「ダブル11」前に整理しておきたい売上データ分析のアイデア

事実は次の通りです:

情報流通プラットフォームでギフトを販売するある電子商取引会社は、過去10か月間、売上が振るわず、浮き沈みがありました。月間売上は40万元前後で推移していましたが、先月の売上は突然100万元を超えました。しかも、この売上は10万元未満の広告費で達成されました。社長は春が来たかのようにとても興奮しました。過去10か月間の苦しみがついに終わりを迎えます!

思わず冷たい水をかけてしまいました。

売上が予想を上回っているということは、事業運営が順調に進んでいるということでしょうか?

そうでない場合、100 万元という数字の背後に隠されたビジネス上の洞察をどうやって発見できるでしょうか?

分析を通じて。

データに直面すると、データそのものを見たり、データについてだけ話したりするのではなく、完全なデータ分析フレームワークを使用してデータを解釈する必要があります。

データ分析には、古典的な 6 語の戦略があります。

セグメンテーション、比較、トレース。

具体的には：

● まず、問題をさまざまな側面から分析します。

● 次に、各次元のデータに基づいて参照システムを構築し、比較してビジネスの弱点や部分を見つけます。

● 最後に原因を分析し、改善策を探ります。

この方法でのみ、100 万元の背後にある実際のビジネス洞察を発見し、次の戦略をより適切に策定することができます。

01 セグメンテーション

セグメンテーションとは、さまざまな次元を細分化して、分析する必要がある指標の影響要因を見つけることを意味します。

ディメンションは幾何学に由来し、2 つの類似した空間を接続するパスを指します。データ分析で使用される場合、主に視点を指します。たとえば、性別、地域、時間、距離などはすべて、データ分析でよく使用される視点です。

例えば、時間を次元として利用する場合、同じ空間で前後の時間を比較することで物事の発展傾向を把握する方法があります。例えば、この場合、先月の売上高は40万元で、今月は100万元でした。売上高の前月比成長率は150％であると言えます。これは時間の比較であり、縦断的比較とも呼ばれます。

また、異なる国の人口やGDPの比較、異なる省の所得や利用者数の比較、異なる企業や部門間の比較など、空間と時間の水平比較を通じて、現状とギャップを把握することもできます。これらは、同じレベルの単位間の比較であり、水平比較と呼ばれます。

分解の前提は適切な寸法を見つけることですが、ではどうやって寸法を見つけるのでしょうか?

セグメンテーション次元を見つける本質は、従属変数に影響を与える要因を発見することです。たとえば、この場合、従属変数は売上です。

総売上高が60万元から100万元に変化する要因は多岐にわたる可能性があります。6W2Hまたはマーケティングの「4P」フレームワークを使用して分析し、考慮する必要がある可能性のあるすべての次元をリストアップしてから、ケースの具体的な状況に基づいて、どの次元が関係するかを確認し、次の分解と分析のステップに適した次元を選択します。

ここでは、6W2H を使用してプロセスを説明します。

1. どのような商品を販売していますか?

次のような特定の問題に応じて拡張できます。

あなたの製品ラインは何ですか?

あなたの競争相手は何ですか?

あなたの代替品と補完品は何ですか?

あなたのターゲット消費者の本質的な選択は何ですか?

…

ここで、製品ラインの次元から細分化する必要があるとします。一般的に、ギフトの電子商取引会社は、複数の種類のギフトを販売することがあります。また、高級なサインペンや望遠鏡なども販売している場合があります。これに基づいて細分化できる質問は、「各製品の売上貢献率はどれくらいか」です。

28 原則によれば、理想的な状況は、売上の 80% が 20% の製品から得られることです。売れ筋の製品と売れ行きの悪い製品が何であるかを知る必要があります。明確なセグメンテーションがあって初めて、分析の次のステップに進み、売上の変化の理由を理解し、将来の傾向を判断することができます。

2. つまり、誰が売っているのかを考えるのは誰ですか?

たとえば、社内でこの製品の販売を担当しているのは誰でしょうか?

外部市場に同じ製品を販売している同業企業はいくつありますか?

内部的な側面を考慮すると、どの部門が販売しているのかという問題を分解することができます。どのプロジェクトマネージャーが販売を担当していますか?それぞれどのように売上に貢献しているのでしょうか?

外部市場を考慮すると、同業他社の売上がどの程度なのかを分析できますか?この100万元レベルは、同業他社と比べてどの程度のランクなのでしょうか?

3. 誰に販売するのか？

あなたの顧客は誰ですか?

顧客の種類は何ですか?

ユーザーは誰ですか?影響力のある人は誰ですか?意思決定者は誰ですか?

消費レベルはどのくらいですか?

購入頻度はどのくらいですか？

…

この場合、オンラインでギフトを購入する人は何種類いるか考えてみましょう。それぞれどのような購買特性を持っているか、など。

4. いつ、いつ買うべきか？

顧客の購入の時間分布のパターンは何ですか?

例えば、この場合、売上の周期的な変化のパターンがあるかどうかを比較して確認することはできますか?

5. 場所: 顧客はどこで購入するのか?

オンラインやオフラインなど、どのような販売チャネルが利用可能か確認できますか?すべてがオンライン化されるとしたら、それは情報流通プラットフォームなのか、それともオンラインショッピングモールなのか？等

この場合、社長は製品を販売するために複数のチャネルやプラットフォームを設定しました。これほど多くのチャネルの中で、どのチャネルの売上がよいのでしょうか?

6. なぜ、つまり顧客の購買動機は何ですか?

顧客が私の製品を購入する理由は何ですか?

顧客の消費シナリオは何ですか?

顧客の悩みのポイントは何ですか?

顧客の購入に影響を与える環境要因は何ですか?

等

例えば、この場合、顧客の購入動機は贈り物のためなのか、それとも自分用なのかを考えることができます。彼らが贈り物を買う動機は何でしょうか?等

7. 方法: 顧客はどのように購入するのでしょうか?

購入方法は、代金引換や先に支払いしてから配送など、支払い方法を調べることができますか? WeChat決済ですか、それともAlipay決済ですか？等

購入方法は、マーケティング ミックスの要素が消費者の購買決定にどのように影響するかでもあります。消費者は購入を決定する際にどのような要素を重視しますか? 購入の利便性でしょうか?それとも製品のデザインでしょうか?それとも値段ですか？

8. 顧客は製品にいくら支払う意思があるのでしょうか?

これには価格戦略が関係します。低価格浸透を採用すべきでしょうか?高値でスキミングするのはどうですか?それとも差別的な価格設定でしょうか?等

また、顧客の購入コストがどのように構成されているか、理解コスト、金銭コスト、リスクコスト、時間コスト、利便性コストなどが含まれているかどうかを調べ、特定の問題を具体的に分析することもできます。

この場合、この時点で考慮すべきことは、現在の価格戦略が売上に影響を与えるかどうかです。売上増加に最も効果的な価格設定方法はどれでしょうか?

02 コントラスト

前のステップでセグメンテーションを完了したら、同じディメンションのデータを比較して、ビジネスの現状を把握し、ビジネスの弱い部分を見つける必要があります。

比較は主に参照システムを確立することによって行われます。ここで注意すべき点がいくつかあります:

1. 誰が誰と競争しているかを知る

ここでの「誰」の意味は比較的広く、例えば、彼らは同じ部隊から競争しているのでしょうか?たとえば、同じ売上金額である 3,000 人民元と 900 ユーロを直接比較することはできません。まず単位を統一してから比較する必要があります。

2. 比較方法を理解する

つまり、比較の対象は比較可能でなければなりません。たとえば、ある企業の製品の販売量を、その製品の州内における社会小売販売総額と比較することはできません。両者は同じ桁数ではないのに、どうやって比較できるのでしょうか。比較できるのは、同じ大きさのものだけです。

3. 大会後に何をするか決める

すべての手順が正確であれば、比較後におおよその状態を知ることができます。この状態が比較的良好であれば、それを維持していきます。状態が比較的悪い場合は、改善と最適化を開始できます。

オプティマイザーにとって、弱い部分と弱いリンクは最適化作業のエントリ ポイントです。実際には、優れたオプティマイザーは「違い」に対して非常に敏感であることがよくあります。

製品寸法の比較を通じて、このケースで会社が販売している10種類のギフトのうち、ほとんどの製品の比較売上はかなり良好で、操作のすべてのステップもうまく機能しており、いくつかの製品は限界に達していることがわかったとします。 1つの腕時計だけが特に売れ行きが悪く、売上高が最下位でした。 先月の売上高はわずか3,000元で、総売上高のわずか0.3％を占めていました。つまり、この腕時計は先月の100万個の売上高にほとんど貢献しておらず、会社の売上高の弱点となっています。

この場合、最適化とアップグレードを行い、より高い制限に挑戦するために、最高のパフォーマンスを発揮するものを探すべきでしょうか?それとも、まず欠点を補うように努めるべきでしょうか?

ここではトレードオフを判断するための参考となる方向性を示します。

● 最適化された入出力比率に基づいて判断できます。

● 最適化の難易度と改善の余地に基づいて選択できます。

● 会社のリソースに焦点を当てる

● 会社の事業目標と事業戦略を参照します。

● 現在の市場政策、業界の発展傾向、同業他社との競争など、その他の影響要因の考慮。

上記の要因の分析に基づいて、本件の販売主体企業が時計部門の発展見通しについて非常に楽観的であり、同社の今後の事業戦略が多角的な発展であると結論付けると、時計の売上増加が最優先課題であり、次の作業は時計の売上増加を出発点として全体の売上を伸ばすことであると考えられます。

03 源泉を辿る

一般的に、商品の売れ行きが悪かった場合、関係者の最初の反応は何でしょうか?非難！

広告が適切に配置されなかったのはオプティマイザーのせいでしょうか?間違った製品を選んだのは製品マネージャーのせいですか?それとも値段が高す​​ぎるからでしょうか？あらゆる種類の推測、あらゆる種類の非難、そしてあらゆる種類の責任回避。

ここで、根拠のない憶測は役に立たないということを思い出しておきたいと思います。効果的な解決策は、どれが問題であるかを推測することではなく、モデルを使用して、考えられるすべての問題を遡って、問題の原因を見つけることです。

私たちは、フィッシュボーンダイアグラムを使用して、電子商取引企業が情報フロー広告を開始する際に遭遇する可能性のある運用上の問題を分析します。

（注：以下の図をより完全に見るには、

写真をクリックした後、携帯電話の画面を横向きにすることをお勧めします）

図を見ると、eコマースの配送プロセス全体には、モデルの初期選択、ターゲットを絞った価格設定、配送関連のターゲティング、創造性、ランディングページ、そして最後にカスタマーサービス、物流、その他のバックエンドの側面という6つの側面が含まれていることがわかります。ここでの各ステップは、多くの小さなステップに分解できます。

たとえば、選択プロセス。

電子商取引における製品選択は非常に複雑なプロセスであり、選択者には高いマーケティング能力と市場感度が求められます。したがって、通常、モデルを選択する際には次の点を考慮することができます。

1. あなたの製品が販売されている業界における競争の鍵は何ですか?

たとえば、ほとんどの日用消費財業界における主な競争上の鍵はブランドです。私たちが選びたい製品がこの分野に属する場合、その製品のブランドに魅力があるかどうかを考慮する必要があります。

たとえば、携帯電話をオンラインで販売する場合、同じ条件でも、iPhone と「YOTA」フォンの販売結果は異なります。

2. 製品は市場性がありますか?

オンラインとオフラインでの商品選択には違いがあります。取引を完了するために実際の経験や専門的なコンサルティング サービスを必要とする商品は、直接のオンライン販売にはあまり適していません。コンバージョンしきい値が高すぎる商品は、オンラインで販売された場合のユーザー離脱率も高くなります。

たとえば、一部の保険商品の販売では、取引を完了するために専用のサービスが必要です。オンライン販売への変換の閾値が高すぎるため、変換コストが高くなるのは当然です。

製品の利益率、市場競争、参入障壁など、考慮すべき問題は他にもたくさんあります。ここでは詳しく説明しません。具体的な問題に遭遇したときに詳細に分析することができます。

この場合、同社の選択は主に、同社の所在地にあるギフト小売店の実店舗のデータに基づいて行われました。これらの小売店の売上から判断すると、この時計はヒットしており、3 か月以内に 40% 以上の顧客がギフトとして再購入しています。

40% はどういう意味ですか?一般的に、オフラインでのギフト販売の再購入率は20％でも十分で、40％はそれを倍増させるのに相当します。だからこそ、このeコマース会社の社長は大きな自信を持っており、オンラインでの販売に挑戦してみようと考えています。

それでは、顧客サービスの側面についてお話ししましょう。

カスタマーサービスリンクは主にユーザーエクスペリエンスを考慮します。一般的に、ユーザーエクスペリエンスに影響を与える要因は次のとおりです。

1. 応答は速いですか?

たとえば、カスタマー サービスに質問しても、長い間誰も応答しなかったら、ユーザーはどのように感じると思いますか?

関連データによると、応答時間が 15 秒を超えると、相談が失敗する可能性があります。相談が緊急であるほど、またはユーザーのニーズが正確であるほど、迅速なフィードバックに対する欲求が強くなり、15 秒も待てない可能性があります。

2. 質問と回答の比率は高いですか?

これは、カスタマー サービスとユーザー間のやり取りを指します。彼らは熱心で歓迎的でしょうか?ユーザーは 3 つの質問をし、あなたは 1 つに答えます。質問で問題を説明できれば問題ありません。そうでない場合、ユーザー エクスペリエンスは悪くなり、当然、コンバージョン率もあまり良くありません (高級小売分野のリバース マーケティングなど、一部の特殊な業界は、今日の議論の範囲外です)。

3. スピーチはプロフェッショナルですか?

まず、プロフェッショナリズムとは何かを説明しましょう。プロフェッショナリズムとは、カスタマーサービススタッフのオンライン販売レベルが標準に達しているかどうかを指し、具体的には、カスタマーサービススタッフのコミュニケーションスキルと販売を強制する能力を指します。

もう 1 つは、カスタマー サービス スタッフが製品分野に関する専門知識を持っているかどうかです。ユーザーの質問に正確かつ効果的に答えられるかどうかは、製品に対するユーザーの信頼度に直接的または間接的に影響を与えます。たとえば、近視用メガネなどの特定の製品分野では、カスタマー サービス スタッフの技術の習熟度と専門レベルが直接的または間接的に応対の質に影響し、ひいてはユーザーの購入意欲に影響します。

この場合、この電子商取引会社のカスタマーサービスチームは、他の製品のカスタマーサービスと共用されています。応答時間から質疑応答比率、カスタマーサービスの注文受付プロセス、注文受付言語の専門レベルまで、すべてがマーケティング専門家の要件を満たしています。さらに、受付スタッフの実際のレベルは、店舗の店員とそれほど変わらないか、わずかに優れています。したがって、カスタマーサービスのリンクが売上に与える影響はほぼ排除できます。

フィッシュボーンダイアグラムを使用して、マーケティングリンクをレイヤーごとに分析し、現在の価格が同業他社に比べて少し低すぎるため、最も問題が発生する可能性が高いリンクは価格設定であることがわかったとします。そうすると、顧客は価格が低すぎるため、安価な製品は良くないと考えるのでしょうか。品質に不安がありますか?それで、買いたくないんですか？ ——先ほども申し上げたとおり、推測は厳密なものではなく、分析には専門的なツールを使用する必要があります。

ここでは5つのなぜ分析法をお勧めします。

5why分析法は日本のトヨタで生まれました。トヨタの元副社長である大野耐一氏が問題を発見したときによく使っていた分析法で、「なぜ？」と問い続けることで問題の真の原因と解決策を見つけることができるため、多くの分野に応用できます。

この記事で紹介したケースを例にとると、次のような質問をすることで、時計の売上が低い理由を探ることができます。

質問が始まります:

1. 質問:価格がこんなに安いのに、なぜ時計が変換されないのですか?

回答1: 残念ながら偽物です。

2Q:なぜ偽物ではないかと心配するのですか?

2回答: 消費者は、他の製品よりも価格が低い製品は偽物である可能性があるという本質的な認識を持っています。

質問3:低価格の商品はなぜ偽物とみなされるのでしょうか?

3 回答: 価格は価値を反映します。価格が高い = 品質が良い、価格が安い = 品質が悪い。

質問 4:ユーザーはなぜ、価格が高い = 品質が良い、価格が安い = 品質が悪いと考えるのでしょうか?

4 回答：複雑で曖昧で不確実な出来事を判断するとき、効果的な方法がなければ、人々はしばしば思考を単純化するために何らかの近道をとります。たとえば、製品の品質と価格の関係を判断するとき、意思決定の根拠が不足しています。ユーザーは過去の経験に基づいてアンカー値を決定する場合があります。たとえば、以前に非常に安いものを購入したが、品質が悪いことが判明した場合、安い価格 = 悪い製品と考えます。

質問 5:なぜ人々は意思決定をする際に単純な精神的な近道に頼るのでしょうか?

回答 5: 2002 年のノーベル経済学賞受賞者であるダニエル カーネマンの著書「ファスト＆スロー」によると、脳には 2 つのシステムがあることがわかっています。システム 1 は無意識かつ迅速に動作し、脳の力をあまり必要としません。システム 2 は、複雑な計算など、精神的な努力を必要とする脳の活動に注意を向けます。

脳は意思決定のコストを最小限に抑えることも好みます。

日常生活では、システム 1 のみを使用すれば十分です。システム 2 は、システム 1 が単独では解決できない問題、たとえば「17×24」のような演算に遭遇した場合にのみ起動されます。

問題は、このプロセス中にシステム 1 が頻繁に邪魔をすることです。最も厄介なのは、近道を好むシステム 1 をシャットダウンできないことです。システム 2 をうまく機能させることは非常に難しいと言えます。

(注: 5why は、5 つの「なぜ」しか尋ねられないという意味ではありません。もっと多くても少なくてもかまいません。問題の根本原因と解決策が見つかったと感じたら、そこで止めることができます。たとえば、上記の 5 つの質問を続けて尋ねることができます。最終的に、これは実際には人類の進化に関する質問であることがわかります...)

答えは次のようになります:

当初あなたが考えていた安さというセールスポイントは、人間の脳には認識されませんでした。安さ自体は、理性システム2を発動させるレベルに達していません。つまり、ユーザーは理性システム2に頼って、あなたの価格が実は超コスパが良いと分析し、購入するように指示することができません。

逆に、さまざまな問題に介入したがるシステム 1 は、安い製品は良くないというシグナルを直接送り、ユーザーの行動を妨げ、最終的にこのような売上の低下につながります。

対応する解決策は次のようになります。

人間の脳の意思決定メカニズムに逆らったり、さまざまな問題に干渉するシステム 1 を回避しようとしたりしないでください。人々は安い製品は良くないと考えているので、安いものは欲しくないのです。

次に、価格戦略を最適化し、オンラインに戻って販売状況が期待どおりかどうかをテストし、さらに最適化と改善を行い、このサイクルを繰り返して継続的に改善していきます。

分析全体はここで終わります。

冒頭で触れたケースを振り返ってみましょう。100 万元のデータ自体には実は意味がありません。それを特定のビジネス コンテキストに置き換え、比較、セグメンテーション、追跡を行うことによってのみ、その背後にあるビジネス価値を解釈することができます。

もちろん、実際の運用で遭遇する問題は、ここでお話ししたケースよりも間違いなく複雑であり、考慮すべき要素も多くなりますが、問題を解決するための基本的な考え方は同じです。

結局のところ、データ分析はビジネスの一部であり、すべての分析作業はビジネス目標の達成に役立ちます。