越境EC企業、プラットフォーム、さらには販売者にとって、データ分析の認識、より優れたデータ分析製品、および既存のデータ分析製品に精通することと比較して、より体系的な一連のデータ分析方法がより緊急に必要とされています。 このセクションでは、いくつかの一般的なデータ分析のアイデアと、これらの分析のアイデアを国境を越えた e コマース Web サイトに具体的に適用する方法をまとめます。 以下は、特定のデータ分析プロセスの簡単な紹介です。東南アジア越境EC、東南アジア市場、個人輸出、越境EC物流、越境ecサイトについてもっと知りたい方はこちらのサイトをフォローしてください。


一、分析対象と目標を明確にする
越境ECプラットフォーム（東南アジアのECプラットフォームであるLazadaなど）のデータ分析では、分析対象は広告ステータス、ページ、訪問者、取引ユーザー、運用改善などです。

二、分析オブジェクトの妥当な KPI を確立する
PIとは重要業績評価指標（Key Performance Indicator）のことで、重要業績評価指標、重要業績評価指標などとも呼ばれ、管理業務の有効性を測る最も重要な指標の一つであり、定量的・定性的な指標でもあります一定期間における会社、従業員、業務の指標。

合理的な KPI には、重要な指標の設定と指標の合理的な期待値が含まれます。 例えば、ペイ・パー・クリック広告の効果を分析するには、広告の表示量、クリックスルー率、クリック量、平均クリック費用、リード取引額、投資収益率などをすべて KPI にすることができます。 クリック単価と投資収益率が KPI として選択されていると仮定すると、これら 2 つの指標に対して合理的な期待値を設定する必要があります。分析。 合理的な期待値を設定するには、他の影響要因 (予算、Web サイト製品の競争力など) と分析対象自体 (現在の平均クリック費用が過去のピークであるか低い値であるかなど) を客観的に理解する必要があります。 この 2 点を確認した後、さまざまな角度からさらに分析と評価を開始し、意思決定の指針となる客観的で有用な視点を得ることができます。

三、セグメンテーション、比較、変換のための分析
「データを操作する」という特定の段階に入ると、複雑なマイニング アルゴリズムや高度な分析ソフトウェアは必要なく、通常は「分割、比較、変換」の分析方法を習得するだけで、さまざまなデータ分析タスクを完了することができます。

データのセグメンテーションにより、人々は分析対象を解き明かし、問題点を徐々に見つけることができます。 細分化には多くの角度があり、細分化すればするほど問題を正確に記述できます (ただし、細分化しすぎると統計データを作成するのに不便です)。 例えば、「広告の平均クリック単価が高すぎる」という問題が確認された場合、商品の配置、配置場所、配置期間など、マルチアングルのセグメンテーションによってその理由を見つけることができます。 データの比較は、主に水平方向と垂直方向の角度から行われます。 水平方向の比較は、人々が期待値の合理性を理解するのに役立ちます; 時間次元 (垂直) での指標自体の比較は、一般に傾向分析と呼ばれます。 多くの場合、広告運用の効果は、前後の時間軸でデータ指標を比較することによってのみ判断できます。

分析オブジェクトは、多くの場合、いくつかの結果タイプの指標です.このような結果の形成には、通常、複数のステップが含まれます.たとえば、売上は訪問者数 x 注文コンバージョン率 x 顧客単価に分解できます.広告クリックは表示量 x に分解できます.クリック x クリック 風水に到着。 各細分化の変化のステップを分析することは、人々が問題を迅速に発見し、国産品の輸出を促進するのにも役立ちます。