Kā analizēt AliExpress fona datu analīzi?AliExpress fona datu analīzes metode

visiE-komercijaPārdevēju galvenais mērķis ir palielināt darījumu apjomu.

Tātad, vai katru dienu ienākošie pasūtījumi mums klusi stāsta kādu informāciju, ko nevar ignorēt?

Kura veikala uzvaras stratēģija mums atklājās aiz informācijas?

Par to mēs šodien runāsim – kādu informāciju var iegūt, izmantojot AliExpress fona datu analīzi?

1. AliExpress atlase

Pārdevēji var analizēt datus AliExpress platformā, lai izprastu nozares piedāvājumu un pieprasījumu un trafika proporciju, lai iegūtu konkurenci un ienākumus pirmajā nozares tirgū.

Īpašā metode ir tāda, ka pārdevēji var atsaukties uz valsts tirgus un nozares izlūkošanas datiem AliExpress kontekstā, lai veiktu analīzi, lai atlasītu augstas kvalitātes produktus pārdošanai.

2. AliExpress darījumu dati

Darījumu dati tiek iegūti no transakciju datu analīzes fona eksportēšanas.

AliExpress pārdevēji veic atbilstošu analīzi pēc pārdošanas konversijas formulas.

Pārdošanas apjoms ir vienāds ar apmeklētāju skaitu, kas reizināts ar reklāmguvumu līmeni, reizināts ar vienības cenu vienam klientam.

Datu izmaiņas šeit ir ļoti intuitīvas un skaidras.

3. AliExpress veikala reitings

Šie dati visintuitīvāk var parādīt mūsu veikala pozīciju nozarē.

Pēc 30. datuma darījumu datiem AliExpress veikalus var iedalīt mazos un vidējos pārdevējos un kopējos pārdevējos.

Mazajiem un vidējiem pārdevējiem ir neliels preču skaits, un galvenais mērķis ir radīt populārus produktus;

Papildus esošā veikala pārdošanas apjoma saglabāšanai par veikalu atbildīgajai personai ir jārada arī jauni populāri produkti, lai uzsāktu jaunu uzplaukumu.

4. AliExpress darījumu analīze

Izmantojiet darījumu analīzi, lai spriestu, vai pašreizējais produktu pārdošanas apjoms ir samazinājies vai palielinājies, preču pieaugums vai samazinājums un atbilstošais daudzums mainās. Pie pietiekama priekšnoteikuma šī bāze var būt ļoti precīza, lai spriestu par konkrētas preces patērētāja sastāva modeli noteiktā veidā. pamats mārketinga stratēģiju formulēšanai un uzlabošanai.

Protams, dažādas 90 dimensiju kombinācijas, piemēram, valsts, platforma, produkts, cenu diapazons, jaunie un vecie pircēji un 7 dienu pirkumu apjoms, arī radīs dažādas datu svārstības, tostarp dažādu tirgus informāciju, kurai ir noteikta atsauces vērtība.

Mums vairāk jākoncentrējas uz analīzi un lietojumprogrammām.