意識到互聯(lián)網(wǎng)數據分析重要性之后的對策

意識到互聯(lián)網(wǎng)數據分析重要性之后的對策

艾搜聯(lián)合告訴您在意識到數據分析的重要性之后，就要付諸實(shí)際行動(dòng)。數據分析并不是簡(jiǎn)單的羅列歸納大量的數據，在這方面Lotte.com做的還是很不錯的，可以參考一下。這家網(wǎng)上購物商城建立了客戶(hù)行為分析數據庫，用來(lái)測評每位訪(fǎng)問(wèn)者、訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)、訪(fǎng)問(wèn)者在網(wǎng)站上的瀏覽方式以及采取的行動(dòng)。此外，數據庫還捕獲用戶(hù)人口信息、購物車(chē)大小和轉化率、訂單數量及意向數量。

與單純分析訪(fǎng)問(wèn)者數量不同的是，網(wǎng)站所采用的數據分析系統可通過(guò)對比每類(lèi)促銷(xiāo)活動(dòng)的實(shí)際訪(fǎng)問(wèn)者 (電子郵件、廣告、關(guān)鍵詞等) 分析轉化率 (購物車(chē)、立即采購、意向清單、采購完成)，因此可以詳細分析渠道效率。同時(shí)，可以確認每類(lèi)促銷(xiāo)活動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)者搜索使用最多的關(guān)鍵詞、位置和采購的商品。頁(yè)面覆蓋功能可以測量頁(yè)面中每一項的點(diǎn)擊率和訪(fǎng)問(wèn)者數量，測量頁(yè)面中每個(gè)位置的價(jià)值，找出熱點(diǎn)和非熱點(diǎn)區域。

利用這種功能，網(wǎng)站可以立即更換流量低的貨品，優(yōu)化頁(yè)面，并且開(kāi)展有針對性的營(yíng)銷(xiāo)。更進(jìn)一步，網(wǎng)站將數據分析的重點(diǎn)從下訂單的過(guò)程延伸至購物車(chē)，以期找到阻礙客戶(hù)購物的環(huán)節，提高轉化率。通過(guò)分析訪(fǎng)問(wèn)者購物前的運動(dòng)模式以及退出點(diǎn)，預測客戶(hù)的購物模式，洞察每位客戶(hù)的行為、需求和興趣，以此來(lái)更加有效地促進(jìn)客戶(hù)采購，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。

通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)數據分析之后的結果，在實(shí)踐中，Lotte僅通過(guò)用數據識別分析放棄購物車(chē)的原因，第一年網(wǎng)站的銷(xiāo)售額便增加了1000萬(wàn)美元。

這正是數據分析所發(fā)揮的作用，它將人為的感性判斷轉化為定量分析，在提升客戶(hù)體驗上發(fā)揮著(zhù)重要的作用。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，數據對客戶(hù)行為的分析很有意義。比如將行為相似的客戶(hù)聚成相同的類(lèi)。有些網(wǎng)民是職業(yè)女性，其網(wǎng)絡(luò )瀏覽行為模式，如時(shí)間段、關(guān)注的網(wǎng)頁(yè)內容、訪(fǎng)問(wèn)的頻道與家庭主婦不太一樣。

另外，公司面臨的市場(chǎng)競爭愈益劇烈，會(huì )不斷地有客戶(hù)流失的問(wèn)題。而客戶(hù)流失的特征和模式要做數據分析之后才能知道一定的規律和特征。例如，一家航空公司在對客戶(hù)訂購流程的數據分析中，人們發(fā)現有較多客戶(hù)總是會(huì )在某個(gè)步驟中停頓不前，最后放棄，結果發(fā)現網(wǎng)頁(yè)和提示內容不合理，誤將客戶(hù)輸入“信息無(wú)效”提示為“艙位已無(wú)”，導致了一些生意機會(huì )流失。

對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，通過(guò)分析客戶(hù)在線(xiàn)行為數據模式，可以發(fā)現很多改進(jìn)機會(huì )，一方面改善了客戶(hù)體驗，同時(shí)也為企業(yè)帶來(lái)了實(shí)實(shí)在在的利潤。

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