電商分析的9大應用場景

　　說了那么多電商分析的指標和報告，那么我們來看看追蹤這些數據到底可以為我們的電商業務帶來什么實際的好處吧!

　　1.數據驅動的產品研發

　　消費者比以往擁有了更多選擇和控制權。選擇過多導致更高的期待。電商企業需要更快速地提升競爭力來跟上加速增長的期待值。掌握消費者喜好和厭惡的信息，并在產品開發過程中利用這些知識，是創造出消費者喜愛的產品的關鍵。

　　2.提升庫存管理

　　一家電商的可持續性取決于它的庫存管理有多好。知道產品在什么位置，最合理的補貨時間是什么時候，將為你省去許多麻煩。另外，電商分析還可以幫你預測和計劃未來的庫存。

　　3.交叉銷售和向上銷售

　　公司往往低估了給現有客戶交叉銷售和向上銷售的力量。根據福布斯的報道，吸引新客戶的成本是留住現有客戶的5倍。最重要的是，一家公司65%的業務來自現有客戶，因此利用電商數據進行重定向戰略可能有更大的利潤空間。

　　4.收集用戶行為數據

　　你必須掌握消費者快速變化的偏好和期望。最好的方法是收集用戶行為數據，了解他們的需求、期望和痛點。如果你想和他們保持同步，就必須采取消費者至上的心態。

　　5.個人化的購物體驗(產品推薦)

　　在電商領域，一刀切是行不通的。Epsilon的研究顯示，當品牌提供個性化體驗時，80%的消費者更有可能進行購買，90%的消費者表示他們覺得個性化很有吸引力。新世界的規則里，個性化遠遠不止是簡單地分類定制。使用電商分析，能夠預測消費者個體的需求，并提出相關的產品建議。

　　6.參與用戶體驗

　　客戶體驗是新的“品牌通貨”。除了價格和質量，你還需要提供吸引人的用戶體驗來保持客戶的興趣。通過這些數據，你可以看到客戶在網站上花費了多少時間，哪些特性吸引了他們的注意力，以及可以改進哪些方面來創建獨特、有趣、簡單、無障礙的用戶體驗，以滿足客戶不斷變化的需求。

　　7.優化產品組合

　　每個產品組合中都有最好和最差的——這很正常。電商分析之所以不僅僅是數字的原因，是因為能夠利用這些數據來分析哪些是最暢銷的產品，哪些是不暢銷的產品。你可以更深入地挖掘，找出一些產品永遠賣不出去的原因，并利用收集的簡潔來優化產品組合。

　　8.最大化廣告開支回報率(returnon ad spend)

　　使用電商分析可以幫你發現企業是否像一個正在漏水的桶，可以做些什么來最大化廣告支出。與其把錢浪費在不起作用的廣告上，你可以專注于針對正確目標受眾的廣告。

　　9.滿意的顧客

　　用戶會選擇那些把他們當作人而不是數字來對待的公司。電商分析的最終目的是收集數據，了解客戶，優化產品和流程，以滿足直到超越用戶的期望。