В отчёте Nielsen «Глобальный выбор товаров для электронной коммерции за 2024 год» показано, что независимые сайты, использующие выбор товаров на основе данных, демонстрируют рост успешности выбора на 60% и снижение доли нераспроданных новых товаров на 45%. Исследование, проведённое Китайским советом по содействию международной торговле, показывает, что компании, занимающиеся внешней торговлей, систематически использующие данные о выборе товаров, имеют 35% долю успешных товаров, что значительно превышает средний показатель по отрасли. Анализ, проведённый Всемирным форумом электронной коммерции, подчёркивает, что комплексные данные о поведении пользователей, полученные независимыми сайтами, делают выбор товаров в три раза точнее, чем традиционные методы.
Три слепых пятна традиционного выбора продуктов
1. Ограничения эмпиризма
- Уровень субъективных ошибок в суждениях достигает 40% (дело Китайской торговой палаты по импорту и экспорту машин и электронных товаров)
- Невозможно предсказать возникающие тенденции
2. Задержка реакции рынка
- Зависимость от данных квартального опроса (бренд товаров для дома не попал в пик сезона)
- Высокие затраты на пробные продажи
3. Отсутствие понимания пользователей
- Непонимание истинной мотивации покупки
- Игнорирование спроса «длинного хвоста»
Пять золотых измерений для отбора данных
1. Поисковый запрос «золотая жила»
- Анализ поисковых запросов на сайте (инструмент, с помощью которого бренд обнаружил скрытый спрос и разработал новые продукты)
- Инструмент для добычи ключевых слов с длинным хвостом
2. Понимание поведенческого пути
- Продолжительность времени, проведенного на страницах товаров (прогнозирование намерения покупки)
- Ассоциации при кросс-категорийном просмотре
3. Сравнительный анализ конкурентов
- Сравнение коэффициентов конверсии аналогичных продуктов
- Открытие белого пятна ценового диапазона
4. Пользовательский контент
- Анализ настроений комментариев (направление улучшения)
- Отслеживание горячих тем в обсуждениях сообщества
5. Данные о цепочке поставок
- Динамический мониторинг затрат на закупки
- Оценка эффективности логистики
3 практических случая выбора продукта данных
Случай 1: Поставщик аксессуаров 3C в Шэньчжэне
- Анализ поискового запроса «многофункциональное зарядное устройство» для разработки новых продуктов.
- Объем продаж превысил 20 000 штук за первый месяц
Случай 2: Внешняя торговля одеждой провинции Чжэцзян
- Путь просмотра страниц пользователем раскрывает тенденции в спорте и отдыхе
- Уровень распродажи нового сериала составил 95%.
Случай 3: Шаньдунский бренд товаров для дома
- Анализируйте негативные отзывы, чтобы улучшить дизайн продукта
- Процент возврата снизился с 15% до 6%
Решение Pinshop
Pinshop предоставляет: ✅ Систему анализа спроса ✅ Панель анализа конкурентной продукции ✅ Модуль оценки цепочки поставок ✅ Инструмент прогностического моделирования
Посетите официальный сайт Pinshop прямо сейчас и воспользуйтесь данными, чтобы открыть для себя популярные товары!
Рекомендуемые статьи по теме: Стратегия многоязычной независимой станции: баланс между локализацией и интернационализацией 
