近幾年，大數(shù)據(jù)像一顆新星串紅，也慢慢深入各行各業(yè)，被大家所歡迎和追捧！大數(shù)據(jù)分析也隨之成為各行各業(yè)做決策與市場規(guī)劃等必須要做的前期工作。

外貿(mào)行業(yè)更是如此，在進入國際市場之前，由于地域、文化、語言、風俗習慣、消費偏好、上網(wǎng)行為等等方面的差異，對國際市場的大數(shù)據(jù)調研與分析是十分必要的。但大數(shù)據(jù)分析對于專注外貿(mào)而非大數(shù)據(jù)收集分析的專業(yè)性互聯(lián)網(wǎng)公司來說，是一件棘手的事。

• 如何獲取數(shù)據(jù)？
  
  
• 從哪些方面分析？
  
  

這些問題是外貿(mào)企業(yè)進行市場分析首先要思考的問題。

上哪收集數(shù)據(jù)？

1、自有平臺的數(shù)據(jù)

這主要是指已經(jīng)進入某一國際市場，并且有自己的網(wǎng)站平臺的外貿(mào)企業(yè)。自有平臺的數(shù)據(jù)也是最有針對性，最可靠的數(shù)據(jù)；不過，這些數(shù)據(jù)也是有局限性，一方面是覆蓋面較小，另一方面是可歸納性不強。

2、第三方數(shù)據(jù)工具

借助第三方數(shù)據(jù)分析工具獲得數(shù)據(jù)。

Compete

是一個新型的網(wǎng)絡分析工具，側重衡量網(wǎng)站的訪問程度情況，用“關注度”指標衡量，例如，美國用戶在某網(wǎng)站上的訪問時長占所有美國用戶訪問所有網(wǎng)站時長的百分比。是一個集分析與搜索與一身的數(shù)據(jù)分析工具。

Quantcast

可以查看網(wǎng)站用戶群的性別、年齡、所在位置、企業(yè)信息、收入、教育等數(shù)據(jù)。對企業(yè)做客戶分析、客戶分群等有直接的意義。

Google Trends

可以顯示具體的用戶訪問流量數(shù)據(jù)，某一網(wǎng)站在某一特定區(qū)域的流量趨勢；并且最多可對比5個網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，了解相關網(wǎng)站和每個網(wǎng)站的熱門搜索，分析熱銷產(chǎn)品。

Winsog

是一個側重于商機挖掘的數(shù)據(jù)分析工具，數(shù)據(jù)全球覆蓋?？梢詫δ骋划a(chǎn)品在某一特定市場的市場容量、競爭程度進行綜合分析，分析出該產(chǎn)品在該市場的商機大小情況，是企業(yè)準備進入某一市場的指南針，也企業(yè)開發(fā)新市場的好幫手。

操作簡單，只需要輸入產(chǎn)名，選擇特定區(qū)域，就能生成相應的數(shù)據(jù)分析報告，簡單，快速。此外，還可以用于優(yōu)化網(wǎng)站關鍵詞，營銷推廣關鍵詞優(yōu)化。因為在該工具上使用不同的關鍵詞分析，都會顯示出不同的關鍵詞的不同搜索量情況，也就是針對同一個產(chǎn)品，客戶使用哪一個關鍵詞查找的情況最多。

從哪些方面做分析？

不同的行業(yè)需要對不同的數(shù)據(jù)進行收集和分析。對于外貿(mào)行業(yè)，一般都需要對哪些數(shù)據(jù)進行分析，才有用？

外貿(mào)企業(yè)對市場的數(shù)據(jù)分析體系一般包括：用戶規(guī)模與質量、渠道分析、參與度分析、產(chǎn)品分析以用戶屬性分析。

用戶規(guī)模和質量分析

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用戶規(guī)模和質量的分析包括總用戶數(shù)、新用戶數(shù)、留存用戶、轉化率。用戶規(guī)模和質量是分析最重要的維度，其指標也是相對其他維度最多。

渠道分析

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渠道分析主要是分析營銷推廣效果在各渠道在相關變化和趨勢，科學評估渠道質量，優(yōu)化渠道推廣策略。渠道分析可以從多個維度的數(shù)據(jù)來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據(jù)數(shù)據(jù)找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。

參與度分析

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參與度分析主要是分析用戶的活躍度，主要是包括瀏覽次數(shù)分析、瀏覽時長分析、訪問頁面分析和瀏覽時間間隔分析。

產(chǎn)品分析

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產(chǎn)品活躍指標：某個產(chǎn)品的活躍用戶，購買量情況；對產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析，確保產(chǎn)品取舍的合理性。

頁面訪問路徑：用戶從打開到離開網(wǎng)站頁面整個過程中每一步驟的頁面訪問、跳轉情況。頁面訪問路徑是全量統(tǒng)計。通過路徑分析得出用戶類型的多樣、用戶使用產(chǎn)品目的的多樣性，還原用戶目的；通過路徑分析，做用戶細分；再通過用戶細分，返回到產(chǎn)品的調整。

用戶屬性分析

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用戶屬性一般包括性別、年齡、職業(yè)、所在地、手機型號、使用網(wǎng)絡情況。

用戶屬性分析不管在我們的產(chǎn)品選品，還是戰(zhàn)略的調整，分析用戶畫像都有著重要的意義。比如我們在產(chǎn)品選品前需要構建用戶畫像，指導選品、運營；產(chǎn)品調整過程需要收集用戶數(shù)據(jù)，便于進行用戶行為分析，與商業(yè)模式掛鉤等等。

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