Hur analyserar man AliExpress bakgrundsdataanalys?AliExpress bakgrundsdataanalysmetod

所有elleverantörDet slutliga målet för säljare är att öka transaktionsvolymen.

Så, berättar de order som kommer in varje dag tyst någon information som inte kan ignoreras?

Bakom informationen, vilken butiks vinnande strategi avslöjades för oss?

Det är detta vi ska prata om idag – vilken information kan fås med hjälp av AliExpress bakgrundsdataanalys?

1. AliExpress val

Säljare kan analysera data på AliExpress-plattformen för att förstå branschens utbud och efterfrågan och andelen trafik, för att få konkurrens och inkomst på den första marknaden i branschen.

Den specifika metoden är att säljare kan hänvisa till den nationella marknads- och industriintelligensdata i samband med AliExpress för analys, för att välja högkvalitativa produkter för försäljning.

2. AliExpress transaktionsdata

Transaktionsdata kommer från back-end-bakgrundsexporten av transaktionsdataanalys.

AliExpress-säljare utför motsvarande analys enligt försäljningskonverteringsformeln.

Försäljningen är lika med antalet besökare gånger konverteringsgraden, gånger enhetspriset per kund.

Dataändringarna här är mycket intuitiva och tydliga.

3. AliExpress butiksrankning

Dessa data kan mest intuitivt visa vår butiks position i branschen.

Enligt transaktionsdata den 30:e kan AliExpress-butiker delas in i små och medelstora säljare och totala säljare.

Små och medelstora säljare har ett litet antal produkter, och huvudmålet är att skapa populära produkter;

Förutom att behålla butikens befintliga försäljningsvolym behöver den person som ansvarar för butiken också skapa nya populära produkter för att inleda en ny omgång av uppsving.

4. AliExpress transaktionsanalys

Använd transaktionsanalys för att avgöra om den aktuella produktförsäljningen är nere eller upp, ökningen eller minskningen av råvaror och motsvarande kvantitetsförändringar. Under tillräckliga förutsättningar kan denna grund vara mycket exakt för att bestämma konsumentsammansättningsmodellen för en viss vara i en viss grunden för att formulera och förbättra marknadsföringsstrategier.

Naturligtvis kommer olika kombinationer av 90 dimensioner, såsom land, plattform, produkt, prisklass, nya och gamla köpare, och 7-dagars köpvolym, också producera olika datafluktuationer, inklusive olika marknadsinformation som har ett visst referensvärde.

Vi måste fokusera mer på analyser och applikationer.