「セグメンテーション」を使用して、製品トラフィックに影響を与える潜在的な要因を見つけます

多くの友人から、データを使ってマーケティング分析をする方法について何か書いてほしいと頼まれました。皆さんはタオバオの事例分析を読むのが好きなので、たまたま最近の実際の事例に追いつきました。古い顧客は、Cストアのトラフィックは非常に安定していたが、3月6日にトラフィックが突然減少したので、その理由を知りたいと言っていました。これは比較的典型的なケースであり、また非常に興味深いものです。ぜひ注意深く読んでみてください。まずは写真をご覧ください。

これはごく普通の量子図です。すべての流れが非常にスムーズで自然です。3月6日に急激な下落（赤い丸でマーク）があり、3月12日に急激な上昇がありました。今日は3月6日のトラフィックの減少の理由を分析します。3月6日にトラフィックが減少したのはなぜですか？その日に何が起こったのですか？減少の理由を突き止めることはできますか？これらの理由を見つけるには、どのデータをセグメント化する必要がありますか？では、セグメント化を通じてトラフィックの減少の理由をどのように見つけることができるでしょうか？これは、今日、タオバオの中小規模の売り手のほとんどが混乱している理由でもあります。一部の大規模売り手でさえ、これらの問題に困惑しています。こうした理由を知るには非常に簡単な方法があります。3月6日を前日と比較し、さらに翌日と比較することで、予備的な判断を下すことができます。下の3枚の写真を見てください。

3月5日の訪問者ソースデータ

3月6日の訪問者ソースデータ

3月7日の訪問者ソースデータ

これら 3 つの図から、どのデータが変化しているかわかりますか? すぐに判断できない場合は、Excel を使用して簡単な透視モデルを作成する必要があります (下の図を参照)。

Excel パースペクティブ モデル

この単純なモデルを通じて、3 月 6 日にカテゴリ トラフィックの減少によりストアの全体的なトラフィックが減少したことが非常に直感的にわかります。この日のトラフィックが減少したのはどの時間帯でしょうか? 上記と同じ方法を使用してトラフィックの時間帯を再度分析し、次の時間帯のトラフィック グラフを確認します。

元のタイトル: 「セグメンテーション」を使用して、製品トラフィックに影響を与える隠れた要因を見つけ出す

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