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数跨境小九(uid:538772)
职业资格认证:FCA-九数云
TikTok达人那么多,到底该如何选中筛选符合我们要求的达人进行合作呢?
TikTok达人推广是品牌营销策略中的重要一环,通过红人的影响力和粉丝基础,能够迅速提升品牌的知名度和市场影响力,提升销量,所以大部分跨境电商卖家,都会选择在TikTok选择一些达人进行推广。但是,由于TikTok用户众多,卖家也不能盲目选择,如何在那么多的达人中筛选出符合要求的的伙伴进行邀约合作呢? 小九今天将结合使用RPA,根据关键词、播放数、粉丝数等条件,从海量达人中筛选目标达人,并使用数跨境BI进一步分析观测达人数据,最后制作成看板,帮助大家通过筛选出优质达人以便邀约。   01 运行RPA应用获取数据 在RPA应用中,选择「TikTok关键词抓取红人信息」,然后配置所需的关键词、播放量、粉丝数和互动率等参数,RPA便能够自动执行信息捕获任务。 抓取后的数据,会以excel的形式自动存储在电脑桌面,打开即显示各类综合信息。 02 将RPA获取的数据读取到数跨境 将电脑桌面RPA获取到的数据表统一存储到一个文件夹中,然后可以通过数跨境的agent功能配置自动获取该文件夹下的数据表,并进行自动拼合。 agent客户端 具体介绍可见:功能详解|通过agent客户端直接合并本地几百张Excel表格 03 在数跨境进行数据分析 在数据获取到数跨境BI之后,由于RPA抓取的文件命名都是有规律,我们可以通过九数云的拆列功能从文件名中拆出应用名称、数据获取时间、关键词等重要信息供后续综合考量其视频观看量和互动率数据,筛选出高转化率可能的优质达人。 1)按照视频观看量对达人进行排名,并筛选出视频热度最高的20个达人 2)筛选出不同关键词内Top20观看份额的达人 04 在数跨境搭建可视化看板 将分析结果以图表形式呈现并集成到仪表板中,同时配置仪表板实现更智能更灵活的查看 1)配置筛选器,实现不同关键词下数据的切换查看 2)支持表间联动,点击Top榜单中的达人可以联动查看其「红人数据详情」,在详情表中,包含红人ID及视频链接,点击地址即可跳转至TikTok平台的对应视频,更方便查看达人具体情况并进行邀约。   3)分析逻辑和看板只需要在数跨境中搭建一次,后续只需要循环执行RPA获取更多数据表,数跨境可以自动读取存储到本地文件夹中的数据表并完成数据整合,根据设定好的分析逻辑自动完成分析和看板更新,用户只需要刷新看板即可看到最新数据。 通过RPA根据关键词、播放数、粉丝数等条件,从海量达人中筛选目标达人,再通过跨境BI进一步分析观测达人数据,制成看板,能够帮助大家在TikTok众多的达人中筛选出符合要求的出优质达人以便邀约! 如果您希望获得更多关于达人筛选及分析的方法,可以扫描下方二维码添加小九 使用过程中遇到任何问题,欢迎与小九沟通!   /END/    
3月更新|「数据连接」模块和自定义计算模型重磅上新!
本期更新亮点功能 数据源 新增「飞书表格」数据源 分析表 新增计算模型 仪表板 日期筛选器新增「快捷配置项」 平台 侧边栏新增「数据连接」模块 数据源权限优化 「模板市场」优化         侧边栏新增「数据连接」模块 数跨境BI数据连接模块重磅更新!在本次的更新中,我们在侧边栏新增『数据连接』模块,用户可将此页面作为数据源的管理界面,方便管理所有有权限的数据源。 数据源新增了Logo图标,用户只需点击这些图标就能直接跳转到相应数据源的数据表。这一改进不仅提升了界面的美观性,还帮助用户在拥有大量数据源的情况下快速定位所需的数据表。 数据连接作为所有数据源的管理中心,整合了所有数据源表格的新增、修改和分发: 从不同团队中点击「全部数据」都会跳转到「数据连接」页面; 可以将数据表保存到任一团队的项目中; 取消「自由数据」tab 和「第三方数据」tab,在数据连接页面上方仅展示有权限的数据源 tab。 01 数据源 01 新增「飞书表格」数据源 飞书是字节跳动自研的新一代一站式协作平台,其中飞书表格支持实时协同编辑,具备灵活的权限管理和丰富的计算功能,支持易用的数据验证、常用公式和多种图表,满足办公场景下数据统计、分析等多类需求。 针对飞书用户,支持将用户自行创建的「飞书表格」数据获取至数跨境BI,在数跨境BI中进行数据的处理和分析。 02 分析表 01 新增计算模型 小九常常收到用户类似这样的反馈: 计算步骤重复:同样的步骤做过好多次,要是能合并成一步就好了! 复用步骤困难:我做的分析步骤我的同事也想复用,只能自己手动添加吗? 批量复制易错:批量复制过去的步骤常常由于各种原因导致原始表标红,还要重新调整,太麻烦了! 现在,数跨境BI支持将分析步骤组合成计算模型,其他用户能够在添加步骤处添加该计算模型,实现分析逻辑在团队内的高效复用。 用户勾选需要打包成计算模型的连续的分析步骤,并添加为计算模型; 用户配置好计算模型的名称、标题、字段类型、释义等,即创建成功; 支持对计算模型进行加密,加密后,其他成员仅能使用计算模型,不可展开查看计算模型中使用的分析步骤; 其他成员在计算时,添加计算模型,并匹配好对应的字段,系统会自动使用计算模型进行计算。 03  仪表板 01 日期筛选器新增「快捷配置项」 优化前:在仪表板中的日期筛选器,需要自行配置动态时间,步骤较复杂。 优化后:在仪表板中的日期筛选器中支持快捷配置项,用户可快速切换日期区间进行筛选。 例如,在销售业绩看板中,用户希望能够方便地筛选出特定区间的日期,比如近 7 天、近 15 天等,以便灵活查看该区间内的销售情况。 04  平台 01 数据源权限优化 优化前:通过添加团队按钮给团队成员添加数据权限,需要输入团队名称,用户体验不佳, 优化后:去除默认分配团队使用权限的逻辑,新增数据源只默认绑定创建者,创建者再进行权限分配;并取消「添加团队」按钮,将分配团队功能合并到「添加条件」设置弹窗中。如下图所示: 02 「模板市场」优化 「模板中心」正式更名为「模板市场」,支持用户发布自己制作的模板,供其他用户复用。 想知道如何发布高质量的模板?加入模板市场有何权益?如何更有效地推广自己的模板?小九会在后续的文章中为大家详细解答,敬请期待~ 以上就是3月更新的内容,更详细的文档可以扫描下方二维码,联系小九获取! 使用过程中遇到任何问题,欢迎与小九沟通!   /END/    
教你深入解析复购率看板:调整营销策略,提升客户忠诚度
根据调研数据,一位感到满意的顾客平均能够带来八笔潜在交易,而一个不满足的顾客可能会对25人的购买决策产生负面效果。在跨境电商行业,吸引新客户的成本是保留现有客户的5到10倍。因此,从长远来看,对现有客户的关系维护非常重要。 复购率分析对于不同类型的产品具有不同的重要性,日常快消品的通常更需要关注复购率分析:如食品、个人护理用品、家庭清洁用品等,这些商品是日常生活中的必需品,消费者会定期购买。对于这类商品,高复购率表明了消费者的持续需求和满意度,分析复购率有助于预测销售趋势和管理库存。 复购率分析看板主要展示了不同订单、不同用户的复购率变动趋势,识别忠实用户及高复购率的商品。接下来,我们将逐步深入,指导你如何掌握复购率分析的要点。 01 复购数据概览 01 复购指标 复购分析的主要指标有: 订单总数 用户总数 复购订单数 复购用户数 订单复购率 用户复购率 高复购率意味着用户对商品或服务的满意度较高,愿意进行重复购买。数跨境BI的复购数据概览以指标卡的形式向展示不同指标的数据,帮助管理者对复购情况有一个笼统的了解,及时把控复购情况。 02 订单/客户维度的复购率变动趋势 复购率变动趋势通过订单及用户维度了解月度的复购数据走势,如果订单复购率出现下降趋势,可能表明商品质量或售后服务存在问题,需要企业及时调整和改进;如果客户维度的复购率出现变动,可能体现出营销活动或策略的有效性,需要企业在未来的运营中加以利用和改进,及时调整市场策略。 02 用户、商品排行榜及明细 01 忠实用户TOP10 忠实用户则为企业复购分析中最重要的资产,通过忠实用户Top10,满意的复购客户更可能通过口碑推荐带来新客户。根据他们的购买明细为他们定制不同的营销策略,例如发放coupon、指定推荐商品、组合销售等都是能够圈住忠实客户,提高销量有效的方法之一。 02 高复购商品TOP10 本看板针对不同的商品进行复购数据对比, 找到企业的优选商品,合理安排生产、库存和物流资源,提高整体运营效率。通常来说,高复购率的商品在价格和质量上都有较好的表现,使消费者认为其具有较高价值,因此愿意再次购买,企业应该对这些热销商品进行详细分析,借鉴它们的成功要素,引导产品开发团队创造出具有相似优势的产品,进而提升企业整体的产品质量水平。 03 复购用户详情 复购用户详情表通过明细表的方式展现了不同首购用户所对应的复购产品及订单。通过点击忠实用户可以触发联动,查看该用户的复购数据,可以体现不同订单的连带率,例如购买A产品的人通常会在下一次购买B产品,企业就可以根据A、B产品提供组合或是其他促销政策。 03 总结 复购分析对于跨境电商来说是一个重要的环节,不仅能够帮助企业更好地理解和服务现有客户,维护老客户群体,在激烈的市场竞争中起到锦上添花的作用。 点击试用复购分析看板 使用过程中遇到任何问题,欢迎与小九沟通!   /END/    
跨境电商运营如何通过一张看板监控多平台销售数据,时刻把握销售情况?
在跨境电商领域,企业往往需要在多个平台上同时经营以扩大市场份额和提高品牌知名度。然而,这种多平台策略也带来了销售分析的复杂性。为了有效管理和优化跨平台销售,企业需要及时掌握各项销售数据,维持每个平台的综合发展,确保最大的收益。 那么多平台的销售分析应该怎么做,可以让管理者直观又及时地掌握各平台销售情况呢?今天小九带来的就是多平台销售数据分析看板,以Lazada、Shopee和TikTok Shop三个平台的订单数据为例,通过数跨境BI直接对接平台后台的订单报告,统一数据分析口径,帮助电商卖家及时把握电商销售情况。 多平台销售数据分析主要分为两部分,销售数据概览和详细数据及对比。在进行销售数据分析时,卖家应该关注那些对业务影响最大的指标,如客户数、订单数、销售额、客单价及连带率等。通过这些指标的分析,可以了解业务的健康状况,并作出相应的策略调整。 下面小九将带大家逐一拆解这些指标。 01 销售数据概览 01 销售指标 销售分析的主要指标有: 客户数量 订单数量 订单销量 订单销售额 客单价 连带率 数跨境BI的多平台销售数据概览以指标卡的形式向管理者展示不同指标的数据,及时把控全局销售情况,并通过可切换不同指标的热销商品排行榜Top10,找到企业的优选商品,针对性地调整库存和推广策略。 02 销售数据变动趋势 通过销售数据变动趋势的了解产品在年/月/周/日间的销量变化走势,把控整体销售情况。同时,看板支持钻取,点击即可查看各平台的销售情况占比,清晰展示不同平台的销售表现,有助于企业针对不同平台优化库存和生产计划,及时调整营销策略。   02 销售数据详情及对比 01 销售数据详情 销售数据详情表通过平台、店铺、SKU分成三张,点击不同维度都可以触发钻取,深入查看明细数据。例如,通过点击平台,可以查看该平台以年周划分的销售明细数据;通过点击年周数,可以钻取到该周不同的订单明细;或是通过点击店铺,获取到该店铺不同日期的详销售。 02 销售数据对比 本看板针对日、周、月不同时间颗粒度进行销售数据对比,通过分析不同时间节点的销售表现,企业能够监控业务的日常波动、识别销售趋势和模式、评估营销活动的效果、优化库存管理、调整产品定价和销售策略,并及时发现问题所在,从而做出快速反应和决策,提升运营效率和盈利能力。 03 总结 跨境电商的环境是不断变化的,因此需要持续监控数据,以便及时发现问题并作出反应。跨境电商在多平台经营时,销售分析是确保企业能够有效管理各个平台并最大化收益的关键。 通过数跨境BI的多平台销售数据分析,能够轻松获取不同平台后台数据,深入分析每个平台的订单情况,通过数据帮助企业采取行动以及持续优化。点击下方的看板即可一键同步数据,复用多平台销售看板。  
针对不同产品性质、不同运营职级的提成到底该怎么算?
随着全球化的不断推进,跨境电商行业迎来了蓬勃发展的机遇,而运营团队在这个竞争激烈的市场中扮演着至关重要的角色。为了激发员工的潜能,提高业绩水平,跨境电商企业大多会采用薪资提成核算机制,使运营团队更加积极主动地推动业务发展。 在提成机制不完善的情况下,往往会遇到许多问题: 新旧产品分配问题:由于新产品上架很难快速盈利,在推广时,大家都不愿意积极推行新品,而是满足于维护旧链接来获取佣金。 提成机制不透明:运营老觉得给他算的提成不对,却无从得知具体的计算步骤 计算时效性差:每个月月底都需要财务手动计算,费时费力,还要经常被催问结果 那么到底如何构建一个提成方案,不仅能激发运营团队的活力,推动GMV的增长,同时还能确保新品的及时上架和推广,并激励团队创造出热销商品呢? 今天小九给大家带来运营薪资提成看板,通过对应不同产品性质、人员岗位设计了独特的运营提成方案,将老品、新品、甚至爆品的推广,与运营主管和运营人员强绑定,同时支持使用者自定义修改提成比例、月度目标等,调整出最适合自己企业实际情况的提成数据看板。 运营提成核算 01 薪资结构 企业的综合薪资由基础薪资、月度提成、成功新品奖金及季度绩效等各类奖金组成。在跨境电商运营薪资提成方案的制定中,应该包括不同岗位的运营人员,基于不同产品业绩和贡献的不同进行差异化提成。 各站点运营专员:主要考核其负责的店铺和产品。 运营专员薪资结构=基本薪资+月度提成+成功新品奖金 运营主管:在考核其自身负责店铺和产品的基础上,还需要考核其管理的所有运营专员的工作情况,以销售额和毛利润作为评价基准,每月考评,季度定级并发放相应等级的绩效奖金。 运营主管薪资结构=基本薪资+月度提成+成功新品奖金+季度绩效 根据不同岗位运营人员薪资结构,看板以指标卡的形式展示各类金额的总支出,并通过环比反映和上月相比的绩效变化趋势,侧面反应出当期的业绩情况。 并通过圆环图,看到每一个员工的各项薪资比例,及时判断各类奖金的金额区间及占比是否合理,如果存在某一类提成占比超额的情况,可以及时调整系数。 02 各类提成计算 针对不同的产品性质、绩效目标等,数跨境BI提供了月度提成、成功新品奖金及季度绩效的计算的方案运用在运营提成核算看板中供参考,以下指标及比例都可以自定义调整。 月度提成 月度提成计算使用的指标主要为销售额及回款额,并针对新品和老品计算不同的提成系数。给予拓展成功的新品更高的提成比例能够引导员工最大化促进新业务增长,而不是仅仅维持现有产品链接。通过展示月度提成明细,运营人员能够清晰地了解自己的收入构成,并据此调整销售策略。 新品:主要考核其推广情况,以销售额作为考核基准,对于推广情况良好的新品(成功新品),根据成功数量给予额外奖励; 老品:需要考核其盈利情况,以回款作为考核基准。 月度提成:新品销售额*1.5%+老品回款额*1% 新品判断标准:自开售日期至提成核算日不超过90天 成功新品奖金 为了激励大家推广新品,企业可以设置成功推广新品的奖金系数,根据成功新品的数量提供奖金。 成功新品奖金=成功新品数*100 成功新品判定标准:(实际销售额/目标销售额)*50%+(实际回款/目标回款)*50%>=80% 季度绩效 在跨境电商运营薪资提成方案的制定中,除了针对不同产品业绩和贡献的不同进行差异化提成,也应该包括不同岗位的运营人员。在运营主管的提成方案中,需要考核其季度绩效,主要体现在管理运营专员的工作情况,才能促进团队的快速成长。 季度绩效=基础薪资*KPI绩效系数 KPI绩效系数=(X1+X2+X3)/3 X1、X2、X3分别代表该季度每月的考评分数,考评标准如下图 03 月度奖金趋势及排名 在基础薪资不变的情况下,对比不同月份的提成及奖金变化,管理层可以及时了解公司业绩的波动情况,根据月份判断新产品推广高峰期和低谷期,帮助其做出更合理的战略决策;根据季度绩效监控管理层的工作情况。 月度奖金排名体现了不同员工的工作能力和贡献度,营造一种健康的竞争氛围,鼓励员工之间的相互学习和提升,及时发现员工相对薄弱的环节,并针对性解决问题。 通过月度提成了解该员工针对产品销售额回款额的贡献 通过成功新品奖金查看到该员工推广新品的能力 通过点击月份或是人名,都可以触发联动联动,查看该月/该运营的薪资情况,如下图:   看板使用方式 01 看板应用 点击图片即可跳转至模板链接应用模板,推荐使用电脑端打开。 02 替换产品信息 由于每家店铺的绩效核算日、店铺信息、薪资及目标都不同,需要按照模版示例的数据源表单进行数据源的替换,共有四张表:绩效核算日、店铺映射表、基础薪资表及月度目标。在替换中需要确保表头信息与提供的样表一致。 03 替换参数信息 薪资计算方式仅供参考,旨在展示产品功能并提供基础思路,用户可以借助数跨境BI强大的自助分析能力在计算过程中进行自定义修改各类提成系数,调整出最适合本公司实际情况的薪酬制度。 总结 跨境电商运营薪资提成核算需要企业在制定方案时考虑业务特点、员工激励以及目标完成状况等各种因素,通过不同的提成机制更好地调动运营团队的积极性,实现业务目标。通过合理设计提成方案,企业可以激发运营团队的业务推动力,同时在激烈的市场竞争中为跨境电商企业留住人才、提高竞争力的一项关键策略。   点击复用运营薪资提成看板
继续清仓还是移除商品?亚马逊产品利润测算看板帮您最大化产品销售利润
随着市场竞争的加剧,跨境电商卖家们到了年底纷纷采取各种策略来降本增效。其中,产品清仓作为一种有效处理呆滞品的手段,能够帮助商家清理库存、回笼资金。然而,在仓库内的众多商品中,并不是所有商品都能顺利清仓,对于一些利润低、投入高、退货率高的产品,直接移除甚至能帮助企业降低损失。 那么针对库内的部分产品,我们到底该选择继续清仓还是直接移除呢?数跨境BI为大家带来了一套清仓产品利润看板,结合库龄、FBA仓储费、广告投入等影响因素进行利润测算,对比产品清仓所得利润和移除商品所带来的损失,通过BI的看板一次性搞定所有品类的测算! 清仓利润测算模板有上下两张看板,通过上半部分产品测算看板,判断产品适用的处置方案:   再根据下半部分的商品利润测算看板选定某产品最合适的清仓方案 ,例如调整广告比例、售价等,得到最大的清仓利润。   点击图片即可跳转看板,请使用电脑端打开 01 亚马逊仓储背景介绍 在了解清仓方案之前,小九先给大家简单介绍一下亚马逊仓储计费标准。亚马逊的仓储计价主要有3大部分:月度仓储、超龄仓储、物流移除和订单弃置费用,前两者与付出的仓储费用直接挂钩,后者则计算移除所需成本,和采用哪种清仓方案挂钩。 仓储费用 根据不同品类、不同大小、不同月份、不同存储周期,亚马逊有不用的计费标准。商品的仓储费用,可以根据亚马逊后台的月度仓储费报告、库存状况报告获取商品的重量材积信息和库存情况,基于亚马逊各类费用的计费标准,结合产品本身的材积相关信息,生成相关的单位仓储费用。如下图:   移除费用 除了继续清仓,也可以选择移除商品,根据重量可以测算出移除费用。   判断清仓方案 当仓储时间过长、仓储费过高,销售利润可能不足以支撑该产品盈利,甚至继续清仓销售损失会大于直接移除带来的损失,这时候,我们会根据预测收益对比,建议卖家直接移除商品来降低损失。 02 清仓利润测算看板 01 产品测算看板 产品测算看板主要是对仓亚马逊商品进行清仓时,基于亚马逊复杂的仓储费计价规则和先进先出的计费方法,预估清仓售卖的利润,同直接移除商品产生的费用进行比较,给出商品的清仓处置建议,包含的关键指标有初始库存、月度仓储费、清仓利润、移除利润及最终利润。 初始库存:根据亚马逊后台报告获取的卖家实际库存状况统计初始库存 月度仓储费:基于历史销量、退货量,预估未来的仓储费用,并提供折线图,查看未来的仓储费占比及趋势。 清仓利润:通过商品的售价、推广占比、平台费用,计算具体SKU的预估单位利润,结合仓储费用和可用库存,计算预期售卖的预期利润 移除利润:根据商品发货重量及亚马逊移除费用测算出移除利润。 最终利润:通过对比清仓利润和移除利润,计算可能的最大利润,选择处置方案。 02 清仓商品利润测算 根据产品测算看板给出不同商品推荐的处置方案后,点击产品即可联动下方的清仓商品利润测算表。 看板中的初始商品信息表展示了该商品的原始售价、广告比例、退货率及FBA费用,并计算单位毛利。在联动或是选择好产品名及SKU后,清仓商品利润测算表支持输入不同的广告投放比例、售价、退货率、佣金比例等测算参数,对清仓的具体定价及广告方案等提供了对比参考。 调整广告投入比例:增加广告投入可以一定程度提高产品和清仓活动的知名度,吸引更多潜在客户关注和参与购买。这有助于扩大销售范围,从而实现快速清仓。而如果投入的广告过多,会影响产品的利润,可以通过不同的比例进行测算,找到最合适的广告投入比例。 调整售价:理调整售价并结合其他促销策略,也是加速清仓过程并实现盈利的可靠方法之一。该看板支持输入不同售价,测算清仓利润。 退货率:退货率的高低对清仓活动有着直接的影响,包括增加成本负担以及降低流量和销售等。因此,商家在进行清仓活动时,应该综合考虑退货率的潜在影响,并采取措施来降低退货率,以提高清仓活动的效率和盈利能力。 03 看板使用方式 01 看板应用 点击图片即可跳转至模板链接应用模板,推荐使用电脑端打开。 02 替换产品信息 由于每家店铺的产品价格、产品信息不同,需要按照模版示例的数据源表单结构进行数据源的替换,共有两张表:产品价格基础表、产品信息表。在替换中需要确保表头信息与提供的样表一致。   03 参数筛选设置 产品测算看板:首先设置结算货币,后续仪表板中所有金额都以目标货币为基准:支持多货币切换(默认为CNY);选择目标店铺和站点。基于移除费用和清仓利润,会给出全产品的相关数据,和整体的库存、仓储、利润。   清仓利润测算看板:对具体商品进行利润测算,先选择具体的SKU,通过调整售价、广告占比、退货比率、平台费用;实现对具体商品利润的实时测算。根据不同的比例找到清仓利润最高的清仓方案。   04 总结 产品清仓作为一种有效的促销手段,可以帮助商家清理库存、回笼资金、提高品牌知名度和市场份额。通过数跨境BI的清仓利润测算看板,卖家可以清晰判断该商品的去留,为企业最大化产品利润提供支撑。 此外,本模板还支持新增更多的结算货币及支持对预测每个月份下的销量数据进行自定义输入等进阶使用方法,可以参考左侧模板说明进行更深入的了解。   ➡️清仓利润核算模板链接
购物篮分析:如何搭配才能让客户加满购物车?
上世纪90年代,美国的沃尔玛超市收银员发现了一个奇怪的现象,结账时乘客的购物车里,啤酒和纸尿裤总是摆在一起,于是沃尔玛超市就将两件商品摆放的位置靠近,果然销量大增。 01 何为购物篮分析 购物篮指的是超级市场内供顾客购物时使用的装商品的篮子,当顾客付款时这些购物篮内的商品被营业人员通过收款机一一登记结算并记录。 所谓的购物篮分析(Market Basket Analysis)就是通过这些购物篮子所显示的信息来研究顾客的购买行为。 购物篮分析是商场常用的一种分析手段,经典案例“啤酒和纸尿裤搭配售卖”就是一种购物篮分析。 美国学者Agrawal在发现啤酒和纸尿裤经常一起出现在顾客购物篮中后,进行了研究,发现原因出自“奶爸”这一群体。 首先,从时间上,周末比工作日购买纸尿裤喝啤酒的频率更多;其次,爸爸们喜欢看体育节目,而且更爱边喝啤酒边看,且美国的体育节目多在周末扎堆。所以,当周末母亲需要给孩子换纸尿裤时,通常会让正在看球的奶爸去买。奶爸出去买纸尿裤,会顺便带些啤酒回来。 02 购物篮分析的目的 完成购物篮分析,能给实际销售带来哪些优势呢? 优化商品配置:可以厘清哪些商品可以一起购买,关联商品可以优化陈列方式、进行促销等; 了解客户需求:分析出顾客的购买习惯,顾客购买商品的时间、地点等; 分析销售趋势:利用数据仓库对品种和库存的趋势进行分析,选定需要补充的商品,研究顾客购买趋势,分析季节性购买模式,确定降价商品。 03 如何做购物篮分析 以亚马逊卖家为例,首先,我们需要通过后台的订单报告,收集商品的销售数据,然后计算购物篮分析的关键指标:1、支持度 2、置信度 3、提升度。 支持度 支持度是指A商品和B商品同时被购买的概率,或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例,代表了这个组合的可靠程度。 支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性,显然支持度越大关联规则越重要。 商品A、B组合的支持度=同时购买A、B商品的订单数/总订单数*100% 置信度 置信度是指购买A之后又购买B的条件概率,简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率。 A对B的置信度=同时包含A和B商品的订单数/包含A商品的订单数*100% 提升度 提升度在理解上相较于前两个指标更有难度。它是指先购买A对购买B的提升作用,用来判断商品组合方式是否具有实际价值。如果商品A对商品B有较大的提升,有较大的搭配价值,建议可以组合售卖或者是将两者的展示位置靠近。 它的计算方法是:A对B的置信度/购买商品B的订单数。 当提升度>1时: 表示买A再买B的概率大于单独购买B的概率,就表示买A对买B带来了提升效果。 当提升度<1时: 表示买A再买B的概率小于单独购买B的概率,就表示买A对买B带来了负面效果。 操作步骤 Operation steps 下面我们以亚马逊店铺的订单数据为例,进行购物篮分析。 1. 计算指标 首先我们需要计算订单数的各类指标。 ①总购买订单数 要计算总购买订单数,我们根据SKU进行订单数的汇总求和。 ②计算同时购买A和B订单数 要计算同时购买A和B的订单数,就需要复制一列相同的商品类别,将两列通过「左右合并」功能合并在一起,就可以分出比如A+A、A+B、B+A等的商品组合。 将商品名称作为A商品和B商品。显然,不需要类似 A+A 的组合,因此需要将该数据过滤掉,输入函数【A商品SKU!=B商品SKU】即可。 ③计算分别购买A和B的订单数 添加左右合并,并将合并结果「订单数」命名为「A商品订单数」,B商品同理计算。 2. 计算支持度、置信度、提升度 得到上面三个指标后,我们就可以通过公式新增列计算支持度、置信度、提升度。 支持度=同时购买A和B订单数/总购买订单数,置信度,提升度同理,就不列举了。 3. 数据分析 计算得到支持度、置信度、提升度的结果后,我们就可以制作成完整的看板,查看各类商品之间的关联,并采取相应的应对策略。 04 购物篮分析 购物篮分析的目的在于:通过对用户消费记录数据的挖掘和分析,找出用户购买习惯的一些潜在规律,从而为用户提供他们想要的搭配或相应的组合coupon,带来客单价的提升,从而提高公司收益。 跨境电商卖家如何更快捷地就能完成购物篮分析呢?数跨境BI已经为您制作好了购物篮分析模板,只需替换原始数据,立即拥有高级仪表板! 此外,数跨境的模板中心还有利润、财务、销售、库存等多方面数据分析模板供您直接应用!   购物篮分析看板链接
1月更新|新增3大系统数据源,公式框合法性判断及企业资源管理功能上线!
01 数据源 01 新增钉钉-宜搭、钉钉-氚云数据源 钉钉应用市场为企业各职能部门提供营销,流程,管理工具等各类应用服务,其中宜搭和氚云都是非常受欢迎的低代码应用构建平台,通过可视化拖拽的方式,完成表单的创建。数跨境BI也新增了宜搭和氚云两个系统数据源: 针对宜搭用户:支持将「钉钉-宜搭」的表单数据导入到数跨境BI 针对氚云用户:支持将「钉钉-氚云」的表单数据导入至数跨境BI 详情参见文档:钉钉-宜搭、钉钉-氚云 02  新增金蝶云星空数据源 金蝶云星空是金蝶软件有限公司基于云计算、大数据、社交、人工智能、物联网等前沿技术研发的新一代SaaS版战略性企业管理软件,连续4年市场占有率第一。 针对「金蝶云星空」用户,支持将数据获取至数跨境BI,在数跨境BI中进行数据的处理和分析,其中包含库存管理、应收款管理、委外管理、总账等多模块35张常用表单。 详情参见文档:金蝶云星空   02 分析表 01 公式框合法性判断优化 优化前:在公式写错的情况下,仅仅有一些宽泛的提示,例如【语法错误】、【不符合参数要求】等,不容易定位问题。 优化后:对公式合法性判断进行优化,细化报错提示,更准确的指出不合法的地方。且增加波浪线标识,帮助用户更快地定位公式出错位置。 详情参见文档:公式报错排查 优化前: COMBINEDELTA:不符合(任意,任意)的参数要求 优化后,根据不同的错误情况,将提示: 检查到COMBINEDELTA函数的参数个数不符合要求,应为2/3个,请修正 检查到COMBINEDELTA函数的参数类型不符合要求,date应为日期/年周数/年周期/年月/年季度类型,请修正   02 日期字段相关优化 新增COMBINE、COMBINEDELTA函数 以年季度类型的字段为例: 优化前:日期函数不支持年季度字段作为参数,因此无法使用函数直接获取到「季度」信息;也无法直接使用函数向后推迟 2 个季度。 优化后:新增 COMBINE、COMBINEDELTA 函数,可直接用于计算年月、年季度、年周期、年周数等类型的字段。 COMBINE(date,unit) 返回指定日期中年周数/年周期/月日/年月/年季度等信息 例如date为2018-05-01,COMBINE(date ,"Y")返回年份2018。 更多案例及详细解释可见 combine帮助文档 COMBINEDELTA(date,delta,unit)返回指定日期后 delta 个天/周数/周期/月/季度/年 例如date为2018-05-01,COMBINEDELTA(date,4,"Y")返回2022-05-01,代表4年后的日期。 更多案例及详细解释可见 combinedelta帮助文档 在分析表中,年月、年季度、年周期类型的字段增加「动态时间」设置 在筛选、条件赋值、条件格式等步骤中,对年月、年季度、年周数类型的字段进行分析时,支持设置动态时间。例如,在筛选步骤中,筛选出「合同签约时间」早于当前时间 1 季度的数据。如下图所示:   年月类型的字段支持直接转换成年月日 03 累积值计算增加排序配置 优化前:若用户需要对特定顺序下的数据进行累积计算,要手动在「累积值」步骤前添加「排序」步骤。 优化后:在累积值计算的配置界面中增加了「排序设置」选项,用户可直接配置排序依据字段,计算结果也将根据设置顺序进行展示。 例如,需要按照月份升序排列,并计算累计回款金额,此时可以直接配置排序字段为「合同签约时间」。如下图所示: 详情参见文档:累积值   03  仪表板 01 日期类筛选器支持「年月日时分秒」粒度 优化前:在仪表板中的日期筛选器,原本仅支持筛选到年月日,不支持更细颗粒度的筛选。 优化后:在仪表板中的日期筛选器,支持日期区间切换到「年月日时分秒」粒度,用户可灵活筛选出时分秒级别的数据。 详情参见文档:日期类筛选器切换筛选粒度 04  平台 01 企业容量支持导出用量明细 「源数据容量」是指添加到项目的数据源表所占用的容量,除用户属性表外,若数据源表没有被添加到项目中,不会占用源容量。 优化前:经常会有用户发现提示自己「源数据容量」不足,却又无从下手排查。 优化后:在企业版本信息中,点击「源数据容量」的「导出明细」按钮,可以下载当前企业所有被添加到项目中的数据源表的明细数据,比如数据源表所在团队、项目、项目管理人、占用的源表行数等等信息。 若源数据容量超限,可通过下载的明细表看到所有表单占用的源表行数,排查无用的表,删除后释放源容量。   详情参见文档:企业资源管理 02  成员离职后支持一键交接 优化前:成员离职时,必须由成员自行主动交接项目权限,管理员无法强制交接。 优化后:成员离职时,管理员可在移除成员时,将离职成员的数据权限一键移交给交接人,保证数据能够得到有效管理。 详情参见文档:删除成员/权限交接 03 新增计算行数、计算内存管理项 若企业计算行数、计算内存不足,管理员可在「企业设置>版本信息」中购买。如下图所示: 若用户遇到计算行数超限、计算内存超限,可参考 性能优化指导手册 自行排查进行优化。   以上就是1月更新内容~     ➡️「1月更新日志」点这里
分析技巧|巧用各类数据分析模型,实现高质量分析
有很多卖家运营小伙伴都跟小九交流过,平时在数据分析中,除了最基础的一些毛利、转化率、点击率等加减乘除的计算,其他分析就不知道该从何下手了。 其实,每一个数据分析者不仅需要熟练地掌握分析工具,还需要掌握一些常用且有价值的数据分析方法和模型。 为了帮助大家更好地上手数跨境BI,小九整理了几个常用的数据分析方法和模型,并附上了可复用的模板,轻松掌握各类高大上数据分析,大家一起学起来吧! 以下模板点击图片即可跳转,推荐使用电脑打开。 购物篮分析 在分析销售情况时,可以使用购物篮分析模型,是零售和电商里比较常见的一个数据模型,将每个消费者的一次购物行为中购买的所有商品组合视为一个“购物篮”,然后对购物篮中的不同商品组合进行数据分析,以揭示商品之间的关联关系。 购物篮分析的关键衡量指标有三个: 1. 支持度、2.置信度、3. 提升度 为了让大家更好地理解购物篮分析,小九给大家举个例子:假设某一超市在一个月内卖出了100件商品,其中A商品有5单,B商品有10单,同时购买A、B商品的有3单。 购买A商品的概率:P(A)=(5/100)*100%=5% 购买B商品的概率:P(B)=(10/100)*100%=10% 同时购买A、B商品的概率:P(A∩B)=(3/100)*100%=3% 通过购物篮分析,我们可以吸引客户从只购买一件产品转换到购买多件产品,从而提高整个购物篮的销售金额,最大限度地实现销售增长,也可以发现一些新的交叉销售和捆绑销售的机会: 考虑是否有搭配销售的可能性;  针对几个产品设置Coupon, 互相导流的同时还能增加销售额; 做针对性广告,考虑关联位置广告;  上下游产品开发。 在进行购物篮分析时,我们只需要记录商品的sku及订单情况,通过简单的概率计算,即可得到各类商品的支持度、置信度、提升度,从而优化产品布局及推广策略。 RFM模型 RFM模型是一种数据分析模型,用于衡量客户价值和创利能力。该模型记录客户的RFM: R:最近一次购买的时间(Recency) F:在一段时间内的购买频率(Frequency) M:一段时间内的消费金额(Monetary) 这三项指标的组合可以帮助企业对客户进行细分,并识别出高价值的客户群体。 在跨境卖家中,通常使用RFM分析更好地了解客户的消费行为,挖掘用户对商品或服务的需求及兴趣点。同时,也可以根据客户的复购情况,判断店铺需要重点提升的方面。随着业务的逐渐壮大,复购率分析可以起到锦上添花作用。 在进行RFM分析时,我们只需要记录客户的购买时间、购买频率及某一段时间内的消费金额,进行统计计算,即可根据RFM分值判断客户类型。针对不同类型的客户产出相应的营销策略。   漏斗模型 漏斗模型也是非常常用的分析模型之一。一般来说,漏斗模型是用户行为路径所要经过的核心流程步骤,整个漏斗模型就是 先将整个购买流程拆分成一个个步骤, 然后用转化率来衡量每一个步骤的表现, 最后通过异常的数据指标找出有问题的环节, 从而解决问题,优化该步骤,最终达到提升整体转化率的目的。 广告数据分析时常会运用到漏斗模型:反映了广告活动从展现、点击、加购,直到订单过程中的客户数量。通过从最大的展现量到最小的订单量,漏斗模型直观地展示了客户流失过程。 波士顿矩阵 在分析商品质量时候,可以结合广告数据和退货数据使用波士顿矩阵进行商品分析。波士顿矩阵是利用二维四象限将产品分成了明星、金牛、瘦狗和问题四种类型。   我们可以根据波士顿矩阵的方式制定平台的产品矩阵,在分析商品时,衡量广告商品的单个订单成本和ROI表现 ROI:即投资回报率,广告销售额与广告投入成本的比例 单个订单成本: 广告活动相关的产品总成本除以总订单量。 根据这两个维度分析,将广告商品划分为四个象限,划分的中线为单个订单成本和ROI的均值,可以发现越往左上角的广告商品效果越差,因为这些商品有着很高的订单成本和偏低投资回报率;而越靠近右下角的第四象限的广告商品,则能通过更低的成本带来很高的ROI,证明其价值最高,可以持续增加投入。找到属于我们自己的明星和瘦狗产品。 总结 以上的几个模型都可以帮助跨境电商卖家针对不同的分析目标得出更精准的结论,制作更结构化和体系化的数据分析过程,实现高质量的分析。 点击图片即可跳转模板一键复用,大家赶紧学起来吧~
干货分享|数跨境BI助力亚马逊卖家转型 Tiktok shop电商
TikTok Shop电商近年来一直是跨境圈的热点,作为全球最火爆的短视频平台,拥有庞大的年轻用户群体,近来在全球范围内的发展势头正猛。预计到2024年将实现500亿美元的GMV。 TikTok在出海行业拥有自己的独特性,抖音总裁将其定义为兴趣电商。对于传统电商平台来说,用户普遍抱有购物目的进入商场,而TikTok Shop则根据强大的内容推荐算法和社交互动机制帮助出海企业吸引和留住海外用户,实现订单成交。对于TikoTok卖家来说,基于这类推荐机制,有3种能力非常重要: 选/测品能力 运营能力 效率提升 数跨境BI结合了与不同生态伙伴、卖家的交流,分享数跨境BI如何通过工具的特性助力跨境卖家提升这3种能力,成功转型Tiktok Shop精品店。 01 多平台数据整合 提高卖家选/测品能力 数跨境BI支持接入多平台数据: 跨境电商平台:Amazon、TikTok Shop、Shopee、Lazada、Ebay、Walmart、AliExpress、Wayfair 独立站平台:Shopify、Shoplazza、Shopline 广告平台:Amazon Ads、Google Analytics、Facebook 其他数据连接:本地excel文件夹、各类数据库、ERP、RPA等 短视频浏览者对具备“独特性”的产品情有独钟,数跨境BI可以帮助卖家从自己的“产品库”中识别到优势产品; 使用者可以统一管理多平台的数据,解决数据孤岛难题并自定义进行数据分析,整合选品数据、采购数据、网红数据、广告数据、销售数据实现产品完整生命周期的数据监测。 例如,将卖家本地自己积累的SKU库、其他平台的优势商品,结合TikTok平台的各类推广数据、网红数据,通过完整的商品数据分析找到优势产品,更精准地选择适合市场需求的产品放到tiktok上进行售卖,实现数字化选品、测品。 02 及时监测潜在爆品 实现精准广告投放 作为深耕跨境电商行业多年的运营,相信大家都已经有一定的广告投放基础,转型TikTok后做精品运营,需要仔细做到以下三步: 01 通过商品监测及时找到潜力品,加大广告投放 三分运营,七分选品,卖家可以使用波士顿矩阵(又称四象限分析法)来进行商品分析。运营者可以根据广告点击量 Clicks 与转化率 CVR,将投放广告的商品分为 4 类,将预算投给明星产品及潜力产品,降低对问题及淘汰产品的投入,实施不同的推广策略。 02 持续投入广告,打造爆品 通过广告关键指标概览,对账户做一个总的了解,观察是否有异常的数据,再逐步对关键指标进行优化。结合分析各类广告活动报告汇总展示量、点击量、花费、出单量、销售额等数据,计算出CTR、CR、ACoS、ROI等多个指标。观察各种指标在时间线上的变动趋势,判断是否有明显异常。 03 实时监控各类数据 通过看板标记异常数据,及时调整出现问题的广告。 当指标出现波动时,也可以通过自动化消息通知及时预警给对应业务人员处理,避免造成损失。 03 分析逻辑一次设置 节省时间精力 对于TikTok的精品卖家来说,精力的聚焦十分关键。卖家需要将更多的时间集中在视频、文案内容产出及网红的探索沟通上,所以需要相对压缩运营数据分析的时间成本。 在使用数跨境BI后,只需设置一次计算逻辑,更新源数据即可自动生成多维度的各类报表,不再需要重复下载数据制表。在不需要调整计算逻辑的情况下,每周仅需观察做好的看板即可了解各类数据情况,节约至少80%的分析时间。 04 总结   数跨境BI作为跨境卖家的数据中台,助力跨境卖家转型TikTok Shop精品店,通过数据分析快速捕获行业趋势,更好地理解TikTok的受众,从而制作出更具吸引力的内容,以及更有效地进行广告投放。
近110页数据!《2023年度TikTok电商行业趋势白皮书》重磅发布!
2023年,似乎所有的东西都往相反的方向发展。疫情消退后经济没有明朗,局部冲突愈演愈烈没有消停,打工人辛苦工作工资没有涨,疯狂买买买的双十一也开始变得冷清...   似乎是不友好的一年,那你有听到“增长的声音”吗?   ——有。TikTok电商就是为数不多还在增长的行业,虽“局势动荡”但“造富神话”依旧频繁上演。特别是TikTok Shop 下半年正式开放美国业务,开启巨大消费市场的闭环流量,指数级地推进商业化,它终于来了!   现在的TikTok带货市场,就如同18年的国内抖音,正在希望更多的商家和普通人通过短视频带货能挣到钱的阶段。   此时,平台会帮你,而你也要紧紧抓住橄榄枝才行。   不管你是想发力美国市场的,还是做东南亚市场的,不管你是做美妆品类的,还是服饰鞋包的,以下这份报告的数据都实在太过重要。   超店有数依托自身在电商数据领域的优势,发布《2023年度TikTok电商行业趋势白皮书》,从年度选品趋势、短视频爆款基因、地区消费偏好、商品定价策略、单品/店铺/达人年度排行、用户生态特征、品牌成功营销案例七大层面解读当下TikTok商业趋势,方便TikTok卖家对2023年度跨境赛道市场现状有更直观地认知,做好2024年的营销策略。   另外也特别鸣谢本次报告的战略合作伙伴数跨境BI,数跨境BI在数据分析领域不容小觑,为跨境卖家提供一站式自助分析平台,快速响应卖家需求。   完整版白皮书可扫码领取领取,以下是报告节选。(长达110+页)     01 TikTok用户生态洞察反哺带货   TikTok单月全球下载用户数破0.6亿,全年下载高峰集中在5月及8月,位列全球范围内16个国家的下载量第一,123个国家的下载量第2~10位,用户人均使用时长将近100分钟/天,远超Instagram、 Facebook、YouTube等同类型社交应用,这个流量是惊人的。   随着全球用户对短视频生态青睐度增加,消费习惯变迁是迟早的事,TikTok正将用户价值兑换成真金白银。   但实际上,目前的局势并不是那么乐观。   印尼、巴西、越南、巴基斯坦等“用户聚集地”MAU增速下降,只有美国市场拿出了相对亮眼的活跃度成绩单(第三季度MAU大幅上涨9.87%)。   整个TikTok应用内购收入在今年Q3期间取得较大突破破千万美金,而实际上内购收入增速自今年Q1起已经放缓。       这样的用户生态可以反哺什么信息给卖家?   从流量上来看:火爆全球的TikTok确实赋予了跨境电商更多想象力和增量空间,而流量型生意讲究效率。   从卖货上来看:【社交+内容+电商】重新定义了跨境电商赛道,而多形态生意讲究信息差。   所以,到底如何将信息落地到TikTok业务?   答案都藏在我们的TikTok Shop大盘数据中 ——   02 TikTok Shop 电商大盘:看现在和未来   聚焦全年TikTok Shop电商大盘,东南亚多国呈现增长态势,且下半年增速明显加快,其中泰国、马来西亚八月环比增长超40%,势头较猛。   欧美市场方面,英国市场全年增长不如意,要知道TikTok 2023的电商目标是230亿美金,在如此“宏大”的愿景之下,英国市场的表现并不亮眼。         下面具体分析英国、美国、东南亚市场TikTok2023全年业务大盘。   英国市场:有涨,但亏,切勿盲目进场   从单个品类来看,英国市场美妆个护下半年销售额涨37%,女装与女士内衣下半年增长41%,居家日用增长142%,食品饮料增长49%,增长态势虽不及美国,但相较其他东南亚国家还是算优异的。   可为何!很多商家对英国市场仍信心不足?   对平台自己来说,英国市场已经砸了不少钱,想要继续在欧洲市场做大,势必要投入更多资金。而为了吸引更多商家入驻,平台对入驻商家的门槛设置并不高,这就导致了英区小店鱼龙混杂的局面,假货、仿品等问题一定程度上影响了英国用户的购物体验。   生意开展难,所以卖家疯狂上演价格战,甚至卷成“拼多多。加之英国本土市场对短视频、直播间消费习惯尚未养成,网红带货体系处于起步阶段,就算复制“低价”、“打折”的模式也很难走得通。   如果想布局英国市场,前期应当做好充分准备,切勿盲目进场。     美国市场:全新增量场,着眼现在和未来   相较疲软的英区,9月始全面开放的美国市场第三季度全场GMV环比上涨38819倍,第四季度截止日前上涨208%,按目前的增速,美国市场有望跟东南亚市场齐头并进,甚至超雄。 对于卖家来说,美国市场的“38819倍”意味着什么? 意味着美国小店从6月份的332家开到11月份的3.15w家,竟对多。带货短视频数翻倍涌现,视频素材很快就会被淹没,节奏快。 具体到增量详情,美国市场的美妆个护、女装与女士内衣、爱好与收藏、手机与数码、运动与户外是美国TikTok市场的五大热销品类,以美妆个护类目为例,美容个护电器、美妆香水、美容护肤、鼻子口腔护理、头部护理与造型、洗浴与身体护理是其热销细分类目,是商家可以发力的重点方向。 需要注意的是,目前备受关注的美国市场销量大头高度集中在美妆、女装类目等长期类目,增速较快的品类则是手机数码、运动与户外、居家日用及保健类目,蓝海品类可待开发。       东南亚市场:虽值“多事之秋”,但有底气   事实证明,TikTok Shop东南亚之路走对了方向,目前为止创作了不少佳绩:   今年以来印尼市场整体销售额上涨520%(尽管被封了一个月),泰国市场整体销售额上涨1441%(东南亚增量第一),越南市场上涨975%,马来西亚市场增长969%...   单看数字,很爽。   而实际上,卖家的反馈声音也是——真香。   东南亚各国消费人群偏年轻化,对社交媒体消费,直播带货、网红带货等模式接纳度高,物流成本低,商家的入局成本并不高。具体到各国大盘,印尼、泰国断层领先抢占前二,越南、马来西亚、菲律宾紧随其后,新加坡市场体量较小。整体上生意开展难度虽小,但下半年以来一连锁的“政治反应”让部分市场深陷泥潭,需要卖家积极应用随机调整策略,不掉以轻心。       03 年度选品趋势+爆款基因   通过超店有数大数据产品,我们可以获知TikTok电商市场商品数量、消费销量、有交易商品数等多项数据,并进行交叉分析,洞察出各市场商品环境及品类优劣势。   各品类商品生存环境方面:欧美市场美妆个护、女装与女式内衣的商品数基数高,有交易的商品数占比保持高位,整体来看商品生存环境良好。时尚配件、厨房用品、居家日用、运动与户外等商品数基数大,有交易的商品数占比低于大盘,其市场商品间竞争相对激烈。   各品类优劣势洞察方面:保健类目以近90%的增速断层领先,成为11月份美区市场的优势品类。家居建材、电脑办公、居家日用、家具、母婴用品等类目强势抬头。而其销售额基数小,市场潜力还有待挖掘,家居类目市场潜力大,增速超50%。   具体到各国市场的选品趋势,超店有数通过商品销售额、上下半年热销单品销量涨幅两项数据,带来选品策略及爆款因素洞察。以美国市场为例,美妆个护全场GMV占比近25%,月销售额在近亿美金左右,女士与女士内衣则以10~15%的比例位列第二,两者均属长期优势品类。增速较快的品类则是运动与户外、保健、家电及居家日用类,空白市场仍需补充。     详细到各细分类目的单品变现情况:   ● 美妆个护:局部护肤趋势凸显,产品功能亟需走精细化,护发产品、卷发棒、睫毛膏、唇部护理单品销量上升强势。 ● 手机数码:自带“明星效应”+“悦己体验”,智能手表、游戏机、便携充电器脱颖而出,蓝牙耳机商品饱和。 ● 保健:健身类相关商品强势抬头,下半年以来蛋白粉单品销量暴涨。 ● 爱好与收藏:收藏赛道不断细分,卡牌需求量猛涨。     除美国外,英国、泰国、印尼、越南、马来西亚、菲律宾、新加坡等国家的选品趋势页见完整报告。     04 年度消费偏好+定价策略   想要实现持续可行的增长目标,我们必须在选品以外审视电商本质。 ——本质是以消费者为中心。   而对千千万万在一线的跨境卖家来说,如何全面理解消费者?要基于哪些数据去预判消费偏好?   ——定价意味着卖家的商品信心,商品数量意味着市场投入程度,而消费销量则代表着消费者是否买单,以这三项数据交叉分析,洞察单品类的消费偏好。   另外也可以通过消费者调研报告获取信息,据英敏特《2024全球消费者趋势》报告,70%的泰国消费者对天然成分的美容产品感兴趣, 并愿意花更多的钱购买;67%的英国消费者在过去12个月里购买了家具,他们更愿意花更多的钱购买耐用的高质量家具,而不是购买需要频繁更换的廉价家具。由此可见,消费者倾向于比照品牌所传递的价值观是否和自己吻合,不过分注重价格。   而上述所讲超店有数三项数据交叉分析,也同样呈现一样的结果。   以泰国市场女装与女士内衣为例,卖家布局时敏感地嗅到了高端市场的消费风口,并在61-200美金的价格区间大力注入投资,在200美金以上商家布局心理趋于保守,商品数投入占比相较前几个区间有所回落,消费者热情仍十分高涨,可见在此类赛道消费者意愿以商品品质为导向,商家可大胆攻占高端线。泰国美妆个护类目又是另外的景象,下半年商家不约而同地选择了削减低端商品供应量,往中高端发力。在$61-200的价格范围内,消费者回以饱满的消费热情。尤其在$101-200的价格区间,商家的投入回报比可以说是“四两拨千金”。但与市场预判相反的是,投入最大力度的价格200美金以上商品销量遇冷,削减供应的$21-60价格带销量反而逆势上扬。可见消费者对美妆个护类商品的消费定位追求品质与价格的平衡。       除女装与女士内衣、美妆个护类目除外,运动户外、手机数码、爱好与收藏、食品饮料、居家日用、时尚配件等类目的定价策略均在完整版报告可查看。  05 商品/店铺/达人年度排行   在没有成功之前,对于TikTok卖货,大家都只是在参与一场「赌局」。   「赌局」胜利与否?今天超店有数也来交交卷,为各位展示2023年度商品/店铺/达人年度销售额排行榜。   以商品排行为例,2023年度商品GMV排行TOP10数据中,美国、越南两国市场均呈现出多样化景观,市场生态较为健康。美国市场在各个类目皆有涉猎,其中美妆个护、电子产品、居家日用、服装、保健等品类均有不错的表现。在越南市场,家用电器、美妆个护、食品饮料、保健等品类也占据了较高的市场份额。相较之下,泰国商品年度排行则略显单一,其中美妆个护类目在泰国市场表现尤为突出完全霸榜。这反映了当地消费者对美妆个护产品的高度热衷。     除商品销售额排行榜外,美国、英国、泰国、印尼、越南、马来西亚、菲律宾、新加坡等国家的小店销售额排行榜、达人带货排行榜均见完整报告。       以上是《2023年度TikTok电商行业趋势白皮书》的部分内容节选。更多详情数据,请在完整版PDF查看! 说明:本报告为 出品,报告中所有的文字、图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护,转载需注明来源。如有部分文字和数据或图片素材采集于公开信息,仅为说明问题之引用,所有权为原作者所有。报告内容仅供一般性参考,不应视为针对特定事务的意见或依据。本报告中的TikTok移动数据来源于 ,相关数据皆为对应产品在统计时间内追踪到的数据,仅供参考;全球消费者调研数据来自于英敏特《2024 全球消费者趋势》节选。  
分析小技巧|货币金额统一及汇率换算的处理方法
跨境电商卖家在不同国家站点铺设店铺后,会发现不同站点除了时间不统一以外,货币和金额表达方式也是不统一的,不仅体现在数字格式上,还包括货币符号和金额分割符的具体位置。 所以作为运营者,我们必须提前进行金额格式及汇率的转换处理,将所有金额表达的方式统一化,并按汇率转换成人民币,才能保证统计到的最终财务数据是准确无误的。 今天小九给大家介绍货币金额统一化处理及汇率换算的小技巧。 金额处理 对于货币金额的显示,不同国家也不尽相同,有几种不同的表达方式: 用逗号作为千分位符号,而小数点则用实心的点表示,例如1,000.00(英国、美国同样适用) 用实心的点来作为千分位的符号,用逗号作为小数点,例如1.000,00(大部分欧洲国家、巴西等) 用一个空格来作为千分位的符号,例如1 000,00(西班牙、葡萄牙和意大利等) 不同于时间处理的复杂,针对不同地区的表达方式,数跨境BI仅需一个公式,可以通用于所有国家的货币金额转化: SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(${amount},",","."),"−","-") 汇率换算 关于汇率换算,也是很多公司特别头疼的一点,因为不同公司对于汇率的处理是不一样的。 月初/月末汇率 比较通用的方式是引用每个月第一个工作日或最后一个工作日的汇率作为当月的汇率进行计算。 阶段平均汇率 也有公司会采用全年固定汇率或者半年/三个月/月平均固定汇率的方法,这是沿用主流外贸的汇率结算方式。通常来说为了避免远期的汇率波动,外贸公司会和银行签署协议,以锁定未来一段月份内,总金额在约定不超过某额度的前提下,汇率锁定。 每日实时汇率 甚至还有公司会使用每日的汇率来匹配当日的销售进行计算统计。 考虑到多样化的需求,数跨境BI提供了以货币单位对人民币汇率的每日汇率表,每日更新当天不同币种的中行折算价,可以直接合并到分析中,解决了统计汇率的烦恼。 分析方法 由于分析时用到的币种都是使用的英文缩写,我们需要维护一张货币名称映射表 2.与数跨境BI采集到的中行每日汇率通过共同字段货币名称左右合并。 3.按需求计算不同币种对人民币/对美元汇率 如果是使用每日汇率,到这边即可通过匹配发布日期和销售日期直接使用 4. 最后我们通过分类汇总筛选: 每月的最早时间/最晚时间即可得到月初/月末汇率 对人民币/对美元汇率的平均值得到月平均汇率。 分类中的发布日期可以自由调整,例如将年月改成年季度即可得到季度平均汇率。 总结 金额格式处理是非常基本的技能,通过数跨境BI的一步公式即可轻松将所有数据表达的金额统一化,确保后续分析的准确性;汇率处理也是让很多卖家烦恼的问题之一,通过数跨境实时抓取汇率表,能够大幅解决汇率带来的烦恼。 数跨境BI作为一款BI工具,所有的分析步骤均可一键复用,搭建好一次的字段清理流程,后续只需要替换来源表即可自动更新,方便快捷。
跨境电商营销、销售、财务年终总结不会写?看这一篇就够了!
2023年即将进入倒计时,大家都将陆续进入年前的总结和复盘阶段,说到这个话题,可能不少人在犯愁,年终总结到底该如何下手? 在2023的倒数第二个工作日,小九在数跨境BI的模板库中,从营销、销售到财务分析,精选出跨境电商运营全流程的数据分析年终总结模板推荐,助力年底过关斩将!   点击下方模板图片,即可一键复用,推荐使用电脑打开 01 广告营销分析 广告投放是运营分析中至关重要的一环。通过数跨境BI从曝光量到点击到销售形成转化漏斗,监控广告投放的效果与质量。通过年底复盘,回看这一年的整体广告营销花费和各渠道效果,可以帮助我们控制明年的投放成本,优化资源配置,为下一年度的广告计划提供参考和借鉴,制定更有效的广告策略。   02 商品销售分析 随着销量的增长,订单及销售数据复盘也需要重视。通过数跨境BI形成自定义维度的销量年报,了解过去一年的销售总量、分布、趋势变化,及同比环比,帮助企业发现销售过程中可能存在的问题和瓶颈。   03 销售目标达成情况 通过监控销售目标达成情况,及时复盘年度目标的达成情况,为企业制定下一年度的销售策略提供依据。   04 财务利润核算 通过数跨境BI将多个店铺、多种类型的数据集合在一起,计算出产品成本,并按照店铺汇总订单量、销售额、产品成本、毛利润,计算单个订单成本与利润率,帮助企业在年底算清利润。   05 预算管理分析 企业预算分析提供了更加丰富和高效的管理手段,助力企业更好的完成财务目标,也能定期对预算进行审查和调整,确保预算计划与实际状况相匹配。   06 总结 通过对营销、销售、财务方向的各类分析,跨境电商运营可以清晰的了解各店铺目前的经营状况,为明年做准备。直接套用模板可以节约我们很多时间,数跨境BI内置的专业分析案例是您可靠的选择~
预算管理分析|教您如何拆解预算、自定义调整看板、及时溯源异常
在快节奏的经济环境中,企业和个人都面临着资源分配的巨大挑战。预算管理,作为一个重要的财务规划工具,帮助我们在有限的资源条件下实现效益最大化,使得每一分钱都能在最需要的地方发挥出最大的价值,并能及时根据财务状况对实际情况作出相应的调整。 今天为大家带来了数跨境BI的全新模板预算管理分析的讲解,该看板主要侧重于预算拆解的方法,并进行了收入和支出的详细分析,组成看板。另外,基于企业特殊性,数跨境BI还为大家提供了如何根据企业需求自定义调整预算比例,设置最符合企业实际情况的预算管理框架。   01 目标制定 首先,企业需要根据往年的情况制定好新的年度目标销售额及利润率。 公司层年度目标销售额 公司层年度目标利润率 02 预算拆解 由于很多收支科目都与销售额之间存在一定比例关系,因此采用销售额作为计算基准,同时结合目标利润率,计算出公司层的费用成本预算总包(即总费用成本=目标销售额*(1-目标利润率))。 1. 销售额拆解 首先,借助历史数据,将公司层销售额目标和费用成本预算总包按照公司-店铺-月份-sku的顺序进行拆解,最终计算出每个月每个sku的销售额目标和各项成本费用预算目标。 计算出以往不同店铺销售额占公司销售额的比例,然后将公司年度目标销售额拆解到各店铺; 计算出以往各店铺月销售额占店铺年销售额的比例,然后将各店铺年度目标销售额拆解到各月; 计算出以往各sku销售额占店铺销售额的比例,然后将各店铺各月目标销售额拆解到各sku。 2. 成本费用拆解 其次,根据目标销售额和目标毛利率,计算出公司年度成本费用预算总包,然后借助历史数据,将公司层销售额目标和费用成本预算总包按照公司-科目-店铺-月份-sku的顺序进行拆解, 计算出公司层各预算科目占年总成本比,将年度成本费用预算总包拆解到各科目; 根据已经拆解完的各店铺年度目标销售额和各预算科目占销售额比例,计算出各店铺各科目预算金额; 根据已经拆解完的各店铺各月目标销售额和各预算科目占销售额比例,计算出各店铺各月各科目预算金额; 根据已经拆解完的各sku各月目标销售额和各预算科目占销售额比例,计算出各sku各月各科目预算金额。 03 预实分析 最后,根据预算值和实际值之间的差异,按照月度-进度-年度之间的预实分析 计算当月预算值与当月实际值之间的差异,衡量当月目标的完成情况, 计算当年截至当月的累计预算值与累计实际值之间的差异,衡量进度目标的完成情况, 计算全年总预算值与当年截至当月累计实际值之间的差异,衡量预算完成进度及预算余额。 04 完成情况看板及异常溯源 在完成了各类预算的拆解和分配后,进行完成情况看板的制作,看板主要由了两大模块构成: 年度目标 收入/支出预算的指标、趋势及详情 支出类构成及年度预算消耗   年度目标 在看板上直接输入相应目标值,模板会根据输入的参数值自动计算并刷新看板,后续将会分配到各个月份,适配进度比例。   如下图,每月预算值会根据年度目标调整销售额的调整所调整,而实际值为企业的实际经验情况,不会随之改变。 收入/支出预算分析 通过指标卡-趋势图-明细表从总览到细节分析预算及实际值的情况,及时溯源异常情况。 以指标卡搭配条件格式,突出总体的完成率和消耗率是否在可控范围内。 在指标卡中使用条件格式,可以自由设置数值颜色和图标,增强展示效果。详情可见条件格式。 通过趋势图的形式,从长期查看预算完成情况的走势,及时找到完成度较差的月份,排查情况。通过细节的图表,深入了解各类收入支出的是否有超额的情况,及时预警。通过联动、钻取功能,按照月份-科目-店铺-sku的顺序,溯源异常。 支出类构成及年度预算消耗 通过圆环图的形式,展示各类支出的明细情况。 通过对比柱状图,展示店铺的预算余额及百分比;通过消耗雷达图,展示各项费用的预实差。 05 自定义适配 由于各个企业的店铺数量、业务性质都不尽相同,此模板基于的预算制定方法仅供参考,旨在展示产品功能并提供基础思路,实际业务情况复杂多变,用户可以借助数跨境BI强大的自助分析能力进行自定义修改,调整出最适合本公司实际情况的预算管理框架。 如何将数据替换成自己的数据?以各店铺占比为例,具体的自定义填报步骤如下: 1. 创建副本 对模板内的1.2类目下的表“4、各店铺销售额占公司销售额比”创建副本-存档。 2. 填报数据 从存档副本进入数据源,点击编辑表格进入编辑页面,点击单元格并录入数据后保存。 3. 检查并调整字段名称及类型 检查存档副本与原分析表的表头(即字段),确保二者的表头名称与字段类型完全一致 4. 替换数据 找到原表,并将原表替换为有自定义填报数据的副本表。 06 总结 在逐渐白热化的跨境电商经济环境中,企业之间的竞争不断加剧,预算管理的重要性被进一步放大。通过数跨境BI的自定义分析功能,为企业预算分析提供了更加丰富和高效的管理手段,助力企业更好的完成财务目标,也能定期对预算进行审查和调整,确保预算计划与实际状况相匹配。 点击下方链接即可一键复用预算管理分析模板,并附完整的自定义填报流程教程。 预算管理分析        
跨境电商企业已经有了ERP,为什么还要上BI?
前段时间,跟一个上海卖家朋友聊到跨境电商企业BI的价值,他提出了一个问题,我觉得很有意思,也发现可能很多对BI有些许了解的人也会有这个疑问,所以今天想借朋友的这个问题,来跟大家聊聊BI与业务系统的那些事儿。 他的描述是这样的: “我明白公司做决策,确实离不开各种报表,可是像我们公司已经上了ERP做订单信息的收集、分析、处理,ERP里面有数据、有指标、有报表,而且还是体系化的,直接把ERP里的报表拿来用不就得了,为什么还要上BI来重新梳理数据,设计报表?这不是多此一举吗?” 顺着这个的思路,小九给大家捋一捋,为什么跨境电商企业已经有了ERP,为什么还要上BI? 01 最直接的原因 最直接的原因:ERP自带的报表给不了企业和老板做决定需要的数据,但BI可以。 为什么这么说?我们先来看下ERP系统内部的报表样式:     跨境电商行业的ERP,本质上是适配各类第三方电商平台(如:亚马逊、ebay、沃尔玛等)接口的数据填报工具,为了迎合大众的分析需求,新增了一部分报表及指标模块。 运营人员登陆ERP系统,在“报表模块”就可录入、查询这些明细及基础的指标和图表,能满足他们80%的数据需求。这也是为什么朋友说,直接用ERP内的报表不就好的原因。 但他忽略了重要的一点:“一个企业里,不同的人对数据的需求是不一样的,对信息掌握的广度及深度需求也是不同的”。 从数据来源维度: ERP自带的报表确实能满足大多数员工的数据需求,但满足不了企业中高层对于公司整体经营数据的管理需求。因为没有一个管理者会闲着没事干,天天花几个小时忙着打开ERP、CRM、OA里面看各个模块的详细业务数据。 作为管理者,他们需要的是整个公司及各部门业务的全局信息,这类信息应是高度汇总的经营KPI指标,或是可供查询的跨业务、跨组织、跨区域的多维度数据,只有这种数据才能够辅助管理者去做出决策。 从数据分析维度: 对于ERP提供的指标类分析,所有的计算逻辑都是通过程序限定的,无法调整。 就拿补货为例,不同品类、不同SKU、不同发货渠道的补货逻辑均不相同。小九相熟的服装卖家伙伴,光补货数量预测就可以做满满一整页的额外分析:按不同权重去计算不同渠道的发货量,同时需要涵盖各类可售数量、在途库存、运费成本等不同因素。这类逻辑不是ERP简简单单提供一个建议补货量能够满足的。 而这,恰恰是专业BI工具能够给企业提供的:     看到这,再回想一下,是不是瞬间明白,为什么你做了几百张报表,但领导总还是不满意?在开会前,还总会提出一些临时报表需求,说已有的报表内没有他想要的一些核心、对比分析数据? 为了让大家正确理解BI价值,这里需要特别说明一点的是:BI并不是仅给老板做报表的工具,因为BI不仅仅包含了报表及可视化,更包含了企业所有数据整合及分析的过程,而报表只是最终的展现形式,让数据发挥业务价值才是BI的最终目的。 02 为什么ERP 没法做到,也不需要做到 上面我们说到,ERP自带报表和指标满足不了老板的需求,但BI可以,所以我们要用BI“再做一次报表”。 这就需要从专业的层面上来讲解BI与以ERP为代表的业务系统之间的关系: 从架构层面来看,BI系统一定是位于所有业务信息化系统(ERP、OA、CRM等)之上的一层,属于上下游关系。 BI从不同的业务系统、本地数据、店铺数据等取出具有分析价值的数据进行管理、清洗、转换,最终在这个基础上形成可视化分析报表(报表内是可联动、下钻的数据,而非写死的静态数据),从而为企业的管理决策层提供数据决策支撑,而这就是上文我们说到BI里高度汇总数据的由来过程。     理清这个数据流程,也就能明白ERP与BI定位的区别: ERP定位是业务型系统,擅长的是业务流程的管理,解决“业务流程数据化”的问题,达到业务数据沉淀的目的足矣。且ERP这类业务系统通常缺少相应的API接口,很难直接跟其它业务系统打通,因此几乎没法做到整合展现高度汇总的数据。 BI定位是分析型系统,擅长的是整合打通各业务系统数据,对其进行处理分析,解决“数据业务化”的问题,让数据实现业务与信息管理价值足矣。且在ERP等业务系统收集完原始数据的基础上,通过企业级BI平台能够使业务/管理层在保证企业数据安全、权限分配的基础上,完成灵活度高、自主性强的数据分析及查看。 总的来说:术业有专攻,专业的事情就应该交给专业的工具去做,ERP没法做到,也不需要做到BI该做的事。 ERP、CRM等业务系统做好业务数据的采集储存,BI作为数据分析的应用顶层,通过自带的数据仓库及ETL功能将跨多业务系统的数据进行汇总、存储和加工处理,最后通过企业级BI平台将企业经营数据体系化(通常是体系化报表形式),才能够实现对企业高层决策有用的数据及管理支持。 03 小结 在本文,主要讲明了以ERP为代表的业务系统自带的报表模块,与专业BI平台最后呈现的报表模块之间的区别,也浅讲了报表仅是BI平台最后的数据呈现,真正的BI应该是数据仓库+ETL+报表及可视化组成的企业数据解决方案。 目前,帆软已在BI商业智能领域深耕了17年,在国内BI市场占有率连续五年第一。从一开始的企业级报表工具FineReport到BI工具FineBI,再到现在的低代码工具简道云、行业化SaaS BI产品数跨境BI,整套产品矩阵都是为了让企业的数据更好发挥价值,让数据真正成为生产力。 在为用户提供真正有价值的数据服务路上,我们一直保持初心,踏踏实实打磨数据产品,虚心也希望多接收大家的疑问和建议,因此如果有BI相关方面的问题和需求,欢迎大家了解更多数跨境BI相关资料信息。
12月更新|自定义通知功能上线,新增「TikTok Shop」数据表
本期更新亮点功能 数据源 新增「TikTok Shop」数据表 追加/替换数据来源支持「分析表」 Excel上传格式识别优化 分析表 「自动化-消息通知」支持自定义通知内容 「自动化-数据回填」逻辑优化 图表 交叉表新增「合计列」功能 图表筛选优化 平台 新增「远程协作」功能 本次更新共8项内容,向下翻阅查看~ 一、数据源 1. 新增「TikTok Shop」数据表 数跨境支持直接与  TikTok Shop 平台对接获取数据,将取到的数据在数跨境中进行分析,获取的数据报告类型在不断的丰富中。 详情参见文档:Tiktok shop 2 追加/替换数据来源支持「分析表」 在追加/替换数据时,用户可以使用项目中的分析表作为来源数据,进行替换/追加操作。 使用场景举例:从数据库取数的表,希望经过清洗后再作为公共的表给其他成员使用。可以先将数据表保存在项目中,添加分析步骤对数据进行清洗。再使用「分析表替换」功能,将清洗后的数据重新作为数据源表。 详情参见文档:追加替换数据 3 Excel 上传格式识别优化 新增 Excel 数据字段类型识别规则: 1)优先识别 Excel 单元格字段类型:若 Excel 数据中设置了单元格的字段类型,上传至九数云后仍识别为该类型; 2)手机号识别为文本格式:当字段值为 11 位数字,且开头三位为 130-200 之间的数字时,上传至九数云后识别为文本格式的字段。 3)错误值显示为空:若 Excel 单元格为错误值(#DIV/0!、#VALUE!、#REF!、#NAME?、#N/A、#NUM!、#NULL!),该单元格识别为空。如下图所示:   二、分析表 1.「自动化-消息通知」支持自定义通知内容 用户在使用数跨境进行数据展示时,需要对异常数据进行日常监控。如果安排检查员每天对数据表进行排查,会耗费大量时间。数跨境「自动化通知」功能现支持自定义通知内容,可以帮助用户更方便地获取所需信息,而更好地了解数据状况并及时采取行动。 过去:数跨境支持可以对需要监控的表设置「自动化-消息通知」,当数据达到预警条件时,会自动通知具体成员,但无法同步具体通知内容和事项: 现在:数跨境支持自定义「通知内容」,通过在「通知内容」插入分析表中的字段,用户可以收到关于具体指标的消息通知 以库存分析为例 当店铺的商品库存量小于10时,用户希望收到销售的商品数量通知,以便及时补货。 1.通过点击对应店铺的数据设置「自动化-消息通知」,设置触发条件为库存小于10,并插入「商品名」字段,一旦满足触发条件,就可以自定义「系统通知」、「钉钉通知」、「企微通知」等方式提醒对应成员: 2.支持更改插入的字段、更改字段的计算方式、设置字段的数值格式或删除不需要的字段。 3.通知内容还支持设置超链,例如将故事板中的销售分析报告添加到通知中 详情参见文档:自动化-消息通知 2.「自动化-数据回填」逻辑优化 优化前:若数据回填设置了筛选条件,当数据行数 >0 ,到达触发时间,回填数据范围为筛选条件下的数据; 优化后:无论是否设置筛选条件,当数据行数 >0 ,到达触发时间,回填的数据范围 为分析表的结果数据。 下图中,在自动化-回填 1 分支上添加其他步骤,回填的数据仍为「字段类型转换」下的结果数据。 三、 图表 1.交叉表新增「合计列」功能 交叉表支持新增「合计行」功能,可与「合计列」组合使用,在表格中呈现多种信息,帮助查看者迅速了解数据的总体情况。 详情参见:合计行/合计列 2. 图表筛选优化 优化前:在图表编辑界面设置筛选条件,是对分析表中的明细数据进行筛选,再在图表中汇总数据。 优化后:仅支持对图表中已使用的字段设置筛选条件,对图表汇总后的结果数据进行筛选。 详情参见文档:图表筛选 四、平台 1.新增「远程协作」功能 帮助中心新增「远程协作」功能,开启后,将链接发送给其他成员,该成员可以临时继承当前用户的所有权限进行操作,帮助其解决问题。 详情参见文档:远程协作   以上就是12月更新内容~ 详见:12月更新日志
分析小技巧|复杂时间格式统一化的处理方法
有过数据分析工作经历的跨境电商运营者都知道,采集到的第一手数据一般都是无法直接进行分析的,这时候就需要对数据进行“清洗”。 运营在分析不同国家或地区站点数据时,由于不同的站点采用了不同的时间格式与标准,所以需要提前进行时间格式的转换处理。 另外,如果想要筛选中国时间12月的整体销售情况,由于时差的缘故,报告中下载的美区下午1点与德国下午1点并不是同一个时间点,需要算入时差,才能计算规范且正确的时间段。 所以作为运营者,我们必须将所有数据表达的时间统一化,才能保证后续分析的准确。 今天小九给大家介绍几个时间格式统一化的分析小技巧。 时间格式处理:字段类型转换 类似像 “2023-01-13T21:44:15+00:00” 这样比较规范的字段,在上传到数跨境BI分析的时候,无法直接识别为日期字段,这时候我们可以用【字段类型转换】功能,仅需一步,便可将其转换成标准的、可供进一步分析的时间格式,使用Excel则需要复杂的公式嵌套计算。   复杂时间格式处理:公式组合 由于亚马逊后台报告根据站点不同,会出现各种类型不一的时间格式,如“Feb 1.2023 12:37:23 AM PST”,这种时间格式是难以处理的,对汇总数据进行统一分析造成了障碍,这类数据也无法直接由文本转换为日期。 数跨境BI提供了多种公式函数,通过组合使用,可以对各种类型复杂的时间格式进行处理。 我们需要先处理掉字段后的AM和PST等内容,再通过Todate函数转化为日期字段。 Todate 函数教程 https://help.fanruan.com/shukuajing/doc-view-394.html 下图即为组合使用todate、substitute和right函数将“Feb 1.2023 12:37:23 AM PST”日期处理为“2023-02-01 12:37:23” 时差调配:Hourdelta公式 不同地区对于时间的制式也不同,有些地方采用12小时制,使用AM和PM来区分上下午,有些则采用24小时制。再上一步进行日期字段格式处理后,我们还发现美区时间需要区分AM和PM,同时还包含了PST和PDT。 这时候我们可以组合使用Hourdelta和条件赋值: HOURDELTA(date, deltahours) date是处理好的时间字段 delatehours是所需要加减的小时数 当原字段包含PM时,为下午,我们需要给处理好的日期字段新增12小时 世界上有24个时区,每个时区相对于世界标准时间(UTC)有不同的偏移量。有些国家会使用夏令时制度,在特定时间将时间调快1小时,进一步加剧了时间处理的复杂性。所以在日期清理好之后,需要考虑到不同时区的差异标准,来规范所有站点的时间标准。 一般来说,运营需要先把各个站点的数据合并,然后将时间可以先统一转换成UTC时间,做统一规范,方便后续调配。最后按需求转换成北京时间,之后筛选销量、支出等信息的时候按北京时间为基准。同样可以使用Hourdelta公式与条件赋值,当原字段包含时区代码时,算入时间与0时区的差异。 总结 时间格式处理是每一个跨境电商运营必备的技能,通过数跨境BI不同函数组合,字段转化等功能,即可将所有数据表达的时间统一化,确保后续分析的准确性。 数跨境BI作为一款BI工具,所有的分析步骤均可一键复用,搭建好一次的字段清理流程,后续只需要替换来源表即可自动更新,方便快捷。
财务利润看板|助力跨境电商企业更便捷、更精准地算清利润
跨境电商行业涉及的费用类型纷繁复杂,财务/运营人员就经常需要跨十数张表才能计算出利润,而且业务变化急速,销售情况、汇率、成本、运费等等数据都处在高频波动中,对利润计算的准确性和及时性构成了很大的挑战。 财务人员在利润核算时需要每月、每周甚至每天制作利润表,并发送给团队其他成员。大部分人会选择使用Excel,由于数据格式差异大,各类公式眼花缭乱,一不留神就容易出现错漏,Excel卡顿乃至罢工更是常事。如何更便捷、更精准的计算利润,成为财务人员的一项挑战。 小九为大家带来的财务利润看板,将多类数据整合到一起,由财务指标概览到销售趋势到各类目细节,一张看板助您算清利润。 01 数据整合 以亚马逊为例,在计算财务利润报告时,首先需要汇总站内站外多项数据。 站内的常用的亚马逊报表有: 日期范围报告 结算报告 退货报告 各类站内广告费 各类仓储费 站外的成本数据也是我们核算利润的关键,我们可以通过上传Excel的方式补充导入进来: 商品成本: 采购成本、产品开发成本 广告成本:广告费用、SP广告费用、SD广告费用…… 运营成本:站外引流优化成本、测评费用、促销返点、销售佣金、站内SEO优化费用、其他运营费用 物流成本:配送费、买家运费、赔偿收入 仓储成本:头程费用、月度仓储费、长期仓储费、FBA库存费用、FBA批量清货收入 税费:亚马逊扣缴税,产品、运输和礼品包装税,产品、运输和礼品包装退税 退款成本:退款量、退款额、退款商品采购成本、退款商品头程费用 其他成本:礼品包装费、其他人工成本、其他交易费用 另外,我们可以通过上传Excel的方式来导入汇率换算表及若干体现表间关联关系的对照表。 基础信息对照表:将亚马逊中的店铺编号、SKU编号等转换成你熟悉的店铺名、品名等; 国别币种对照表:匹配每个站点的币种以便于汇率换算; 利润科目对照表:将平台内名目繁多的费用映射成符合实际业务的利润表科目。 数跨境BI通过直连店铺、导入excel、读取本地文件夹、对接ERP软件和数据库等等多种数据收集方式,让数据收集工作不再成为障碍。 02 数据清理 数据清理其实就是将从各处下载后格式参差、关系复杂的多张数据源表整合成可供随意取用的中间表备用,是分析步骤中最关键也是最耗时的一环,也往往避免不了一些重复劳动。 这也是数跨境的强项所在,这些繁琐的准备过程你只需要在软件中做一次,这些过程就都被记录保存在软件中了,后续只需要更新数据源即可,无需再重复操作。 操作步骤 1. 筛选出每月末汇率 计算月度利润时,我们往往会使用每月最后一天的汇率来进行换算。 2. 结算报告整理 从平台直接下载的结算报告格式复杂,往往不能直接用来进行透视表制作等分析,所以我们先对它进行整理: 费用类型整理: 将结算报告中的费用类型与对照表中的费用类型进行匹配,替换为清晰明了的费用名称。 匹配成本、汇率等:将每个SKU的单位成本、汇率等数据合并进去。 计算销量:新增一列,用一个简单的公式计算出销量。 分类汇总费用金额: 将金额和销量按照seller id、country、sku等维度进行汇总。 本币金额换算:将原币金额换算成本币金额。 店铺层面费用分摊:制作利润表时我们还会遇到一个典型问题,有些费用(比如平台月租费)是店铺层面的,无法匹配到某一个SKU,我们往往需要按照每个SKU的销量或销售额来进行分摊,才能更准确地计算出每个SKU的利润,用来汇总待分摊的费用。最后希望得到每个SKU应当被分摊的费用金额。 字段整理:最后,可以把后续不需要用到的列删掉,避免构成干扰。 至此,我们已经有一张干净清晰的结算报告。 3. 其他数据源表整理 我们使用同样的思路,依次对月度仓储费、长期仓储费、站内广告费、站外推广费分别进行整理,总体思路都是分类汇总出原币费用总额——添加汇率计算——然后计算出本币费用金额。 03 数据分析 完成各张数据源表的整理工作后,我们就可以通过左右合并的方式将清理过后的所有销售、广告、仓储等费用数据合并起来,得到一张格式干净又信息齐全的大表。 在新的一列将毛利润和毛利率的计算公式录入进去。 一张完整的利润表就制作完成了   04 数据可视化——财务利润看板 在将多个店铺、多种类型的数据集合在一起后,我们可以计算出产品成本,并按照店铺汇总订单量、销售额、产品成本、毛利润,计算单个订单成本与利润率,得到各个店铺的各项核心数据,通过图表的形式,我们可以获得与之对应的跨境电商财务利润看板,总体分为销售总览、主要指标变动趋势、详细利润表三个部分。 销售总览分析 销售总览指标卡展示了销售及退款的总体情况,通过一个综合看板,企业便可以全面了解某一时间段企业的收入支出情况及各项费用构成,能够及时的调整不平衡的支出,便于提供给管理层整体的经营情况。 该模块主要以指标卡和圆环图构成,指标卡清晰展现了企业的各项财务指标情况,帮助运营者了解近期的销售情况及销售额,以及最重要的毛利润。通过圆环图,可以了解到最近企业所消耗的费用总额由哪些费用构成。当毛利润为负时,需要及时引起注意,关注各项费用的支出情况,及时排查原因,避免利润持续走低。 主要指标变动趋势 主要指标变动趋势图,通过条形图和柱状图的组合清晰展示不同月份之间销量、销售额、退款额及毛利润的走势情况,形成一个总体的概览。一个清晰的走势图可以帮助部门负责人及时发现问题、解决问题并判断解决是否有效,形成事前计划、事中监督、事后复盘的全流程管理。 利润表详情 最后,利润表通过交叉表的形式展示了分店铺、分SKU的各类费用每个月的花费,支持自定义增加其他纬度例如分国家、分asin等,满足企业运营人员不同的财务利润核算粒度的需求,全方位透视收入、支出、毛利润等多项指标。   05 总结 通过财务利润看板,卖家可以对销售、利润、成本情况进行分析复盘,提升店铺关键指标及销售转化,展示店铺利润情况。实施监控店铺销售情况,根据重要指标及时做出更新决策,帮助企业降本增收。 为帮助跨境电商企业进行更快速的财务利润数据核算,数跨境BI提供了免费的财务利润看板,通过浏览器点击下方链接跳转模板中心,即可直接预览效果,一键应用! 模板详见:财务利润分析
跨境电商卖家必看!数跨境BI数据源对接全攻略
跨境电商竞争白热化的今天,一个跨境电商卖家往往会在多个平台铺设店铺来获取更多的客户。 不同的平台有不同的管理系统,因此,卖家们在做分析时需要从多个系统导出数据,比如各类电商平台(亚马逊、沃尔玛、TikTok Shop......)、各类独立站平台(Shoplazza、Shopify......)、各类广告数据(Amazon Ads、Google Analytics......);还有一大部分线下数据(采购、头程运费、实时汇率、其他成本数据等),只能靠运营人工统计收集,去各个平台中下载,再进行合并分析整理,这种方式效率低、错误率高。 数跨境BI作为跨境电商行业提升效率的数据化运营工具,提供多种自动化获取采集数据的方式,全程不需要写代码、也不需要IT人员介入维护,轻松实现多个维度数据的自动采集、分析与呈现,目前系统支持: 数跨境BI作为跨境电商行业提升效率的数据化运营工具,提供多种自动化获取采集数据的方式,全程不需要写代码、也不需要IT人员介入维护,轻松实现多个维度数据的自动采集、分析与呈现,目前系统支持: 主流跨境电商平台数据连接 ERP、OA等业务系统数据连接 通过以下方式实现自动化取数: 跨境电商后台直连 API取数 RPA取数 数据库连接 本地数据表格连接 接下来,请收下这份数跨境BI数据源对接全攻略吧! 01 跨境电商平台数据 【数跨境BI】支持直接十余种跨境电商平台,基本覆盖目前所有主流的电商平台: 跨境电商平台:Amazon、Shopee、Lazada、Ebay、Walmart、AliExpress、Wayfair、TikTok Shop 独立站平台:Shopify、Shoplazza、Shopline 广告平台:Amazon Ads、Google Analytics、Facebook 帮助卖家获取品牌数据、商品分析数据、广告数据、交易数据、人群画像、财务数据、库存仓储数据、售后服务单等数百项数据,只要是在跨境电商后台界面中可下载的数据,都支持全域抓取,永久留存。 经历过前两年的封店风波,很多卖家更注重店铺安全。数跨境BI通过直连亚马逊平台官方提供的数据接口,从多个方面保障卖家店铺安全与数据安全: 具有亚马逊云科技合作伙伴、亚马逊云科技认证软件、亚马逊广告认证合作伙伴等多重资质; 产品采用亚马逊官方推荐的SP-API (Seller Partner-API) 授权方式,授权后使用授权令牌通过接口进行数据获取,不再登陆亚马逊后台,不会把店铺的任何信息传递给亚马逊; 只要确保店铺首次授权是在常用ip下,授权成功后,即可在任意电脑及浏览器登录数跨境BI进行数据同步和管理,无需再关心网络环境问题,后续的数据同步和更新也都是通过API接口,无关联风险,保证客户店铺安全; 数跨境BI产品本身通过近300项测评项目,获得“国家信息系统安全等级保护三级认证”,通过分布式服务器集群、DDoS攻击防护、入侵防护等技术,确保客户数据安全。 实现示例 亚马逊 在数跨境BI中授权成功后,亚马逊后台各类报表的数据例如结算报告、订单报告、业务报告、各类仓储报告等均可直接取用。包括对应店铺的亚马逊广告的SP、SB、SD报告也可直接取用,大大节约了运营重复下载后台表格的时间。 (详情参见文档:亚马逊授权) Shopify 数跨境BI中,Shopify后台等库存报告、销售报告、交易报告等皆可直接取用。(详情参见文档:Shopify) TikTok Shop 数跨境BI支持获取TikTok Shop平台商品、订单、经济、配送等各类数据。(详情参见文档:TikTok Shop) 其他平台授权方式类似,小九就不一一列举。 数跨境BI主要抓取了各类平台客户使用较多主流报表,如有额外需要,可联系客户经理咨询。 02 ERP、OA等业务系统数据连接 除了跨境电商平台数据外,部分企业还会使用: 数据爬取工具来获取一些竞品数据; ERP系统来进行订单管理和采购管理; WMS系统来进行海外仓管理; 财务管理系统来进行财务核算。 数跨境BI支持通过不同的方式获取跨境卖家常用的各类数据平台,实现不同系统的数据打通,实现体系化、标准化管理。通过这种方式,用户可以快速获取需要的数据,提高工作效率,同时确保数据的安全性和准确性。 实现方式 01 API取数 对于大多数ERP、OA系统来说,都有自己的官方API接口并开放部分数据,数跨境BI通过定制开发实现自动API取数,进行数据同步和管理,不再需要卖家人工去系统下载报表并上传。 详情请联系客户经理咨询 02 RPA取数 除去API接口和手动导表以外,也可以使用RPA来解放双手。 RPA抓取的数据范围多数为电商网站上可以直接查看或下载的数据,不受平台提供的API接口范围限制(例如API不直接提供的日期范围报告、买家之声详情数据等等),也不受登录状态限制(除了登录后可获取的店铺自身数据报告外,还可以获取亚马逊飙升排名等前台数据)。 你可以将RPA看作一个机器人,给它发出一个指令例如:抓取自己店铺多个店铺多个时间段的日期范围报告,它能在短时间内给你想要的数据。 机器人可以以100%正确率连续工作,并且比爬虫安全,不会导致店铺被封。只要是在电商后台界面展示的数据,均可使用RPA抓取。 详情请联系客户经理咨询 03 数据库连接 当然,有一定数据量的卖家组建有自己的IT团队,也配备了数据库来存储各类数据,数跨境BI也支持将数据库中的表同步进来进行分析。 如果您的数据库为本地数据库,可以通过agent 客户端来同步(详情参见文档:连接数据库) 如果数据储存在云数据库,则可以直接连接(详情参考文档:MySQL 数据连接 )。数跨境BI支持直接对接SQL Server、MySQL、Oracle和Postgresql等云数据库。 04 本地数据表格连接 当然,除了上述方式,所有数据均可通过Excel上传的方式来进行数据整合。 部分电商运营,会定期将平台后台的销售报表,业务系统的经营报告或者行业指数报告下载到本地,整合分析,因此经常需要在本地维护多个Excel文件。九数云支持: 传统地、手动批量上传多张excel表 通过agent连接器直接连接本地文件夹,本地文件夹中的excel表数据更新时,数跨境BI平台中的数据也会自动更新。(详情参见文档:连接本地文件夹 ) 03 数跨境BI 掌握数据,高效工作! 数跨境BI数据中心提供极致便捷的数据接入体验,全面整合不同平台数据,深度挖掘数据的潜在价值。轻松实现各平台数据接入,在分析表中进行深入的数据分析,最后将分析结果以直观的方式呈现在看板中~
进阶广告分析:结合波士顿矩阵优化广告投放效果
在亚马逊运营过程中,对CPC广告的优化少不了各种维度指标的衡量,按照广告活动汇总展示量、点击量、花费、出单量、销售额等数据,并使用汇总后的数据计算CTR、CR、ACOS、ROSA等多个指标。再根据这些数据的同环比,进行广告的分析和优化,让数值保持在一定区间范围,是运营者通常采用的广告优化手段。 作为一名运营者,随着大局观的提升,在优化广告时,不能局限于单一广告数据,执着于ACoS、CTR等指标的提升,而是需要综合考虑多个维度。 今天小九给大家介绍一项进阶的分析方式:结合波士顿矩阵模型来优化广告投放效果,让您的分析思维更上一层楼。   01波士顿矩阵概念 众所周知,许多公司旗下往往拥有不止一种产品,而每种产品在市场上所受欢迎的程度也各不相同。当企业在制定产品营销策略时,对于不同产品的投入也要有计划地调配,从而在有限的条件下达到效益最大化! 波士顿矩阵,由美国著名管理学家、波士顿咨询公司创始人布鲁斯·亨德森首创。波士顿矩阵关注的核心是市场增长率与市场占有率两个维度: 市场增长率:代表着某个产品/业务的市场引力,它意味着该产品/业务是否具有扩大市场、不断增长的潜力; 市场占有率:代表着产品/业务的实力,主要看该产品/业务占据了现有市场的多少份额。 根据这两个维度分析划分出公司产品的四种类别 :明星、金牛、问题、瘦狗 明星产品:高增长,高市场占有率,该产品是企业的明星产品,需要加大投资以支持其迅速发展。 金牛产品:低增长,高市场占有率,可以适当增加投资,为产品加大曝光量。 问题产品:高增长,低市场占有率,转化率存在问题,需要调整产品,或是逐渐降低投入。 瘦狗产品:低增长,低市场占有率,需要考虑采用撤退战略,逐渐减少批量,最终撤销淘汰。   02波士顿矩阵应用 从跨境电商广告分析的角度,运营者同样可以结合波士顿矩阵的组成原理分析企业的不同产品的广告效果并进行优化。在分析广告时,需要衡量的是广告商品的单个订单成本和ROI表现。 ROI:即投资回报率,广告销售额与广告投入成本的比例 单个订单成本: 广告活动相关的产品总成本除以总订单量。 注意,单个订单成本在计算时需要使用产品总成本,产品总成本包含人工成本、库存成本、物流成本、广告成本等等,而不是仅仅使用广告成本。 根据这两个维度分析,将广告商品划分为四个象限,划分的中线为单个订单成本和ROI的均值,圆圈代表了某一个商品,圆圈的大小则代表了该商品的销量: 第一象限:单个订单成本高,ROI 高 第二象限:单个订单成本高,ROI 低 第三象限:单个订单成本低,ROI 低 第四象限:单个订单成本低,ROI 高   03广告商品矩阵解读及优化 当我们划分完四个象限,整体的广告情况一目了然,可以发现越往左上角的广告商品效果越差,因为这些商品有着很高的订单成本和偏低投资回报率,这类商品被我们划入第二象限,可以参考波士顿矩阵中的瘦狗产品,需要考虑降低投入;而越靠近右下角的第四象限的广告商品,则能通过更低的成本带来很高的ROI,证明其价值最高,可以持续增加投入,为金牛商品。 以此总结,可以得到几个象限的优化思路: 第四象限:优质商品,不需要做什么调整,整体方向不错,可以持续增加投入。 第一象限:待优化商品,ROI已经能达到一定要求,但是订单成本过高,需要优化各类成本,如果成本降低后,ROI还保持着高表现,则广告组可能进入第四象限。 第三象限:低效商品,该组的成本已经比较低了,但是没什么投资回报率,需要进一步诊断ROI 低的原因,优化转化率。 第二象限:低价值商品,可以尝试优化成本,诊断ROI,必要的情况下可以放弃。 可以参考的优化方式有:优化落地页信息,比如添加变体、添加“A+ 图文广告”、优化五点描述、添加Q&A信息等;也可以考虑曝光用户是否精准的问题,重新圈定曝光用户; 或是根据据情况降低、暂停或是否定关键词,减少无意义消耗。 总体来说,我们需要尽可能将第二象限的广告商品向一、三象限优化,然后一、三象限的广告商品向第四象限优化,在过程中做出取舍,找到最优质的商品,同步探索新广告组。在经过矩阵的解读后,运营者能够不局限于一些数据指标上的变化,而且从更全面的角度了解所有广告商品的表现,制定有针对性的解决策略,大大提升了运营者的大局观。 04波士顿矩阵制作实操 1. 通过亚马逊后台获取SB报告、SP报告和SD报告,并将其整合到一起。 2. 根据广告商品及年月,整理出所有广告商品对应的花费、销量情况 3.通过各类成本计算该广告产品的成本 4. 计算ROI及单个订单成本 5. 在各项指标计算完毕后,通过散点图制作象限图   05总结 以上就是进阶广告分析的内容,通过波士顿矩阵从宏观的角度辨别广告商品的优劣程度,从而制定针对性的优化策略。               
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