使用数据和分析做出决策
数据驱动的决策就是通过利用可量化的指标和数据进行战略规划并消除业务中的猜测。根据关键绩效指标 (KPI) 收集数据并将这些数据转化为可行的见解，使您能够在整个企业（包括营销策略）中做出更明智的决策。
电子商务品牌会生成大量有价值的数据，从客户互动和反馈到产品性能和转化率。
通过收集、处理和分析这些数据，品牌可以根据事实和数字做出更明智、更快速的业务决策。这意味着花更少的时间在无用的事情上，而更多地关注那些被证明可以给你带来成长的事情。
基于数据分析做出决策还可以让您：
更好的目标客户和市场提供量身定制的购物体验预测您产品的未来需求适应趋势和客户期望提高销售和营销绩效在电子商务领域保持竞争力。采用数据驱动的策略可以让您更好地了解您的客户和潜在客户。因此，您可以开展更有针对性、个性化和相关的活动，从而使您成为市场领导者。
什么是科曼德框架？Comainde（收集、管理、洞察和决策）框架是 e-Comas 的高级电子商务顾问 Claudiu Clement 倡导的一个新概念。
“Comainde 整合了数据分析计划的所有四个基本要素，”他解释道。
“它认识到，一个成功的数据驱动项目需要的不仅仅是收集数据。它需要对数据进行有效管理，利用洞察力为决策提供信息，并确保这些决策是数据驱动的。”
Comainde 采用整体方法进行数据分析，将整个过程（从数据收集到决策）视为一项综合工作。这样做可以帮助组织确保其数据分析计划与其目标保持一致，高效且有效，并产生有意义的见解，从而推动更好的决策。
制定数据驱动决策的 4 个基本要素现在我们概述了什么是数据驱动决策及其重要性，以下是构成 Comainde 框架的四个基本要素。Claudiu 建议在电子商务数据管理中使用这种方法，特别是对于愿意提高团队数据素养的公司：
收藏首先，决定收集哪些数据至关重要。值得庆幸的是，有大量数据，但挑战在于确定哪些数据集与您的业务相关。
关键是整合所有数据以有效组织它们。这可能会让人感到不知所措，因此一个好的起点是列出所有潜在的数据源。
有许多不同的渠道可以查找相关数据，包括：
社交媒体和网站分析搜索引擎数据（例如 Google Analytics）客户的反馈意见电子邮件营销和自动化电商平台还有很多。同样重要的是要记住，存在不同类型的数据，例如您直接从受众收集的第一方数据和第三方数据（例如cookie），这些数据正在被逐步淘汰。
您可以通过进入上述每个平台来收集数据。例如，如果您注册了亚马逊品牌注册计划，您将可以访问亚马逊品牌分析。这个出色的工具可以让您更清楚地了解您的客户是谁以及他们正在搜索什么，因此您可以更深入地了解应该将营销工作的重点放在哪里。
然而，投资专用的分析平台可以更轻松地在一个地方收集和分析所有多个数据源。
管理一旦您决定了您的企业想要收集的数据的方式和内容，就该考虑如何有效地管理这些数据了。
数据管理的一个重要部分是组织和存储数据。企业应该花大量的时间来清理和组织数据，因为准确性是成功的数据驱动策略的基石。毕竟，洞察和分析的好坏取决于您所使用的数据。
电子商务企业产生大量数据。因此，磨练最相关的见解是获得清晰度并做出更好的数据驱动决策的唯一方法。
以下是一些可帮助您更好地组织数据的提示：
删除过时的、重复的或不相关的观察结果解决任何结构错误修复数字、日期和时间标准化数据输入。电子商务数据管理可能很复杂。因此，组建数据管理专家团队并选择正确的技术对于正确管理数据也至关重要。
让专门的顾问（外包或内部）监督您的数据并将其与更广泛的业务运营联系起来是您获得长期数据驱动成功的最佳机会。
正确的技术也不应该被低估。手动数据管理只能让您的业务发展到此为止。因此，找到最适合您的业务需求和目标的数据管理平台也应该是一个优先事项。
投资于组织和管理数据所需的人员和资源可能听起来成本高昂。但使用数据来发展电子商务业务的价值是不可估量的。
一旦有效管理，您就可以继续有趣的部分 - 分析数据以得出关于在电子商务业务中适应哪些内容的结论。
见解您已经收集了所有这些数据，并拥有有效管理这些数据的系统。现在是时候将数据变为现实并衡量指标以推动业务洞察了。
虽然您可能无法控制您的数据，但您可以控制您关心的内容。但决定哪些数据重要通常是最困难的部分，特别是因为电子商务分析涵盖了各种指标。
因此，了解分析工具中使用的指标至关重要，这样您就知道如何正确阅读它们并根据它们做出正确的决策。以下是我们建议您在开始使用时查看的一些指标：
转化率：访问网页（例如亚马逊产品详细信息页面）后进行购买的人数。
平均订单价值：商店中每次购买的平均价值，它告诉您客户通常在单个订单上花费多少钱。
客户终生价值：单个客户在其生命周期内预期的总收入。
重复购买率：在您的商店进行多次购买并在给定时间段后继续向您购买的顾客数量。
决策现在，让我们以上述指标为例，看看您可以根据数据做出哪些类型的决策：
兑换率
您的网站或产品列表获得了流量，但有多少用户正在转化并进行购买？了解您的转化率可以让您了解营销的实际效果。有很多方法可以优化您的列表并提高转化率，包括使用高质量的图像、整个内容中的相关关键字以及信息丰富的产品描述。
平均订单价值
更清楚地了解客户在每个订单上花费的金额，可以让您衡量收入并定制定价和营销策略。增加您的 AOV，您的收入增长也应该相应增长。提高这一指标的几种方法包括免费送货、交叉销售和提供产品捆绑。
客户终身价值
通过了解您从每个客户身上赚取了多少利润，您可以确定他们的财务价值以及您应该花多长时间留住他们。您还可以使用 CLV 来衡量营销活动的有效性，并了解让客户再次光顾的关键驱动因素。利用这些见解来制定您的保留策略以及如何更好地为客户服务。
重复购买率
这是另一个可以帮助您制定客户保留策略的指标。获得回头客的成本比获得新客户的成本要低，而且研究表明，回头客会花更多的钱。通过量化客户群的忠诚度，您可以更深入地了解是什么让客户回归您的品牌。因此，您可以决定将更多资金和精力投入到哪些方面，以将更多客户转变为品牌拥护者。
从今天开始制定数据驱动的决策数据已成为任何电子商务企业的重要资源，但它不仅仅是尽可能多地收集数据。这是关于获取正确的数据并使用它来为更好的决策提供信息。
文章翻译自：datahawk；原文链接：https://datahawk.co/blog/using-data-and-analytics-to-drive-ecommerce-decision-making
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