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最新:神策数据:围绕跨境电商“人货场”,数据如何助力品牌乘风出海?
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作者:
guozhiwei
时间:
7 小时前
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最新:神策数据:围绕跨境电商“人货场”,数据如何助力品牌乘风出海?
本文根据神策数据华南业务售前负责人李泓波关于《跨境电商,风口下的挑战与机遇》的主题演讲整理,从跨境电商新风口以及如何抓住风口下的机遇两方面,详细讲述跨境电商乘风出海、加速成长的方法论与实践。具体如下:
欧图
https://otto.cn/欧图中国(殴图),作为欧图(OTTO Group)旗下的全资子公司,殴图与OTTO Market所有的业务部门合作紧密,致力于严选优质且符合资格的卖家,并陪伴卖家从入驻到扬帆起航全旅程。目前所有入驻欧图(OTTO)平台的中国卖家,都将会得到来自欧图中国的专属客户经理的帮助指导,让卖家与欧图(OTTO)平台一起快速成长。
从 2015 年至今,跨境电商行业每年都维持 20% 左右的增长。根据海关总署、亿欧智库分析测算,2021 年出口跨境电商交易规模预计 7.73 万亿元。从货物流通方向看以出口为主,其中,珠三角领域的出口额占比高达 60%。
那为什么近两年跨境电商超乎寻常的火热呢?整体来说,原因有三个:
第一,疫情影响。从需求端来看,海外消费者消费习惯逐渐线上化,海外需求提升、线上购物渗透提升,一改海外消费者线下购物的习惯;从供给端来看,放眼全球,中国恢复生产迅速,有充足的生产力支持跨境电商飞速增长。
第二,政策利好。近年来,国家围绕税后、通关检疫、支付结算领域,不断完善跨境电商领域制度;并创新执行“试验区 + 经验推广”的发展模式,降低企业合规成本,引导行业健康发展。
第三,资本涌入。最近两年,整个跨境电商领域融资总额超上百亿,其中跨境电商服务商的融资金额占比超 60%。可以看出,跨境电商产业链上各环节的高度专业化一定程度上降低了企业准入门槛。
整体来看,无论是供应链、仓储、支付还是发货等,目前都已经有完善的服务商服务于跨境电商企业,但与此同时,暗流涌动之下跨境电商企业也面临着不可避免的挑战:
第一,获客成本持续走高。获取新客费用逐年攀升,Facebook 投放账号从 2020 年 0.7 美元已经涨到 3.5 美元。亚马逊从 2018 年 1 美元投入可以带来 8-9 美元的收入,到现在带来 4-5 美元收入甚至更低。
第二,出海竞争加剧。从 90 年代国内做出口贸易开始,我们便不断地在跨境电商这个领域深入。2020 年底,国内 DTC 品牌数量达到 4.9 万。垂直品类渗透日趋饱和,每一个细分的垂直品类都有非常多的玩家正在做跨境出海。产品在同质化竞争的过程中容易被复制和超越,而缺少品牌形象使得中国商品并没有获得足够的用户粘性。
第三,整体环境存在非常强的不稳定性。疫情下,东南亚等廉价劳动力市场停工严重,生产供应不足;出口货运成本攀升明显。
综上,受内外环境影响,使得出海跨境电商都面临巨大挑战。
这里我们套用零售行业关键要素“人、货、场”的逻辑来解读,做好生意本质上需要达成“人、货”的高效匹配以及“场”的高效运营。
在跨境电商场景中,“人”是指海外用户,本质上是指用户需求,对海外用户需求的洞察和获取是核心要素;“货”延伸为商品趋于个性化,针对不同品类的商品,如何布局、如何满足消费者的情感诉求,核心运营点又是什么;“场”意味着消费渠道和消费场景。
那接下来,我会从三个方面来剖析跨境电商“人、货、场”的关键要素,以及数据如何助力跨境电商企业破局。
(一)场:渠道和消费场景
跨境电商线上场整体分为三大类,分别是平台型、跟卖站群和精品独立站。
(1)平台型
常见的跨境电商平台包含亚马逊、ebay、lazada、shopee,卖家不需要负责网站的基础建设,只需要打理商品的描述,并通过评论等方式在平台内获得更高的权重流量,即可更好地出单。
最近一年,亚马逊平台对虚假评论大力打压,带来了一大波封号潮,这也让跨境电商卖家意识到,依赖平台很难获得长期稳定发展;而且因为平台不会向卖家提供任何数据,导致增长困难,因此众多强依赖平台型跨境电商的卖家开始陆续探索新的出路和玩法。
(2)跟卖站群
卖家发现有新增热销商品后,通过国内的供应商找到类似的商品,通过建站工具迅速架设电商网站,紧跟潮流出售这类商品。由于卖家同时会跟卖多个新爆品,且一个爆品可能会建多个不同风格的网站测试不同的受众,所以这种形式会演变成跟卖站群。跟卖站群依赖于规模效率优势,行业景气向上过程中,业绩弹性足、增长快,企业的增长复制能力也更强。
在 2021 年,由于此前跨境电商跟卖站的野蛮生长,导致消费者经常面临售后难解决的问题,比如运送时间长、货不对板、发空包、货到付款、质量差等,而跨境退货流程复杂。因此消费者只能通过广告平台和支付平台进行投诉、维护个人权益。因此,无论是广告平台(Google、Facebook)还是支付通道(Paypal),都在收紧规则,处罚措施也更加严格。这对站群模式是一个巨大的打击。一旦一个广告账户或收款通道被封禁,可能直接影响其站群模式下 20%~50% 的站点。
内外环境倒逼,跟卖站群模式也在逐渐寻找新的通路。
(3)精品独立站
精品独立站是目前很多跨境电商都在建设和布局的一种线上场,它是卖家自营平台,通过建站工具建立电商网站向客户售卖。商业模式有时又会分为平台型和垂直品类型,主要通过付费广告、红人营销等方式从公域流量获取用户,并试图沉淀私域流量。
同时,精品独立站能够让企业及时、全面获取所有的数据,以实现持续、精细化的用户经营;而且其丰富多样的商品展现形式,能够根据商品特性做个性化展示,帮助消费者迅速找到自己需要的商品,提升用户消费体验。
根据现有的发展趋势,跨境电商的「线上场」中,独立站或许不是品牌销售的最大通道,但却是出海平台的最佳载体。那么,对于「线上场」——独立站来说,数据能够为企业提供什么样的帮助呢?
关于线下零售,我们经常会提到一个词——门店动线,也就是消费者进店后往哪里走,下一步要去哪里,都是门店经过反复优化和设计的。而在线上场景中,我们也会讲“门店动线”的概念,消费者进入平台后浏览不同的模块、进入不同的页面进行转化,甚至是站内流量的渗透与迁移,都需要数据作为运营抓手。这也是神策数据服务跨境电商企业做独立站数字化实践的经典场景,通过数据洞察指导科学运营,能有效提升站内销售转化率和连带率。
(二)货:商品趋于个性化
根据 SimilarWeb 《中国跨境电商独立站名录》品类分布数据显示,消费电子和服装配饰基本上占据了跨境电商品类的 60%。
这和国内完备的柔性供应链和复杂生产组装能力紧密关联。伴随国内女装电商的迅猛发展,柔性生产效率和产能不断提升,通过对需求、销量的精准预测,柔性供应链极大缓解了服装行业的最大难题——库存。此外,我国在生产、组装复杂产品方面水平领先,配套齐全,生产力溢出。
基于以上两大能力,我国服装、消费电子品类的供应全球领先,商品价廉物美、市场竞争力强,也成为了 B2C 跨境出口电商行业高速发展的核心动力。那么数据在这两类商品销售过程中起到什么样的作用呢?
1、针对快时尚类商品:数据指导小单快反
快时尚类商品的经营业务流拆解主要分为四部分:需求获取、测款、供应商协调、仓储履约。除了后台储备外,线上核心控制点为需求获取和测款能力。针对这两点,数据能够帮助跨境电商企业对站外投放和用户实际购买的商品做标签比对和深入分析,精准洞察用户的实际需求指导生产。
举个例子,用户通过 OL 风的广告素材进入平台,在经过商详页等一系列跳转与浏览之后,最终下单了一条森系长裙。那么,针对这个场景,企业可以通过数据分析明确接下来的两个重要动作,一是优化投放素材,二是进行生产指导提高生产响应效率。通过这两步,企业能够完成快速测评、捕捉消费者需求变化;基于数据洞察及时了解用户实际需求,洞察有竞争力的商品,精准控制库存、降低运营成本等。
2、针对消费电子类商品:新品迭代力、持续营销投入去库存
消费电子类商品的销售关键点包括两点:
(1)新品迭代力。品牌自身具备全渠道的销售和全品牌、全品类的研发能力,通过产品不断地推陈出新,才能紧跟市场潮流。
(2)持续营销投入去库存。消费电子类商品的产品更新迭代速度非常快,如果不能够通过营销完成销售,商品贬值带来的库存压力很有可能会压垮企业。目前,跨境电商消费电子类商品常用营销投入包括社交营销、内容营销,以及通过实时追踪反馈优化来实现活动营销效率的提升。下图为神策数据为某跨境电商企业客户所设计的活动效率提升全流程示意:
通过运营 SOP 的构建,抓住营销时机,比如做生命周期运营、断点营销等,采取不同的资源策略,包括不同商品 & 资源流量 & 折扣优化等,最大化投入产出比,以数据指导活动营销,提升营销效率。
(三)人:核心要素是对海外用户需求的洞察和获取
无论海外流量格局如何变化,获客依旧是重中之重。我们将海外流量格局的变化总结为两点:第一,数量变化,疫情提升整体线上渗透率;第二,结构变化,社交/视频营销逐渐成为主阵地。
数据如何指导跨境电商从获客到留存呢?
1、获客,主要分为三部分:对市场的预判、红人营销和效果评估
神策数据通过对服务过的 40 多家知名跨境电商企业客户的回访调研发现,有过半的客户反馈亟需完成海外渠道的打通和评估,因此可以看出来获客已经成为整个跨境电商市场上目前最关注的核心运营点。
2、留存,根据用户活跃动机提供差异化营销策略
过往的转化评估模型一般为漏斗模型,更多的是流量维度的评估,并没有以“人”为出发点;而现在更广泛使用增长模型设计强调以“人”作为分析的根本和出发点,一方面精准定位用户的活跃动机和生命周期阶段,给不同动机层级的用户进行差异化营销触达;另一方面通过洞察用户产生阶段跃迁的关键要素,并将其固化下来形成更科学的策略,比如:对高价值用户进行描述,将其与活跃未购买的用户进行群画像对比,找出高价值用户的关键跃迁行为,不断挖掘用户转化背后的推手,而不是简单地从流量角度挖掘为什么流失。
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