电商API数据采集接口|跨境卖家在追求精细化运营过程中数字化选品商品采集和商品上架的多方面应用

news2024/9/24 5:26:21

现在跨境卖家都在追求精细化运营,在精细化运营过程中,数据分析少不了,下面为数据分析在选品、引流、转化率三个方面的应用。

电商商品详情数据采集API接口|数据化选品

全世界各个国家都有着自己的传统与文化,也有着自己的生活方式和消费习惯。怎样挑选出符合不同买家需求的商品,是数据分析在跨境电商选品应用中最根本的目的。选品是数据化运营的基础,很多卖家在选品时都会有一些常见误区。

比如:

1、根据自己的喜好来选品,自己喜欢什么就选什么。

2、选择价格低廉的商品,认为价格越低的商品越容易出单。

3、根据供应商推荐的商品来选择商品,并没有判断该商品的市场情况。

这些都不是科学的选品方法,并不会给卖家带来好的收益。在科学的选品过程中,需要通过数据分析来判断商品的潜力,我们通过数据分析来选品时,总体可以分为站内选品和站外选品。

站内选品:

站内选品就是指通过跨境电商平台本身来分析平台上销量高的商品,分析它们的特点。由浅往深的分析,先分析商品的标题、售价、描述、图片及广告等。更深的层次则可分析商品的适配人群、市场容量、差异化、复购属性等。这些分析是打造爆款的支持与依据。

站外选品:

站外选品从搜索引擎、其他跨境平台、社交平台、选品类工具网站应用等渠道来选品。进行站外选品时,首先要参考其他跨境电商平台中的热销商品,其次使用一些数据搜集工具来分析不同国家顾客的需求(比如亚马逊卖家使用的JS、卖家精灵等),还可以利用一些第三方的网站来分析其他跨境电商平台的热销款。最后我们还可以去Facebook、YouTube等国外社交平台来查看潮流趋势,根据趋势以及用户需求进行选品。

数据分析引流

流量对电商非常重要,没有流量一切都白搭。通过数据化选品以后,接下来我们需要做的就是为商品或者店铺引流。关于流量,每个平台都有自己的流量分配机制。常见的分配机制由店铺权重流量、类目流量和搜索流量所构成。引流就是要摸清平台的流量分配规则,根据规则来引流。

店铺权重流量是指店铺(商品)本身所占的流量。平台一般从店铺的商品数、订单量、综合评价等维度来评比,一般综合实力更强的店铺往往可以分配到的自然流量越多。类目流量则是平台根据不同类目分配不同流量,对一些常见类目的商品分配更多的流量,比如服装类,各个平台的流量都非常高。搜索流量则需要商家优化商品的标题、价格、主图等因素,还涉及到投放搜索广告的搜索排名。

提高转化率

流量的“转化率”是跨境电商运营中的一个重要指标,是卖家最终能否盈利的核心,提升网站转化率是卖家综合运营实力的结果。每一位卖家都需要重点关注转化率,在相同流量的情况下,转化率越高,整体营收就越高。

成交转化率是指成交客户数占所有访客数的百分比,成交转化率=成交客户数/总访客数。关于转化率有一个转化漏斗,曝光——点击——访问——下单。可以分析各个环节的数据来优化转化率。影响曝光的是流量问题,如果曝光较少,则要重点优化流量的获取,提高曝光量。点击则是顾客点击心仪的商品查看详情,影响点击量的则是主图和价格因素,用户对主图不满意、或者价格不在顾客的心理范围内,都是影响顾客点击该商品的因素,点击这一环节转化率较低则需要优化主图和价格。访问则是顾客点击进来浏览商品详情,如果访问量较高、下单较少,原因则是顾客在浏览商品详情后对该商品不感兴趣,优化这一步的转化则需要优化商品详情,将商品详情描述的更有吸引力,这可以有效增加转化率。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1596144.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

如何正确使用数字化仪前端信号调理?(二)

在上期文章如何正确使用数字化仪前端信号调理?(一)中,我们为大家介绍了数字化仪前端电路所需的特性以及使用过程中需要的输入抗阻和输入耦合,本期文章将为您介绍数字化仪前端信号调理的使用过程中所需的输入电压范围&a…

RabbitMQ实战教程(2)

十、RabbitMQ实战教程 在掌握了SpringCloudAlibaba的应用后,再来玩!! 为了更好的理解RabbitMQ在项目中的作用,来一套实战操作。 10.1 RabbitMQ实战场景 首先模拟一个场景,电商中对应的处理方案。 模拟一个用户在电…

WIFI详解及周边拓展

一、WiFi协议简介 WiFi协议,也称为无线保真技术,是一种允许电子设备通过无线方式在局域网(WLAN)和互联网上进行通信的技术标准。WiFi协议是基于IEEE 802标准的子系列标准协议,由电气和电子工程师协会制定。随着移动设备…

HTML的路径

路径的分类: 1.绝对路径 ~用于引用别处的图片(非本地的) 2.相对路径 ~用于引入自己项目内的图片 绝对路径: 绝对路径,即使从网上搜到的图片的位置(我们以图床的方式为例) 相对路径: …

TypeScript-官方基础模板创建的小程序,如何创建js文件

如何创建JS文件,不需要寻找“js”文件类型,只需要创建一个新的“文件”即可。 第一步:先删除 ts文件;如 index.ts 第二步:右键点击项目,选择“新建”,然后选择“文件”。 第三步:在弹出的界面中,在“文件名”中输入“…

使用SquareLine Studio创建LVGL项目到IMX6uLL平台

文章目录 前言一、SquareLine Studio是什么?二、下载安装三、工程配置四、交叉编译 前言 遇到的问题:#error LV_COLOR_DEPTH should be 16bit to match SquareLine Studios settings,解决方法见# 四、交叉编译 一、SquareLine Studio是什么…

Java多线程的线程状态和线程池参数

一、线程状态 当线程被创建并启动以后,它既不是一启动就进入了执行状态,也不是一直处于执行状态。线程对象在不同的时期有不同的状态。Java中的线程状态被定义在了java.lang.Thread.State枚举类中,State枚举类的源码如下: publi…

不再写满屏import导入

密密麻麻的import语句不仅仅是一种视觉上的冲击,更是对代码组织结构的一种考验。 我们是如何做到让import“占领满屏“的了,又该如何优雅地管理这些import语句呢? 本文将从产生大量import语句的原因、可能带来的问题以及如何优化和管理impo…

【C++软件调试技术】C++软件开发维护过程中典型调试问题的解答与总结

目录 1、引发C软件异常的常见原因有哪些? 2、排查C软件异常的常用方法有哪些? 3、为什么要熟悉常见的异常内存地址? 4、调试时遇到调用IsBadReadPtr或者IsBadWritePtr引发的异常,该如何处理? 5、如何排查GDI对象泄…

JavaScript-2.对话框、函数、数组、Date、DOM

对话框 window对象封装了三个对话框用于与用户交互 提示框:alert(title);确认框:confirm(title);输入框:prompt(title); 确认框 包含两个按钮“确认”/“取消”,点击确定时,返回值为true // 确认框 var bool con…

Python学习笔记16 - 函数

函数的创建和调用 函数调用的参数传递 函数的返回值 函数的参数定义 变量的作用域 递归函数 斐波那契数列 总结

Vitis HLS 学习笔记--硬件卷积加速 Filter2DKernel

目录 加速器功能 Window2D()函数 实现代码 变量解释 ARRAY_PARTITION DEPENDENCE LOOP_TRIPCOUNT ramp_up 更新Window 更新LineBuffer Filter2D()函数 ARRAY_PARTITION window_stream.read() 计算过程 备注 加速器功能 硬件加速单元从全局内存(DDR&a…

PP-LCNet:一种轻量级CPU卷积神经网络

PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network 最近看了一个新的分享,在图像分类的任务上表现良好,具有很高的实践意义。 论文: https://arxiv.org/pdf/2109.15099.pdf项目: https://github.com/PaddlePaddle/Padd…

javaweb在线拍卖系统

项目采用技术栈 htmlcssjs Vue2.js axios.js tomcat Servlet Mybatis Mysql 1.竞拍商品列表 实现多条件分页查询,头部根据是否登录作出不同的判断信息(登录或注销) 2.登录功能 3.竞拍页面 只有登录用户才能竞拍,出价记录需要实现关联用户查询 4.管理员登录增…

如何在Odoo 17 销售应用中使用产品目录添加产品

Odoo,作为一个知名的开源ERP系统,发布了其第17版,新增了多项功能和特性。Odoo 17包中的一些操作简化了,生产力提高了,用户体验也有了显著改善。为了为其用户提供新的和改进的功能,Odoo不断进行改进和增加新…

基于PCIe的智能处理系统研究

引言 人工智能是集合众多方向的综合性学科,在诸多应用领域均取得了显著成果。随着航空领域人工智能技术研究的不断深入,面向开放式机载智能交互场景,人工智能的应用可解决诸多问题。例如智能感知、辅助决策等,可利用人工智能算法对多源传感器捕获的海量信息进行快速处理,仅将处…

4、XTuner微调个人小助手(homework)

基础作业(结营必做) 训练自己的小助手认知(记录复现过程并截图) 1,环境安装 # 如果你是在 InternStudio 平台,则从本地 clone 一个已有 pytorch 的环境: # pytorch 2.0.1 py3.10_cuda11…

Grok-1.5 Vision:X AI发布突破性的多模态AI模型,超越GPT 4V

在人工智能领域,多模态模型的发展一直是科技巨头们竞争的焦点。 近日,马斯克旗下的X AI公司发布了其最新的多模态模型——Grok-1.5 Vision(简称Grok-1.5V),这一模型在处理文本和视觉信息方面展现出了卓越的能力&#x…

李沐36_数据增广——自学笔记

数据增强 增强一个已有的数据集,使得有更多的多样性 1.在语言里面加入各种不同的背景噪音 2.改变图片的颜色和形状 一般是在线生成、随机增强 常见数据增强 1.左右翻转 2.上下翻转(不总可行) 3.切割:从图片中切割一块&…

OpenCV4.9图像金字塔

目标 在本教程中,您将学习如何: 使用 OpenCV 函数 pyrUp()和 pyrDown()对给定图像进行下采样或上采样。 理论 注意 下面的解释属于 Bradski 和 Kaehler 的 Learning OpenCV 一书。 通常,我们需要将图像转换为与原始图像不同的大小。为此…