跨境電商該如何做資料分析？需要關注哪些指標？

跨境電商資料分析常常面臨著資料的海量增長、多平臺營運的複雜性、以及跨國交易的多變性等問題。這也導致從事跨境電商的朋友在分析資料時飽受困擾。但其實只要明確了思路，選對了工具，也可以實現高效的跨境電商資料分析。

01 需要關注的關鍵指標

1.流量指標

包括訪問量（UV）、頁面瀏覽量（PV）、跳出率等，這些指標反映了網站的吸引力和使用者參與度。

2.轉化率

使用者完成購買行為的比例，是衡量行銷效果的關鍵。

3.復購率

衡量老使用者再次購買的比例，反映了使用者忠誠度和產品滿意度。

4.客單價

平均每個訂單的銷售額，反映了使用者的購買力。

5.顧客獲取成本（CAC）

獲取一個新顧客的平均成本，幫助店鋪控制行銷預算。

6.顧客生命週期價值（LTV）

一個顧客在生命週期內為店鋪帶來的總收益，有助於評估顧客價值。

以流量指標為例，如果跨境電商透過分析發現，雖然網站訪問量高，但頁面瀏覽量和使用者停留時間都偏低。這表明使用者對網站內容不感興趣或導航不直觀。透過最佳化網站佈局和內容，店鋪能夠有效提升使用者的參與度和轉化率。

02 常用的電商資料分析方法

1.對比分析

透過比較不同時間段、不同使用者群體或不同行銷活動的資料，我們可以發現一些有趣的差異和趨勢。比如，我們可能會發現某個行銷活動在歐洲的使用者群體中效果顯著，而在北美則反響平平。透過對比，我們就能針對性地調整策略，讓行銷活動更加精準有效。

2.趨勢分析

透過分析資料隨時間變化的趨勢，我們可以預測未來的市場走向。舉個例子，如果資料顯示某款產品在過去幾個月的銷售額逐月上升，那麼我們可以預測這款產品在未來一段時間內可能會繼續流行，從而提前準備庫存，抓住市場機遇。

3.關聯分析

它能幫助我們發現商品之間的內在聯絡。透過關聯分析，我們可能會發現購買某款手機的使用者也傾向於購買特定的手機殼。這樣，我們就可以進行捆綁銷售，提升銷售額。

4.細分分析

類似於一種“量體裁衣”的方法。簡單來說，就是將資料按照不同的維度細分，比如地區、年齡、性別等，進行深入分析。例如，我們可能會發現20-30年齡段的使用者對A類產品特別感興趣，這樣我們就可以針對這個年齡段的使用者推出專門的行銷活動，提高行銷的精準度。

5.漏斗分析

分析使用者從訪問到購買的轉化過程，識別轉化瓶頸。舉例來說，如果發現使用者在結賬環節大量流失，那我們可能需要最佳化支付流程，簡化操作步驟，減少使用者的流失。

透過這些資料分析方法，跨境電商店鋪可以更加精準地瞭解市場和使用者，從而做出更明智的商業決策。

03 工具推薦與實操技巧

想要實現跨境電商的高效資料分析，選擇合適的工具至關重要。帆軟FineBI，就是一款強大的資料分析和視覺化工具，能夠幫助店鋪輕鬆處理和分析大量資料。FineBI的操作簡單直觀，不需要技術背景也能輕鬆上手。下面給大家演使用FineBI分析電商資料的操作步驟：

1. 資料連線與匯入

在FineBI中設定資料來源連線，將電商平臺、財務系統等資料匯入工具中。

2. 資料清洗

使用FineBI的資料清洗功能，去除重複記錄，修正格式錯誤，確保資料品質。

3. 指標構建

根據事業需求，構建KPIs，如銷售額、曝光量、轉化率等。比如在評估廣告投放效果時，透過FineBI分析廣告點選次數和總花費，計算CPC，評估廣告定價模型。

4. 視覺化設計

利用FineBI的拖拽式介面，設計直觀的儀表板，將關鍵指標和趨勢圖表化展示。例如，針對銷售趨勢，我們可以繪製銷售額隨時間變化的趨勢圖，快速識別銷售高峰期和低谷期。

5. 深入分析

透過FineBI的分析工具，如對比分析、趨勢分析等，深入挖掘資料背後的事業洞察。比如，我們可以分析不同時間段或不同客戶群體的客單價，為定價策略提供資料支援。

6.設定資料預警

透過實時資料更新功能，FineBI能夠及時反映最新的交易資料和市場動態，幫助企業快速響應市場變化，有效應對跨境市場的複雜多變問題。另外，FineBI的高階分析功能包括趨勢預警，可以設定特定的閾值和條件，當資料指標達到預設值時，系統會自動發出預警，並透過郵件、簡訊等方式提醒企業採取相應措施。

總的來說，透過關注電商營運的核心指標、掌握資料分析方法、善用BI工具，可以解決跨境電商資料分析中遇到的絕大多數問題。