跨境电商淡季该怎么做,跨境电商淡季运营思路?

跨境电商淡季该怎么做,跨境电商淡季运营思路?,第1张

做跨境电商的卖家们都知道,在跨境电商领域,无论是从市场需求的增减变动还是产品本身的季节适配度上来说,它都有淡季和旺季的区分。而很多卖家觉得到了淡季就可以歇息一阵子,其实不然,淡季恰恰就是企业抢占市场的最好时机。形象地说,在淡季播种,到了旺季,自然就会丰收。那么,卖家该如何切换淡季、旺季营销推广方式呢?

淡季细分品类,观察预判消费者市场诉求

以亚马逊为例,淡季时卖家可以在日常销量的基础上进行调整,深入关注和挖掘供应链和细分品类,对店铺后期在线产品进行丰富和补充。首先,卖家可以结合以往买家的回复评价,观察和预判消费者及行业市场诉求;其次,利用同类目卖家的销量数据或Bestseller的热销排名反馈,针对自身已有的产品线,做细分类目的调适及增减;再者,卖家可引用Facebook、YouTube、Google、Instagram当前对应产品类别的热搜趋势,应用于产品开发;最后一点,卖家应该自行判断店铺整体销量情况的走势是否与跨境电商的行业走势相一致,而后再针对不同的结论分析是否有进一步扩充产品的必要;与此同时,卖家也需要确保供应链搭配、资金流、物流等后续的跟进进度,在精细化运营和营销策略上予以优化。

旺季借活动合理引流,提前备货,补充旺季产能缺失

活动是跨境电商行业旺季做引流和产品曝光的有效手段。无论是平台或行业类目的促销还是店铺活动,它都是增大销量、降低库存最有效的、最直接的途径。通常情况下,除了各大跨境电商独有的旺季大促,例如亚马逊的Primeday、速卖通的328、双11等,还有情人节、母亲节、父亲节、圣诞节、网络星期一、黑色星期五等海外节假日,甚至包括部分小众国家的斋月节等,都是卖家拓展海外市场所要紧抓的旺季机遇。不过,这时卖家需要注意,旺季高倍速订单增长的背后,其实也是暗潮涌动,且经常伴随着商标侵权、账号冻结、黑科技惩处和税收限制等困局。所以卖家一款产品大卖的同时,卖家都需要留有“心眼”,善于利用长远的眼光,预判产品行情走势,在发现产品商标或侵权漏洞时及时收手,下架产品以规避更大的损失。

而无论是跨境电商还是国内电商,卖家的旺季与工厂的旺季是重叠的,多数情况下工厂生意好的时候也是卖家供应链急需的时段。为避免产能和市场供需的不平衡,不仅是我们工厂、卖家都应该提前为旺季备货补充旺季产能的紧张。而在营销推广上,一线城市买家的消费能力较强、用户品味也会更高,则推广的产品应主要以高端为切入点;二三线城市的推广,可以采取中高端产品推介为主,搭配社交媒体和网络电视的推广营销;此外,线上运营的卖家其实也可以联合部分渠道代理商,在城市受众群较多的地方,做广告投放曝光品牌和产品输出为线上引流,这也一定程度上避免了社交媒体大流量的竞争。同时,优化产品品质,重视产品质量和服务功能优化,也可带动消费者对产品的情感、与产品的互动、功能性的满足和服务购买体验等,在旺季过后,如果买家对卖家产品或品牌的购买粘性还在,淡季引流和订单转化也会对应提高。”

了解跨境电商的企业及项目,可以从以下几个方面进行提问:
1企业的背景和规模:了解企业的背景和规模,包括公司成立时间、注册资本、员工数量、营业额等,以便更好地了解企业的实力和发展潜力。
2产品和服务:询问企业的主要产品和服务种类,以及营销策略和销售渠道等方面,了解企业的核心竞争力和市场定位。
3跨境电商模式:了解企业的跨境电商模式,包括直接出口、跨境电商平台销售、海外仓储和物流等方面,以及其在海外市场的表现和发展情况。
4国际贸易政策和法规:了解企业对于国际贸易政策和法规的了解程度,以及其如何遵守相关规定,以保障交易的合法性和稳定性。
5风险管理和保障措施:了解企业对于跨境电商带来的风险的认识和应对措施,包括风险预测、监测和管理等方面,以及其保障措施和应急响应能力。
通过以上几个方面的提问,可以更全面地了解跨境电商的企业及项目,以便更好地进行合作和投资决策。

数据采集、数据导入和清洗预处理、数据统计分析和挖掘、结果可视化。
1、首先,数据采集。大数据的采集采用ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据以及其他非结构化数据等抽取到临时文件或数据库中。
2、其次,数据导入和清洗预处理。采集好数据,肯定不少是重复或是无用的数据,此时需要对数据进行简单的清洗和预处理,使得不同来源的数据整合成一致的,适合数据分析算法和工具读取的数据,如数据去重、异常处理和数据归一化等,然后将这些数据存到大型分布式数据库或者分布式存储集群中。
3、然后,数据统计分析和挖掘。统计分析需要用到工具来处理,比如SPSS工具、一些结构算法模型,进行分类汇总以满足各种数据分析需求。
4、最后,结果可视化。大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。


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