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柴狗子(uid:397205)
职业资格认证:FCA-FineBI
【2022BI数据分析大赛】基于阿里国际站平台下三级类目分析及直通车分析优化
作品选题 基于B2B跨境电商平台——阿里巴巴国际站,从类目市场容量及趋势、三级类目下买家标签分析、RFQ采购需求数据、首页同行产品分析以及直通车数据优化几个维度,梳理运营思路和流程。   一、选手简介 1、选手介绍 帆软社区用户名柴狗子,目前全职备考;从事阿里巴巴国际站运营工作一年多,希望可以和兴趣相同的朋友多多交流探讨。   2、参赛初衷 一方面是希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法和技巧;另一方面更是对于过去的工作经历做一个总结,抛砖引玉,希望能提供给其他阿里运营们一些新的思路,还有就是争取奖金,哈哈。   二、作品介绍 1、业务背景 基于阿里巴巴国际站,拓展类目,分析买家标签,RFQ采购需求数据、首页同行产品数据分析,关键词库的创建以及直通车付费推广效果分析优化。 为提供业务以及运营工作提供数据支撑。   2、数据来源 数据来源于海关数据以及内部后台数据,其中用到爬虫软件较多。(这里就不展开了,有需要的话再补充) 数据为企业数据(已获得公司授权且经过脱敏处理)   3、分析思路: a、首先通过海关数据和平台行业数据对类目进行判断,结合企业具体的业务能力判断能否拓展进入。 b、在确认拓展次类目后,洞察该类目下买家偏好,主要包括地域标签、人群标签、搜索词偏好、价格段偏好以及流量场景偏好等。为后续直通车推广溢价提供数据参考。 c、掌握该类目下客户的采购需求及优秀同行的玩法,合理借鉴详情页、描述、图片等,快速获取流量。 d、构建完备的关键词库,覆盖行业关键词发布产品,确定直通车主推词,优先抓取相对蓝海的市场流量,进行推广测试。 e、在完成买家标签分析,关键词库,首页同行产品后,进行产品发布,根据得出的结论,新建推广计划开启直通车付费推广,直通车数据沉淀一段时间(一般为一周)后,对推广效果、直通车花费的情况进行精细化分析,细化到每一款产品、每一个关键词上,分析投入的广告费用是否产生效果,及时调整推广策略,以此来提高直通车投入产出比,从而店铺的整体转化率和流量的精准性,后续不断跟踪调整优化。 (PS:对于直通车优化主要是产品及关键词消耗方面,但不仅限于这两部分,对于地域、时间段、入群标签的消耗优化也比较重要,由于缺少数据在此就不展示,但逻辑大致一样。)   4、数据处理 本作品数据处理的难点在于“关键词库自助数据集”的操作,用到的数据《关键词指数数据(Root word)》和《前台搜索产品数(Root word)》 (1)首先将两表关联,将“前台搜索产品数”的数据关联到《关键词指数数据(Root word)》中。 (2)新增列:“竞争度”,反映该词的竞争激烈度。 公式:卖家规模指数/搜索指数 (3)新增列:“排名难度”,反映该词的做首页排名的难度。 公式:搜索结果数/搜索指数 (4)新增列:“增长率”,反映该词在一段时间内热度的走势 公式:((SUM(​2020-11-01 00:00:00​+​2020-12-01 00:00:00​+​2021-01-01 00:00:00​)-SUM(​2020-08-01 00:00:00​+​2020-09-01 00:00:00​+​2020-10-01 00:00:00​))/SUM(​2020-08-01 00:00:00​+​2020-09-01 00:00:00​+​2020-10-01 00:00:00​))+(SUM(​2021-02-01 00:00:00​+​2021-03-01 00:00:00​+​2021-04-01 00:00:00​)-SUM(​2020-11-01 00:00:00​+​2020-12-01 00:00:00​+​2021-01-01 00:00:00​))/SUM(​2020-11-01 00:00:00​+​2020-12-01 00:00:00​+​2021-01-01 00:00:00​)+(SUM(​2021-05-01 00:00:00​+​2021-06-01 00:00:00​+​2021-07-01 00:00:00​)-SUM(​2021-02-01 00:00:00​+​2021-03-01 00:00:00​+​2021-04-01 00:00:00​))/SUM(​2021-02-01 00:00:00​+​2021-03-01 00:00:00​+​2021-04-01 00:00:00​)/3 (5)新增列:“成长周期”,根据增长率判断该词所处的成长周期 公式:IF(​增长率​<=0.01,"衰退期",IF(AND(​增长率​>0.01,​增长率​<=0.1),"成熟期",IF(AND(​增长率​>0.1,​增长率​<=0.25),"导入期","成长期")))   5、可视化报告 (1)类目选择——市场容量及趋势分析 a、宏观面(海关数据):该产品主要进口国为欧美国家,其中美国、德国的需求量最大,客户质量较高,运费较低;出口量呈下降趋势,但总量依然较大。 b、微观面(平台内部数据):平台数据显示该类目市场容量较大,上限较高;行业平均数据呈上升趋势,行业TOP数据呈下降趋势,存在较大的竞争机会,属于相对蓝海的类目。   结论:此类目市场容量较大,且属于相对蓝海的类目,可以拓展此类目,若公司产品具备欧美产品资质,有相对便宜的物流渠道商则更具备优势。 (2)买家分析 a、地域标签:平台上的美国买家数量最多,询盘率及成交率很高,客户质量高,购买意愿较强,可作为主推市场,在进行直通车推广时可采用高溢价; b、人群标签:”新买家“、”高潜交易“、”高潜活跃“、”高潜回访“、”高潜回复“标签的人群转化率较高,在进行直通车推广时可采用高溢价;  c、搜索偏好词结合具体的业务场景(精准匹配产品的)选择高转化率的词加入标题或重点推广;  d、价格区间段:询盘主要集中在0.19——59.57内,产品定价时可结合实际成本及预期利润往这个范围内靠拢; e、流量场景偏好:主要流量来源来着搜索和系统推荐,其中系统推荐的转化率更高,在进行直通车推广时,可重点采用推荐推广,系统活动报名时可多选择该类目产品(例如weekly deals) (3)RFQ及首页产品分析 结论:a、RFQ数据:1、买家发布的采购需求量较少,大多都少于200件,可以作为设置产品MOQ时的参考;2、发布采购需求的国家主要为美国、秘鲁、越南、多哥、印度等,可结合具体的业务情况,引导业务员多开发这些国家的客户。 b、首页产品数据:前两页产品的数据,发现11 Co.,Ltd.,2 Co.,Ltd.,7 Co.,Ltd.三家公司的上榜次数较多分别出现了7、5、5次,可以进入这三家店铺的主页学习借鉴店铺装修,产品详情页,产品标题、关键词的组合等方面(也可参考首页排名前五的店铺)。 (4)关键词库 主要从词的成长周期、点击率、排名难度、竞争度四个维度去考量,优先使用覆盖成长周期处于“成长期”、“导入期”、“成熟期”的词,并结合点击率,排名难度,竞争度,来确定一阶段的主推词,先抓取相对蓝海的市场流量。 例如“150w led (Root word)”处于成长期,且点击率很高,排名难度也比较小,可以优先确定为主推词进行推广。 (5)直通车效果分析优化 a、单个产品投入产出比:可以发现有些产品的单个询盘成本过高(例如101015,101007,101010等),结合具体业务场景(询盘的质量),加大低询盘成本产品的广告投入(设置优先推广,提高出价、溢价,匹配更多关键词等),逐步减少高询盘成本的广告投入(取消推广,降低出价、溢价等) b、单个推广计划关键词消耗金额情况:同理结合具体的业务场景,分析产生了金额消耗的词是否为精准匹配词,是否为主推词,对于一些泛词、不匹配、点击率低的词可以采取降低出价或者屏蔽的方式来优化。 (PS:对于直通车优化主要是产品及关键词消耗方面,但不仅限于这两部分,对于地域、时间段、入群标签的消耗优化也比较重要,由于缺少数据在此就不展示,但逻辑大致一样。)   6、感慨 终于写完了,这个过程真的是很煎熬。好了不多说了我得滚去看书了,时间仓促也许有诸多不完善之处后续想到了再补充修改。 虎年将近过了一半了,继续加油,祝大家虎头虎脑!
【数据追梦人2020】7个月,我从一名普通大学生,到通过帆软找到第一份工作
7个月,我从一名普通大学生,到通过帆软找到第一份工作 7个月213天,我从一名普通大学生,到现在通过帆软找到了自己的第一份工作。 写在最前面,本来打算长篇大论来说说我的经历,可看到其他优秀的追梦者的追梦故事不免有些自惭形秽。看到数据分析使大家成长并取得阶段性的成功,我的第一感觉是自豪,你们的成功佐证了我的想法,我以你们为榜样。 狗头保命 http://bbs.fanruan.com/source/plugin/votes/function/editor/attached/image/20201130/20201130191818_77777.png 我的梦才刚刚开始,不过也是渐入佳境,从最开始的接触finebi的普通大学生,慢慢得产生兴趣,不断学习,到现在带着数据分析的思维以及finebi软件的操作技巧初出茅庐,继续向前走。 一、初遇——发现数据之美 最初接触帆软是在课堂上,起初对FineBi的学习只是为了完成学习任务。那时候还是疫情期间,在家里上网课,也没有老师的监督,本来可以敷衍了事,马马虎虎得度过这门课的。但后来慢慢发现用FineBi制作的成品真的很酷,可以把枯燥、无趣的数字转化成各种生动,具有科技感的可视化图表,联动,转跳、下钻。可能这就是数据的魅力之处吧。 从最初的毛利率异常下滑分析、考勤奖金分析,以及到后来的的福布斯排行榜分析的数据分析以及视频讲解。在这个过程中,我慢慢得迷上了它;逐步深入学习,与帆软工作人员的沟通交流(顺便一提,负责我们学校的小帅同学确实是很有趣,我很喜欢,哈哈哈哈)我发现数据与数据之间是有联系,平时大家都不在意的数据其实藏着大玄机。正好借助FineBi可以一探究竟。 在学校期间,因为自己做的不错,经常受到老师表扬,期间也帮助同学解决一些这方面的问题,大家共同进步,还是挺自豪的,哈哈哈哈哈哈。 上课期间做的作业 http://bbs.fanruan.com/source/plugin/votes/function/editor/attached/image/20201130/20201130192746_37440.png 考取了证书 http://bbs.fanruan.com/source/plugin/votes/function/editor/attached/image/20201130/20201130192822_80282.png 正是凭借着这一个短暂学习的正式学习,我对数据分析以及FineBi的使用产生了兴趣,我认为这真的是受用一生。大到理财、工作,小到日常开支记账,培养数据整理和数据分析的习惯都可以真真切切帮到我们。现在也养成了记账的习惯。 接下来的故事就是暑假期间了。 二、结缘——通过帆软赚到第一桶金 我的第一份真正意义上的依靠脑力赚到的钱也是来着于数据分析,来自于帆软。 2020年暑假实习,想通过实习学到更多的东西。为以后的工作做好准备。找一开始我找到了一份工作,抱着学习心态,却没想到这个工作很枯燥,很工具人。工作是做商家号认证的,具体就联系未认证的商家进行认证。虽然没有什么KPI压力,但让我觉得没有意义,感觉学不到有用的东西,工作没有激情和自我满足感,那不是我想要的,我想在工作中能够有所收获。我想要改变。 说来也巧,正当我心里盘算着改变的时候,我遇到了FineBI教程编撰,像是一束光。但是当时这份工作是需要考核才能参加。考核的内容是做一个交通运输demo的教程,记得那时早上八点就起床,开始做考核的内容,因为是第一次,做得很慢,一直做到晚上九点才做好。交完材料的第二天接到通知自己通过了测试,我开始了新的工作。 FineBI教程编撰其实很繁琐,过程也艰难。那时候对数据处理思路还不太清晰,对公式的运用也不熟练,需要花很多的时间去学、去看、去尝试,很多时候都是从早做到晚上,晚上睡觉的时候脑子里面也想的是怎么去分解数据;有时候遇到坎的时候连中午饭都忘记吃,一直思考怎么处理数据,怎么做出更能直观体现数据的图表。虽然很累,但是每做完一个任务都会很自豪。自己的数据处理能力也在不断提高,速度也越来越快。从刚开始的两天一个任务,到后来一天就可以完成一个任务。任务也从最开始的物流运输、金融服务行业、医药大健康行业、政府与公共部门,然后到后来自主度更高的NBA分析、豆瓣电影分析。一步一步地得,从最开始的照猫画虎,到后面形成自己的数据分析的思路,一步一步提高。 最后看到一整套教程完成的时候,真的觉得很自豪,像是自己的孩子出生了一样,哈哈哈哈哈(再次感谢佳倩同学的帮助)。同时在这个过程中我也提高了很多,无论是在数据分析、数据分解的思维上,还是对BI的操作熟练程度,以及公式函数的运用上。 尝试豆瓣电影分析时画的第一部分的构架图 http://bbs.fanruan.com/source/plugin/votes/function/editor/attached/image/20201130/20201130192943_97957.png 任务的部分截图 http://bbs.fanruan.com/source/plugin/votes/function/editor/attached/image/20201130/20201130193018_78653.png http://bbs.fanruan.com/source/plugin/votes/function/editor/attached/image/20201130/20201130193036_72711.png 嘿嘿,一整套教程(信息写错,哈哈哈哈,现在已经改掉了) http://bbs.fanruan.com/source/plugin/votes/function/editor/attached/image/20201130/20201130193112_63274.png 实习证明 http://bbs.fanruan.com/source/plugin/votes/function/editor/attached/image/20201130/20201130193150_27307.png 随着工作的结束,我的暑假也结束了。很庆幸自己有这段经历,充实,有意义。 三、携手同行——找到第一份工作 再后来的事就是2020年9月参加双选会了,进入了一家很不错的企业,面试的职位是运营,很庆幸把参加帆软的工作经历和擅长数据分析(这个有点夸张了,哈哈哈)写在了简历上,这也是我成功入职的主要原因。世界真的很奇妙,一环扣着一环,如果学校当初没有开设FineBi这门课程,我没有好好学习,没有对数据分析产生兴趣,没有工作人员沟通交流,没有过参加帆软的工作经历,没有数据分析的经验和意识,也许我双选会就无法成功入职。世界很奇妙,好好学就有回报的! 现在开始了工作,这份工作也可以说是数据分析和帆软为我带来的,今后的工作生活中我也会不断学习数据分析,将数据分析的意识带给更多的人。(ps:上次做运营周报用的是BI可视化数据报表,但是老板说看的眼花,只让用柱状图。真是怀才不遇呀,下次再来一定要做的又简洁又清晰明了,哈哈哈哈哈哈。我不会放弃的!) 这次也报名了第一届帆软可视化高校竞赛,也算是一个挑战吧,希望会有一个好结果,嘻嘻嘻。 我的梦刚刚开始,充满热情,我希望会是一个美梦!
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