跨境电商数据分析技巧、工具

跨境电商数据化运营和传统经验化运营的区别是什么？数据化运营有什么作用？跨境电商数据分析有什么技巧和工具？这篇文章全告诉你！

一、什么是跨境电商数据化运营

马云说：“互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了；移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。”亚马逊平台就和马云所说的一样，是一个典型的“数据驱动”或者“技术驱动”的平台，无论是其大名鼎鼎的A9算法，还是亚马逊公司近乎垄断的“云计算”市场份额，都证明了亚马逊公司的“数据”基因。

因此，作为平台运营者，我们不能再忽视数据的重要性，每一次listing的成长或者波动，每一次广告的曝光与点击，在亚马逊平台上发生的一切数据变化都是由A9算法精确计算所得。

跨境电商数据化运营的本质，就是通过图形、表格、程序等数据处理工具，将亚马逊等跨境电商平台产生的数据进行准确且合理地分析，然后得出相关运营结论，从而提升运营业绩。例如，通过特定的数据化运营手段，运营者就可以对访客数、转化率、客单价、访问深度、用户画像、产品定位等运营要素做出准确分析，从而利用精细化操作的方式提升自己的核心竞争力。

二、跨境电商数据分析技巧

跨境电商数据分析，通常在以下场景中使用：CPC广告分析与优化、销售分析与销售预测、库存分析、仓储备货、补货分析、数据化选品与listing优化、店铺群管理与利润核算…..

1）CPC广告分析与优化

通过对CPC广告的分析更高效地判断广告投放效果和进行广告优化，及时对异常指标形成预警。其数据来源主要是后台数据中的广告及 listing流量报表数据。包括：

CPC广告指标体系解读

CPC广告数据监控思路

CPC广告竞价优化

CPC广告组优化

CPC广告关键词优化

2）销售分析与预测

通过对跨境电商店铺销售数据分析及预测，挖掘销售背后的价值，帮助运营者对自身的销量做出合理预测，也能根据业绩的波动找出对应类目市场的规律，提升商品管理运营及店铺的GMV。其数据来源主要是后台数据中的店铺业绩数据。包括：

地区订单量分析

销售趋势分析

关键销售指标

商品SKU分析

销售预测：权重指数

3）仓储备货补货分析

提供合理的、常见的备补货分析模型，通过精细化的库存管理，尽最大可能降低库存风险，有效提升资金流转的效率。其数据来源主要是后台数据中的产品销售及库存数据。包括：

销售量S计算

备货量I估算

补货备货分析

库存库龄分析

4）其他跨境电商数据分析场景

除此之外，跨境电商数据分析场景还包括用户画像分析、数据化选品与listing优化、库存分析、店铺群管理与利润核算等更多场景，覆盖数据化运营全流程，助力卖家数字化转型，让数据成为企业财富。

三、跨境电商数据分析工具

以上跨境电商数据分析场景均可以使用数跨境BI来完成，数跨境BI是专为跨境电商卖家量身定制的数据分析工具，卖家可以把来自跨境电商平台、广告营销平台、ERP系统、数据库、本地文件的数据整合到一起，解决数据孤岛难题，灵活按照个性化的业务需求进行自助分析，不再被平台或者ERP的内置功能限制。

以一个跨境电商数据分析案例来举例：深圳市美乐德，是一家主营各类饰品的跨境电商卖家，在亚马逊、Lazada、Shopify和阿里巴巴国际站等多个平台开设店铺，以亚马逊为主，在亚马逊北美、欧洲、日本等区域开设有十余家店铺。企业目前没有IT部门，软件使用主要为ERP软件，数据分析及报表呈报等主要依赖Excel。

美乐德痛点：

多平台多站点的数据以及ERP端数据需要同步分析，数据来源过多，存在信息壁垒。

数据量过大，且包含复杂计算，导致Excel无法承载。

Excel只能存储与分享静态数据，无法与业务流程打通，形成闭环。

依靠Excel分析数据后，缺乏有效的可视化呈现手段。

数跨境BI解决：

数据获取：数跨境BI直取Excel表格、亚马逊、Lazada、Shopify多平台订单数据以及ERP数据，实现数据自动定时更新。

多场景分析项目搭建：搭建了「库存管理」、「广告分析」、「销售分析」、「财务分析」四大板块，并依据需求搭建了多类看板。

数据预警：广告投放、产品备货等场景下使用数据预警，及时提醒相关人员进行操作，避免造成损失。

最终实现了全域的跨境电商数据分析，并取得了良好的效果！