电商数据管理：类型及最佳实践

如果你经营电商业务，就拥有了丰富的数据资源。

你可以利用这些数据，预测趋势、预测需求，并优化运营，以提供一致的客户体验。要从海量信息中提炼出有价值的洞察，需要精心的数据管理——即存储和整理企业所收集数据的过程。以下是关于电商数据管理的核心知识，以及如何运用电商数据管理来增强业务实力。

什么是电商数据管理？

电商数据管理是指收集、整理、存储、保护和分析在线业务数据的完整流程。完善的电商数据管理还包括：

• 数据集成：整合多个数据源，形成业务的统一视图。
• 数据清洗：清除不准确信息和重复条目。
• 数据可视化：以有意义的方式呈现分析结果，支持决策制定。

通过恰当的电商数据管理，你的数据将更加易用，帮助你识别促进业务增长的模式。同时也更加安全，有助于降低数据泄露和其他威胁的风险。

电商数据管理的类型

电商数据管理有两种常见系统：

1. 客户数据管理
2. 产品数据管理

1. 客户数据管理

客户数据管理（CDM）负责存储和处理从客户那里收集的信息，包括客户姓名、电子邮箱地址、收货地址、购买历史、浏览习惯和人口统计详情。客户数据管理平台让你能够在客户与品牌互动的任何时刻收集数据，无论是购买产品、访问网站、在社交媒体上点赞，还是订阅你的电子邮件列表。

你可以利用客户数据，深入了解购物者。这样，你能够识别他们的购买行为模式，了解他们如何以及在哪里与你的品牌互动，以及哪些广告能引起共鸣。然后，你可以运用这些洞察来提高客户留存率，优化营销策略，评估品牌曝光度，并提升转化率。Shopify商家可以通过Wiser应用，使用人工智能（AI），基于客户的历史购买和浏览行为等数据推荐商品。

2. 产品数据管理

产品数据管理（PDM）处理产品相关信息，包括库存数据、产品规格、定价和销售数据，以及供应商详情。产品数据通常存储在产品数据管理系统中。

电商产品数据管理系统能够帮助你在各个销售渠道，保持产品信息的同步更新。PDM系统会同步、构建和整理数据，使利益相关者能够便捷地协作、共享和管理信息。你可以利用产品数据，优化库存管理，预测产品需求，并分析市场趋势以获得竞争优势。

电商数据管理最佳实践

要充分发挥电商数据的价值，请遵循以下最佳实践：

• 明确业务目标和目的。电商数据管理是一个耗时的过程，并非每个数据点都有用。你和利益相关者需要确定哪些数据值得收集，以及这些数据如何让你的业务受益。例如，如果你的目标是提高转化率，那么你可能会重点关注流量来源和购物车放弃率等指标。
• 建立数据治理体系。无论使用云存储还是本地服务器，都需要安全协议，例如数据加密、防火墙、SSL证书和双重身份验证，来保护敏感信息。定期审查政策，以确保符合行业标准和监管要求，密切监控并更新系统，以防止安全漏洞。
• 使用数据管理工具。考虑同时使用综合的产品数据管理系统和客户数据管理系统来管理数据。有效的系统能够简化数据录入的自动化流程，并整理数据，创建单一可信的数据源。数据管理系统还能帮助你保护、清洗、筛选和可视化数据，以提取洞察。
• 指定数据管理员。选择专业且知识丰富的数据安全或数据治理专家团队，来管理数据，确定安全协议，并向利益相关者授予权限。可以在内部进行电商数据管理，也可以外包给专业的数据安全和治理公司。

电商数据管理面临的挑战

1. 线上线下数据同步
2. 供应链中断
3. 客户数据安全和隐私

虽然电商企业从数据管理中获益良多，但仍面临几个挑战：

1. 线上线下数据同步

电商企业经常面临数据混乱和数据孤岛问题（信息被组织的某个部门控制，公司其他部门无法访问）。例如，如果你的电商商店和实体店的产品数据不同步，客户可能会根据购物渠道的不同，看到不同的促销或产品，从而导致糟糕的客户体验。

你可以使用产品数据管理系统，整合各平台的产品数据，创建单一可信的数据源。这样能够提供更一致的品牌体验，因为客户在各个渠道看到的信息保持一致，有助于提高客户留存率和满意度。

2. 供应链中断

你需要管理来自外部合作伙伴的信息，例如供应商和第三方物流配送商（处理订单、履约和配送的企业）。如果履约团队无法从供应商和配送商那里获得准确的订单信息，他们就无法向客户提供包裹位置和预期送达时间的准确信息。

3. 客户数据安全和隐私

客户相信，你会保护他们的私人信息安全。如果没有安全加密的客户信息管理系统，客户数据就容易遭受泄露。强大的客户信息管理系统，可以运用机器学习算法，通过标记欺诈性的用户行为和钓鱼攻击，来帮助电商企业防范数据泄露。