跨境电商数据分析与应用-课件 莫川川 项目5-8 跨境电商客户数据分析-跨境电商 数据可视化

数据分析与应用跨境电商Crossbordere-commerceCORSSBORDERE-COMMERCERESEARCHANDANALYSISCrossbordere-commerce跨境电商客户数据分析Crossbordere-commercecustomerdataanalysis项目五E-commerce跨境电商数据化选品知识目标掌握跨境电商客户画像的概念、构建方法和应用。掌握跨境电商客户来源数据的获取方式。掌握跨境电商客户价值数据分析模型。理解跨境电商客户消费行为的维度与指标。技能目标能够选择合适的维度分析跨境电商客户画像。能够进行跨境电商客户来源数据分析。能够进行跨境电商客户价值数据分析。能够进行跨境电商客户消费数据分析。素质目标培养学生基于数据的精细化运营的思维方式。培养学生的数据保密意识，使其学会尊重消费者隐私，遵守职业道德。培养学生以用户为中心的使命感。培养学生的精细化服务理念。速卖通超越亚马逊成波兰最受欢迎电商平台根据权威网站Euromonitor公布的最新研究报告，目前在波兰最受欢迎的电商平台是速卖通和本地电商平台Allegro。而在市场份额上，Allegro、速卖通、Empik则分别位列前三甲，在受欢迎程度和市场份额上，速卖通均超越了亚马逊。1．速卖通正坐在波兰电商起势的风口上；2．对准消费需求，俘获波兰人的“芳心”；3．提供更完美的本土配送服务；4．围绕用户的重点规划。作为当地最受欢迎的跨境电商平台，速卖通也对在波兰市场接下来发展的三个重点做了如下规划：用户增长、买家体验、客单价提升。情景案例案例分析波兰市场对于中国卖家是比较友好的。如果说西欧、北欧是平台、卖家的主战场，那么波兰则像是一个“新手村”，这里相比西欧国家，对电商的政策相对友好，而且各方面成本低廉。当积累了足够的资源时，就可以挑战竞争更大的市场。东欧的互联网用户和波兰的情况差不多，电商高速发展的同时，潜力还远远没有被开发出来，这也意味着，拿下了波兰市场，速卖通完全可以将“波兰模式”成功复制到其他国家。对于立志做全球生意的速卖通而言，欧洲也只是其宏大战略规划中的一个点而已，欧洲之外，速卖通将下一个突破的方向放在了拉美国家。随着速卖通在海外基础设施的进一步完善和成熟，以及对海外用户需求的更深入挖掘，速卖通也会通过超强的平台整合能力将散布在全球的各个海外据点串成线，编织成一张宏大的全球跨境电商贸易网。假发之都的跨境生意经Crossbordere-commerce跨境电商客户画像Crossbordere-commercecustomerprofile客户画像的概念认识客户画像客户画像，可以理解成海量客户数据的标签，根据客户不同行为及属性的差异，将它们区分为不同的类型，然后在每种类型中抽取出典型特征，赋予地区、购买力、职业、性别等描述，目的是寻找并明确客户需求，更好地开展营销工作。简而言之，客户画像是建立在一系列属性数据之上的目标客户模型，是企业用来描述客户特征和需求的工具。兴趣Customer客户技术生活阶段社交偏好位置信息影响因素购买行为认识客户画像客户画像的意义客户画像对于跨境电商企业的重要意义在于：推动跨境电商企业精细化运营助力跨境电商企业进行客户分析相关知识精细化运营与过去的粗放式运营相对比，精细化运营是将渠道、用户行为等维度的分析数据与企业所处的发展阶段相结合，对用户展开针对性的运营活动，以达到运营目标的行为，这个运营目标可以是吸引更多的新用户、提升用户留存率、提高核心业务环节的转化率等。精细化运营的颗粒度更细、运营方向更精耕、细致，意味着更关注效果，更重视投入产出比，更注重现有流量的价值和数据价值的最大化。跨境电商客户画像的构成在拥有海量客户的同时，跨境电商卖家需要投入人力成本、运营成本去维系这些客户。要对海量的客户数据资源进行加工和萃取，构建丰富立体的用户标签，就要对不同的客户类别和价值进行分析。并且要想为不同价值的客户类别提供个性化产品和服务，就要先了解客户画像的构成。跨境电商客户画像的构成基础属性消费行为偏好习惯跨境电商客户画像的构成客户画像之基础属性基础属性是指主要对客户的基本信息进行划分，是客户画像建立的基础。如图5-4所示，客户画像的基础属性包括性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。依据不同的产品，有针对性地提取相关信息，并将这些信息进行不同程度的划分。比如教育产品对学历、角色、收入就比较看重，而对婚姻、地域则不太关注。跨境电商客户画像的构成客户画像之基础属性客户消费行为的常用指标包括：1最近30天登录天数：用于判断店铺的关注度是否上升/下滑。2会员等级：会员等级客户占比及数量可以判断企业所属阶段。3非会员客户：非会员客户占比多少，可以判断用户对品牌的认可度。4购物时间分布：可以判断客户对产品需求的时间分布，提前备货或清仓。5月均购物频次偏好：购物频次的变化，可以反映客户的整体忠诚度。6月均消费金额：判断是否有周期性因素、整体趋势。7月均消费客户：判断是否有周期性因素、整体趋势。8浏览—加购—付费—付费成功转化：统计每个阶段的转化率/跳出率，判断来源及各环节是否存在问题。9历史消费金额：判断客户贡献价值。10历史消费频次：判断客户忠诚度及所处阶段。11最近一次消费时间：判断客户活跃状态，流失预警。12客户生命周期标签：认知—兴趣—购买—成长—忠诚—衰退—流失。跨境电商客户画像的构成客户画像之偏好习惯偏好习惯是指通过收集消费者的浏览、搜索、收藏、加购、购买等行为数据，判断消费者在互联网环境下的娱乐偏好、社交习惯、出行方式、学习手段、消费心理、消费嗜好等，反映客户对于消费的偏好习惯。是喜欢品质好的还是性价比高的商品？倾向于功能价值还是情感价值？这些偏好习惯在一定程度上能反映出一个客户是否会对企业的产品感兴趣。跨境电商客户画像的构建方法和应用跨境电商客户画像的构建方法明确营销需求01“如何吸引客户”的问题。要吸引客户，首先要了解客户，如此才能精准地安排推广方案，将诱人的产品、吸引人的促销活动、好玩的互动等定向展现在目标客户面前。流量问题02“如何让客户购买”的问题。要想让客户购买产品，商家就要知道客户的需求和喜好，为不同的客户推送不同的产品，尽量满足客户的需求。转化率问题03“如何让客户多买”的问题。要想让客户多买，商家就要知道哪些客户会多买，然后匹配不同价位、不同搭配方案给相应的客户，如通过搭配购买、组合满减活动、优化SKU等方式提高客单价。客单价问题04“如何让客户再买”的问题。要想让客户再次购买，商家就要知道哪些客户再次购买的概率高。复购率问题跨境电商客户画像的构建方法和应用跨境电商客户画像的构建方法确定客户画像的维度和度量指标为了全方位且精确地把握客户特征，商家至少需要从两个不同维度进行衡量和描述，从而使客户画像更具立体感和丰富度。1PV页面浏览量，是指页面被查看的次数。2UV访问人数，是指全店各页面的访问人数。3浏览回头客户数最近7天内再次浏览页面的客户数。4平均访问深度客户平均每次连续访问店铺的页面数。5成交客户数成功拍下商品并完成付款的客户数。6成交金额成功完成付款的金额，按付款时间统计。7转化率转化率=（成交客户数÷UV）×100%。8客单价客单价=成交金额÷成交客户数。9成交回头客户数曾在店铺发生过交易并再次发生交易的客户。跨境电商客户画像的构建方法和应用跨境电商客户画像的构建方法客户画像和营销分析在明确了营销需求和画像的维度后，我们就可以针对目标客户，从不同层面、不同维度进行客户画像和营销分析，具体可以从以下几个方面进行。客户性别比例在不同品类的店铺中，商家要针对不同性别的客户群体呈现出来的不同消费特点进行研究。客户地域分布对客户进行地域画像能够有效地帮助商家设计营销活动，不同地域的气候、人文、历史、语言习惯、消费时间都有所不同。跨境电商客户画像的构建方法和应用跨境电商客户画像的应用客户画像在不同阶段承担的使命也不相同，我们结合企业发展的三个不同阶段来看看客户画像的应用：初创期：产品还未定型这个阶段企业需要做大量偏宏观的调研，明确自己的市场定位，明确产品切入的是哪一个细分市场，了解这个细分市场中的人群有哪些特点，找到目标人群的共同点—客户取向、行为模式、平均客单价等，帮助企业确定整体运营节奏，确保企业在发展思路和方向上没有大的偏差。这个阶段的客户画像意义在于业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略。跨境电商客户画像的构建方法和应用跨境电商客户画像的应用客户画像在不同阶段承担的使命也不相同，我们结合企业发展的三个不同阶段来看看客户画像的应用：成长期：产品运营过程中优化并完善产品及运营，找出产品的核心卖点，完善店铺首页、详情页等。在提升客户满意度方面，要完善客服在售前、售后的沟通方式，深入了解客户咨询的问题。进行精细化营销，以提升经营效益，可参照前期的访客量，进行客户画像，然后在直通车中进行精细化投放。跨境电商客户画像的构建方法和应用跨境电商客户画像的应用客户画像在不同阶段承担的使命也不相同，我们结合企业发展的三个不同阶段来看看客户画像的应用：成熟期：寻求突破口这个阶段的客户画像意义在于可以结合老产品判断什么是新产品不可或缺的卖点，了解更换新产品后老客户的反应和接受时间及新产品的访客量，使店铺产品的更新换代有一个更好的保障。速卖通海外买家大数据客户画像分析俄罗斯、法国、西班牙、波兰和沙特阿拉伯是现阶段速卖通平台开展跨境电商业务的重点国家，我们针对这几个国家来看一下海外网购消费者的画像和他们的需求。首先看性别和年龄。在俄罗斯、法国和西班牙，速卖通的海外用户主要是女性，在沙特阿拉伯则主要是男性。年龄上，俄罗斯、法国和西班牙的速卖通海外用户主要集中在25岁至54岁，在沙特阿拉伯则集中在18岁至24岁，客户群体更年轻一些。通过调研，从消费水平的维度可以将俄罗斯、法国、西班牙、波兰和沙特阿拉伯市场的海外消费者分成三大类：第一类是价格导向的消费者。他们又可以分成三小类：虽然购买力有限但对时尚有要求的；追求低价也追求性价比；对物流比较敏感的。第二类是中等收入人群。这类消费者大都对商品的颜值、设计有偏好，有不少新品偏好者喜欢浏览新品，率先尝试新事物。第三类是高收入人群。他们对品质有非常高的要求，包括品牌偏好。在速卖通平台上，这三大类消费者在商品、折扣、店铺、内容方面的偏好有着较大的不同。课堂案例速卖通海外买家大数据客户画像分析在商品偏好方面，价格导向的消费者喜欢高性价比的商品、包邮商品，比如不到一美元的手机壳；中等收入人群更关注潮流新品、热卖商品，他们是很容易被影响的群体，比较喜欢别人推荐的商品，比如网红推荐的商品；高收入人群有独特的偏好，较少受其他人的影响，偏好独特品牌和高科技商品。在促销折扣方面，价格导向的消费者看到喜欢的商品会加入收藏夹或者购物车，然后等待打折，一旦有了折扣的刺激，转化率就会大幅提升，此外，这类人也对过季清仓商品有特殊的偏好；中等收入人群对新品折扣更加敏感，也更关注网红关注的店铺；高收入人群会更关注卖家发送的粉丝营销帖子，设置粉丝专享折扣这类营销活动。在店铺偏好方面，价格导向的消费者没有明显的店铺偏好，只追求价格足够低廉；中等收入人群关注热卖的店铺和网红推荐的店铺；高收入人群对风格独特的店铺以及品牌店铺更关注。在内容偏好方面，价格导向的消费者对买家评价、买家秀、商品试用报告等内容更关注；中等收入人群对社交内容更敏感，对商品视频、搭配帖以及卖家直播更关注；高收入人群和价格导向的消费者一样关注买家评价、商品试用报告，但对质量的要求远远高于价格导向的消费者。课堂案例任务小结通过该任务的学习，学生能够了解跨境电商客户画像的概念、意义、构成、方法和应用，能够选择合适的维度分析和描绘跨境电商客户画像，培养基于数据的精细化运营的思维方式，为后续的学习做准备。任务评价评价内容自我评价（30分）同学互评（30分）教师评价（40分）分值平均分分值平均分分值平均分认识客户画像555跨境电商客户画像的构成101010跨境电商客户画像的构建方法和应用151520跨境电商客户画像评价表拓展实训选择一款3C类产品，通过精准关键词在亚马逊前台搜索框进行搜索，找出6～8个外观相似、功能相似、销量良好的竞品，利用卖家精灵插件导出竞品的评论和Q&A，对评论和Q&A数据进行整理，从中提取出消费者提及的使用人群和使用场景，通过这两个维度进行客户画像描绘与价值分析，并分别完成表。Crossbordere-commerce跨境电商客户来源数据分析AnalysisofCrossborderE-commerceCustomerSourceData跨境电商客户来源结构数据分析跨境电商客户流量来源分析客户流量来源分析，是商家开展数据运营的最基础能力。通过分析流量来源，观察流量来源的变化，对比业内优秀店铺的数据，能够帮助商家了解店铺整体的流量规模、质量、结构和流量变化趋势，验证推广策略是否奏效，比较各渠道引入流量的转化优劣，发现潜在的高转化流量渠道，从而找到提升流量及成交转化率的抓手。阿里国际站客户流量来源在阿里巴巴国际站商家中心左侧导航栏的“数据管家”功能中可以找到“流量来源”工具。跨境电商客户来源结构数据分析跨境电商客户流量来源分析确定客户画像的维度和度量指标在速卖通跨境卖家中心生意参谋的流量功能中可以找到“店铺来源”工具，单击该工具，就可以显示访客流量来源信息，可以帮助商家更精细化、更准确地分析客户流量结构及数据，赋能商家流量运营。速卖通流量来源的核心功能包含四大模块:店铺流量来源分布及来源趋势来源明细入店页面排行离店页面排行相关知识速卖通Feed频道Feed频道是速卖通平台的内容阵地，可以理解为信息流，内容生产者可以在这里通过发布内容（图文、短视频）实现内容种草，增加品牌、店铺、商品的曝光量。同时发布优质的内容也能帮助店铺累积粉丝，提升粉丝黏性。此外，还可以在发布的内容中嵌入优惠券、商品链接，大大提升商品转化率。在Feed频道，内容生产者包含商家、买家、平台和与商家合作的MCN机构。他们通过发布视频或图文，分享真实的购物体验、有趣的生活方式以及有用的生活经验。Feed频道发布内容的路径为：商家后台→粉丝营销→发帖管理→发图文帖、短视频帖。跨境电商客户来源结构数据分析跨境电商客户地域来源分析相比实体店，跨境电商企业最大的特点就是突破了地域限制，覆盖了全球客户。不同地域的气候、人文、历史、语言习惯、消费时间等都有所不同，商家根据客户数量、购买能力、购买习惯等制定差异化方案，有助于产品快速抢占市场并扩大市场规模。阿里巴巴国际站客户地域来源在阿里巴巴国际站商家中心的“数据管家”功能中可以找到“访客画像”工具。速卖通客户地域来源在速卖通跨境卖家中心生意参谋的流量功能中可以找到“流量看板”工具，单击该工具，就可以显示客户的国家/地区流量分布信息。跨境电商客户来源数据的应用客户来源数据分析就是从获取客户的角度，将客户的来源渠道、来源地域、转化路径，结合客户消费分层与客户特征进行分析，从而识别出哪个渠道的获客效率更高、高价值的客户在哪里集中、获取客户的方式是否能进一步优化。客户来源数据分析来源渠道来源地域客户特征客户消费分层转化路径跨境电商客户来源数据的应用客户数据可视化处理商家需要将后台订单报表中的客户地域来源数据进行可视化处理，以便更加直观地展现各个地区的订单分布。如图所示，为某店铺在美国不同地区订单量的原始数据。跨境电商客户来源数据的应用客户数据可视化处理图表的横轴代表了美国不同的地区，图表的左纵轴代表了不同地区的订单数，图表的右纵轴代表了不同地区订单累计数量占订单总数的比例。因此，如果商家想要知道自身店铺80%的市场份额来自于哪些地区，就可以先从右纵轴中找到80%的数值，再通过地区对应关系找到相关联的订单产生地，就能知道产品的主要市场在美国哪些州。跨境电商客户来源数据的应用客户市场划分理商家可以根据划分标准，对头部市场、长尾市场、低单市场进行可视化处理，就可以得到如右图所示的图形，图中各个图形的面积意味着不同地区的市场份额。跨境电商客户来源数据的应用市场差异化运营及选品做好市场划分后，商家就可以对头部市场、长尾市场、低单市场做差异化运营和选品。针对化选品从消费者的角度进行选品，即店铺的消费者来自哪些区域？这些区域的消费者有哪些特点？广告优化品根据客户地域来源数据，商家需要匹配头部市场和长尾市场做不同的营销策略布局，调整不同地区的广告竞价、预算，以及相应时间段的促销活动。任务小结通过该任务的学习，学生能够掌握跨境电商客户流量来源、地域来源的数据获取方式和分析技巧，具备跨境电商数据思维和以客户为中心的使命感，为后续的深入学习打好基础。任务评价评价内容自我评价（30分）同学互评（30分）教师评价（40分）分值平均分分值平均分分值平均分跨境电商客户来源结构数据分析151520跨境电商客户来源数据的应用151520跨境电商客户来源数据分析评价表拓展实训根据本教材介绍的十类客户流量来源：直接站外流量、间接站外流量、搜索、推荐、基础工具、导购频道、社交、会场、内容、VK小程序，选取其中三类，分别给出针对这三类进店客户的运营推广优化建议。Crossbordere-commerce跨境电商客户价值数据分析Crossbordere-commercecustomervaluedataanalysis跨境电商客户价值数据分析模型RFM模型RFM模型及其核心维度RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段，该模型通过一个客户的最近一次消费的时间（Recency，R）、消费频率（Frequency，F）、消费金额（Monetary，M）三项指标来描述该客户的价值状况，更加精准地划分客户，从而实现有针对性的营销，降低营销成本，提高营销效果。最近一次消费的时间消费频率消费金额跨境电商客户价值数据分析模型RFM模型RFM模型划分客户类型及对应运营策略基于RFM模型的3个核心维度为消费者分组，即将3个指标R、F、M分别分为“高”和“低”两种，高于均值的为“高”，低于均值的为“低”。RFM模型把每个维度划分为2个数据等级（高和低），这样在3个维度上可以得到8组客户，产生8种不同的客户类型。针对不同的客户，企业应该根据客户的阶段特性来制定不同的运营策略跨境电商客户价值数据分析模型RFM模型针对不同的客户，企业应该根据客户的阶段特性来制定不同的运营策略。RFM模型划分客户类型及对应运营策略跨境电商客户价值数据分析模型其他模型帕累托模型，又称二八法则，是关于效率与分配的判断方法，如图5-22所示。帕累托模型是指在任何大系统中，约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。应用在企业中，就是80%的利润来自20%的项目或重要客户。帕累托模型四象限法最初是一个时间管理模型，按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限，以便对时间进行有效的管理。四象限法跨境电商客户价值数据的应用提取关键字段下载该店铺日常经营数据所生成的原始交易记录总表，经过对相关字段的抽取整理，形成店铺交易基本数据表，从中提取进行客户价值分析所需的数据：买家会员名、订单付款时间和总金额。跨境电商客户价值数据的应用计算R、F、M值整合买家会员名、总金额、订单付款时间三列数据，并将其做成数据透视表，即可计算出R、F、M值。R订单付款时间求最大值，即最近消费时间，然后与观测时间进行求差运算，可得出R值。F对订单付款时间进行计数运算，就是该客户的消费频次F值。M对总金额下的客户不同消费金额进行平均值运算，即可获得该客户的M值。跨境电商客户价值数据的应用客户RFM模型建立计算完客户的R、F、M值后，接下来就可以实现客户RFM模型的评估了。此时可以先计算出来R、F、M三个值的平均值，然后对客户的每个维度与该维度的平均值进行比较，如果超出平均值就是高，否则就是低。跨境电商客户价值数据的应用客户RFM模型建立在完成了客户类型评估与划分之后，可以制定以下运营策略:1关键客户重点关注：对于重要价值客户、重要保持客户、重要发展客户进行重点关注，重点关注产品质量、服务体验、订单进展等。2营销策略差异化：针对不同层级的客户，给到的营销策略及重心应该要体现差异化。3低价值客户重点分析：针对一般发展客户及一般挽留客户进行逐一分析，并与运营人员进行沟通，排查具体原因。4掌握客户分层情况：了解目前整店的客户分层情况，从而评估目前整店的客户质量及运营质量。任务小结通过该任务的学习，学生能够掌握跨境电商客户价值数据分析的模型、RFM模型的3个核心维度和8种客户类型，能够利用RFM模型评估和划分客户类型，具备跨境电商数据分析思维和精细化服务理念，为后续的深入学习打好基础。任务评价评价内容自我评价（30分）同学互评（30分）教师评价（40分）分值平均分分值平均分分值平均分跨境电商客户价值数据分析模型101015跨境电商客户价值数据的应用202025跨境电商客户价值数据分析评价表拓展实训请扫描下方二维码，获取数据包，查看店铺销售数据，提取关键字段，用RFM模型分析该店铺的客户价值数据，评估和划分店铺的客户类型，并针对不同类型的客户给出具体的优化建议。跨境电商客户价值分析数据Crossbordere-commerce跨境电商客户消费数据分析Crossbordere-commercedataprocessing跨境电商客户消费行为数据分析跨境电商客户消费行为的流程在跨境电商平台网购的过程中，一般会涉及客户主动产生需求，或被动接收营销信息、浏览商品信息、选购商品、确认购买、支付货款、用户评价、重复购买等多个环节。跨境电商客户消费行为数据分析跨境电商客户消费行为的维度与指标跨境电商客户在消费过程中的各个环节展现出来的行为即为消费行为，消费行为可以通过各类数据进行呈现和分析。我们将消费过程的各环节呈现出来的消费行为数据指标分为三大类：客户访问类指标、客户转化类指标、客户留存类指标。客户访问类指标客户访问类指标包括PV、UV、DV、获客成本、访问来源、平均停留时长、跳失率、搜索访问次数占比等。跨境电商客户消费行为数据分析跨境电商客户消费行为的维度与指标跨境电商客户在消费过程中的各个环节展现出来的行为即为消费行为，消费行为可以通过各类数据进行呈现和分析。我们将消费过程的各环节呈现出来的消费行为数据指标分为三大类：客户访问类指标、客户转化类指标、客户留存类指标。客户转化类指标客户转化类指标包括最近购买间隔、购买频率、购买商品种类、平均每次消费额、单次最高消费额、点击率、转化率等。跨境电商客户消费行为数据分析跨境电商客户消费行为的维度与指标跨境电商客户在消费过程中的各个环节展现出来的行为即为消费行为，消费行为可以通过各类数据进行呈现和分析。我们将消费过程的各环节呈现出来的消费行为数据指标分为三大类：客户访问类指标、客户转化类指标、客户留存类指标。客户留存类指标客户留存类指标包括客户留存率、退出率、活跃度、活动参与率、活跃交易客户数、DAU、MAU、客户流失率、功能使用率、复购率、退货率等。客户消费行为类型跨境电商客户消费行为数据的应用对速卖通某店铺运营中的客户购买行为进行分析，研究客户消费过程中的行为特点、购物偏好，以及在购物过程中的转化率和流失情况。选取一段时间内，在店铺有消费行为的随机客户的所有行为数据（包括浏览、购买、加购、收藏），数据由客户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间组成。行为类型说明pv商品详情页，等同于点击buy商品购买fav收藏商品cart将商品加入购物车跨境电商客户消费行为数据的应用消费行为漏斗分析客户从浏览到确定购买，只有2.16%的转化率，大量客户流失在点击、收藏或加购这一过程中。商家可以将流程指标再细化后进行分析，找出影响用户流失的关键问题点。跨境电商客户消费行为数据的应用复购分析下图展示了不同复购次数对应的用户数量，我们发现复购5次以上的用户仅占有购买行为用户数的10%，这说明高复购次数的用户很少，商家可以从商品质量、服务质量、物流体验三方面寻找原因，定位所在问题点，可将经营重点转化为培养用户的忠诚度上，鼓励用户更高频次的消费。跨境电商客户消费行为数据的应用消费行为模式分析1.分析一段日期中每日的用户消费行为，找出活跃用户规律跨境电商客户消费行为数据的应用消费行为模式分析2.分析一天中每小时的用户消费行为，找出活跃用户规律任务小结通过该任务的学习，学生能够掌握跨境电商客户消费行为的维度与指标，理解跨境电商客户消费行为新趋势，能够运用不同的指标和分析方法建立消费行为画像并进行客户消费行为数据分析，具备跨境电商数据思维和客户思维，为后续的深入学习打好基础。任务评价评价内容自我评价（30分）同学互评（30分）教师评价（40分）分值平均分分值平均分分值平均分跨境电商客户消费行为数据分析101020跨境电商客户消费行为数据的应用202020跨境电商客户消费数据分析评价表拓展实训跨境电商企业安克创新凭借特有的VOC（VoiceofCutomers）系统，利用海量真实的用户反馈，不断升级产品，逐渐做出了品牌影响力，受到海外消费者的喜爱。随着企业不断壮大，安克创新逐渐发展出了以Anker品牌为核心，以soundcore（声阔）、eufy（悠飞）、NEBULA（投影设备）、Roav（智能车载产品）为新增长点的出海品牌矩阵。拓展实训请通过网络进行案例阅读、产品分析，了解安克创新是如何利用VOC系统进行产品开发、产品改进、功能迭代的，并举出3个产品案例。想一想跨境电商卖家应该如何聆听消费者在购买前、购买后、使用前、使用后等环节的各种声音，从中洞察消费者需求，并回馈到产品、营销等端口，赋能品牌生长？谢谢观看教材编写团队Crossbordere-commerceThankyouforwatching数据分析与应用跨境电商Crossbordere-commerceCORSSBORDERE-COMMERCERESEARCHANDANALYSISCrossbordere-commerce跨境电商运营数据分析Analysisofcross-bordere-commerceoperationdatav项目六E-commerce跨境电商数据采集、清洗及处理知识目标掌握跨境电商店铺运营数据分析要点。掌握跨境电商店铺运营数据来源渠道。技能目标能够进行跨境电商店铺销售运营数据分析。能够进行跨境电商店铺库存运营数据分析。能够进行跨境电商店铺利润运营数据分析。能够绘制跨境电商平台商品画像。素质目标通过店铺运营数据分析，培养学生的数据化思维能力。在分组完成实训任务过程中，培养学生的团队意识以及精益求精的职业素养。DSR采集机器人Anker以充电器起家，随着公司的进一步发展，Anker扩展了产品类别，包括数据线、耳机、无线充电板、移动电源等配件。近些年，Anker还深入智能硬件领域，推出了eufy、NEBULA、soundcore等子品牌。不过目前，充电产品依然是其营收的重心。成立至今，Anker的产品在亚马逊等平台获得了不少好评，也先后斩获过亚马逊“杰出中国制造奖”，以及德国红点设计奖、iF产品设计奖等世界知名的奖项。过去几年里，Anker主要深耕于美国、英国、德国、日本和意大利等国家，其消费群体以男性用户为主，且大多集中在20～45岁之间。根据对其在Facebook上的粉丝群体进行分析，大学生、军事迷以及IT行业的商务人士占到近一半。在进入国内市场之后，Anker将目标用户集中于个性鲜明的Z世代身上。情景案例案例分析Anker的崛起离不开智能手机市场的高速发展，它借助国内成熟的供应链优势，以及亚马逊等跨境电商平台，迅速建立起与消费者的联系，并将业务拓展至全球市场。得益于早期抓住社交媒体的红利，Anker建立起庞大的用户群体和私域流量池。此外，Anker重视产品体验，其研发实力也是品牌杀出重围的重要保障。Anker采用了DTC的商业模式，集物流、销售、营销于一身。Anker以深圳为研发中心，所有产品的设计和研发都在深圳完成。为了让海外用户更快地收到产品，Anker与当地企业合作，建立仓储中心和物流网络，确保货物在1～3天就能送到消费者手中。出海品牌Anker：充电产品界的“苹果”Crossbordere-commerce跨境电商店铺数据分析Crossbordere-commercestoredataanalysis认识跨境电商店铺销售数据指标跨境电商店铺销售数据分析信息流、物流和资金流是跨境电商的三个最为重要的支撑。而跨境电商信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是跨境电商平台还是在跨境电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的跨境电商平台，越需要通过大数据能力驱动跨境电商运营的精细化，以便更好地提升运营效果，提升业绩。物流信息流资金流认识跨境电商店铺销售数据指标跨境电商店铺销售数据分析网站流量指标对访客的行为进行分析，以改进网站。销售转化指标分析从下单到支付整个过程中的数据，从而帮助卖家提升商品转化率。营销效果指标监控活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。市场竞争指标市场竞争指标主要反映市场的竞争情况。店铺总体运营指标主要面向跨境电商店铺运营的高层管理人员，从订单产生效率指标、总体销售业绩指标、整体指标三个方面进行把控。跨境电商店铺销售数据的获取跨境电商店铺销售数据分析以亚马逊店铺销售数据的获取为例，基于店铺运营的成熟程度不同，亚马逊平台的销售数据可以有两种获取方式：1.是直接从后台下载店铺销售明细表，查看店铺当日销售额、订单数等数据。跨境电商店铺销售数据的获取跨境电商店铺销售数据分析以亚马逊店铺销售数据的获取为例，基于店铺运营的成熟程度不同，亚马逊平台的销售数据可以有两种获取方式：2.是通过店铺绑定的跨境电商ERP管理系统获取销售数据。跨境电商店铺销售数据的分析跨境电商店铺销售数据分析用数据分析，找到店铺内的优质产品通过公式“营业额=流量*转化率*客单价”可知，提高公式中各个因子的数值，以达到提高营业额的目的是店铺销售的最终需求。将店铺内各个产品的转化率按照由高到低的顺序进行排序，然后就可以初步筛选出店铺内的优质产品。具体步骤跨境电商店铺销售数据的分析跨境电商店铺销售数据分析开展销量数据分析数据周期通常选择最近30天内的数据比较恰当。成交量数据分析的一大前提是完善的数据统计基础，数据越小，在统计上的偏差就越大。转化率在使用转化率降序排列之后，可以进一步查看销量分析报告认识跨境电商店铺库存数据指标跨境电商店铺库存数据分析库龄是库存账龄的简称，就是货品放在仓库的时间。库龄商品数量=可售商品数量+预留商品数量-等待移除的商品数量库龄管理库存入库可能有所不同，因为它仅包含已发货的商品数量。入库数量=处理中的商品数量+已发货的商品数量+正在接收的商品数量。入库数量冗余商品数量是指不采取任何措施并支付仓储费，要比采取措施花费更高成本的商品数量。冗余商品对于在亚马逊运营中心至少存放365天的商品，根据商品总体积（以立方英尺为单位）评估长期仓储费。长期仓储费01020304跨境电商店铺库存数据的获取跨境电商店铺库存数据分析亚马逊物流（FulfillmentbyAmazon，FBA）库存数据获取FBA库存数据的获取方式通常有两种：1.直接通过亚马逊库存管理后台查看亚马逊仓库剩余库存跨境电商店铺库存数据的获取跨境电商店铺库存数据分析亚马逊物流（FulfillmentbyAmazon，FBA）库存数据获取FBA库存数据的获取方式通常有两种：2.通过亚马逊店铺绑定的ERP账号登录ERP后台获取跨境电商店铺库存数据的获取跨境电商店铺库存数据分析亚马逊库存绩效指标（InventoryPerformanceIndex，IPI）获取1点击亚马逊后台的“库存绩效指标”选项，然后选择“转到IPI控制面板”。2通过IPI控制面板即可查看库存绩效评分。跨境电商店铺库存数据的分析与优化跨境电商店铺库存数据分析避免冗余和超龄库存。通常情况下需要保持充足的库存，以满足30～60天的预期销量。在连续90天内保持适当平衡的库存水平，提高这段时间的“售出率”。修复“无在售信息的亚马逊库存百分比”商品信息，确保库存处于可售状态，确保畅销商品“有货”，从而提高销量。也可通过调整“冗余库存百分比”和“亚马逊物流售出率”，来减少冗余库存，提高售出率。认识跨境电商店铺利润数据分析指标跨境电商店铺利润数据分析0102050304资产负债率负债率越大，企业面临的财务风险也就越大，当然企业的获利能力也就越强。资产负债率=负债总额/资产总额*100%退货率退货率=退货订单数量/正常订单数量*100%存货周转率该指标是存货周转速度的重要指标，反映存货管理水平，存货周转率越高，存货的占用水平越低，流动性越强。存货周转率=产品销售成本/［（期初存货+期末存货）/2］存货周转天数把存货周转率换算成存货周转天数，能更直观地展现销售存货具体需要多长时间。存货周转天数=360/存货周转率销售净利率销售净利率=净利润/销售收入（卖货收入）*100%跨境电商店铺财务数据获取跨境电商店铺利润数据分析1.通过店铺后台获取通过店铺后台可直接下载报表，进入跨境平台店铺后台，找到数据报告菜单。2.通过ERP获取通过店铺绑定的ERP后台直接获取相关财务数据。例。跨境电商店铺利润分析与规划跨境电商店铺利润数据分析利润是跨境电商店铺存活的主要因素，可以通过利润分析看清楚自己运营过程中的哪些项目占了大头，是物流、广告、秒杀，还是测评、促销，从而通过优化降低这部分的费用占比（比如之前发货多是空运，后期通过对库存的监控等措施更多采取海派，降低物流费用；广告占比高，则优化无效流量，提升精准流量，提高转化率等），通过精细化运营最终提高店铺的利润。任务小结通过该任务的学习，学生能够掌握从销售数据、库存数据、利润数据等各个方面去进行跨境电商店铺数据分析，为后续的深入学习打好基础。任务评价评价内容自我评价（30分）同学互评（30分）教师评价（40分）分值平均分分值平均分分值平均分跨境电商店铺销售数据分析101010跨境电商店铺库存数据分析101015跨境电商店铺利润数据分析101015跨境电商店铺数据分析评价表拓展实训请扫描二维码，获取某跨境店铺订单数据包，进行店铺利润分析。某跨境店铺订单数据Crossbordere-commerce跨境电商供应链数据分析Crossbordere-commercesupplychaindataanalysis跨境电商供应链数据分析方法仓储计划的设定是跨境电商运营不可逃避的问题，跨境电商运营与国内电商运营不同，仓储计划的设定必须更加科学严谨。一方面是因为商品本身从中国运往国外所需的时间更长，另一方面则是因为海外仓备货需要实时更新库存。本小节主要介绍几种常用的计算方法。简单销量叠加多阶段权重分配法销量计量法仓储计划有三种分析方法假设以下参数：店铺7天销售量为S7，店铺15天销售量为S15，店铺30天销售量为S30，店铺30天备货量为B30跨境电商供应链数据分析方法简单销量叠加法适合的商品该方法适合的商品种类有：非季节性商品、销售额稳定商品、标准化商品（如3C商品）、非爆款商品。计算方法B30=S7X4此方法是直接将商品7天销售量乘以4，没有特别需要留意的地方。优点:计算方便简单缺点:适用范围小、计算误差大、无法预测爆款与热销款销售量、容易出现断货跨境电商供应链数据分析方法多阶段权重分配法适合的商品该方法适合的商品种类有：销售额有一定波动的商品、非标准化商品、销售额随行业整体趋势波动的商品、非个性类商品、非爆款商品。计算方法B30=S7+S15÷2+S30÷2B30=S15÷2+S30÷2B30=S7+S30×0.75优点:适用范围广；计算误差适中；计算方式灵活多样。缺点:权重推导比较麻烦；无法预测爆款与热销款销售量，容易出现断货。跨境电商供应链数据分析方法销量计量法适合的商品该方法适合商品销售场景为：销售额有大幅度波动；非标准化产品；即将上季/脱季类产品；个性类产品；爆款（一般适用于销售量快速增长且日销售量大于每天30件的产品）计算方法优点:适用所有商品、计算误差小、计算方式统一、可以预测爆款和热销商品、出现脱销的概率小。缺点:如果短期出现严重的评价波动，实际销售量与预估值之间的误差会增大。

B30

=30x(S7/7+K3x15)跨境电商供应链数据化管理很多跨境电商卖家都遇到过这样的困境：一个是缺货，另一个是库存冗余。与有货卖不出去相比，缺货虽然是一个“幸福的烦恼”，但是也会直接造成利润的流失和店铺绩效的下降。只有通过精细化的库存管理，才能够有效提升资金流转的效率，从而避免库存风险。跨境电商供应链数据化管理中国区仓储配送管理对于中国区仓储配送而言，由于物流和仓储费用低于海外仓库存，且配送的时效也更长，因此可以允许一定量的库存，也能承受1~2周的缺货。同时，对于一些成本较低的产品，过于频繁的备货反而会造成物流成本的上升。综上所述，中国区仓储配送对于库存管理的要求不是很高，其主要方向是避免冗余库存。因此，当运营者在备货时，可以使用过去30天的销售量与现有库存，完成最低限度的采购计划。一般来说，通过定期采购，就可以有效完成这一目标。从时间上控制采购周期，从而控制库存量的采购方法，称为定期采购。通过确定固定的订货间隔期(一般为一周或一个月)，就可以对不同种类的货物进行统一采购，如此不但可以降低采购的物流费用，还可以减少库存盘点的难度。一般来说，对于多产品运营的卖家，更适合使用定期采购。假设设存在固定采购周期T，则可以计算:采购数量=(T+入库天数)×30天日均销售量-采购未入库-库存数量举例来说，A链接30天中国区仓储配送日均8单，采购周期为10天，入库天数为7天，上一期的采购未入库数量为30件，库存还剩15件，则最终的采购数量应为:(10+7)×8-30-15=91(件)该方法利弊分析:利:降低物流成本和管理难度，提高资金流转效率，减轻库存盘点压力弊:成本议价能力弱，缺货风险高。跨境电商供应链数据化管理海外仓仓储配送管理对于有一定经营实力的厂家而言，开启海外仓配送所产生的销量属于主要销售量来源，一旦断货对销售量和排名的影响都非常大。其次，海外仓在头程和入库所耗费的时间较长，更容易出现缺货和冗余问题。整体来看，维持库存不断货所带来的利润，要比维持低库存所节省的仓储费用高。因此，海外仓库存备货首先要考虑的是保证不出现断货，其次才是降低仓储费用，避免产生冗余库存。考虑到这些因素，运营者可以制定一个有安全库存的定量采购策略，完成对海外仓的库存管理。当实际的库存量低于满足安全库存的订货点时（订货点一般也叫订货节点，指的是最适宜的订货时间和订货量，代表某个时点上的运营所做的决定），根据产品固定的起订量或经济订货批量进行库存管理的方法，称之为定量采购。只要库存降低至订货点，就可以进行下一期的备货。通过订购固定数量的产品，可以降低存货的总费用。需要注意的是，针对不同的产品需要计算不同的最佳采购数量，因此这种采购方式更适合店铺特有的产品和爆款备货产品。跨境电商供应链数据化管理海外仓仓储配送管理经济订货量假设不存在固定采购数量，就可以按照经济学中，经济订货批量，完成更加细致的备货。经济订货批量（EOQ),即EconomicOrderQuantity是固定订货批量模型的一种，可以用来确定企业一次订货（外购或自制）的数量。通过平衡采购进货成本和保管仓储成本核算，以实现总库存成本最低的最佳订货量。当企业按照经济订货批量来订货时，可实现订货成本和储存成本之和最小化。需要注意的是，经济订货批量只能应用于销售量较为稳定的款式，即日均销售量波动较小的listing。在使用该模型时，运营者首先需要预设计算时需要使用的主要参数变量:Q=经济订货数量;C=单次订货成本;D=货物总需求=年或月或周平均销售量;P=货物单价(元/件);F=每件存货的年保管费用占其价值的百分比;TC=TotalCost即总成本;H=P×F=单位产品的库存成本=即每件存货的年平均库存保管费用[元·件·年]。基于以上参数，总成本Q的计算公式为算一算假设A链接单次订货成本是800元(物流费用+人员费用+税收费用+其他由订购产生的附带费用)，货物在某跨境电商亚马逊美国平台的年平均销售量为6000件，货物单价为30元，单件商品的月度仓储费为该商品价值的5.48%，即30×5.48%=1.64元，该案例的经济订货批量计算为:

跨境电商仓储备货模拟分析当运营者遇到更为复杂且难以预测的销售量波动时，就需要依赖仿真型的仓储备货分析方法。所谓仿真，是指利用计算机技术将不同数值代入到数学模型中，同时记录系统中各个状态量的变化，最终以图表的形式将数据分析结果进行可视化。在跨境电商平台，一个产品的每日销售量虽然会有所波动，但是其波动的范围仍然是可以预测的。比如当一个产品每日销售量稳定在100单左右时，除非出现封店、跟卖、食权等极端情况，否则该产品的日销售量大概率会在60~140单范围内波动。因此，为了能够更加精确地衡量一个产品销售量的波动范围，运营者可以使用数学中的标准差来计算。标准差SD的计算公式为

跨境电商仓储备货模拟分析当运营者遇到更为复杂且难以预测的销售量波动时，就需要依赖仿真型的仓储备货分析方法。所谓仿真，是指利用计算机技术将不同数值代入到数学模型中，同时记录系统中各个状态量的变化，最终以图表的形式将数据分析结果进行可视化。在跨境电商平台，一个产品的每日销售量虽然会有所波动，但是其波动的范围仍然是可以预测的。比如当一个产品每日销售量稳定在100单左右时，除非出现封店、跟卖、食权等极端情况，否则该产品的日销售量大概率会在60~140单范围内波动。因此，为了能够更加精确地衡量一个产品销售量的波动范围，运营者可以使用数学中的标准差来计算。标准差SD的计算公式为

跨境电商仓储备货模拟分析我们可以通过表格的形式来估算产品的标准差。从跨境店铺后台下载商品一周销量。例如，A、B两个产品各有7天的销售数据如下图所示。这两组的平均数都是相差不大，但A链接的标准差约为268分，B链接的标准差约为42分，说明B产品链接数据的波动比A产品大得多。如图所示。跨境电商仓储备货模拟分析在计算标准差时可以使用表格中STDEVP来快捷计算标准差。在了解了标准差的计算方式后，运营者就可以利用该数值对未来产品的销售量进行预测，同时结合预测的结果计算不同备货数量造成的利润差异。本节将阐述如何利用Excel对拥有不同销售量波动的产品进行备货利润预测。首先建立仿真数据的原始数据统计图如图所示。跨境电商仓储备货模拟分析建立仿真数据在建立表格时，运营者首先需要在“仿真数据”部分输入自身产品的相关销售数据，其中包含了单个产品成本(以美元为单位计算，包含产品生产成本、物流成本、人工成本、仓储成本等)、零售价格(以美元为单位计算，是指在亚马逊平台上销售的价格)、处理价格(以美元为单位计算，指在产品滞销时采用的促销价格)、日均销量、日销量标准差。在本例中，产品单个成本为4美元，在亚马逊平台上的零售价格为12美元，黑色星期五、网络星期一等节日的促销价格为3美元，最近1个月产品的日均销售量为97件，销售量标准差为40.虽然产品的日均销售量为135件，但是其标准差为40，说明销售量存在较大的波动，因此在本例中，对于日均备货量进行了多数值模拟，其数值B分别为100、150、200、250、300，如图所示。跨境电商仓储备货模拟分析建立仿真数据在预测未来一个月销量时我们可以使用NORMINV函数来计算反函数预测每日销量，使用RAND函数来随机生产分布概率。用MAX函数取值所有数值中最大值。建立如下销量预测模型如图所示:跨境电商仓储备货模拟分析建立仿真数据在完成所有函数模型建立后如图所示:跨境电商仓储备货模拟分析建立仿真数据输入函数计算平均利润与利润区间得到如图所示：跨境电商仓储备货模拟分析通过插入散点图得出生成供应链利润分析仿真图表如图所示。如果日均备货量在100，平均日利润为880美元，上下浮动157美元，该备货方案的亏损概率为0%。如果日均备货量在150，那么平均日利润在829美元之间浮动，上下浮动136美元，该备货方案的亏损概率为0%。任务小结通过该任务的学习，学生能够理解跨境电商供应链数据分析方法，了解跨境电商供应链数据化管理，并能通过跨境电商仓储备货模拟分析了解其运营流程，培养学生的数据化管理思维。任务评价跨境电商供应链数据分析评价表评价内容自我评价（30分）同学互评（30分）教师评价（40分）分值平均分分值平均分分值平均分跨境电商供应链数据分析方法101010跨境电商供应链数据化管理101015跨境电商仓储备货模拟分析101015拓展实训请扫描下方二维码获取相关数据包，完成跨境电商仓储备货模拟分析。某跨境店铺订单数据谢谢观看教材编写团队Crossbordere-commerceThankyouforwatching数据分析与应用跨境电商Crossbordere-commerceCORSSBORDERE-COMMERCERESEARCHANDANALYSISCrossbordere-commerce跨境电商数据诊断与复盘Crossbordere-commercedatadiagnosisandreview项目七E-commerce跨境电商数据化选品知识目标掌握跨境电商店铺数据诊断的目的。掌握跨境电商店铺数据诊断的作用。技能目标能够进行跨境电商店铺广告数据诊断分析。能够利用数据透视表进行跨境电商店铺关键词分析。能够撰写跨境电商诊断复盘报告。素质目标通过店铺运营数据分析，培养学生的数据化思维能力。在分组完成实训任务过程中，培养学生的团队意识以及精益求精的职业素养。SHEIN的中国电商出海模型：依靠互联网改变快时尚SHEIN的快速走红可以看作是一场对时尚行业的降维打击。崛起于20世纪90年代的ZARA是靠个人电脑改造生产环节，用快时尚颠覆了时尚产业的规矩。现在则靠互联网进一步改造快时尚。美国年轻一代的消费水平急转直下，对现状和未来的担忧，以及本身消费能力的有限，让美国年轻一代在这几年开始有意识地开源节流。借助国内强大的供应链，SHEIN才能够实现高速的产品响应及换新。大量SKU的高频推出，意味着平台可以进行更高频的产品试错，产品、平台都能更快速地进化迭代。情景案例案例分析波兰市场对于中国卖家是比较友好的。如果说西欧、北欧是平台、卖家的主战场，那么波兰则像是一个“新手村”，这里相比西欧国家，对电商的政策相对友好，而且各方面成本低廉。当积累了足够的资源时，就可以挑战竞争更大的市场。东欧的互联网用户和波兰的情况差不多，电商高速发展的同时，潜力还远远没有被开发出来，这也意味着，拿下了波兰市场，速卖通完全可以将“波兰模式”成功复制到其他国家。对于立志做全球生意的速卖通而言，欧洲也只是其宏大战略规划中的一个点而已，欧洲之外，速卖通将下一个突破的方向放在了拉美国家。随着速卖通在海外基础设施的进一步完善和成熟，以及对海外用户需求的更深入挖掘，速卖通也会通过超强的平台整合能力将散布在全球的各个海外据点串成线，编织成一张宏大的全球跨境电商贸易网。SHEIN的中国电商出海模型：依靠互联网改变快时尚Crossbordere-commerce认识跨境电商数据诊断Understandingcross-bordere-commercedatadiagnosis跨境电商数据诊断概述数据诊断的目的店铺的数据诊断是通过运营端基础数据分析，提升工作效能，快速诊断店铺经营存在的根本问题，评估店铺经营状况。给予店铺的资源是什么？目标同比去年提升了多少？今年需要根据店铺类型安排哪种类型的运营？需要做哪些提升策略？今年提升目标是多少，10%，20%，还是30%？需要根据店铺的类型、2～3年持平增长率和不同的盈亏状况来定这些数据。根据店铺今年的销售目标制定，测算出平均单价、人效、成交单数和销售件数、连带率的核心KPI。跨境电商数据诊断概述数据诊断店铺分类店铺诊断规范了运营数据分析的方法与系统，建立合理的指标评价体系，对店铺进行等级评估，形成报表体系。目前店铺有三种类型：持平的店铺增盈的店铺

亏损的店铺微观具体表现为某个品牌店铺的利润与所有支出相等。宏观具体表现为公司名下所有平台和类目的店铺所获得的利润与公司营业支出相等。微观具体表现为某个品牌店铺的利润大于店铺经营费用。利润持续增加，店铺维护成本相对减少。宏观具体表现为公司名下所有平台和类目的店铺的利润大于店铺经营费用。利润持续增加，店铺维护成本相对减少。微观具体表现为某个品牌店铺的利润小于店铺经营费用。利润为负数，店铺维护成本高于收入，需要持续投资。宏观具体表现为公司名下所有平台和类目的店铺的利润小于店铺经营费用。利润为负数，店铺维护成本高于收入，需要持续投资。跨境电商数据诊断流程建立诊断标准做数据诊断的核心是找标准。标准涉及后续轻重缓急及原因判断，一定要事先分清楚。如果结合业务场景来看的话，诊断标准分以下几种类型：判断标准直接套用越少越好必须达标场景还原无客观标准主观正向主观负向有硬性KpI无硬性kpI有客观标准跨境电商数据诊断流程建立诊断标准做数据诊断的核心是找标准。标准涉及后续轻重缓急及原因判断，一定要事先分清楚。如果结合业务场景来看的话，诊断标准分以下几种类型：跨境供应链上大部分指标都有物流时效、资金占用率、交付周期等客观要求。有客观标准比如美国亚马逊客户AZ投诉（指买家向亚马逊提出的投诉，声称他们没有收到货物、货物不符合描述、退货及退款等情况）。无客观标准，但是有主观负向指标类似销售业绩、GMV、新用户数，很多大型运营公司的上一级管理者、部门会直接塞个指标给店铺操盘手。无客观标准，但是有主观正向（有/无硬性KPI）指标。跨境电商数据诊断流程进行场景还原场景还原是从跨境店铺运营者业务场景中提炼出数据标准，主要用于营销、运营这种缺少硬指标且指标间相互关联多的场景。正面场景，用来做整体的预计目标。这是个把理论规划指标转化为数字诊断指标的过程。理论规划指标我们要在三年内成为德国亚马逊灯饰类目前十我们要在3季度打造3款爆款listing数字诊断指标德国亚马逊灯饰行业第一是XX企业XX品牌目前单日销量XX单，增长速度X%我司目前日出单量是XX单预期在一年内追上需要在1年内新增x*《1+x%)-y的出单量上一年度打造的爆款链接是A链接A链接一季度业绩总销量是XXXA链接比普通连接同期提升比例是x%A链接投入产出比是1:10三个指标，选一个做主指标，两个辅助指标，和主管确认跨境电商数据诊断流程进行场景还原场景还原是从跨境店铺运营者业务场景中提炼出数据标准，主要用于营销、运营这种缺少硬指标且指标间相互关联多的场景。负面场景，用来设定保障性指标的标准。A链接看起来不错问题场景1：新访客数很多，但是转化太低问题场景2：业绩增长很快，长期仓储费涨的更多问题场景3：收入指标达标，成本超支严重问题场景4：经常断货，排名下降广告投放转化率，不低于X%库存周转率，不低于x%因质量退货率，不高于y%，广告ACOS占比不高于y%备货充足率，控制在x%和y%之间跨境电商数据诊断流程进行场景还原特别注意，负面场景不可能穷尽，特别是突发的场景。因此需要事先收集常见问题，找到过往平均水平、最低水平、最佳水平。我们要在今年年内打造在德国亚马逊灯饰类目前十链接一条德国亚马逊灯饰行业第一是XX企业XX品牌目前单日销量XX单，增长速度X%我司目前日出单量是XX单预期在一年内追上需要在1年内新增x*(1+x%)-y的出单量业务目标场景梳理主考核标准:是否达成保障性指标:是否脱离控制观测性指标:是否有意料外的新情况发生(所谓的深入、背后的问题)主考核标准:日均出单量为xxx单保障型指标（正向保障):用户数、专化率、商品不低于y%控制性指标（负向保障):库存周转率，不低于x%观测性指标:市场份额占比、对手增速过程观察标准确定任务小结通过该任务的学习，学生能够了解跨境电商数据诊断的目的，掌握跨境电商数据诊断的流程，为后续任务的学习做好准备。任务评价评价内容自我评价（30分）同学互评（30分）教师评价（40分）分值平均分分值平均分分值平均分跨境电商数据诊断概述151520跨境电商数据诊断流程151520认识跨境电商数据诊断评价表拓展实训跨境电商供应链上大部分指标都有物流、质量、交付周期等客观要求。比如生产质量、产品尺寸、交货时间，这些也被称作硬指标。这种情况下是可以直接拿来做评价标准的。但是有一些指标，比如客户投诉，虽然大家都知道投诉是不可避免的，但还是希望越少越好。对于这类指标，该如何进行诊断？请结合某跨境店铺宠物用品客户评价数据（扫描二维码获取），谈谈你的看法。某跨境店铺宠物用品客户评价数据Crossbordere-commerce跨境电商数据诊断与复盘案例解析Caseanalysisofcross-bordere-commercedatadiagnosisandreview跨境电商数据诊断案例解析在亚马逊的广告设置页面，运营者可以通过点击“搜索广告报告”功能。跨境电商数据诊断案例解析下载商品推广搜索词报告，然后通过下载的报告进行广告数据筛选。跨境电商数据诊断案例解析分析亚马逊搜索词报告的工具：Excel—数据透视表。跨境电商数据诊断案例解析选中所需的字段列表。拖拽至分析区域跨境电商数据诊断案例解析计算公式分别为(CTR)=点击量/展现量点击率（ACOS）=花费/7天总销售额广告投入产出比(CPC)=花费/点击量每点击成本7天总订单数/点击量

7天的转化率跨境电商复盘优化案例解析搜索词方面搜索词中很多买家都是通过点击搜索词框中的ASIN编码进来的，如何处理？Q可以后续投放ASIN广告添加ASIN。投放选择的ASIN依据可遵循以下建议。A01筛选ASIN，选择产品属性为newarrival的ASIN（评价少、评分低、价格高、链接比我的差、又有流量）。02找差评多，自然排名靠前，首页有差评的ASIN。03自动广告出过单的ASIN。04设置定位广告，通过动态降低的，测试点击率高的单笔点击竞价。05确保覆盖的新品ASIN数量足够多。为达到广告效果，对自身产品进行优化（价格、review、图片、详情页面）。06新品为了前期亚马逊A9系统的精准识别，可以加入优秀的竞争对手ASIN在他的链接下面投放自己的广告。跨境电商复盘优化案例解析搜索词方面广告报告的客户搜索词中，出现了不相关的搜索词却有很大的展示量，是哪些原因导致的，该如何调整？QA可能是有着某种未发觉的相关性，例如为替代品或者互补品，配套使用产品，市场中隐藏的需求。检查listing中是否因为预埋词的错误添加而造成被系统误判。查看关键词的ACOS，如果太高，就在广告设置中添加否定关键词，排除这个词，然后调整手动精准广告，提高亚马逊推荐产品链接的可能性。跨境电商复盘优化案例解析搜索词方面自动广告ASIN投放中，是否保留所有转化率的词？Q自动广告的搜索词报告中出现的词通常分为两种：一种是ASIN编码，另一种是客户搜索词（主要来源是该广告ASIN中的搜索词、标题）。A出现ASIN编码，需要判断相关性。相关、转化率表现差或一般的词，则保留ASIN编码继续观察；相关且转化率表现好的词，移入ASIN定位广告；不相关的词，直接加入精准否定列表，或者视情况，通过词组否定不相关产品的品牌词。通过客户搜索词判断相关性。不相关的，通过精准否定列表或词组否定此关键词；相关的，大体方向是大词移广泛，长尾词移精准，具体需结合词类性质与具体数据表现而定。跨境电商复盘优化案例解析广告关键词方面自动广告关键词投放中，点击量低、转化率低的词，该怎么处理？QA根据产品情况设定一个可接受的点击标准或者花费标准。例如，花费超过20美元，没有成交转化，就需要调整关键词广告；若花费不多，就不调整关键词广告。如果是流量大的词，前期预算少、产品评价少的情况下，先精准否定这些大词，避免大量的浪费，在中后成熟期再添加进广告计划。跨境电商复盘优化案例解析广告关键词方面手动广告，广泛或者词组匹配广告中，有转化率的词，是否保留？QA如果搜索词是比较单一的流量大词，放精准广告中推广；如果有多个长尾词，则看ACOS，高ACOS降竞价和预算，低ACOS涨竞价和预算。还可以看这个词的流量，流量适中，单独分组（确认竞价与预算给到位，保证曝光流量），做成精准关键词，优化链接。跨境电商复盘优化案例解析广告关键词方面手动广告，广泛或者词组匹配广告中，点击量高但没有转化率的词，该怎么处理？QA词与产品不匹配，可以关掉广告组。产品没有竞争力，通过降低关键词竞价，广告性质转为精准匹配，再观察转化情况，与同坑位（泛指广告位置）的竞品比较，查看listing的哪方面比较欠缺，优化listing。跨境电商复盘优化案例解析广告关键词方面广告关键词有点击量但是没有销量转化，有哪些原因，该如何调整？QA通过对比相关性，判断关键词是否精准，考虑好自己链接的定位，比如同款产品里价格是不是有优势，可以先降价，有一定销量后再慢慢提到目标价位。review和文案有没有维护好，listing本身的质量、产品的描述有无吸引力、图片好不好看。可进行图片调整，产品描述重新编辑优化。跨境电商复盘优化案例解析广告关键词方面广告关键词曝光率低，有哪些原因，该如何调整？QA查看设置的广告组中是否关键词太多，造成单次点击成本超预算，通过调高预算，提高关键词的竞价或用固定出价方式。跨境电商复盘优化案例解析广告竞价方面如何确定最佳的广告竞价，真的是竞价越高效果越好吗？QA亚马逊广告其实并不是竞价越高效果越好，而是竞价越适合效果越好。之前有经验表明，竞价超高，但是转化率并不高；相反，降低竞价，反而会带来不错的转化。原因其实在于，亚马逊广告的展示位是根据竞价分等级的，所以找到合适的竞价范围十分重要。数据诊断与复盘结论通过以上数据诊断可以得出跨境电商复盘优化的基本建议。诊断结论复盘优化建议曝光率高、点击量高、转化率高筛选优质精准关键词，新开一个广告曝光率低、点击量高、转化率低进一步优化关键词设置，提高曝光率，优化listing，再看表现曝光率低、点击量高/低、转化率高找出精准关键词，提高竞价和预算曝光率高、点击量高、转化率低前期预算少、产品评价少的情况下，先精准否定这些关键词，避免大量的浪费，在中后成熟期再添加曝光率高/低、点击量低、转化率低产品相关性差，有可能是大流量词，产品契合度不高，根据情况优化listing或者直接放弃此广告组任务小结通过该任务的学习，学生能够掌握跨境电商广告数据诊断、广告竞价的出价方式，能够利用数据透视表进行跨境电商数据诊断等，为后续的深入学习打好基础。任务评价评价内容自我评价（30分）同学互评（30分）教师评价（40分）分值平均分分值平均分分值平均分跨境电商数据诊断案例分析101010跨境电商复盘优化案例解析101015数据诊断与复盘结论101015跨境电商数据诊断与复盘案例解析评价表拓展实训请扫描二维码，下载数据包，查看数据表，进行广告效果诊断分析，并得出结论。跨境电商广告效果诊断数据包谢谢观看教材编写团队Crossbordere-commerceThankyouforwatching数据分析与应用跨境电商Crossbordere-commerceCORSSBORDERE-COMMERCERESEARCHANDANALYSISCrossbordere-commerce跨境电商数据可视化Crossbordere-commercedatavisualization项目八E-commerce跨境电商数据化选品知识目标掌握跨境电商数据可视化的意义。掌握跨境电商数据可视化的步骤。技能目标能够利用图表对跨境电商数据进行可视化分析。能够撰写网站运营数据分析报告。素质目标通过跨境电商数据可视化，培养学生的数据化思维能力。在分组完成实训任务过程中，培养学生的团队意识以及精益求精的职业素养。出海这一年，国产消费品牌得到了什么？“出海已经不是一个选择，而是必须做的事情。”这是2023年国内消费品牌的共同认知。过去一年，东南亚、日韩、中东、欧美，以及非洲和拉美市场，出现越来越多的中国新消费品牌竞逐的身影。可以说全球市场的边界，正在品牌大航海的时代中逐渐变得模糊。目前，蜜雪冰城在全球11个国家拥有3.2万家全球门店，海外门店总数接近4000家，其中东南亚市场门店超过3000家。2023年3月，蜜雪冰城递交招股书时，其在印度尼西亚已开设了317家门店，营收2541.08万元，净利润达223.55万元。而来自VietnamFinance的统计数据显示，2023年4月时，蜜雪冰城在印度尼西亚的加盟店已达1500家，在越南的门店总数达到1000家，已经成为越南最大的饮料连锁店，超越南本土知名品牌HighlandCoffee（605家店）。情景案例案例分析中国新茶饮品牌出海的爆发从底层逻辑来看，是因为它们有着国内成熟的供应链体系，在扩大海外市场时，能够有针对性地生产不同品类的商