小微电商数据管理初探

1小微电商数据管理的必要性

对于每一个电商而言，无论是大中型或小微电商每天都会产生大量的数据。马云曾说过一个很巧妙的关于数据的比喻：“基于数据，就像为每个小企业装上一个GPS，为每个船装上一个雷达，我相信你出海的时候，你更有把握，死亡率会大大降低。”店铺的运营是以数据为依据的。电子商务数据反映了现实商业活动在虚拟世界中的表现，对电子商务的运作和发展起到支撑作用。小微电商合理有效的收集运营过程中产生的数据并进行分析能对网店的运营方案做出指导，使网店更有竞争力，获得市场竞争的机会。数据管理能帮助小微电商获得如下优势：①辅助经营决策和营销决策。卖家通过数据管理可以更好地识别客户、定位客户。通过总结顾客的年龄、阶层、性别、地址、爱好等，根据顾客特征合理地调整自己店铺的产品定位，店铺装修风格及营销策略等，更为精准地明确店铺的经营方向等战略决策。②适时调整销售策略。通过对数据的管理卖家可以得知店铺最近各个产品的销售情况，了解到店铺最热卖的产品，依据产品的受欢迎程度适时调整产品销售策略及进货备货策略。卖家还可以依据市场行情的实时变化，调整店铺的广告、导航栏等装修设计，开展针对特定人群或特定商品的促销活动，选择更为灵活的符合店铺实际情况的促销方式和广告宣传方式。③提高沟通效率，提高访客转化率。在网络销售过程中，买卖双方缺乏面对面的直接交流，买家也无法直接查看、触摸商品，因此，成交前的语言和文字沟通成为客户成功下单的关键环节。这就需要卖家用“心”与客户沟通。而用“心”的前提来自于卖家对客户需求及客户特征的了解与掌握。通过数据管理，卖家可以了解到其所经营产品的主流消费者人群的特征，尤其是地域和偏好，了解到消费者对于此产品的着重需求，以此建立更有针对性的沟通预案，采用客户更易于接受的沟通用语，有利于快速与客户间建立信任关系，促进成交。④维护客户关系。通过数据管理，卖家可以看出重复购买的客户比例，分析重复购买客户的来源与特征，了解到老客户的行为习惯，以此有针对性的维护与老客户的关系。众所周知，企业80%的利润来自20%的顾客。维系一个老客户的成本远远低于开发一个新客户的成本。因此，小微电商要获得长远的发展，回头客这个宝贵的客户资源不可放弃。

2小微电商做好数据管理需要关注哪些店铺数据

要做好数据管理，关键在于店铺经营者们要能在庞大繁杂的数据中把握到经营要害的重点数据指标，时刻关注这些数据，让数据成为店铺经营中会说话的重要工具。店铺的重点数据指标主要包括以下几种:①首页数据。首页数据主要包括访问人数、停留时间、点击率、跳失率。访问人数指访问店铺的总人数。停留时间指客户每次访问店铺停留的总时间。停留时间不宜过长也不能过短，过长说明页面内容过于丰富，买家不一定有时间一直看完你的首页，认为浪费精力；过短说明店铺页面内容过少，买家觉得没有什么东西，下次可能就不会再来或是再去看首页。点击率是指浏览者对店铺感兴趣的商品的查看情况。跳失率指用户访问首页后，直接跳出的用户数占首页访客总数的百分比，反映了店铺对浏览者的吸引能力。跳失率越低，说明店铺首页有东西能吸引买家点击，从而有机会向浏览者展示其他商品页面；若跳失率过高，说明首页不够优化，不能让浏览者快速找到其感兴趣的产品或是产品不够有竞争力。②宝贝数据。宝贝数据主要包括宝贝浏览量、咨询人数、访问深度均值、宝贝收藏量。宝贝浏览量指宝贝被访问的总次数，一个用户多次点击或刷新同一页面被视为多次浏览。咨询人数和宝贝收藏量代表了宝贝对客户的吸引程度及受欢迎程度。访问深度指用户一次连续访问的店铺页面数。因此，小微电商掌柜在优化宝贝的同时一定要注意在宝贝页面添加丰富的内容，让进来的买家能够多访问几个页面，这样可以提高交易成功的可能性；但是要注意，宝贝不要太多太杂，那样容易引起买家反感而直接关掉页面。③成交转化率。成交转化率指本店成交人数占总访客数的比率。提高店铺的成绩转化率是店铺时时刻刻都应该注意的内容。提高店铺的成交转化率不仅仅受到商品价格的影响，还受到商品质量、页面设计、客服人员的沟通能力等因素的影响。它需要注意两个方面的问题。一是提高浏览者向咨询者的转化率；二是提高咨询者向付款成交者的转化率。④客户数据。客户数据中蕴含了大量的客户信息，不仅包括客户喜好、客户需求、客户联系方式等基本信息，还包括客户购买产品或服务的记录、购物商品类型、购物数量、购物价格、购物频率、客户与小微电商的联络记录，以及客户的消费行为，客户偏好等相关的信息。小微电商经营规模和利润的实现却在极大程度上依赖于客户的需要和认同。因此，通过对客户数据的管理，店铺能及时发现客户需求和市场规律，在经营决策上更有针对性的靠近市场。此外，所谓“知己知彼，百战百胜”，熟悉客户信息有利于小微电商经营者们与客户建立良好的信任关系，提高客户满意度和忠诚度，进而提高店铺利润。

3数据管理采用的常用方法

对于数据的管理和分析需要用到一定的算法，借助一定的技术才能实现。数据挖掘技术是目前较为合适的分析技术。透过店铺内储存的大量数据资料，通过分析原有数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的需求模式。它可以帮助我们从大量数据中获取有价值的信息。其原理是基于“消费者过去的行为预示着其今后的消费倾向”。通过收集、分析和处理消费者消费行为的数据，经过提取潜在的有价值的信息，指导小微电商调整营销策略，给客户提供个性化的高效率的服务。基于数据挖掘技术，目前市面上能够分析和处理数据的平台有淘宝网推出的量子恒道和数据魔方等。这是淘宝网专门为其网站上驻扎的小微店铺推出的数据分析工具。它可以用来分析店铺内部数据资源的优势，分析市场机会中内部优势、劣势部分等，帮助店铺明确自身的发展定位和现状。以这两种数据分析工具为例，量子恒道主要用于分析网店内部核心的多维度数据资源，它主要包括销售分析功能、来源分析功能、装修分析功能；而数据魔方不仅能够用来分析店铺内部数据，其更核心的功能在于行业数据的分析。通过“数据魔方”平台，商家能够直接获取所在行业的宏观情况、自身品牌的市场状况、消费者行为情况，以及同行业中竞争对手的地域、规模与信用等情况。其主要功能包括行业分析、自有店铺分析、市场细分分析，以及淘词功能。行业分析有助于商家掌握行业市场大盘，了解热卖店铺买家信息、行业内热销宝贝等信息，以此帮助商家做定价、定向营销、品类管理；自有店铺分析可帮助商家了解店铺整体运营情况；市场细分分析从产品、品牌、属性的角度分析热销宝贝及热卖店铺买家信息等，帮助商家进行更细致更深入的市场分析；淘词功能通过随意查找关键词，诊断宝贝标题，分析行业的热词榜，以此帮助商家及时更新关键词，优化标题引进流量。

4总结

电子商务数据管理的成败决定着电子商务的成败，这一点无论是针对大中型电子商务企业还是小微型电子商务商家都同样适用。目前，我国大中型电商企业对数据管理问题已经投入了相当多的重视和资金，但是对于小微型电商企业来说，其绝大部分还没有意识到数据管理的重要性。因此，小微型电子商务商家也应该充分利用数据管理的优势来更好地管理店铺，成为佼佼者。这将十分有利于一个网店的生存和发展，是其持续发展过程中不可缺少的环节。

作者：方旭儒 宋朝霞 姬晨迪 宋哲 莫家欣 单位：西南石油大学