情報フロー広告最適化のためのデータ分析方法が分からない場合はどうすればいいですか？答えはここにあります...

インターネット業務のデータ分析を行う際、まず最初に行うべきことは「分解」の方法を学ぶことです。データを分解し、問題を分解します。すべてのデータは、レイヤーごとに分解して、より多くの「サブデータ」を見つけることができます。サブデータをマイニングして最適化することで、多くの場合、サブデータを1つずつ分解し、方向性を見つけ、最終的な「主要指標」を改善できます。多くの場合、分解能力が不十分なため、取り組むべき方向性が見つかりません。最終的な大きな取引量指標にのみ焦点を当て、この指標の背後にある関連要因を調査しません。これらの要因はいわゆる詳細であり、うまく処理されると「極端」になります。

分解アプローチのもう 1 つの利点は、運用において作業をより適切に分割し、組織構造を最適化できることです。従業員の専門性を高め、特定の業務に集中することで、特定機能の専門家を育成します。特定機能ごとに専門家がいると、業務の細部の完成度に反映されます。

運用上の問題は、一度に特定するのではなく、追跡を通じて発見されます。すべてのデータは蓄積と堆積によってのみ発見されます。単一の数字には意味がなく、「数値」としか呼べません。例えば、ある店舗の今日の来店客数は2,000人で、コンバージョン率は1.5% 、取引量は3,000だったとします。これが良いのか悪いのか、改善なのか退行なのかはわかりません。過去 1 週間、1 か月、または 1 年間のデータを直線的な傾向で調査することによってのみ、「問題」を見つけることができ、この時点でのデータは意味を持ちます。

そのため、店舗がどの段階にあっても、毎日データを蓄積する習慣を身につける必要があります。Taobaoのバックエンドには、トレンドや履歴データを表示する成熟したデータ製品があることはわかっていますが、それだけでは十分ではありません。すべてのデータを独自のデータベースに抽出し、さまざまなデータディメンションを組み合わせて問題を総合的に分析し、追跡メカニズムを確立する必要があります。これが、以下で説明する「アイデアの組み合わせ」です。中規模および大規模の電子商取引企業は、重要な指標を監視して、問題がタイムリーに特定され、それに応じた意思決定が行われるようにするための独自のデータ管理モデルを導入します。

1 つのデータ ポイントのみを追跡すると偏りが生じ、導き出された結論が間違っている可能性もあります。電子商取引のコアデータはすべて偶然のものであり、一定期間にわたって相関関係にあるためです。

ランダム性とは、ある日突然、コンバージョン率が通常よりも大幅に低下する可能性があることを意味します。これは非常に起こり得ます。その結果、全員が慌ててコンバージョン率に関連する要素を探し、商品詳細ページのデザイン、商品の価格、カスタマーサービスのチャット記録を調べました。彼らは丸一日かけて詳細ページのデザインを「最適化」し、商品価格を下げ、販売前のカスタマーサービスも改善しました。結局、すべてが同じままであることがわかり、無駄な作業をたくさんして 1 日を無駄にしました。

相関関係とは、ほとんどの指標が相関関係にあり、正または負の相関関係にあることを意味します。コンバージョン率が急激に低下し、ついに昨日トラフィックが急増したことが分かりました。トラフィックのソースを見ると、そのほとんどはプロモーショントラフィックからのものであり、正確ではありませんが、多くの人がいます。

したがって、トラッキングデータは複数の側面から見る必要があります。一般的に、コンバージョン率とトラフィックは負の相関関係にあります。トラフィックが急増すると、コンバージョン率は低下し、コンバージョン率が上昇すると、平均注文額は低下します。 （大型プロモーションを除く）

しかし、データを追跡し、複数の次元を組み合わせてデータを分析したとしても、結論は依然として不正確である可能性があります。その理由は、これら 2 つのアイデアは「自分自身」と比較されており、「他者」と比較する必要もあるためです。これが、以下に紹介する「対比の考え方」です。

比較とは、自分を他の人と比較することです。もう一人は「適切」として選ばれなければなりません。それは、自社のブランドポジショニングと類似したブランドポジショニングを持つ店舗データである場合もあれば、同じ業界で比較的業績の良い店舗データである場合もあります。最も比較しやすいのは、自分の店舗と同じレベルの店舗を持つ店舗です。比較を通じてのみ、どこにギャップがあるのか​​を発見し、最適化のための正しい方向を見つけることができます。

実際の事例：電子レンジ製品を製造していたとき、競合他社のギャランツ社よりも販売量が常に低かったのですが、データを分析したところ、トラフィック量に大きな差があることがわかりました。その結果、ディスプレイ広告（ダイヤモンド ブース、CPM）と入札広告（ダイレクト トレイン、CPC）への投資を増やしましたが、成果はわずかで、利益のほとんどを犠牲にしていることがわかりました。最後に、同じ種類の製品を取り上げて詳細な比較分析を行いました。その結果、自然検索トラフィックのソースに大きな違いがあることがわかり、ブランド認知度の問題であることがわかりました。このため、ブランドオーナーは製品ブランドの構築に注力するようになりました。

ノードの考え方は、主要なマーケティングイベントを個別にノードとしてマークし、個別の分析のためにデータを削除することです。日常業務において、マーケティング活動はデータに大きな影響を与えます。特に、突然、淘宝網の公式イベント、例えばJuhuasuanに参加すると、数日間でトラフィック、コンバージョン率、取引量が急上昇します。このとき、このデータを日常業務のデータ分析に挿入すると、「歪み」が生じ、店舗の日常業務の最適化方向の判断に影響を与えます。

情報フロー広告では、データは重要ではないと考える人もいれば、データは非常に重要であると考える人もいます。データ分析は広告に欠かせない要素だと思います。露出、クリックスルー率、クリック数、入札、コンバージョンなどはすべて重要な指標であり、すべてのデータが重要です。上記の考え方はデータ分析の基礎です。このような分析の考え方があれば、どんなコンテンツに取り組んでいる場合でも、すぐに核心的な問題を見つけ、その問題の解決策を見つけることができます。これらの分析のアイデアはインターネットの運用にも応用でき、その多くは応用可能です。