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    基于數(shù)據(jù)分析的eBay Listing標(biāo)題優(yōu)化策略研究

    2020-10-12 14:14王東波陳修福
    商場現(xiàn)代化 2020年17期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)分析跨境電商

    王東波 陳修福

    摘 要:Listing作為eBay的貨架,起著將產(chǎn)品信息呈現(xiàn)給eBay買家的作用。本文以eBay英國站點為例,主要從標(biāo)題方面進行數(shù)據(jù)分析,通過分析Listing點擊量,買家下單時間等數(shù)據(jù)后,經(jīng)過獨立性t檢驗得出以下結(jié)論:標(biāo)題加符號,帶來了正面影響,能一定程度上提高點擊量,提高銷售轉(zhuǎn)化率。

    關(guān)鍵詞:eBay Listing;跨境電商;數(shù)據(jù)分析

    一、緒論

    eBay的發(fā)展勢頭依舊迅猛。截止2019年年底,eBay全球營收達到了108億美元。2019年eBay全球用戶達1.8億,賣家數(shù)達到5500多萬。在eBay排名前1000名的賣家中,中國賣家數(shù)又占到了87%。越來越多的中國跨境賣家將依賴于eBay,依賴于國外市場。

    而上架Listing作為賣家展示自己產(chǎn)品給客戶的唯一方式,也是客戶購買商家商品的唯一方式,如何將Listing的排名優(yōu)化靠前自然成了eBay店鋪運營中的首要問題。eBay Listing排名最重要的篩選指標(biāo)是Best Match(最佳匹配),Best Match是極其重要的一個排名參考標(biāo)準(zhǔn),在Best Match篩選條件下,Listing的排名越靠前則表示Listing的綜合質(zhì)量越好。

    二、研究現(xiàn)狀

    到目前為止,在中國知網(wǎng)以“eBay Listing”為關(guān)鍵詞搜索,中文加上外文文獻僅有16條結(jié)果,而針對eBay Listing優(yōu)化的文獻更是少之又少。目前針對eBay的研究主要聚集且停留在以下幾個方面:eBay易趣與淘寶電子商務(wù)模式的比較;基于動態(tài)競爭理論的eBay中國經(jīng)營戰(zhàn)略分析;eBay的電子商務(wù)模式的信任修復(fù)機制與在線沖突解決的研究。

    從近幾年關(guān)于eBay的發(fā)表的文章來看,發(fā)文基本停留在2005年到2014年之間,發(fā)表的論文比較久遠陳舊。

    三、研究目標(biāo)與內(nèi)容

    1.研究目標(biāo)

    由于國內(nèi)外對eBay Listing研究不足,而賣家對于Listing的優(yōu)化需求過大。本文試圖彌補這一空白,旨在研究產(chǎn)品標(biāo)題這一Listing影響因素,通過分析變量與Listing點擊量之間的關(guān)系,買家下單時間等數(shù)據(jù),得出可靠結(jié)論,以期帶給眾多eBay賣家一些參考經(jīng)驗,基于此研究發(fā)掘新的優(yōu)化思路。

    2.研究內(nèi)容

    (1)產(chǎn)品標(biāo)題。比較加了特殊符號和沒加特殊符號兩組Listing點擊量的差異性。

    (2)收集3周時間內(nèi)900個訂單的買家下單時間進行分析,找出下單時間的分布情況。

    3.研究方法

    (1)實驗法:實驗過程中數(shù)據(jù)的收集來源主要為,超級瀏覽器虛擬機店鋪后臺,電商瀏覽器虛擬機店鋪后臺,通途ERP管理系統(tǒng),分析數(shù)據(jù)工具主要為Excel表格,IBM SPSS Statistics 25.0數(shù)據(jù)分析軟件。

    (2)文獻研究法:通過網(wǎng)絡(luò)及圖書館等渠道收集相關(guān)的文獻資料,輔助研究的思路,總結(jié)所研究對象的規(guī)律。

    (3)定量分析法:采集一個周期內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù),對其進行定量分析。

    (4)比較研究法:將兩個研究對象一個周期內(nèi)的變化進行比較,比較其相似性及差異性。

    4.創(chuàng)新點

    (1)內(nèi)容創(chuàng)新:選取了國內(nèi)研究甚少的電商平臺eBay,研究如何優(yōu)化eBay Listing這個需求大,資料少的內(nèi)容,且研究將解決多個存在爭議的問題。

    (2)方法創(chuàng)新:對所研究對象采取了定量分析,比較分析等方法,且擁有良好的eBay賬號資源,創(chuàng)造了優(yōu)良的實驗環(huán)境,可為實驗獲得更可靠的數(shù)據(jù)。不同于其它大部分研究僅僅通過文獻資料總結(jié)。

    四、實驗所用eBay店鋪運營現(xiàn)狀

    1.店鋪類型

    現(xiàn)擁有佛山D跨境電商公司實驗賬號,有直郵賬號、專線賬號、本土賬號。直郵賬號發(fā)貨地在中國,專線賬號發(fā)貨地在英國,本土賬號發(fā)貨地也在英國,不同于專線賬號的是本土賬號注冊地在英國。Listing曝光優(yōu)先級從大到小依次為本土賬號,專線賬號,直郵賬號,此次研究關(guān)于標(biāo)題的爭議與關(guān)于主圖的爭議使用的店鋪分別是FWK(店鋪簡稱)與FXK(店鋪簡稱)。兩個賬號均為英國本土賬號,擁有較好的流量曝光,能在更短的時間內(nèi)得到想要的數(shù)據(jù)。

    2.店鋪運營現(xiàn)狀

    通過超級瀏覽器進入店鋪后臺,可以看到。店鋪FWK截至2019年12月5日,擁有十萬個刊登數(shù)量額度,一百萬港元刊登金額額度。主營產(chǎn)品為家居家紡類,過去一個月平均日銷售訂單96單,日平均銷售額約為1358美元,客單價約為14美元。98.7%好評率,1000+回評數(shù)。

    店鋪FXK截至2019年12月5日同樣擁有十萬個刊登數(shù)量額度,一百萬港元刊登金額額度,這可以說是英國本土新賬號的標(biāo)配額度。FXK主營產(chǎn)品為家居布藝類,過去一個月平均日銷售訂單89單,日平均銷售額約為1005美元,客單價約為11.3美元。98.3%好評率,1000+回評數(shù)。

    總的來說,F(xiàn)WK與FXK兩個店鋪從體量、類型、目標(biāo)客戶、所售賣產(chǎn)品等各方面來說,都極其相似且接近,也為控制變量打下了良好的基礎(chǔ),減少了實驗的誤差,增強了數(shù)據(jù)的可靠性。

    五、實證分析過程

    大部分eBay買家是通過關(guān)鍵詞搜索出自己想要的產(chǎn)品,所以說標(biāo)題幾乎是一個Listing中最重要的一部分。大部分eBay賣家對于一般的產(chǎn)品標(biāo)題寫作技巧也許已了然于心,如首字母大寫、全部純大寫、單詞順序、關(guān)鍵詞、長尾關(guān)鍵詞、搜索框熱詞、社交平臺熱詞等技巧。

    但是eBay規(guī)定的標(biāo)題字符數(shù)有限,如eBay英國站來說,規(guī)定的標(biāo)題字符數(shù)為80個,在寫標(biāo)題的時候往往不能每次都恰到好處地用滿80個字符,經(jīng)常能遇到還剩一兩個字符沒用的情況,有許多賣家就希望將這一兩個剩余字符利用上。于是經(jīng)常能在產(chǎn)品搜索結(jié)果中看到賣家在產(chǎn)品標(biāo)題上加入一兩個特殊表情符號,希望能引起買家的視覺注意。

    然而對于這種做法,也能經(jīng)常聽到不同的聲音,有許多人認為此做法不符合eBay對于標(biāo)題的要求,會在一定程度上被eBay 限制流量。但是eBay對于這一問題從未給過回應(yīng),要eBay公布標(biāo)題的計算機算法也是不可能的。

    于是本文設(shè)計了此次實驗,力求檢驗其他因素都相同的情況下,僅僅因為標(biāo)題多了一兩個特殊表情符號,是否能對Listing造成曝光度方面的影響。此次實驗以Click(點擊量)作為檢驗加了符號和未加符號兩種Listing流量差異的標(biāo)準(zhǔn)。

    實驗開始,實驗為店鋪FWK準(zhǔn)備了300個Listing,Listing涉及寵物用品,首飾,童裝童鞋等類目,上架這些類目的原因是這些類目受兩個實驗店鋪已有流量類型的影響較小。為店鋪FXK準(zhǔn)備了同樣的300個Listing,唯一不同的是店鋪FXK每個Listing的產(chǎn)品標(biāo)題都比FWK多了特殊表情符號,因Listing草稿數(shù)量過多,為防止通途系統(tǒng)出錯,隨后分為2019年12月9日,10日,11日,12日,13日,14日共六天利用通途ERP系統(tǒng)定時上架,每天每個店鋪上架50個Listing草稿,從每天的英國時間的早上8點開始,往后每個Listing相隔10分鐘定時上架。在2019年12月14日的一周后,將Listing點擊量數(shù)據(jù)收集入Excel表格,收集時間為2019年12月21日,為節(jié)省篇幅,省略數(shù)據(jù)展示。

    收集完數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 25.0,研究將對兩組數(shù)據(jù)進行獨立性t檢驗,檢驗兩組數(shù)據(jù)的差異性。進行獨立性t檢驗前需檢驗數(shù)據(jù)是否滿足兩個條件:(1)兩組數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布或近似正態(tài)分布;(2)兩組數(shù)據(jù)方差是否相同或近似相同。

    接下來將檢驗“Click”數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布。在SPSS里點擊“分析—>描述統(tǒng)計—>頻率”,然后彈出對話框,變量選擇左邊的“Click”,再點擊框框右邊的“圖表”按鈕,在彈出的頁面中選擇“直方圖”,并選中“在直方圖中顯示正態(tài)曲線”。再點擊“統(tǒng)計”,勾選“偏度”和“峰度”后按確定便可得到輸出的結(jié)果。

    由圖(因版面略)可以看出未加符號的Click數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布,再看表(因版面略)偏度系數(shù)為0.086小于1,峰度系數(shù)為-0.402小于1,可認為未加符號的Listing的點擊量Click近似正態(tài)分布。

    同理可得,加了符號的Listing點擊量數(shù)據(jù)直方圖如圖(因版面略),偏度系數(shù)與峰度系數(shù)如表(因版面略),偏度系數(shù)=0.086<1,峰度系數(shù)=-0.402<1,所以可以認為加了符號的Listing點擊量數(shù)據(jù)近似正態(tài)分布。

    接下來,對兩組數(shù)據(jù)進行獨立性t檢驗。打開SPSS點擊“分析→比較均值→獨立樣本t檢驗”。在彈出的框中將“Click”選為校驗變量,將“是否加符號”選到分組變量,接著按“定義組”因為未加符號的一組數(shù)據(jù)被賦值為1,加了符號的一組數(shù)據(jù)被賦值為2,故定義組1為1,定義組2為2。

    接著確定后輸出結(jié)果,得到表(因版面略)與表(因版面略),在表(因版面略)中F檢驗sig=0.298>0.05,代表未加符號和加了符號的兩組數(shù)據(jù)方差近似相同,故獨立性t檢驗的結(jié)果有意義。顯著性=0.585大于0.05,故t和顯著性Sig.(雙尾)取值應(yīng)看“假定等方差”一行,t=-3.123,Sig.(雙尾)=0.002小于0.05,故在顯著性水平為0.05的情況下,未加符號的Listing點擊量數(shù)據(jù)與加了符號的Listing點擊量數(shù)據(jù)有顯著性差異,由表(因版面略)中的平均值可知,加了圖案點擊量平均值=45.69大于未加圖案點擊量平均值=40.81,加了符號的一組Listing點擊量顯著性高于未加符號的Listing點擊量數(shù)據(jù)。

    六、總結(jié)

    跨境電商運營已進入成熟期,為了提高銷售轉(zhuǎn)化率眾多賣家采取了各種各樣的運營優(yōu)化措施,本文利用筆者所在公司大量的實際運營數(shù)據(jù)支持,通過控制其他變量,研究標(biāo)題表情符號單一變量的方法,證明加了特殊表情符號的標(biāo)題與未加特殊表情符號的標(biāo)題存在顯著性差異,并且加了特殊表情符號的Listing在點擊量方面有顯著性提升,所以眾多賣家在優(yōu)化產(chǎn)品標(biāo)題還剩一兩個字符的時候,可以加入一些吸引人的特殊表情符號以提高點擊率并促進銷售轉(zhuǎn)化。

    參考文獻:

    [1]李彬.中小微企業(yè)跨境電商平臺店鋪運營探討——以深圳L公司的eBay店鋪為例[J].國際商務(wù)論壇,2018.

    [2]王智.eBay跨境電商平臺的發(fā)展與研究[J].電子商務(wù).2017.

    [3]謝杰偉.eBay Listing的優(yōu)化與分析[D].碩士學(xué)位論文,華東師范大學(xué),2017.6-7.

    [4]KIES Abdelkader(凱野).eBay易趣與淘寶網(wǎng)電子商務(wù)模式的比較研究[D].長春理工大學(xué),2013.7-8.

    [5]李瑋.C2C電子商務(wù)模式的信任修復(fù)機制與在線沖突解決的研究[D].北京交通大學(xué),2014.6-7.

    作者簡介:王東波(1973.08- ),男,漢族,湖南人,碩士研究生,廣東東軟學(xué)院教師/跨境電商產(chǎn)業(yè)學(xué)院副院長,講師/中級經(jīng)濟師,研究方向:電子商務(wù)、企業(yè)管理

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