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    跨境電商數(shù)據(jù)化運(yùn)營模型分析

    2019-07-08 05:33:14常明
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2019年14期

    常明

    [提要] 跨境電子商務(wù)平臺(tái)是目前跨國貿(mào)易的一種主要方法和手段,有著便捷、高效等優(yōu)點(diǎn),與傳統(tǒng)商業(yè)模型相比,跨境電商平臺(tái)在運(yùn)營方法與效率上有著本質(zhì)的區(qū)別。本文首先分析跨境電商運(yùn)營關(guān)鍵指標(biāo)模型的搭建方法;其次,結(jié)合Google Analytics技術(shù),使得指標(biāo)模型與運(yùn)營數(shù)據(jù)相互匹配和檢驗(yàn);最后,以由美公司為例,論述跨境電商平臺(tái)運(yùn)營管理流程和方法。

    關(guān)鍵詞:跨境電商;數(shù)據(jù)化運(yùn)營;Google Analytics

    中圖分類號(hào):F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    收錄日期:2019年4月8日

    一、跨境電子商務(wù)發(fā)展歷史與現(xiàn)狀

    跨境電子商務(wù)是指分屬不同關(guān)境的交易主體,通過電子商務(wù)平臺(tái)達(dá)成交易、進(jìn)行支付結(jié)算,并通過跨境物流送達(dá)商品、完成交易的一種國際商業(yè)活動(dòng)。在全球經(jīng)濟(jì)一體化的大背景下,隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)一步成熟,在我國政府政策紅利導(dǎo)向,如外貿(mào)和稅收的大力支持下,跨境電子商務(wù)在我國的發(fā)展尤其迅猛。大致經(jīng)歷了3個(gè)主要階段:起步階段,1999~2003年,在這個(gè)階段,出現(xiàn)了以阿里巴巴為代表的跨境電子商務(wù)平臺(tái),其主要商業(yè)模式以線上信息交換,線下交易為主要特征;高速發(fā)展階段,2004~2012年,在這個(gè)階段中,逐步實(shí)現(xiàn)了交易、支付、物流的電子化,B2B、B2C、C2C的商業(yè)模式以及信用支付體系不斷成熟,這期間涌現(xiàn)了蘭亭集勢、速賣通等大型跨境電商平臺(tái);2013年至今,整合升級(jí)階段,隨著跨境電商服務(wù)的全面升級(jí),平臺(tái)模式由C2C、B2C向B2B、M2B、M2C轉(zhuǎn)變,出現(xiàn)了以天貓國際、京東全球購、環(huán)球易購等大型跨境電商平臺(tái)。

    這一階段中,移動(dòng)用戶量爆發(fā)性增長,大型工廠加入到前端服務(wù)商,中大額訂單比例提升,生產(chǎn)模式由大生產(chǎn)線向柔性制造轉(zhuǎn)變,對(duì)電商平臺(tái)運(yùn)營和產(chǎn)業(yè)鏈配套服務(wù)提出了更高需求。

    二、跨境電子商務(wù)平臺(tái)運(yùn)營關(guān)鍵指標(biāo)模型搭建

    跨境電子商務(wù)平臺(tái)的成敗取決于平臺(tái)運(yùn)營的好壞,而成功的運(yùn)營是基于數(shù)據(jù)的,掌握并充分挖掘利用數(shù)據(jù)可以幫助管理者準(zhǔn)確定位需求,快速解決問題,提升企業(yè)形象,以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向,運(yùn)營就有了依據(jù),不再是憑經(jīng)驗(yàn)盲目運(yùn)作。借助計(jì)算機(jī)技術(shù),我們可以輕松獲取海量運(yùn)營數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行分析,其中,Google Analytics(GA)是該項(xiàng)技術(shù)的優(yōu)秀代表,GA是著名互聯(lián)網(wǎng)公司Google為網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)服務(wù),通過該項(xiàng)技術(shù),使用者可以對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站進(jìn)行訪問數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析,并提供多種參數(shù)供網(wǎng)站擁有者使用。

    GA技術(shù)的使用,使得數(shù)據(jù)的獲取和分析變得不再困難,但這些運(yùn)營數(shù)據(jù)質(zhì)量如何評(píng)價(jià),數(shù)據(jù)分析結(jié)果如何使用,如何驅(qū)動(dòng)商業(yè)決策是管理者更為關(guān)注的問題。所以,在跨境電子商務(wù)平臺(tái)中,除了能夠獲取海量運(yùn)營數(shù)據(jù),還必須建立起相應(yīng)的關(guān)鍵指標(biāo)體系與其匹配,否則就無法從海量的數(shù)據(jù)中抓取到管理者最為關(guān)注的關(guān)鍵信息??缇畴娮由虅?wù)平臺(tái)的運(yùn)營主要涉及人-客戶、貨-商品、場-店鋪、銷-銷售四個(gè)部分,運(yùn)營關(guān)鍵指標(biāo)模型的搭建和運(yùn)營數(shù)據(jù)的分析也分別著眼于這四個(gè)方面。

    首先,人即客戶,是跨境電商平臺(tái)中最重要的環(huán)節(jié),沒有客戶,平臺(tái)的運(yùn)營也就無從談起,由于跨境電商中,客戶分散于不同的國家、地區(qū),由國別、文化、宗教等造成個(gè)體差異尤其明顯,購買習(xí)慣也有很大不同,這使得對(duì)于“人”的分析格外重要,在這一環(huán)節(jié)的關(guān)鍵指標(biāo)中,不同于本土電商平臺(tái)的指標(biāo)設(shè)計(jì),而應(yīng)按照不同國家、種族、宗教加以區(qū)分,以達(dá)到細(xì)分客戶群體的目的;同時(shí),還應(yīng)對(duì)員工進(jìn)行評(píng)估,如客服人員的訂單挽救率、問題解決比例等。

    其次,貨,即平臺(tái)上所銷售的產(chǎn)品,除本土電商平臺(tái)應(yīng)設(shè)立的如商品的銷售額、銷售量、貨齡、動(dòng)覽率等,還應(yīng)考慮到跨境電商的特點(diǎn),按不同地區(qū)設(shè)置上架貨品并調(diào)整主打商品和商品組合。同時(shí),不同地區(qū)貨品的單價(jià)結(jié)合各地區(qū)消費(fèi)水平也應(yīng)有所區(qū)別。

    再次,場,即店鋪,跨境電商平臺(tái)上,應(yīng)注重對(duì)方國家消費(fèi)特點(diǎn)與習(xí)俗,如支付方式,頁面等待容忍時(shí)間,登錄頁、橋頁、支付頁外觀設(shè)計(jì)等。

    最后,銷,即營銷環(huán)節(jié),應(yīng)跟蹤客戶從登陸電商平臺(tái)開始的整個(gè)操作過程,監(jiān)控客戶狀態(tài),進(jìn)行商品關(guān)聯(lián)分析,展位坪效評(píng)估。

    三、跨境電子商務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)例

    浙江由美是一家以生產(chǎn)假發(fā)為主的小型民營企業(yè),2012年成立,產(chǎn)品銷往歐美等地,2017年為開拓市場,成立了跨境電子商務(wù)平臺(tái)——U.Beauty,為了能夠擴(kuò)大商品渠道,增加企業(yè)收益,2018年開始,平臺(tái)對(duì)其運(yùn)營環(huán)節(jié)關(guān)鍵指標(biāo)模型搭建,通過GA技術(shù),對(duì)其運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與分析,該工作涉及以下幾個(gè)環(huán)節(jié)。

    (一)電商平臺(tái)生命周期定義。不同生命周期的電商網(wǎng)站,經(jīng)營者關(guān)注側(cè)重點(diǎn)不同,運(yùn)營評(píng)價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)也會(huì)截然不同,如表1所示。根據(jù)對(duì)由美的背景分析,該企業(yè)經(jīng)歷了6年的發(fā)展,有了基本穩(wěn)定的客戶群和生產(chǎn)線,年銷售額和年利潤都處于較穩(wěn)定的增長中。目前,較為迫切的需求是擴(kuò)大用戶群體,增加市場占有率,針對(duì)以上特征,我們將該企業(yè)的生命周期定義為成長期。(表1)

    表1 不同時(shí)期關(guān)鍵指標(biāo)一覽表

    表2 產(chǎn)品銷售情況表

    (二)關(guān)鍵指標(biāo)模型的建立。在這一環(huán)節(jié)中,需明確總體目標(biāo)并進(jìn)行關(guān)鍵績效指標(biāo)的分解。根據(jù)上一步驟分析結(jié)果,由美公司處于生命周期的成長期,結(jié)合人、貨、場、銷四個(gè)環(huán)節(jié)分析,其主要商業(yè)目標(biāo)有以下幾點(diǎn):

    1、獲取新用戶。我們可以把這一目標(biāo)分解為新用戶數(shù)量、新用戶銷售額、新用戶獲取成本等關(guān)鍵績效指標(biāo)。

    2、促進(jìn)商品展示。我們可以把這一目標(biāo)分解為動(dòng)覽率、動(dòng)銷率、缺貨率等關(guān)鍵績效指標(biāo)。

    3、增加頁面友好度。我們可以把這一目標(biāo)分解為展位坪效、觸摸率、網(wǎng)頁加載時(shí)間等關(guān)鍵績效指標(biāo)。

    4、提高營銷成功率。我們可以把這一目標(biāo)分解為銷售額、進(jìn)店率、連帶率等關(guān)鍵績效指標(biāo)。

    該企業(yè)關(guān)鍵指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。(圖1)

    圖1 由美公司運(yùn)營關(guān)鍵指標(biāo)體系圖

    四、GA數(shù)據(jù)搜集與分析

    在這一環(huán)節(jié)中,根據(jù)構(gòu)建的運(yùn)營關(guān)鍵指標(biāo)體系,使用GA去搜集相應(yīng)的運(yùn)營數(shù)據(jù)與之匹配并進(jìn)行分析。GA(Google Analytics)是Google的一款免費(fèi)的網(wǎng)站分析服務(wù),自從其誕生以來,即廣受好評(píng)。GA是一款功能強(qiáng)大而全面的分析軟件包,它可以向使用者顯示并分析客戶使用網(wǎng)站的所有行動(dòng)。通過GA的使用,可以幫助企業(yè)分析客戶行為,從而促進(jìn)本企業(yè)電商平臺(tái)的優(yōu)化。

    由于GA周期性產(chǎn)生的報(bào)表過于繁多,此處僅以商品銷售報(bào)表為例進(jìn)行說明,表2為一張某時(shí)期所有產(chǎn)品銷售情況表。表2中,黃色區(qū)域分別為產(chǎn)品的被瀏覽次數(shù)、被點(diǎn)擊次數(shù)和被點(diǎn)擊率,可以看作是產(chǎn)品潛在的銷售機(jī)會(huì);紅色區(qū)域?yàn)楫a(chǎn)品被添加到購物車的次數(shù),可以看消費(fèi)者對(duì)該產(chǎn)品的購買意向;藍(lán)色區(qū)域代表產(chǎn)品被購買的次數(shù)和產(chǎn)品銷售額等,代表實(shí)際發(fā)生的產(chǎn)品購買行為。根據(jù)對(duì)表中數(shù)據(jù)分析,可以得出USA00011產(chǎn)品無論在購買意向還是購買行為中都占有較大比重,可以確定USA00011為平臺(tái)的明星產(chǎn)品,該明星產(chǎn)品可以進(jìn)行重點(diǎn)推廣和優(yōu)化升級(jí)。(表2)

    五、指標(biāo)評(píng)估與運(yùn)營工作改進(jìn)

    根據(jù)第4步驟一系列的分析結(jié)果,提出運(yùn)營工作改進(jìn)方案。首先,客戶方面,應(yīng)增加客戶粘性同時(shí)擴(kuò)大新的客戶群體??梢圆扇≡诟髑涝黾訌V告投入、增加折扣力度、適時(shí)向老客戶推送優(yōu)惠信息、鼓勵(lì)老客戶推薦新客戶等方法。其次,貨物方面,應(yīng)促進(jìn)產(chǎn)品升級(jí)換代同時(shí)增強(qiáng)產(chǎn)品柔性??梢圆扇〉牟呗杂猩钊胝{(diào)研,根據(jù)客戶需求定制產(chǎn)品、根據(jù)不同地區(qū)氣候環(huán)境改進(jìn)產(chǎn)品特性、加大明星產(chǎn)品產(chǎn)量等。再次,平臺(tái)網(wǎng)站方面,應(yīng)不斷升級(jí)版本,增加用戶使用的友好程度。可以采取的策略有聘請(qǐng)專業(yè)的網(wǎng)站設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)對(duì)平臺(tái)進(jìn)行整合優(yōu)化與升級(jí),提高各產(chǎn)品的展示效率、增加客戶使用的滿意度。最后,銷售方面,應(yīng)對(duì)產(chǎn)品的銷售情況進(jìn)行追蹤分析。可以周期性查看產(chǎn)品的銷售額、銷售量,區(qū)分產(chǎn)品類型(如明星產(chǎn)品、暢銷產(chǎn)品、滯銷產(chǎn)品等)并調(diào)整產(chǎn)品線和銷售策略。

    六、總結(jié)

    本文基于Google Analytics進(jìn)行跨境電商運(yùn)營分析,使得運(yùn)營管理工作更加有針對(duì)性,在搭建關(guān)鍵指標(biāo)模型的基礎(chǔ)上,搜集相應(yīng)數(shù)據(jù)與之匹配,根據(jù)結(jié)果促進(jìn)運(yùn)營管理工作的細(xì)化與升級(jí),在這個(gè)不斷循環(huán)的過程中,產(chǎn)品得到了改進(jìn),增強(qiáng)了客戶忠誠度同時(shí)也優(yōu)化了管理工作方法。

    主要參考文獻(xiàn):

    [1]姚瑞.基于Google Analytics的教學(xué)網(wǎng)站分析研究[J].技術(shù)應(yīng)用,2018.3.

    [2]韋群鋒.大數(shù)據(jù)時(shí)代的電子商務(wù)平臺(tái)模式研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2015.9.

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