты подходят в качестве первой партии целей продвижения. Если вы сначала сможете найти пользователей с более высокой покупательной способностью и более высокой частотой покупок, эффект продвижения обычно будет более идеальным.

Второй сценарий — выкуп старыми клиентами.

Многие магазины сосредотачивают все свои усилия на привлечении новых клиентов, но игнорируют старых клиентов, которые уже приобрели товары. С помощью анализа потребления вы можете найти людей, которые с большей вероятностью купят снова, и увеличить долю повторных покупок.

Третий сценарий – расширение зарубежного рынка.

Сталкиваясь с пользователями из разных стран и регионов, уже недостаточно просто знать, откуда клиенты. Покупательная способность, покупательские предпочтения и активность пользователей могут использоваться в качестве важных ориентиров для анализа рынка.

Эти сценарии могут показаться разными, но все они неотделимы от качественного анализа данных.

При анализе потребителей-пользователей многие люди допускают эти ошибки.

Первая ошибка – смотреть только на сумму заказа.

Большая сумма заказа не означает высокую долгосрочную ценность для клиента. Некоторые пользователи совершают крупную разовую покупку, но никогда не совершают повторную покупку; некоторые пользователи, хотя их разовая покупка невелика, могут продолжать совершать покупки в течение многих лет.

Вторая ошибка — сосредоточиться только на новых клиентах.

Привлечение новых клиентов важно, но сохранение старых клиентов часто может привести к более стабильной прибыли.

Третья ошибка – данные долго не обновляются.

Поведение пользователей будет продолжать меняться. Клиенты, которые были активны в прошлом году, возможно, прекратили покупки в этом году; пользователи, которые в прошлом были обычными потребителями, также могут стать ключевыми клиентами из-за изменений спроса. Если база данных не поддерживается в течение длительного времени, какой бы точной ни была модель анализа, она постепенно потеряет ценность.

Четвертая ошибка — игнорировать корреляцию между данными.

Многие команды хранят данные о заказах, данные пользователей и маркетинговые данные отдельно, не формируя единого управления, в результате чего много ценной информации не может играть никакой роли.

В центре внимания анализа потребителей-пользователей не анализ, а действие.

Многие операционные группы тратят много времени на составление различных отчетов с данными, но редко используют результаты анализа для оптимизации маркетинговых стратегий.

Фактически, конечная цель анализа пользователей-потребителей состоит не в получении красивых данных, а в том, чтобы помочь операторам быстро найти людей, достойных инвестирования ресурсов, чтобы маркетинговые бюджеты могли иметь большую ценность.

Поскольку трансграничная конкуренция в сфере электронной коммерции становится все более жесткой, тот, кто раньше сможет создать полную систему анализа пользователей, с большей вероятностью получит преимущество в последующих операциях.

Если вы хотите более эффективно проводить анализ пользователей-потребителей электронной коммерции, вы можете использовать Digital Planet. Digital Planet поддерживает множество функций, таких как сортировка числовых данных, управление тегами пользователей, проверка классификации клиентов, активная идентификация пользователей и т. д., что может помочь операционной команде быстро создать более четкий портрет пользователя, чтобы первоначально разрозненные данные могли быть действительно преобразованы в маркетинговые активы. Будь то продвижение нового продукта, обслуживание старых клиентов или расширение зарубежного рынка, Digital Planet может обеспечить более стабильную и эффективную поддержку для последующего анализа данных и точного маркетинга.

цифровая планета это ведущая в мире платформа для проверки номеров, которая сочетает в себе Глобальный выбор сегмента номера мобильного телефона, генерация номера, дедупликация, сравнение и другие функции. . Он поддерживает клиентов по всему мируНомера партий для 236 странУслуги по скринингу и тестированию , в настоящее время поддерживаетБолее 40 социальных сетей и приложений, таких как:

WhatsApp/line, Twitter, Facebook, Instagram, LinkedIn, Viber, zalo, binance, signal, Skype, DISCORD, Amazon, Microsoft, Truemoney, Snapchat, Kakao, Wish, GoogleVoice, Botim, MoMo, TikTok, GCash, Fantuan, Airbnb, Cash, VKontakte, Band, Mint, Paytm, VNPay, Moj, DHL, Okx, MasterCard, ICICBank, Биб Подожди.

Платформа имеет несколько функций, включая Открытая фильтрация, активная фильтрация, интерактивная фильтрация, фильтрация по полу, фильтрация по аватарам, фильтрация по возрасту, онлайн-фильтрация, точная фильтрация, фильтрация по продолжительности, фильтрация при включении, фильтрация пустых номеров, фильтрация мобильных телефонов ждать.

Платформа обеспечивает Режим самопроверки, режим проверки поколения, режим точной проверки и индивидуальный режим , чтобы удовлетворить потребности различных пользователей.

Его преимущество заключается в интеграции основных социальных сетей и приложений по всему миру, предоставляя универсальные, эффективные услуги проверки номеров в режиме реального времени, которые помогут вам добиться глобального цифрового развития.

Вы можете найти его на официальном каналеt.me/xingqiupro Получите дополнительную информацию и проверьте личность сотрудников предприятия через официальный сайт. официальный бизнестелеграмма:@xq966

(Добрые советы:существоватьПри поиске официального номера службы поддержки клиентов Telegram обязательно найдите имя пользователя.xq966), вы также можете проверить это через сотрудников официального сайта: https://www.xingqiu.pro/check.html , подтвердите, является ли деловой контакт с вами официальным лицом планеты