Hvordan analysere AliExpress bakgrunnsdataanalyse?AliExpress bakgrunnsdataanalysemetode

所有strømleverandørDet endelige målet for selgere er å øke transaksjonsvolumet.

Så, forteller ordrene som kommer inn hver dag stille noe informasjon som ikke kan ignoreres?

Bak informasjonen, hvilken butikks vinnerstrategi ble avslørt for oss?

Det er dette vi skal snakke om i dag – hvilken informasjon kan fås ved hjelp av AliExpress sin bakgrunnsdataanalyse?

1. AliExpress-utvalg

Selgere kan analysere dataene på AliExpress-plattformen for å forstå bransjens tilbud og etterspørsel og andelen trafikk, for å oppnå konkurranse og inntekt i det første markedet i bransjen.

Den spesifikke metoden er at selgere kan referere til det nasjonale markedet og industriintelligensdata i forbindelse med AliExpress for analyse, for å velge høykvalitetsprodukter for salg.

2. AliExpress transaksjonsdata

Transaksjonsdataene kommer fra back-end bakgrunnseksporten av transaksjonsdataanalyse.

AliExpress-selgere utfører tilsvarende analyse i henhold til salgskonverteringsformelen.

Salg tilsvarer antall besøkende ganger konverteringsfrekvensen, ganger enhetsprisen per kunde.

Dataendringene her er veldig intuitive og tydelige.

3. AliExpress butikkrangering

Disse dataene kan mest intuitivt vise posisjonen til butikken vår i bransjen.

I følge transaksjonsdataene den 30. kan AliExpress-butikker deles inn i små og mellomstore selgere og totale selgere.

Små og mellomstore selgere har et lite antall produkter, og hovedmålet er å lage populære produkter;

I tillegg til å opprettholde det eksisterende salgsvolumet i butikken, må den ansvarlige for butikken også lage nye populære produkter for å innlede en ny runde med oppsving.

4. AliExpress transaksjonsanalyse

Bruk transaksjonsanalyse for å avgjøre om det nåværende produktsalget er nede eller opp, økning eller reduksjon av varer og tilsvarende kvantumsendringer. Under tilstrekkelige forutsetninger kan dette grunnlaget være svært nøyaktig for å bestemme forbrukersammensetningsmodellen for en bestemt vare i en bestemt vare. Grunnlaget for å formulere og forbedre markedsføringsstrategier.

Selvfølgelig vil ulike kombinasjoner av 90 dimensjoner, som land, plattform, produkt, prisklasse, nye og gamle kjøpere, og 7-dagers kjøpsvolum, også gi ulike datasvingninger, inkludert forskjellig markedsinformasjon som har en viss referanseverdi.

Vi må fokusere mer på analyser og applikasjoner.