跨境電商數(shù)據(jù)化運(yùn)營的步驟之決策優(yōu)化
在完成數(shù)據(jù)采集、清洗和分析工作后,就可以結(jié)合具體的可視化表格進(jìn)行決策和運(yùn)營優(yōu)化。
例如,運(yùn)營者可以通過訂單數(shù)據(jù)中的訂單時(shí)間數(shù)據(jù)得到美國加利福尼亞州與佛羅里達(dá)州用戶購物習(xí)慣的可視化圖表。
從中可以看到,加利福尼亞州用戶的購物高峰比佛羅里達(dá)州用戶的購物高峰提前了近5個(gè)小時(shí)。
結(jié)合用戶價(jià)格敏感度分析,可以對(duì)這兩個(gè)地區(qū)的用戶進(jìn)行“價(jià)格歧視”來獲得超額利潤。
除此之外,通過訂單與廣告支出單日變化趨勢的分析,最終得到單個(gè)訂單廣告支出的單日變化趨勢圖。
比如從中可以看到,在5:00~11:00的平均支出過高,這時(shí)候運(yùn)營者可以嘗試如下廣告優(yōu)化策略：降低5:00~11:00的廣告單次點(diǎn)擊競價(jià)或者直接在該時(shí)段暫停廣告曝光。
除了listing優(yōu)化與廣告優(yōu)化外,由數(shù)據(jù)主導(dǎo)的“決策優(yōu)化”幾乎可以用于任何一個(gè)亞馬遜跨境電商運(yùn)營環(huán)節(jié),包括選品環(huán)節(jié)、市場調(diào)研環(huán)節(jié)、銷量分析環(huán)節(jié)等。
每一位運(yùn)營者都需要在腦海中搭建“數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)清洗→數(shù)據(jù)分析→決策優(yōu)化”的基本數(shù)據(jù)化運(yùn)營邏輯,從而能夠在未來遇到全新的運(yùn)營問題時(shí),有能力和信心通過數(shù)據(jù)化運(yùn)營的方式去解決這些問題。
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在上述內(nèi)容中，運(yùn)營者如何確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，以避免因數(shù)據(jù)錯(cuò)誤導(dǎo)致的決策失誤？
