Электронная торговля модной коммерцией переживает период перемен. Бренды находятся под растущим давлением со стороны потребителей и рыночных сил, требующих, чтобы они стали более экологичными и менее расточительными, особенно в сфере быстрой моды.

В результате:

Некоторые бренды начинают взимать с клиентов плату за возврат онлайн-покупок.

Перепродажа электронной коммерции, или «рекоммерция», быстро растет и становится мейнстримом.

Пользователям напоминают, что им следует делать более экологичный выбор при покупке, больше обращая внимание на бережливость.

Пользователи также отказываются от использования Google для поиска информации и больше используют Amazon и TikTok.

Эти изменения на рынке и среди потребителей означают, что данные стали важнее, чем когда-либо, а также возможность прогнозировать и отслеживать изменения в поведении покупателей.

Учитывая объем данных, доступных нам из различных источников, мы теперь имеем наилучшие возможности отслеживать изменения спроса и создавать прогнозы.

Основным направлением анализа тенденций в электронной торговле всегда должно быть:

Выявление возможностей для создания стоимости.

Информирование о деятельности по SEO (и общему маркетингу) для достижения максимального эффекта.

Создание более эффективных сообщений, чтобы лучше соответствовать ожиданиям пользователей в нужный момент.

Вот несколько примеров того, как мы обеспечиваем большую ценность в сфере электронной коммерции моды за счет эффективного использования поисковых данных.

Мультиплатформенный анализ тенденций

Перепродажа и аренда — новые потребительские тенденции в моде. В этом примере я буду использовать сумки в качестве источника данных.

Пользователи совершают покупки на разных платформах, поэтому при анализе тенденций электронной торговли мы должны ориентироваться не только на Google.

Рассмотрите возможность использования других платформ для покупок и поиска товаров, таких как Amazon и TikTok.

Чтобы сделать это на простом уровне, мы можем:

Возьмите набор поисковых запросов, в данном случае 50 самых популярных ключевых слов по ежемесячному объему поиска в США (MSV), если рассматривать «большие сумки» как корневую тему.

Соберите данные MSV за 12 месяцев, тенденции поиска TikTok, данные поиска eBay и Amazon.

Если мы возьмем эти данные в целом, мы фактически увидим, что в месяцы, когда поиск в Google по теме «большие сумки» снижается, скорость поиска на других платформах остается выше (по сравнению с поисковым спросом на платформе).

>

Затем мы можем углубиться в эти данные и рассмотреть дополнительные модификаторы «больших сумок», например «роскошные» или «распродажа».

Просмотр данных о поисковом спросе на четырех различных платформах поиска продуктов также позволяет вам прогнозировать спрос пользователей, принимая во внимание, что пользователи на вашем целевом рынке потенциально используют не только Google для поиска продуктов.

Самый простой способ отобразить это — с помощью графика байесовских структурных временных рядов (BSTS):

Вы можете сделать это с помощью Google Таблиц, как я сделал выше, или использовать RStudio для моделирования графиков трафика с различными диапазонами и периодами, следуя этому руководству по прогнозированию RStudio.

Копайте глубже: SEO и UX электронной коммерции: 4 простых совета для увеличения трафика и продаж

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More