ラーニング ハブ: E コマース データ戦略の作成

Amazon と Walmart はこれまで以上に多くのデータを共有しています。 これで、突然、買い物客の行動をより深く理解できるようになりました。 問題? どこから始めればよいのか、迷うかもしれません。

現実には、最も洗練されたブランドやエージェンシーは、この新しいデータの活用方法をすでに見つけています。

したがって、データ戦略を構築することは、競争上の優位性を維持するために不可欠です。 

以下に、スマートなデータ戦略を立てるためのヒントとコツをすべてまとめました。

例: 品目レベルの収益性の計算

データ戦略がどのように生活を豊かにするかを知るために、簡単な例を見てみましょう。 製品ごとの収益性を計算するとします。 現時点では、Amazon からこれらの数字を収集するには、定期的にダウンロードする必要があります 6 種類以上のレポート:

  • SP広告商品レポート
  • SD広告製品レポート
  • スポンサーブランド - キャンペーンレポート
  • 決済報告書
  • セラーセントラルビジネスレポート (3P) または Retail Analytics 売上レポート (1P)
  • 顧客返品レポート

パートナーに頼って Amazon との API 接続を構築すると、広告と小売データが自動的に到着します。 売上原価 (COGS) を重ねて、リアルタイムの収益性ビューを構築できます。

乱雑なデータを美しいダッシュボードに変えます。

煩雑でエラーが発生しやすい Excel レポートに別れを告げましょう。 Intentwise Analytics Cloud のカスタマイズ可能なテンプレート スイートを使用すると、自動的に更新される XNUMX つのビューでオーガニック データと広告データを確認できます。

データ戦略に関するよくある質問

小売データと広告データを接続できますか?

デフォルトでは、広告と小売レポートはセラーセントラル、ベンダーセントラル、広告コンソールの別々のセクションに存在します。 

すべてのレポートを日ごとまたは週ごとにダウンロードすることで、レポートを手動で結合できます。 次に、それらをスプレッドシートにマッピングします。 このアプローチはすぐに退屈になってしまいます。 

対照的に、Amazon の API を使用すると、データが確実に自動化されます。 小売データと広告データの両方を同じプラットフォームにフィードすると、それらがどのように連携して機能するかを確認できます。

データを接続するとどのような指標が得られるのでしょうか?

ACOS (広告売上原価) は、多くのブランドのデフォルトの KPI です。 これは広告キャンペーンを測定するためのスタートとしては適切ですが、まだ不完全です。 ACOS は広告による売上のみを追跡します。 

しかし、 下流 露出の増加やオーガニックランキングによるメリットなど、広告のメリットは何ですか? 

TACOS (総広告売上原価) は、オーガニックとオーガニックの両方を測定します。 および 広告による売上。 

これにより、広告キャンペーンが機能しているかどうかをより総合的に理解できるようになります。 問題点: TACOS を計算する唯一の方法は、広告と小売データを結び付けることです。

これを XNUMX 回限り、または毎月ベースで計算するのは非常に簡単です。 ただし、TACOS を ASIN レベルで入手するには、次のようなプラットフォームを使用しない限り、多くの手順が必要です。 Intentwise アナリティクス クラウド.

アイテムレベルの収益性を測定するにはどうすればよいですか?

小売データと広告データを接続すると、収益性などの指標をより明確に把握できるようになります。

上で説明したように、収益性計算ツールを構築するには、6 つ以上の Amazon レポートのテーブルを結合する必要があります。 自分でやるのは難しいです。

代わりに、API を使用してこれらのレポートを自動的にダウンロードし、各製品の COGS を混ぜ合わせます。 最後に、そのすべてのデータを Power BI や Tableau などの視覚化ツールにフィードすると、リアルタイムで更新される項目ごとの収益性のグラフを確認できます。

顧客生涯価値を測定するにはどうすればよいですか?

ASIN ごとの収益性と同様に、 顧客生涯価値 (CLTV) は、顧客獲得戦略の健全性と長期的な効果を理解するために不可欠です。 

ベンダーは、CLTV を使用しない限り、CLTV を計算するのに苦労します。 Amazonマーケティングクラウド。 ただし、サードパーティの販売者であれば、方法が 3 つあります。 

ステップ1: 製品の平均購入頻度を計算します (平均購入頻度 = 固有の注文の合計数 / 固有の顧客の合計数)。 

ステップ2: 選択した期間におけるすべての製品の平均購入額を計算します (平均購入額 = 総収益 / 注文数)。 

ステップ3: 製品の平均価値に平均購入頻度を掛けると、平均顧客価値が求められます。 

ステップ4: この数値を顧客生涯価値にするには、その平均顧客価値数値に買い物客があなたから購入する平均年数を掛けるだけです。 運が良ければ、DTC チャネルに基づいて生涯統計を見つけることができるかもしれません。 電子商取引では、顧客の寿命は通常 2 ~ 3 年です。

そこから CLTV を計算できます。 

問題は、そのプロセスを何度も繰り返すのは大変な作業だということです。 それが理由です Intentwise アナリティクス クラウド これらすべてを自動的に実行するカスタマイズ可能な CLTV テンプレートを構築しました。 

独自の API 接続を構築する価値はありますか?

データ収集プロセスを自動化するための API アクセスの重要性については上で説明しました。 あなたが大規模なブランドや代理店であれば、「では、Amazon との独自の API 接続を構築すべきでしょうか?」と考えるかもしれません。 

一部のブランドは API パイプラインの作成に成功しています。 しかし、それは 見た目よりもずっと難しい

XNUMX つ目: API パイプラインを構築するだけでも、専任の従業員が数か月かかります。 

XNUMX 番目: API 接続を確立するのは実際には簡単です。 API を取得したら、データを使用できるようにする必要があります。 通貨換算、複雑なグループ化とセグメント化、在庫レベルなどの追加のデータ ポイントで機能を強化します。 

すべての API アップデートは言うまでもなく、 エラー の準備をしなければなりません。 

すべての作業に価値があることはほとんどありません。 代わりに、API 管理の厄介な現実を処理できる Intentwise のようなソフトウェア プラットフォームと提携することを検討する必要があります。

複数の製品ラインを持っています。 これらの製品ラインに固有のレポートを作成するにはどうすればよいですか?

Amazon データの管理で最も注意が必要な部分の XNUMX つはセグメンテーションです。 

あなたが調理器具のブランドで、オーブンミットとソースパンの別々の製品ラインを同じアカウントで管理しているとします。 

Intentwise では、これらの製品ラインを「サブブランド」と呼んでいます。 サブブランドは価格帯や対象ユーザーが大きく異なることが多いため、それぞれのパフォーマンスを個別に分析する必要があります。 

You 可能性 一連の複雑なマッピング テーブルを作成して、サブブランドをセグメント化します。 あるいは、簡単な方法で、Intentwise にサブブランドのセグメンテーションを自動化させましょう。 キーをアップロードするだけで、広告のパフォーマンスがサブブランドごとに分割されます。

ブランドと非ブランドなど、戦略ごとのパフォーマンスを確認するにはどうすればよいですか?

ブランド キーワードと非ブランド キーワードをセグメント化することは、広告キャンペーンの成功を評価するために重要です。 ブランド用語とブランド以外のキーワードを誤って混ぜてしまうと、ROAS が人為的に膨らむ可能性があります。 結局のところ、ブランド用語は販売にはるかに近い顧客に届くのです。 

キャンペーンをセグメント化するには、ブランド用語と非ブランド用語のキーを作成してアップロードするだけで、Intentwise のようなプラットフォームでこれらのセグメント化を自動的に行うことができます。 

これらのキャンペーンを自分でセグメント化する場合は、いくつかの落とし穴に注意してください。 走るときによくあるのが、 部分一致キャンペーンを使用すると、ブランド キーワードが非ブランド キャンペーンで誤ってカウントされる可能性があります。 たとえば、「ヘッドフォン」などの部分一致キーワードが、「Bose ヘッドフォン」などのブランド用語と誤って一致する可能性があります。

複数の地域にわたるパフォーマンスを確認するにはどうすればよいですか?

セラーセントラル内では、レポートは地域ごとに分かれています。 つまり、広告を掲載するすべての国での総支出額を計算したい場合は、国ごとに個別のレポートをダウンロードして、それらを自分で結び付ける必要があります。 

これらのレポートをすべて接続したら、最新の通貨換算を重ねて数値が最新であることを確認します。

または、それが面倒な場合は、プラットフォームのようなソフトウェアを使用してデータを接続して強化することもできます。 通貨換算 あなたのために。

私は代理店のオーナーです。 クライアントのレポートを自動化するにはどうすればよいですか?

クライアントレポートで最も面倒な部分は、データを整理することです。 明確なプロセスがなければ、レポートのダウンロードと準備に何時間も費やすことになります。 

次の各ステップの自動プロセスを作成するとします。  

ステップ1: API などを介して、定期的なスケジュールでクライアントのデータをダウンロードします。 
ステップ2: 監査メカニズムをセットアップして、データが正確で時間どおりであることを確認します。
ステップ3: COGS などの追加のメタデータを重ねて、クライアントがパフォーマンスの全体像を確認できるようにします。 
ステップ4: カスタマイズ可能なテンプレートなどを使用して、クライアントの結果をグラフ化するための一貫した手順を作成します。  
ステップ5: レポートをクライアントに送信して共有します。

データを保存して視覚化するのに最適な場所はどこですか?

代理店のオーナーは多くの場合、クライアントの特定のニーズに合わせてダッシュボードをカスタマイズしたいと考えています。 これは、Looker、QuickSight、PowerBI、Tableau などのツールで簡単に実行できます。 

同様に、データの保存に関しては、Snowflake、Redshift、BigQuery などの最先端のデータ ウェアハウスを選択することをお勧めします。 どの倉庫が最適であるかは、特定のニーズによって異なります。 ただし、すでに他のビジネス データが XNUMX つのウェアハウスにある場合は、通常はそのウェアハウスを使い続けることをお勧めします。 

データを前後に移動することについて、それほど難しく考えなくてもよかったと思いませんか? 良いニュースは、 Intentwise アナリティクス クラウド データをウェアハウスにパイプライン処理し、選択したツールでカスタマイズ可能なダッシュボードを簡単に作成できるようにします。

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