跨境电商行业正面临逆势消退的严峻挑战。海外通货膨胀严重，平台管控日趋严格，跨境电商业务增长如履薄冰。尽管当下面临着重重挑战，跨境电商行业仍蕴含着长期的发展机遇。随着电商渗透率的不断提升，全球消费者对线上购物的接受度和依赖度日益增强。同时，供应链产品力的优势逐渐显现，为跨境电商企业提供了打造差异化竞争优势的契机。在这一背景下，跨境电商企业需要深入挖掘数据指标，精准捕捉市场动态，从而制定更加有效的营销策略和产品定位。
今天，老李就针对跨境电商行业常见的问题，从数据运营的角度来提出解法。系统讲讲如何做好跨境电商数据分析，并举例电商数据运营中的4个关键场景。
一、跨境电商企业常见问题
1.市场侧分析
海外高通货膨胀导致消费需求和购买力显著下降，库存积压问题严重。行业内部竞争加剧，形成了“内卷”态势，低价清仓甩卖成为常态。中小型企业面临关店、倒闭的困境，大型企业盈利下降。为此，跨境电商需要通过精准的数据分析，洞察市场动态，预测需求变化，避免库存过剩。
2.平台侧动态
跨境电商平台在政策管控方面日益严格，对中国商家的经营合规性提出了更高要求。近年来，如亚马逊等平台爆发的封号潮事件，更是给中国卖家敲响了警钟。超过3000家中国卖家店铺被封停，凸显了合规经营的重要性。
3.品牌侧挑战
在品牌建设方面，跨境电商企业面临着营销模式差异性不足的问题。由于国内外文化存在差异，简单的广告营销照搬国内模式往往难以奏效，导致无效营销现象频发。此外，产品性价比高的形象虽然深入人心，但也限制了品牌向高端和精品化方向发展的可能性。因此，企业需要创新营销模式，提升品牌差异化竞争力，同时优化产品定价策略，以实现利润增长。
4.营销侧趋势
随着广告营销成本的上升和竞价增高，跨境电商企业需要更加注重营销效果的评估和优化。通过精准投放广告、提高转化率等方式降低营销成本提高ROI（投资回报率）。同时利用大数据和人工智能技术分析消费者行为和市场趋势为营销策略的制定提供有力支持。
5.产品侧优化
针对产品难以匹配海外用户需求的问题跨境电商企业需要加强市场调研和产品开发能力。通过深入了解目标市场的消费者需求和偏好设计出更符合当地市场需求的产品。同时注重产品质量的提升和差异化设计以提高产品的竞争力和附加值。
6.物流侧挑战与应对
物流作为跨境电商的重要环节也面临着诸多挑战。需求碎片化、运输高频次和运输环节多等问题导致物流费用增加。为了应对这些挑战跨境电商企业需要加强与物流服务商的合作优化物流流程降低物流成本。同时利用先进的物流技术提高物流效率和准确性为消费者提供更好的购物体验。
针对上述问题，跨境电商企业需要采取一系列精细化运营措施来应对挑战，把握机遇。通过建立大数据平台，深入挖掘各环节数据背后的价值，电商企业能够实现数据驱动业务增长。
二、如何分析跨境电商数据
跨境电商数据分析是一个系统性的过程，需要从数据收集、处理、分析到驱动决策等多个环节紧密配合，以实现数据驱动业务的目标。
1. 数据收集
多源数据整合：利用API接口、ERP、OMS、WMS等系统以及电商平台（如Amazon、Lazada、Shopee、AliExpress等）的数据接口，收集各类业务数据，包括商品数据、交易数据、营销数据、行业数据等。外部数据源：考虑引入独立站、社交媒体等外部数据源，以丰富数据维度，提升分析的全面性和准确性。2. 数据处理
数据清洗：对收集到的原始数据进行清洗，去除噪声、错误和冗余数据，确保数据质量。数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据仓库或数据湖，便于后续分析。数据转换：对数据进行适当的转换和格式化，以适应不同分析工具的要求。3. 数据分析
基本分析：通过销量、价格、库存、预算消耗率、曝光量、点击量等基本指标，了解业务概况和运营效率。深入分析：选品规划：利用排行榜单分析、市场需求分析、热销商品排名等数据，指导选品决策。供应链运营：进行多仓备货计算、库龄及库存周转分析，优化库存管理，降低成本。广告营销运营：投放结果追踪、广告花费与销售额分析、站内搜索词分析等，提升广告效果。销售与流量分析：成交量、转化率、UV价值、复购率等分析，评估市场表现。客户运营：客户生命周期价值分析、客户画像分析、退货分析等，了解客户需求，提升客户满意度。财务利润核算：利润分析、成本分析、费用分析等，监控财务状况，优化资源配置。4. 数据驱动决策
定制化分析：利用“定制自助分析”功能，根据企业具体需求定制个性化的分析方案。预测与预警：市场趋势分析、库存异常预警、营销异常预警等，提前预判市场变化，防范风险。决策支持：基于数据分析结果，为管理层提供数据驱动的决策支持，优化业务策略。5. 数据可视化与报告
数据可视化：通过数据可视化工具，如FineBI等，将复杂的数据分析结果以直观、易懂的方式呈现给决策者。下图是用FineBI制作的销售数据看板，展示了不同店铺、商品的销售情况、客单价、销售额目标完成率以及广告投入产出比等，帮助业务团队及时调整策略，优化运营效果：
三、电商数据运营关键场景
场景一：市场洞察
电商企业选品前需要收集、汇总大量的市场行业数据，耗时较长。而行业大盘、市场竞品数据又分散在facebook、谷歌趋势、卖家精灵等各个平台渠道，通常需要运营人员花费一天的时间去分析当前品类的品牌集中度、卖家集中度等情况。想要提高数据收集的效率，电商企业亟需一个高效的数据整合方案来加速决策过程。
全栈市场数据整合汇总：利用自动化工具或定制开发的数据集成平台，实现从Facebook、谷歌趋势、卖家精灵等多渠道数据的实时抓取与整合，减少人工干预，提高数据收集效率。整合后的数据可支持深度分析，如品牌集中度、卖家集中度、热销关键词变化等，为精细化选品提供有力支持。
场景二：销售运营
总览追踪：构建可视化销售运营仪表盘，实时展示各平台、店铺、站点、类目的销售数据、目标达成情况及趋势变化，帮助管理者快速定位问题区域，及时采取应对措施。广告营销优化：通过多场景广告营销组合策略，实现精准引流。利用AI算法分析广告效果，识别高效ROI的推广途径，并实时调整投放策略。同时，建立数据回流机制，将广告效果数据与销售业绩相关联，形成营销闭环，持续优化投放效果。
场景三：供应链场景
高层决策驾驶舱：为高层管理者提供直观的供应链概览，包括库存水平、物流效率、供应商表现等关键指标，支持快速决策。
场景四：财务管理场景
跨境电商行业涉及的费用类型纷繁复杂，既包括电商平台内的费用，在平台之外，还有各种例如采购、头程等成本，业务稍微一复杂，运营人员就经常需要跨数十张表才能计算出利润。另外，电商业务变化极快，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。 面对跨境电商行业复杂的费用结构和高频波动的数据，财务管理需要更加精细化和实时化。
实时财务核算：通过自动化财务核算系统，实时整合电商平台内外各项费用、采购成本、运费等数据，快速计算出利润。支持多维度分析，如按产品、渠道、时间等维度查看利润情况。及时反馈与调整：根据实时财务数据，及时反馈给管理层和业务团队，支持快速响应市场变化，调整销售策略和成本控制措施。同时，为长期财务规划和战略决策提供数据支持。