AliExpress पार्श्वभूमी डेटा विश्लेषणाचे विश्लेषण कसे करावे?AliExpress पार्श्वभूमी डेटा विश्लेषण पद्धत

सर्वई-कॉमर्सव्यवहाराचे प्रमाण वाढवणे हे विक्रेत्यांचे अंतिम ध्येय आहे.

मग, दररोज येणार्‍या ऑर्डर्स ही काही माहिती सांगत आहेत ज्याकडे दुर्लक्ष करता येणार नाही?

माहितीच्या मागे, कोणत्या स्टोअरची विजयी रणनीती आम्हाला उघड झाली?

आज आपण याबद्दल बोलणार आहोत - AliExpress च्या पार्श्वभूमी डेटा विश्लेषणाचा वापर करून कोणती माहिती मिळवता येईल?

1. AliExpress निवड

उद्योगातील पुरवठा आणि मागणी आणि रहदारीचे प्रमाण समजून घेण्यासाठी विक्रेते AliExpress प्लॅटफॉर्मवरील डेटाचे विश्लेषण करू शकतात, जेणेकरून उद्योगातील पहिल्या बाजारपेठेत स्पर्धा आणि उत्पन्न मिळवता येईल.

विशिष्ट पद्धत अशी आहे की विक्रीसाठी उच्च-गुणवत्तेची उत्पादने निवडण्यासाठी विक्रेते AliExpress च्या संदर्भात राष्ट्रीय बाजार आणि उद्योग बुद्धिमत्ता डेटाचा संदर्भ घेऊ शकतात.

2. AliExpress व्यवहार डेटा

व्यवहार डेटा व्यवहार डेटा विश्लेषणाच्या बॅक-एंड बॅकग्राउंड एक्सपोर्टमधून येतो.

AliExpress विक्रेते विक्री रूपांतरण सूत्रानुसार संबंधित विश्लेषण करतात.

विक्री ही अभ्यागतांची संख्या रूपांतरण दराच्या पट, प्रति ग्राहक युनिट किंमतीच्या पटीने समान असते.

येथे डेटा बदल अतिशय अंतर्ज्ञानी आणि स्पष्ट आहेत.

3. AliExpress स्टोअर रँकिंग

हा डेटा उद्योगातील आमच्या स्टोअरची स्थिती सर्वात अंतर्ज्ञानाने दर्शवू शकतो.

30 तारखेच्या व्यवहार डेटानुसार, AliExpress स्टोअर लहान आणि मध्यम विक्रेते आणि एकूण विक्रेते मध्ये विभागले जाऊ शकतात.

लहान आणि मध्यम आकाराच्या विक्रेत्यांकडे उत्पादनांची संख्या कमी आहे आणि लोकप्रिय उत्पादने तयार करणे हे मुख्य ध्येय आहे;

स्टोअरच्या विद्यमान विक्रीचे प्रमाण राखण्याव्यतिरिक्त, स्टोअरच्या प्रभारी व्यक्तीने नवीन लोकप्रिय उत्पादने तयार करणे देखील आवश्यक आहे.

4. AliExpress व्यवहार विश्लेषण

सध्याच्या उत्पादनाची विक्री कमी आहे की वाढली आहे, वस्तूंची वाढ किंवा घट आणि संबंधित प्रमाणातील बदल हे निर्धारित करण्यासाठी व्यवहार विश्लेषण वापरा. ​​पुरेशा आधारावर, एखाद्या विशिष्ट वस्तूचे ग्राहक रचना मॉडेल निश्चित करण्यासाठी हा आधार अगदी अचूक असू शकतो. देश. विपणन धोरणे तयार करण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी आमचा आधार म्हणून.

अर्थात, देश, प्लॅटफॉर्म, उत्पादन, किंमत श्रेणी, नवीन आणि जुने खरेदीदार आणि 90-दिवसांच्या खरेदीची मात्रा यासारख्या 7 आयामांचे वेगवेगळे संयोजन, विशिष्ट संदर्भ मूल्य असलेल्या भिन्न बाजार माहितीसह भिन्न डेटा चढउतार देखील निर्माण करतील.

आम्हाला विश्लेषणे आणि अनुप्रयोगांवर अधिक लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे.