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跨境电商数据分析案例详解:以亚马逊为例告诉你怎么做!

作者:FineBI

发布时间:2023.12.14

浏览次数:6,254 次浏览

在当今全球化的时代,跨境电商已经成为了国际贸易中不可或缺的一部分。随着互联网技术和数字化支付方式的不断发展,越来越多的企业开始涉足跨境电商领域,希望通过数字化手段触达全球市场。但是,在全球市场竞争激烈的背景下,如何更好地了解消费者需求、把握市场趋势,成为了跨境电商企业需要思考和解决的问题。因此,数据分析在跨境电商中扮演着至关重要的角色。本文将探讨跨境电商数据分析的意义、应用场景和方法,希望能够为跨境电商企业提供一些有益的参考和建议。

一、概述

1.什么是跨境电商?

跨境电商是指通过互联网平台进行国际贸易的商业活动。它使得消费者可以直接从其他国家或地区购买商品和服务,而无需传统的实体店面和中间商。跨境电商通过在线交易平台连接了全球的买家和卖家,为消费者提供更广泛的选择和更具竞争力的价格。

跨境电商为企业提供了更多的市场机会,使其能够扩大销售范围并触达全球消费者。同时,消费者也可以享受到来自其他国家或地区的独特产品和优惠价格。

需要注意的是,跨境电商涉及不同国家或地区的法律、税收和知识产权等问题,因此在参与跨境电商时,企业和消费者需要遵守相关的法规和规定。

2.跨境电商为什么需要数据分析?

跨境电商需要数据分析,主要是因为以下几个原因:

1)客户洞察

跨境电商面对的是全球市场,涉及到不同的国家、地区和文化背景。通过数据分析,可以更好地了解客户需求和消费行为,进而制定更加精准的市场营销策略,提高客户满意度和忠诚度。

2)个性化营销

跨境电商平台通常面向全球用户,而不同国家、地区的消费者具有不同的文化背景、消费习惯和偏好。通过数据分析可以实现个性化营销,根据用户的浏览和购买行为进行精准定制推荐,提高购买转化率和用户满意度。

3)竞争分析

跨境电商市场竞争激烈,了解竞争对手的策略和表现是至关重要的。通过数据分析,可以对竞争对手的销售数据、价格策略、推广活动等进行监测和比较,从而制定相应的竞争策略,保持竞争优势。

4)跨境物流优化

跨境电商涉及到国际物流环节,包括仓储、运输、报关等。通过数据分析,可以对物流数据进行监控和分析,优化物流流程,提高物流效率和准时交付率,降低运输成本。

二、跨境电商数据分析案例介绍

下面我将利用FineBI中的实际分析案例,来为大家讲解怎么做跨境电商数据分析:

1.数据来源

2.业务背景

近年来,跨境电商市场发展迅猛,各大平台之间的竞争愈发白热化。新兴黑马“shein“temu”等冲劲十足,持续开疆扩土,虽然他们的用户体量还未追赶上亚马逊,但是用户增速快,在竞争者紧追不舍之下,亚马逊需要不断优化自身的服务和产品,提高用户体验,才能在跨境电商市场中保持领先地位。

本文将利用网上的消费者调研问卷数据,分析主流跨境电商亚马逊的消费者情况,对消费者的基本属性、消费偏好、购物闭环链路等行为特征进行深入的分析和了解,以及消费者是如何看待亚马逊平台的优劣势及特色服务功能等。

希望通过分析能给亚马逊平台和入驻平台的卖家提供一些参考建议,以更好地满足消费者的需求,让平台、卖家和消费者实现互利共赢。 

3.分析思路

1)消费者基本画像和行为特征

从性格、年龄、商品偏好、购物频次去了解亚马逊的主流消费人群和消费偏好。 

2)消费者购物链路

拆解了消费者购前、购中、购后三个方面去分析消费者购物过程中的行为情况。

3)平台服务影响因素和改进建议

从亚马逊优势、亚马逊改进建议、产品推荐功能和购物体验满意度四个方面分析平台服务对消费者购物的影响。

三、跨境电商数据分析案例可视化报告详解

1.消费者基本画像和行为特征

目的:分析哪些用户是亚马逊的主要用户群体,及他们的购物行为特征是如何分布的。

1)消费者基本画像

跨境电商数据分析案例中的亚马逊消费者基本画像

如上图所示,通过饼图展示消费者男女比例,柱形图展示消费者年龄分布占比,直观呈现出不同群体间的差异性。可得出以下结论:

  • 亚马逊平台主要以女性消费者为主,占比高达64.45%。
  • 亚马逊平台客群以21-35岁为主,占比为68.77%,其中21-25年龄段占比高达40.86%,客群相对年轻。
  • 女性消费者的年龄分布主要为21-25和31-35,男性消费者的年龄分布主要为21-25和26-30,两者都以21-25占比最高。

2)消费者行为特征

跨境电商数据分析中的亚马逊消费者行为特征

如上图所示,通过词云图和矩形树图直观展示消费者的购买偏好和购买频次。可得出以下结论:

  • 消费者的购买偏好前三品类依次为服装和时尚、美容和个人护理、家庭和厨房。
  • 消费者每月购物次数相对频繁,“一个月几次”的占比高达总体的三分之一。

2.消费者购物链路分析

1)购前行为分析

跨境电商数据分析中的亚马逊消费者购前行为分析

由上图可知:消费者更多是采用产品类别和关键词的搜索方式,占比依次为37.04%、35.55%。

2)购中行为分析

  • 商品评论分析

跨境电商数据分析中的亚马逊消费者的商品评论分析

由上图可知:消费者在购物中对商品他人留评的依赖程度相对较高,重要和适度占比达到57.81%,且对消费者的调查反馈结果来看,大部分消费者认为商品评论是具有较大参考价值的。

  • 购物车转化分析

跨境电商数据分析中的亚马逊消费者购物车转化分析

由上图可知:从购物车的漏斗转化分析模型得出35.8%的消费者在浏览时会将商品添加到购物车,而其加购转化也相对较高,达到21.7%,可见大部分消费者在添加购物车后都会进行购买。 

  • 加购后放弃购买分析

跨境电商数据分析中的亚马逊消费者添加购物车后放弃购买的原因分析

由上图可知:消费者加购后放弃购买的原因主要是在其他地方找到更好的价格、改变了主意或不再需要该产品,以及运输成本高。而价格和运输成本导致的客户流失是平台和卖家可以共同去争取的。 

3)购后行为分析

跨境电商数据分析中的亚马逊消费者购后行为分析

由上图可知:购物后有近一半的消费者没有进行留评,而从购中分析来看,购后留评对消费者购买起到了重要作用。

3.平台服务影响因素和改进建议分析

1)亚马逊优势分析

跨境电商数据分析中的亚马逊优势分析

由上图可知:消费者最欣赏亚马逊的地方分别为有竞争力的价格和个性化产品推荐功能,占比分别为31.06%和30.73%。 

2)亚马逊劣势分析

跨境电商数据分析中的亚马逊劣势分析

由上图可知:

  • 问题(现象):消费者对亚马逊的改进建议中排名前三的分别为客户服务响应能力、产品质量和准确性、减少包装上的浪费。
  • 建议(措施):建议平台和卖家做好客服培训工作,更高效的响应消费者的咨询需求。另外,卖家应更多去注重产品质量、提高详情页的准确性,避免“货不对板”,以及减少包装上的浪费。

详细攻略请见>>>>

4.最终建议

1)用户画像

亚马逊平台用户群体偏年轻化,集中于21-25岁的年轻人,而不同性别的群体表现出不同的商品消费偏好。建议卖家在进行选品的时候更多选择年轻人喜欢的产品品类,多开发爆款,购买转化率也会相对较高。

2)购前优化

根据购物链路转化模型分析可知,消费者在购前主要通过搜索关键词(如产品名称、品牌、用途等等)和品类寻找目标产品,在搜索的时候会出现一些相关的长尾关键词和精准关键词,而且可能会直接从下拉菜单中选择,建议卖家可针对该搜索行为,将搜索下拉栏的关键词放入自己listing或者广告里投放。

3)购中优化

因为一旦加购了产品,消费者的购买意愿相当高,故卖家需要重点关注产品的曝光和做好消费者的运营等工作。针对加购后放弃购买的因素,产品的价格、运费、运输时效等,这些因素都影响着消费者的购买意愿,建议卖家优化自身供应链,降本保利的前提下,输出具备高性价比的产品给到消费者,以及可考虑将产品输送至入亚马逊的仓库,进行FBA合作,提高物流时效和降低运输成本。

4)购后优化

而从购后的行为数据中,我们知道近一半的消费者没有进行留评,卖家需要围绕着如何让消费者购买后留下产品的好评去展开深入的工作分析。如用心做好产品的listing(详情页)卖点描述,这点需要与实际产品具有的卖点相吻合,切忌“无中生有”。

5)优劣势分析

就亚马逊的优势来说,其具备有竞争力的价格和个性化产品推荐功能,迎来了一大波消费者的喜欢,而从消费者的调研中得知,平台也存在着一些劣势,客户服务响应能力、产品质量和准确性、包装上的浪费是最为凸显的几个方面,建议平台要着重解决好这几个因素,提高服务响应力,联合卖家开发出低价高质量的好产品,提倡绿色环保理念,减少包装上的铺装浪费。

6)个性化推荐

亚马逊的个性化产品推荐功能对消费者的购买转化有促进作用,但推荐的产品准确性不高,以及推荐频率低,建议平台后续提高“人与产品”的匹配度和增加推荐频率。

四、结语

在跨境电商领域,数据分析的重要性不言而喻。通过深入挖掘和分析跨境电商数据,企业可以获取宝贵的市场洞察,以制定更加精准和有效的战略决策。数据分析不仅可以帮助企业了解消费者的行为和偏好,还可以识别潜在的市场机会和风险,从而提高市场竞争力并实现可持续发展。随着技术的不断进步和数据的不断积累,跨境电商数据分析将成为企业取得成功的关键因素之一。只有充分发挥数据分析的潜力,企业才能在竞争激烈的市场中保持领先地位,并实现长期的可持续增长。

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