オンラインストアのデータ戦略：すべてのデータを組み合わせて信頼できる唯一の情報源を作成する方法
公開: 2021-08-15データはeコマースの決定を促進します。 顧客の行動に関するデータを理解し、効果的に解釈することは、有益な選択を行うための鍵です。
しかし、データの使用には大きな障害があります。データは、eコマース企業が使用するすべてのチャネル、プラットフォーム、ツールに散在しているため、収集して解釈するのが面倒なことで有名です。
そのため、すべてのeコマースデータを1か所にまとめた信頼できる唯一の情報源を作成することが重要です。 最新のデータを1か所で確認できれば、意思決定をスピードアップし、データ収集に必要な人員を削減し、利益を増やすことができます。
データがeコマースの意思決定をどのように改善するか
データは当て推量に任せていないため、eコマースの意思決定を大幅に強化します。 デロイトは、上級管理職の49％が意思決定の指針としてデータを使用していると述べ、96％がデータが将来さらに重要になると予測していることを発見しました。
データが会社に最適なものを決定するのにどのように役立つかを次に示します。
あなたの顧客が何を望んでいるかを知る
収益性の高いeコマースビジネスの簡単な秘密があるとすれば、それは顧客が望む製品とブランド体験を持っていることです。
データは、顧客が何を望んでいるかを詳細なレベルで特定するのに役立ち、より多くのコンバージョンのためにカスタマージャーニーのすべての段階を最適化します。 たとえば、データは、顧客がWebサイト（または販売ファネル）をナビゲートするときにどこから出るかを明らかにし、チームはその「リーク」が塞がれるまで変更を加えることができます。
データは、作成する製品と手放す製品を決定するのにも役立ちます（貴重な在庫スペースを解放します）。 顧客はあるタイプの製品を繰り返し購入し、別のタイプの製品は購入しないため、答えが明確になります。
どのマーケティング戦術が価値があるかを知る
マーケティングとは、コストを最小限に抑え、収益を最大化することです。 データは、どのマーケティング戦術がこれをうまく実行し、どのマーケティング戦術が投資収益率（ROI）に費やす価値があるよりも多くの時間またはお金がかかるかを確認するのに役立ちます。
マーケティングとは、コストを最小限に抑え、収益を最大化することです。 データは、どのマーケティング戦術がこれをうまく実行し、投資収益率に費やす価値よりも多くの時間またはお金がかかるかを確認するのに役立ちます。
特に新規または成長中のeコマースブランドの場合、どのマーケティングキャンペーンがうまく機能し、どのプラットフォームが最も高いROIを持ち、どの広告が大きな利益（ROAS）を持っているかを知ることが重要です。
たとえば、ストアのFacebook広告とGoogle広告に投資したとします。 すべてのeコマースデータを1か所にまとめることで、どのタイプの広告がブランドに最適かを簡単に確認できます。 一部のデータアグリゲーターを使用すると、次のような分析しやすい比較ダッシュボードを作成できます。
（ソース）
この例では、Google広告がより高いクリック率（CTR）とより多くの露出を提供している一方で、コンバージョンあたりのコスト（CPC）がFacebook広告よりも大幅に高いことがわかります。 このデータに基づいて、クリック率を高めるためにFacebook広告を最適化することに重点を置き、広告費を削減するためにGoogle広告を停止することが最善であると判断する場合があります。
つまり、データは、機能するものを2倍にするのに役立ちます。 また、機能しないものを排除または変更して、お金を無駄にしないようにするのにも役立ちます。
これはあなたのマーケティングを金儲けの機械に変えるための鍵です。
効果的にアップセル＆クロスセルする方法を知っている
あなたはおそらく、既存の顧客に販売するよりも新しい顧客を獲得するのに5倍の費用がかかるというよく引用される統計に精通しているでしょう。
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eコマースの利益を上げるための最速の方法は、既存の顧客に焦点を合わせて、平均注文額（AOV）と生涯価値（LTV）を増やすことです。 データは、これらの主要な指標を改善するのに役立ちます。
たとえば、有望なアップセルまたはクロスセルの機会を探しているとしましょう。 データを使用して発見できます…
- 最も頻繁に購入される製品
- 一緒に購入することが多い商品
そして、そのデータを使用して顧客にアップセルします。 Shopifyストアの次のサンプルレポートをご覧ください。
（ソース）
販売されたトップ製品のクロスセルオファーから始めて、「BlueSilkTuxedo」はうまく機能する可能性が高いと結論付けることができます。
次に、データは、クロスセルキャンペーンを注意深く監視して、それが実際に効果的であることを確認するのに役立ちます。
コンバージョン率を最適化する方法を知っている
データがなければ、製品を購入した人の数に基づいて、マーケティングキャンペーンの成果を見積もることができる場合があります。 しかし、あなたはその情報で多くをすることができなくなります。
なぜ人々が購入しているのか、購入していないのかを推測する必要があります。 それはあなたの広告のコピーですか？ 選択したプラットフォームはありますか？ それはあなたのランディングページのデザインですか？ 製品ですか？
データは当て推量を取り除きます。 マーケティングキャンペーンのすべての段階で、何が機能していて何が機能していないかを正確に明らかにすることができます。 これにより、漏れのある漏斗を簡単に塞ぐことができます。 データを追跡して、目標到達プロセスが最適に変換されるまで、キャンペーンの一部を戦略的に調整できます。
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課題：1か所でデータを収集する
データがeコマースの意思決定を後押ししているのに、なぜすべての企業が利益を上げられないのでしょうか。 あなたが行うすべての動きをバックアップするデータでは、成功は避けられないはずです。
ただし、多くのeコマース企業は1つの一般的な障害のためにデータを効果的に使用していません。それは、効率的で正確な分析のために1つの中心的な場所でデータを収集するという課題です。
上級管理職の32％は、「当社が使用するデータを収集および分析するための集中型アプローチがない」ことが、分析を使用する上での最大の障壁であると報告しました。
データを活用して整理する効率的な方法がなければ、全体像を把握することは事実上不可能です。 その結果、データに裏付けられた決定でさえ誤って行われる可能性があります。
ほとんどの企業はこれを知っているので、ソリューションをまとめるために多くの人的資源を費やします。 複数のソースからのデータを統合する一般的な方法は、個々のチャネルからコピー/貼り付けして、手動で行うことです。
- グーグルアナリティクス
- Shopify Analytics（またはWooCommerce、BigCommerceなど）
- FacebookとInstagramの広告
- TikTok広告
- Google広告
- メールキャンペーン
- インフルエンサーマーケティングキャンペーン
- プレス機能
- アフィリエイトマーケティングリンク
そしておそらくもっとたくさん。
特に、Facebook広告からランディングページ、メールキャンペーンなど、上記のチャネルを複数含むファネルを作成する場合、各部分のデータを引き続き容易に解釈することは非常に困難になります。じょうご全体のビュー。
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さらに、このコピー/貼り付け方法は、人為的ミスを引き起こし、不必要な時間と資金を消費する可能性があります。
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信頼できる唯一の情報源を作成する方法
従来のスプレッドシートに加えて、データを信頼できる唯一の情報源に集約するためのより高度なオプションがあります。
会社に最適なオプションは、ニーズとデータの複雑さによって異なります。 主なオプションの長所と短所を見てみましょう。
スプレッドシート
スプレッドシートは、データを分析するための出発点であり、ExcelまたはGoogleスプレッドシートにすべての数値を格納します。
データ集約のためのスプレッドシートの長所
スプレッドシートの最大の魅力は、その固有の単純さです。
- 学習曲線なし：ほとんどのチームメンバーはスプレッドシートに精通しています
- 使いやすさ：どこからでもデータをコピー/貼り付けできます
- 分析が簡単：洞察を得るための基本的なデータ処理
- 共有可能： GoogleスプレッドシートとExcelは通常、すべてのコンピューターで利用できます
データ集約のためのスプレッドシートの短所
スプレッドシートは、できることと、目標を達成するためにどれだけ役立つかという点で制限があります。これらの制限は、会社とマーケティングが拡大するにつれて大きな問題になります。
- 限られたセルスペース：複数のソースからの大量のデータは適合しません
- 限定されたクエリ：より複雑なクエリは実行できません
- 履歴データには理想的ではありません：履歴データはすぐにスプレッドシートを圧倒します
- 自動化されていない：手動のコピー/貼り付け方法は遅くて難しい
スプレッドシートはあなたに適していますか？
スプレッドシートは、次の場合にブランドにとって理想的です…
- あなたは中小企業です
- あなたのマーケティングはほんの一握りのチャネルに制限されています
- 複雑なクエリを実行する必要はまだありません
- 学習曲線や投資なしですぐに実装できるデータアグリゲーターが必要です
データ視覚化ツール
データ視覚化ツール（Tableau、Power BI、Google Data Studioなど）は、スプレッドシートを超えて、データを視覚的に整理します。 これにより、チームメンバーは、すべてのチャネルで何が起こっているかをすばやく把握できます。
データ視覚化ツールの長所
データ視覚化ツールは、高速で高レベルの洞察に最適です。
- 自動ダッシュボード：データを表示するためにコピー/貼り付けする必要はありません
- 重要な情報を最初に：一目でわかる洞察（データを処理する必要はありません）
- 理解しやすい：リーダーシップチーム（データアナリストではない）へのプレゼンテーションに最適
データ視覚化ツールの短所
データ視覚化ツールが提供するイーグルアイビューも、状況によっては欠点となる可能性があります。
- データの過度の単純化：微妙な洞察を見逃す可能性があります
- 「重要な」データのみを表示：「重要性が低い」と見なされたデータは分析から除外される可能性があります
- データを解釈するためのツールへの依存：独自の結論を引き出すための生データとの相互作用はありません
データ視覚化ツールはあなたに適していますか？
データ視覚化ツールは、特にすべてのデータを自分で注意深く検査する時間がなく、迅速な洞察が必要な状況では、データ分析のための優れた追加機能になります。
このため、データ視覚化ツールは次のような企業に推奨されます…
- データを使用して意思決定を導くことに足を踏み入れたい
- トレーニングを受けたデータ分析チームはありませんが、それでもデータへの洞察が必要です
- 生データソリューション（スプレッドシートなど）を全体像分析で補足する必要がある
データウェアハウス
データウェアハウスは、過去および新規のすべての企業データの中心的な場所です。
データウェアハウスの長所
データウェアハウスの最大の利点は、データウェアハウスがデータ集約の完全なソリューションであることです。
- すべてのソースからの完全なデータ：保存できるデータの量に制限はありません
- データへの即時アクセス：データに基づいた迅速な意思決定を行う機能
- 履歴データ用のスペース：データトレンドの長い履歴に基づいて将来のトレンドを予測します
データウェアハウスの短所
データウェアハウスの潜在的な欠点は、必要な投資に集中しています。
- 高価：データウェアハウスはすべてのソリューションの中で最もコストがかかる
- SQLの知識が必要：初心者向けではありません
- 複雑なセットアップ：データウェアハウスのような大規模なITプロジェクトの作成には時間がかかります
データウェアハウスはあなたに適していますか？
データウェアハウスは、ビジネスを迅速に拡張するのに役立ちます。 ただし、SQLの知識に加えて、より多くの時間と費用が必要です。 このため、データウェアハウスは次のような企業に最適です…
- スケーリングの準備ができている（またはすでにエンタープライズレベルにある）
- データを追跡するための複数のマーケティングチャネルがあります
- 100％自信を持って意思決定がデータに裏付けられていることを望んでいます（当て推量なし）
データアグリゲーターがeコマースの成長にどのように拍車をかけるか
多くの企業は、データ集約へのハイブリッドアプローチが最も効果的であることに気付くかもしれません。 たとえば、履歴データをデータウェアハウスに保存し、データ視覚化ツールで視覚化し、スプレッドシートで簡単なデータ処理を行う場合があります。
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ただし、どのソリューションを選択しても、1つのことが当てはまります。データの収集を自動化することは、何時間もの面倒な作業や収益の損失を回避するために重要です。
これがデータアグリゲーターの出番です。
データアグリゲーターは、すべてのデータを適切な場所（スプレッドシート、視覚化ツール、またはウェアハウス）に自動的にプルして、ハンズフリーの信頼できる唯一の情報源を作成します。
データアグリゲーターを使用することで成長が促進される方法は次のとおりです。
タイムラグやヒューマンエラーはありません
コピー/貼り付け方法とは異なり、データアグリゲーターはデータを自動的にプルするため、データのすべてのビットが常に最新です。 さらに、ヒューマンエラーの可能性ははるかに少なくなります。
これにより、データが正確であるかどうかを気にすることなく、データに裏付けられた確実な意思決定を行うことができます。
データを読み取るための1つの合理化された方法
データアグリゲーターがないと、データにアクセスして解釈するために、あなたまたはあなたのチームメンバーは数十のプラットフォームの変更に遅れずについていく必要があります。
しかし、すべてが1つの場所にあるため、データの読み取りが高速になるだけでなく、簡単になります。 また、すべてのプラットフォームで新入社員をトレーニングする必要はありません。つまり、新入社員は収益創出により迅速に貢献します。
たとえば、一目でわかるレポートを作成して、複数のソースからのデータを比較できます。たとえば、このレポートでは、チャネル全体のすべての有料マーケティングの指標を詳しく説明しています。
（ソース）
収益を生み出す活動のためのより多くの頭脳
データ統合を自動化することは、あなた自身またはあなたのチームからその退屈な負担を取り除くことを意味します。 代わりに、チームメンバーは、収益につながる高レベルの戦略的活動にそのエネルギーと時間を費やすことができます。
たとえば、データの収集に費やす時間が少ないほど、データの解釈と会社を前進させるための意思決定に費やすことができる時間が長くなります。
何十もの構成と統合の必要はありません
一部の企業は、Zapierなどのツールを使用して、データ統合の課題に対する独自の断片的なソリューションを作成することを試みた可能性があります。
ただし、これらの構成のセットアップには時間と労力がかかり、何かが変わるたびに調整するのは面倒な場合があります。
データアグリゲーターは、サードパーティがドットを接続することなく、すべてのソースからデータを自動的にプルするように設計されています。
チャネル全体のブランド体験
データアグリゲーターは、データの鳥瞰図を取得するため、チャネル全体でブランドの包括的な決定を下すのに役立ちます。
データをすべて1か所にまとめることで、特定の1つのチャネルの制限を超える大きなパターンや傾向を認識することができます。 したがって、ブランド全体で調整された戦略を作成することができます。 最終的に、これは顧客のチャネル全体でブランド体験につながります。
健全な意思決定によるより速い成長
データアグリゲーターはデータの力を利用してデータにアクセスしやすくするため、データを使用してより高速にスケーリングできます。
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たとえば、小売企業のフライングタイガーコペンハーゲンの超高速の軌道を考えてみましょう。
Flying Tigerは、すでに多くの実店舗で成功を収めていましたが、eコマースへの拡大を望んでいました。 彼らは膨大な顧客基盤と在庫を持っていたので、大量のデータを自動的に迅速にスケーリングして収集する方法が必要でした（またはeコマースフロップのリスクがあります）。
彼らのデータの信頼できる唯一の情報源が唯一の答えでした。 彼らは、データアグリゲータースーパーメトリクスを使用して、すべてのデータを自動的にBigQueryに取り込むことを選択しました。
Flying Tigerは迅速に拡張する必要があるため、データの新しいダッシュボードの学習に時間を費やすことができませんでした。 そのため、自動データ統合のメリットを享受しながら、すでに使い慣れたプラットフォームであるBigQueryを継続できることが重要でした。
現在、Flying Tigerは、データに簡単にアクセスできる1つの場所にあるため、eコマース部門を効果的に拡張して小売業の成功に匹敵することができます。
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データアグリゲーターの選び方
すべてのデータアグリゲーターが同じように作成されるわけではありません。 時間と経済的投資を無駄にしないように慎重に選択する必要があります。
以下は、データアグリゲーターで検索する機能です。
マーケティングチャネルからすべてのデータ（限定されたデータではない）を取得します
データの取得は、量ではなく質に関するものでなければなりません。 1つの会社が何百もの異なるマーケティングおよび販売チャネルを使用することはめったにありません。 ほとんどのeコマースストアには、細心の注意を払うことができるマーケティングおよび販売チャネルの主要なサークルがあります。
したがって、存在するすべてのマーケティングチャネルから少しのデータを引き出すデータアグリゲーターを探してはいけません。 代わりに、使用する主要なマーケティングチャネルからすべてのデータを取得するデータアグリゲーターを探してください。
実際に使用するチャネルとの完全で質の高い接続は、ビジネスにとって重要です。
特にeコマース企業にサービスを提供
eコマースを提供するために構築されたデータアグリゲーターを選択します。
eコマースビジネスには、他のタイプのビジネスとは異なるニーズと異なるデータソースがあります。 ジェネラリストのデータアグリゲーターには、eコマースに関連しない機能が含まれている可能性があり、他の種類のビジネスに関連していないため、主要なeコマース機能が含まれていない可能性があります。
お気に入りの分析ツールに直接データを収集します
データアグリゲーターで解決しようとしている問題は、終了場所がExcelスプレッドシート、Google Data Studio、またはその他のものであるかどうかに関係なく、コピー/貼り付け方法を自動化してエラーを防止することです。
Funnel.ioなどの一部のデータアグリゲーターでは、ユーザーが選択した分析ツールにデータをアップロードする前に、まず独自のプラットフォームにデータを集中させる必要があります。 これは自動化の問題を直接解決するものではなく、プロセスに不必要な複雑さを追加します。
学習曲線をなくし、Googleスプレッドシート、Excel、Googleデータスタジオ、BigQuery、スノーフレークなど、すでに使用しているレポートツールでデータを収集するデータアグリゲーターを選択します。
（ソース）
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eコマースデータの信頼できる唯一の情報源を作成することは価値があります—それを自動化できれば
データを使用してeコマースの意思決定と戦略を強化すると、成長が急上昇します。 しかし、ほとんどの企業が直面している課題は、すべてのデータを単一のレポートツールにまとめて、簡単かつ迅速に分析することです。
一般的なコピー/貼り付け方法は、面倒で時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。 データアグリゲーターに投資すると、このプロセスが自動化され、すべてのデータが最新の状態に保たれます。
その結果、意図したとおりにデータを使用できるようになります。健全で戦略的な意思決定を行い、年々会社を成長させるため。
