Bagaimana untuk menganalisis analisis data latar belakang AliExpress?Kaedah analisis data latar belakang AliExpress

semuaE-dagangMatlamat utama penjual adalah untuk meningkatkan jumlah transaksi.

Jadi, adakah pesanan yang masuk setiap hari secara senyap memberitahu kami beberapa maklumat yang tidak boleh diabaikan?

Di sebalik maklumat itu, strategi kemenangan kedai manakah yang didedahkan kepada kami?

Inilah yang akan kita bincangkan hari ini - apakah maklumat yang boleh diperoleh menggunakan analisis data latar belakang AliExpress?

1. Pemilihan AliExpress

Penjual boleh menganalisis data pada platform AliExpress untuk memahami penawaran dan permintaan industri dan perkadaran trafik, supaya memperoleh persaingan dan pendapatan dalam pasaran pertama dalam industri.

Kaedah khusus ialah penjual boleh merujuk kepada data risikan pasaran dan industri negara dalam konteks AliExpress untuk analisis, supaya dapat memilih produk berkualiti tinggi untuk dijual.

2. Data transaksi AliExpress

Data transaksi datang daripada eksport latar belakang bahagian belakang analisis data transaksi.

Penjual AliExpress menjalankan analisis yang sepadan mengikut formula penukaran jualan.

Jualan sama dengan bilangan pelawat kali kadar penukaran, kali ganda harga unit bagi setiap pelanggan.

Perubahan data di sini sangat intuitif dan jelas.

3. Kedudukan kedai AliExpress

Data ini secara paling intuitif boleh menunjukkan kedudukan kedai kami dalam industri.

Menurut data transaksi pada 30hb, kedai AliExpress boleh dibahagikan kepada penjual kecil dan sederhana serta jumlah penjual.

Penjual kecil dan sederhana mempunyai sebilangan kecil produk, dan matlamat utama adalah untuk mencipta produk popular;

Selain mengekalkan volum jualan kedai yang sedia ada, orang yang bertanggungjawab ke atas kedai itu juga perlu mencipta produk popular baharu untuk melancarkan pusingan baharu peningkatan.

4. Analisis transaksi AliExpress

Gunakan analisis urus niaga untuk menilai sama ada jualan produk semasa menurun atau meningkat, pertambahan atau penurunan komoditi dan perubahan kuantiti yang sepadan. Di bawah premis yang mencukupi, asas ini boleh menjadi sangat tepat untuk menilai model komposisi pengguna bagi item tertentu dalam item tertentu. negara.Asas untuk merangka dan menambah baik strategi pemasaran.

Sudah tentu, gabungan 90 dimensi yang berbeza, seperti negara, platform, produk, julat harga, pembeli baharu dan lama serta volum pembelian 7 hari, juga akan menghasilkan turun naik data yang berbeza, termasuk maklumat pasaran berbeza yang mempunyai nilai rujukan tertentu.

Kita perlu lebih menumpukan pada analisis dan aplikasi.