在日常的运营过程中,卖家需要时常关注各个维度的数据,这可能会产生另一个问题,即片面关注统计数字,忽视了其背后所代表的真正的消费者。用户画像是在大数据时代背景下的电商领域应用最广的一种工具。卖家将买家的每一个具体信息都抽象成标签,然后利用这些标签将用户形象具体化,从而为买家提供有针对性的产品和服务。
在我们国内电商行业中,用户画像已经被普遍应用到日常运营工作中了。与此形成鲜明对比的是,在亚马逊跨境电商行业,用户画像的运营思路仍然没有受到重视。一是因为国外电商整体竞争不如国内竞争激烈,二是因为跨境卖家主观意识缺失。美国商务部的统计数据显示,2019年美国电商市场规模达6020亿美元,同比增长14.9%高于2018年的13.6%,增长势头明显。而我们国内近年来线上零售增速不断放缓,2019年我国电商市场规模为10.63万亿元,同比增长 16.5%,低于2018 年的23.9%。在市场规模持续增长的背景下,很多中小卖家关注的是上传更多的商品,从而获得更多的流量,很少考虑提升买家群体复购率的问题。
当前,亚马逊后台对销量超过一定程度的品牌卖家开放了品牌分析功能,卖家从人数统计一栏可以看到一段时间内购买过店铺商品的买家的年龄、家庭收入、教育、性别、婚姻状况等信息。可是,这些信息维度较少,很难制作用户画像,并且对体量较小或非品牌卖家存在门槛。虽然卖家通过站外数据分析也可以得到部分信息,但亚马逊的主力买家,尤其是Prime习惯然呈现出很大的差异。如果卖家不能有效地针对目标买家群体的需求进行选品,那么后期的销售一定会面临比较大的困难。此时,最有效的工具就是用户画像。