Amazon アナリティクスとデータ接続を活用してビジネス パフォーマンスを向上させる

データがデジタル時代の生命線であるという考えは目新しいものではありません。 しかし、それはますます重要になっています。 ビッグ データには、e コマース ビジネスに対する大きな責任が伴います。 Amazon と Walmart の売り手がこのような競争の激しい市場で成功するには、適切なデータにアクセスして、販売パフォーマンスの向上に役立つ貴重な洞察を引き出す必要があります。 この記事では、Amazon と Walmart のブランドと売り手が、データ接続を使用してビジネス パフォーマンスを最適化し、関連する傾向とデジタル棚分析を観察および監視する方法について説明します。

デジタルシェルフ分析

製品が存在するオンラインの雰囲気として一般的に説明されるデジタル棚は、消費者が従来の実店舗で買い物をする方法と仮想的に同等です。 これは、消費者がオンラインで製品を発見、学習、購入するために使用するさまざまなデジタル エクスペリエンスの組み合わせです。

Amazon と Walmart のブランドと販売者は、製品のデジタル シェルフを最適化するための、革新的でデータに裏打ちされた新しい方法を見つけることにますます熱心になっています。 このプロセスは、デジタル シェルフの獲得と呼ばれることがよくあります。

デジタル シェルフは、ブランドと販売者に製品をうまく紹介し、カスタマー ジャーニーの最適なタイミングで消費者と関わる機会を提供します。 Amazon と Walmart でデジタル シェルフを獲得することは、製品の認知度を高め、売り上げを大幅に伸ばすことにつながります。

デジタル棚分析には、リスト コンテンツ、検索シェア、評価、レビュー、販売者数、在庫状況、売上、トラフィック、コンバージョン率などの指標が含まれます。 ただし、デジタル棚分析を活用する際の課題は、それらを定期的に監視および測定することが難しいことです。

したがって、デジタル棚分析を十分に活用して販売実績を高め、競争力を維持するには、これらの指標を継続的に監視して洞察を得て行動する必要があります。 Amazon と Walmart の販売者は通常、最新のデジタル棚分析を監視するために、公開されている何百万ものデータ ポイントを定期的にスクレイピングするe コマース分析プラットフォームを使用しています。

デジタルシェルフ分析はどのように役立ちますか?

デジタル棚分析は、問題を特定し、最適化の取り組みを検証することで、e コマース ビジネスがデータ主導の意思決定を行うのに役立つという点で実用的です。 たとえば、Amazon と Walmart の売り手は、売上の内訳から貴重な情報を取得して、どの商品が最も売れているか、どの商品のパフォーマンスが低いか、どの消費者層にあなたの商品が最もアピールしているかを評価できます。 このような洞察は、マーケティング活動をより収益性の高い方法に向け直すのに役立ちます。

さらに、競合他社の価格を定期的に監視することで、よりダイナミックな価格戦略を立てることができます。 評価とレビューに関する分析も有用です。これらは購入決定プロセスの不可欠な部分であり、綿密に監視する必要があるからです。 e コマース サービスのOberloによる 2021 年の調査によると、世界中のオンライン ショッパーの 89% が製品を購入する前にレビューを読んでいます。

顧客の感情に関する洞察は、同様の製品を販売している他の販売者からの肯定的および否定的なレビューを分析することにより、否定的なレビューに効率的に対処または回避するのに役立ちます。 そうすることで、否定的なレビューの可能性を抑止し、ブランドの評判を高めることができます。 おそらく、デジタル シェルフを獲得するための最も重要な指標の 1 つは、検索結果ページで製品がどれだけ表示されているかを示す共有検索指標です。

製品データ、製品説明、写真の影響を受ける検索分析のシェアは、競合ブランドと比較したオーガニック検索の観点からブランドの認知度を測定するのに役立ちます。 このようなデータを監視することにより、ブランドと売り手は、 Amazon であれ Walmart であれ、特定のオンライン プラットフォームで製品のランクと可視性を向上させる可能性を高めます。

データ接続とは

データ接続により、分析プラットフォームから外部システムへのデータを分析できます。 Microsoftによると、データ接続とは、フォームと、そのフォームにデータを提供するデータ ソースとの間のアクティブなリンクです。 フォームは 1 つのプライマリ データ接続を持つことができ、複数のデータ接続を持つこともできます。 DataHawk では、これは高度な宛先と呼ばれます。

データ接続には、データ接続とデータ ソースへの接続という 2 つの主要な要素があります。 1 つ目は、データベースに含めることを選択した情報と、そのデータをテーブルにどのように形成するかを格納するデータ接続自体のプロセスです。

2 つ目のデータ ソースは、データベースからデータを取得して、さまざまな種類のデータ駆動型ワークフローを実現するツールです。 データに問題が発生すると、多くのことが危険にさらされます。 この差し迫った可能性により、信頼性の高いデータ分析ソフトウェアの必要性が高まっています。

DataHawk接続はどのように機能しますか?

DataHawk Connectionsでは、新しいソフトウェアを習得する必要はありません。 使い慣れたツールに固執し、貴重な洞察を引き出して、デジタル シェルフを獲得するチャンスを増やしてください。 さらに、DataHawk Connections により、ブランドと販売者は、Amazon と Walmart のデータを独自のビジネス インテリジェンス ツールにリンクできます。 Amazon と Walmart のすべてのデータは、正確な分析と最新の洞察を保証するために、1 時間ごとに自動的に同期されます。

接続を使用すると、Google スプレッドシートにデータを送信し、事前に作成されたスプレッドシート ダッシュボードで Amazon または Walmart のデータを分析したり、最も差し迫ったビジネス ニーズに対応するように精選された独自のテンプレートを作成したりできます。 作成済みのスプレッドシートには、運用ダッシュボード、検索ダッシュボード、ベストセラー ランク ダッシュボード、損益ダッシュボードが含まれます。

ダッシュボードのレイアウトとデータにより、次のことがはるかに簡単になります。製品検索のパフォーマンスを調べて、オーガニックおよびスポンサー キーワードのランキングを評価します。 過去の財務、広告、および検索パフォーマンス データを評価して、販売データを他の指標と簡単に関連付けます。 トップ 100 のベストセラー ランクに関する履歴データを追跡および分析するために、ベストセラーのブランドと製品の概要を調べます。 ビジネスの財務状態を理解し、製品ポートフォリオを分析します。

Amazon および Walmart のブランドと販売者は、次の問題の少なくとも 1 つを経験している場合、データ接続を必要としている可能性があります。

1. データの表示と分析に問題がある
2. データの収集は面倒で面倒です
3. データから貴重な洞察を引き出すのが難しい
4. 手動でデータを同期するには時間がかかりすぎる
5. データの更新を保証する際の問題

DataHawk は、Amazon と Walmart のビジネス データを生成し、品質の問題なく定期的に更新します。 独自のデータを手動で同期すると、データの評価だけでなく、データ自体にも問題が発生する可能性が高くなります。 データを自動的に同期することで、何かを示すことで利害関係者の信頼を高めることもできます。

要するに、接続により、Amazon または Walmart の製品データ、SEO データ、財務データ、広告データ、および市場データを簡単に同期および分析して、貴重な洞察をより簡単に抽出し、製品の詳細、検索、販売における変更または最適化の取り組みを監視することができます。そして広告効果。

データの可観測性とデータの監視

接続がデータの可観測性とデータ監視のプロセスを促進することは間違いありません。 包括的用語として使用されるデータ可観測性は、データ システムの健全性または状態を理解することを指します。 しかし、すでにデータを監視しているのに、なぜデータの可観測性が必要なのでしょうか? データの可観測性は、データの監視を可能にし、容易にするものです。

たとえば、ビジネス データを監視してアラートを設定する前に、ウォルマートと Amazon のすべてのデータ分析を広く可視化する必要があります。 つまり、データを監視することで進行中の問題に気付くことができますが、データの可観測性を使用すると、未知の問題を観察して特定することができます。

分析とデータ接続の利点

多くの業界と同様に、分析とデータは、Amazon と Walmart のビジネス オーナーに大きな利益をもたらします。 Forbesによると、大多数のビジネス オーナーは、自由に使えるビッグ データ全体の 0.5% しか使用していません。 そのデータの残りの 9.5% は、外部ツールでサイロ化されるか、独自のソフトウェアで失われます。

しかし、機械学習と e コマース分析ソフトウェアの進化により、データを取得する能力がますます高まっているため、e コマース ビジネスはそれらをますます活用して、データを実用的な洞察に変換しています。 デジタル棚分析とデータ接続を組み合わせることの 5 つの主な利点には、広告イニシアチブの強化、経済的損失の削減、価格戦略の最適化、オーガニック検索のパフォーマンスの向上、生産性の最大化が含まれます。

1. 広告活動の強化

収益性の高い広告キャンペーンは、過去および現在のデータの調査に依存しています。 Amazon や Walmart の広告パフォーマンスを反映して定期的に何百万もの広告関連のデータ ポイントを処理し、将来の広告キャンペーンをより適切にパイロットできるようにするPPC ソフトウェアがあります。

2. 経済的損失を減らす

デジタル棚の分析を分析することで、Amazon と Walmart のビジネスは財務上の損失を減らすことができます。 たとえば、過去の販売データを使用する販売見積もりツールなどの予測分析は、 e コマース ビジネスが製品の成功率を正確に予測し、製品の失敗のリスクを軽減するのに役立ちます。

3. 最適化された価格戦略

競合他社の製品価格に関する最新データを分析することで、どの製品が、どの価格で、どの頻度で購入されているかを判断できます。 このような洞察は、独自の価格戦略を最適化し、それに応じてタイムリーに製品の価格を設定して競争力を維持するのに役立ちます。

4. オーガニック検索のパフォーマンスを向上させる

キーワードのデータ分析ツールを使用すると、ブランドと販売者は、自社および競合他社の最新のランキング データを提供して、どのキーワードがどの時点で最も多くのトラフィックを引き起こしているかを正確に判断することで、SEO パフォーマンスをより適切にテストできます。

5. 生産性を最大化する

データ接続と分析は、e コマース ビジネスがより大きな自律性でビジネス データを大規模に抽出できるようにし、データを手動で同期および更新する必要をなくすことで、運用効率を最適化するのにも役立ちます。

データがうまくいかない理由

不正確なデータは、ビジネス上の意思決定に重大な影響を与える可能性があります。そのため、ビジネスを最適化しようとしている Amazon と Walmart の売り手は、最新の分析方法と実践を適用して貴重な洞察を生み出す必要があります。

しかし、データ分析のプロセスを迅速化するために、多くの企業は逸話的な相関関係を収集するという間違いを犯す傾向があり、そのような洞察を日々の業務の強化に変換することにほとんどまたはまったく成功していません.

技術者に一般的な情報を提供する会社であるInformation Ageによると、「『悪いデータ』などというものはめったになく、むしろ、その意図された目的と、それを収集するために使用される基本的なプロセスについての理解が不十分です。 実際には、データを本来の目的に関連付けることができなかったり、そのデータを二次的な目的に適用して価値を提供できなかったりすることがより一般的です。」

企業が古いデータを使用してリアルタイムのビジネス上の意思決定を行うと、逆効果になる可能性があります。 たとえば、検索エンジンのランキング データを考えてみましょう。 繁栄するeコマースビジネスに関しては、オーガニックトラフィックが最も重要な要素ではないにしても、1つであることは誰もが知っています.

Amazon や Walmart で商品のランキングが下がり始めたとき、ランクの低下が発生したときにそのことを認識していないと、SEO が損なわれ、利益が損なわれる可能性があります。 したがって、ランクの低下に迅速に対応するには、キーワードの選択を変更して状況を改善できるように、最新のデータにアクセスできる必要があります。

結論

データ接続は、データ駆動型の e コマース ビジネスがギャップや問題を特定し、どの最適化の取り組みが成功したかを通知し、ビジネス上の意思決定をより適切かつ迅速に行えるようにするのに役立つという点で、魔法の源に匹敵します。

つまり、最先端のソフトウェアを利用してデジタル棚の分析を自動化することで、広告イニシアチブを強化し、経済的損失を減らし、価格戦略を最適化し、オーガニック検索のパフォーマンスを向上させ、生産性を最大化することができます。

データに依存して意思決定を行う Amazon または Walmart のビジネスの場合、デジタル棚の分析とデータ接続は、日常のビジネス運営に大きな競争上の優位性をもたらす可能性があります。 ただし、データ接続とデジタル棚分析の長期的なメリットを最大化するには、企業は、自社と顧客の両方にもたらす価値を中心に構築された最高のプログラムを使用してデータを収集する必要があります。