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实战:外贸电商如何利用数据提高外贸销售额

最近很多外贸商家都在抱怨,老外过节去了,都没怎么出单了。  其实,朋友们可以利用年底这段时间结合自己的销售数据做一个年终总结。  作为电商卖家,我们一直与数据为伴。  我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等,并针对数据进行网店的优化,而效果就是逐渐攀升的销售额。  但是面对这些繁复的数据,如何进行数据分析,提升运营效果,提高销量?看PayPal-Jane为你呈现的数据分析手册!  控数据第一步:各类数据何其多,电商卖家需要关注哪些数据?  财务收支数据:  总销售额、毛利、纯利润、成本、广告投放额等  基础数据PV、UV、收藏数、评论数、注册用户数、网站停留时间等  交叉数据跳出率、新访问比例、订单转化率、新用户注册购买率、老用户订单购买率、平均定单额、订单失败率、购物车失败率、广告投放转化率、配送差错率等  来源数据搜索引擎来源比例、SEM流量占比、搜索关键词以及各个关键产生的PV值等  用户数据网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据  网站盈利数据:  基础数据:PV、UV、收藏数、评论数、注册用户数、网站停留时间等  交叉数据:跳出率、新访问比例、订单转化率、新用户注册购买率、老用户订单购买率、平均定单额、订单失败率、购物车失败率、广告投放转化率、配送差错率等  来源数据:搜索引擎来源比例、SEM流量占比、搜索关键词以及各个关键产生的PV值等  用户数据:网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据  基础数据PV、UV、收藏数、评论数、注册用户数、网站停留时间等  交叉数据跳出率、新访问比例、订单转化率、新用户注册购买率、老用户订单购买率、平均定单额、订单失败率、购物车失败率、广告投放转化率、配送差错率等  来源数据搜索引擎来源比例、SEM流量占比、搜索关键词以及各个关键产生的PV值等  用户数据网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据  行业整体数据:根据行业市场分额,预估出您在整个行业里的占比  数据控第二步:各国买家行为分析-洞悉买家习惯,准备抓住买家  不管是垂直行业还是电商行业,相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据,如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?PayPal-Steven给出以下意见:  A:行业的主要市场分布  通过买家市场的数据分析,对比目前您的买家区域,来制定买家市场的拓展方向  以“商户俱乐部行业数据”2012年第三季度服饰行业的数据为例,教您如何读懂数据,了解全球市场行情  从销售分布来看,北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场  俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队,同样市场广阔。  B:行业的新兴市场分布  如果您认为主要买家市场竞争太激烈,可以尝试去拓展新兴的买家市场,挖掘潜在买家  以“商户俱乐部行业数据”2012年第三季度服饰行业的数据为例  图表的纵轴代表各国每年的交易金额,位列前三甲的分别是:意大利、乌克兰和新加坡,其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上  图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率:颜色越深,预示着增长率越是强劲。其中增长最快的,当属阿根廷和科威特。  C:行业的热销时节分布  每个行业的季节销量特点不同,如果您的网店拥有多样化的产品,您可以针对不同的季节销售不同行业的产品,从而使您全年的销量走势均衡  以“商户俱乐部行业数据”2012年第三季度服饰行业的数据为例  服饰类消费品的销售趋势,呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月  伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日,服饰外贸电商会迎来销售高峰。  数据控第三步:账户数据太专业,如何判断运营的健康状况  从销售市场变化看客观原因  从您网店的买家市场的变化中,检查您的市场情况,如果某个主要市场的数据出现了较大的变化,需要结合当地的政策和您的物流来查找原因  从转化率对比看整体运营  转化率会受多方面的影响,如果您发现您的转化率与同行业相比,相差交大的话,您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理  从投诉、纠纷、退款率看服务质量  如果您发现您的纠纷和投诉变多了,这是一个警钟哦,您需要检查一下客服与物流是否出了问题,或是您需要加强风险控制了。(编选:中国电子商务研究中心)

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