e コマースにおけるデータ マイニング: オンライン ショップを最適化する方法

データ マイニングは分析戦略であり、その実行には非常に時間がかかります。 特に店舗運営者にとって、これは多くの利点を秘めているため、データ マイニングは e コマースにおける最良の最適化戦略の 1 つです。

データマイニングとは？ 小さな会社を運営している場合でも、オンラインショップを最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか? データマイニングの際に考慮すべきことは何ですか? このブログ記事では、これらすべての質問について説明します。

データマイニングとは？

データ マイニングは、特定の焦点や特定の目標を念頭に置いていなくても、データや情報を検索できる便利な戦略です。

目的は、新しい知識を提供し、独自のビジネス戦略を改善するのに役立つものを発見することです.

たとえば、データ マイニングを使用すると、顧客を購入するさまざまな製品間に存在するつながりを検索できます。 たとえば、この知識があれば、効果的なクロスセリングを使用できます。

データ マイニングはオンライン ショップにどのように役立ちますか?

データ マイニングでは、特定の問題や目標を定義せずに分析を開始します。 何を見つけるか、または何か役立つものを発見するかどうかはわかりません。

データを評価する場合、通常、特定の情報または特定のデータ レコードを探します (たとえば、顧客がオンライン ショップで最も頻繁に購入する時期を調べるなど)。

一方、データマイニングを適用する場合、基本的には、まったく知らなかった質問に対する答えを見つけることです。

データ マイニングとは、特定の質問に対する答えを見つけることではなく、顧客の購買行動を導き出すことができるデータ内の有用な相関関係とパターンを発見することです。

データマイニングで出会う情報次第で、貴社での活用方法は様々です。

重要な利点は、得られた知識が、製品の改善された、よりターゲットを絞ったアプリケーションの計画に役立つことです。

スーパー マーケット チェーンの例と、おむつとビールの相関関係を考えてみましょう。オンライン ショップで両方の商品を販売する場合、その情報を巧妙な方法で使用して、ビールのオファーまたはポップアップを表示できます。おむつの製品ページ (およびその逆)。

別の例: 実際、多くの顧客は週末にオンラインで買い物をすることを好みます。 したがって、現在、ほとんどの注文がこの時間帯に行われています。つまり、多くのパッケージを同時に送信する必要があります。

この物流の嵐を補うために、週末に最も人気のある製品の特別キャンペーンを平日に提供できます。

ただし、これを行う場合は、必ず事前に販売キャンペーンを発表して適用する必要があります (たとえば、さまざまなソーシャル メディア プラットフォームやニュースレターで)。

興味のある顧客が割引キャンペーンについて知った場合は、興味のある商品を週末に注文するのではなく、購入するまで数日待った方がよい.

分析から得た知識を効果的に使用する方法は、見つけられる情報に大きく依存します。

ほとんどの場合、広告戦略を改善する知識が役に立ちます。 オムツとビールの例を見てみましょう。オンライン ショップで両方の商品を販売している場合、これらの調査結果をターゲット広告対策に使用するのが賢明です。

データマイニングの例

この例では、書籍「Creating Value with big data analysis」 (Verhoef、Koogle、および Walk) で説明されている経験に関連しています。

例としては、英国の大手スーパー マーケット チェーンである Tesco があります。 Tesco は独自のデータを処理し、Tesco Club Card で行われた購入を検索しました。

しかし、分析の過程で、トゥコスのアナリストは、おむつを購入した顧客は、おむつに加えてビールを購入する傾向があることを発見しました.

分析のもう 1 つの知識: ビールとチップスは主に金曜日の夜に販売されました。

スーパーマーケット チェーンが得た調査結果は、とりわけ、よりターゲットを絞ったマーケティングを行うのに役立ちました。

注:この例は、データ マイニングで何がわかるかを大まかに示しているはずです。 この例の会社が実際に Tesco であったかどうかは明らかではありません。この例は他の情報源で見つけることができ、代わりにこれらの情報源はアメリカのスーパーマーケット チェーン Walmart を参照しているためです。

データマイニングの基礎

ここまでで、データ マイニングと店舗運営者にとっての利点について理解する必要がありました。 今こそ、最高のデータ評価から始める方法を学ぶ時です。

残念ながら、データ マイニングは非常に時間がかかります。手動で行う場合は特にそうです。

ただし、データを段階的に確認することをお勧めします。 たとえば、製品に集中したい場合は、オンライン ショップで複数の製品が購入されたすべての注文を確認する必要があります。

どの製品が最も人気がありますか? 5 つ以上の商品を購入した顧客がショッピング カートに入れたのはどの商品ですか?

特定の製品カテゴリに集中することもできます。顧客がおもちゃカテゴリの商品を購入した場合、他の製品カテゴリのどの製品も注文されますか?

また、1 日のさまざまな時間帯の好みと相関関係を調べてください。 昼と夜の人気商品は？

製品に集中する代わりに、Web サイトのさまざまなサブページを考慮することもできます。1 日のどの時間帯にどのページが最も人気があるか?

結果と売上を比較します。 接続はありますか？ この情報は、Google 広告や Microsoft 広告でのマーケティング キャンペーンや入札戦略に役立ちます。

データマイニングに役立つツール

知っておくと便利: データ マイニングをサポートする便利なツールがいくつかあります。 この方法では、分析を手動で実行する必要はありません。

ただし、多くのツールは非常に高価です。 もちろん、検索できるすべてのデータを自分で Excel ファイルに転送することもできますが、代わりに特別なデータ マイニング ツールを使用する方が簡単です (そして時間がかかりません)。

時間を節約できるデータ マイニング ツールに予算を投資するかどうかを検討してください。

とにかく、ほとんどのツールは無料のテスト段階を提供するため、さまざまなツールを試す機会があります

たとえば、Oracle はデータ マイニング ツールの 30 日間無料テストを提供しています。 一方、Orange は 100% 無料のオープンソース ツールです (英語でのみ利用可能)。

データマイニングではこれに注意する必要があります

データ マイニングのプロセスと結果は予測できません。 見つけたものを簡単に分類できない場合があります。 さらに、パターンをまったく認識するのに長い時間がかかる場合があります。

次のことも考慮する必要があります。

データに類似性が見つかったとしても、これは、必ずしも一方が他方に影響を与えることを意味するわけではありません。 それは非常に複雑に聞こえるので、例を示します。

Tylervigen.com の Web サイトには、同様のパターンに対応する一連のデータ全体がありますが、最終的には関連性がありません。 次の図を見てください。

この図では、米国メイン州の離婚数がマーガリンの 1 人あたりの消費量と関連していることがわかります。

したがって、メイン州では離婚した人だけがマーガリンを食べていると推測できますか? それとも、メイン州の人々はマーガリンを食べますか？

それとも、代わりに偶然を想定していますか？

もちろん、これら 2 つのデータ レコードの間に実際の相関関係はありません。 したがって、結果の解釈方法に注意する必要があります。

評価には常にいくつかの要因を含める必要があります。分析が吐き出すものだけを参照するのではありません。

ある時点で、家庭用品の分野で特に多くの商品が注文されたことを知ることができたとします。

次に、データを調べるときは、現時点でどの割引キャンペーンを提供したか、または特定の時点で競合他社よりも良い価格を提供したかどうかを検討する必要があります.

また、コロナ禍などの外的要因も考慮する必要があります。 ボードゲームが急に増えた場合、それは割引キャンペーンや特定の広告施策によるものですか、それともコロナ パンデミックの影響によるものですか? それとも両方？

皆さんのレビューも参考になります。 顧客が購入した理由をよく理解できます。

結論

データマイニングは、あなたの会社が確実に利益を得る驚くべき情報を提供することができます. 大企業だけでなく、中小企業にとってもデータマイニングは非常に有用な最適化戦略です。

最も重要なことは、データを分析するための最も効率的な方法を見つけることです。 データ マイニングでは、正しい方向に進むことができない場合や、見つけた情報が疑いを裏付けるだけの場合があります。

また、回答を正しく処理し、急いで結論を出さないようにしてください。 データを分析するための最も効率的な方法を見つけるために、さまざまなアプローチやツールを試す必要がある場合があります。

データ マイニングの最も良い点は、解決したい特定の問題がないことです。 つまり、失うものは何もなく、勝つことしかできません。