En el escenario del marketing de comercio electrónico de EE. UU., cómo obtener números de clientes de Amazon de manera eficiente se ha convertido en un tema central en las operaciones transfronterizas. Este artículo comienza con fuentes de datos, lógica de selección y estrategias de identificación de usuarios, y explica sistemáticamente cómo mejorar la eficiencia y precisión de la adquisición de clientes.
Cómo obtener números de clientes de Amazon en EE. UU.: análisis de todo el proceso de adquisición precisa de clientes de comercio electrónico
En el contexto global Debido a la competencia transfronteriza del comercio electrónico que continúa intensificándose, el mercado estadounidense, especialmente el ecosistema de comercio electrónico con Amazon como núcleo, se ha convertido en una entrada de tráfico clave para un gran número de empresas extranjeras. Cómo identificar clientes con valor comercial real entre un gran número de usuarios y obtener información de contacto efectiva se ha convertido en un factor clave que afecta la tasa de conversión.
En comparación con los modelos publicitarios tradicionales, los métodos precisos de adquisición de clientes basados en el análisis de datos y los retratos de los usuarios se están convirtiendo en una tendencia generalizada. Especialmente en el ecosistema de Amazon, los datos sobre el comportamiento de los usuarios son complejos y dispersos. La falta de métodos de análisis sistemáticos puede conducir fácilmente a un desperdicio de costes de marketing.
La estructura real de los datos de los clientes de comercio electrónico de Amazon en EE. UU.
Los datos del usuario en la plataforma de Amazon no son unidimensionales. Por lo general, consta de varios niveles, como comportamiento de compra, rutas de navegación, registros de evaluación, búsquedas de palabras clave y niveles de membresía. Si estos datos no se pueden estructurar, no podrán formar un retrato eficaz del cliente.
En escenarios de marketing reales, muchas empresas solo se centran en los datos de los pedidos e ignoran los datos de la trayectoria del comportamiento, lo que provocará un sesgo de identificación del usuario. Los clientes realmente valiosos a menudo se esconden en compras repetidas y registros de navegación de alta frecuencia.
Por lo tanto, al adquirir clientes de comercio electrónico estadounidenses, el primer paso no es encontrar directamente información de contacto, sino construir un modelo de estructura de datos.
Cómo identificar usuarios de Amazon de alto valor
Los usuarios de alto valor generalmente tienen tres características principales: alta frecuencia de consumo, ciclo de compra estable y fuerte preferencia de marca. Estos usuarios no solo contribuyen al valor de un solo pedido, sino que también generan compras repetidas a largo plazo.
Al analizar el comportamiento de los usuarios en Amazon, podemos juzgar su poder adquisitivo. Por ejemplo, los usuarios que buscan con frecuencia productos de alto precio, recopilan múltiples tipos de productos y participan en interacciones de comentarios son todos clientes potenciales de alto valor.
Después de combinarlos con el modelo de datos para la puntuación, los usuarios se pueden dividir en diferentes niveles, mejorando así la eficiencia del marketing posterior.
La lógica subyacente para obtener números de clientes de comercio electrónico
Dentro del marco de cumplimiento y análisis de datos, la adquisición de información de contacto del cliente se basa esencialmente en la capacidad de integrar datos de múltiples fuentes. Esto incluye información comercial pública, datos de autorización de usuario y datos de correlación de comportamiento entre plataformas.
Al comparar y analizar diferentes fuentes de datos, se puede identificar la coherencia del comportamiento del usuario en múltiples plataformas, mejorando así la precisión de los datos.
El núcleo de este proceso no es "obtener el número", sino "identificar la estructura de usuario accesible".
Pasos principales del análisis de datos de comercio electrónico transfronterizo
El primer paso es la recopilación de datos, incluidos registros de comportamiento del usuario, datos de comentarios, datos de búsqueda de palabras clave, etc.
El segundo paso es la limpieza de datos para eliminar datos duplicados, no válidos y de baja calidad y mejorar la calidad general de los datos.
El tercer paso es la clasificación de los usuarios, estratificándolos según su poder adquisitivo, etiquetas de interés y frecuencia de comportamiento.
El cuarto paso es seleccionar el grupo de usuarios de alto valor para proporcionar una base para el marketing posterior.
El papel de los retratos de usuarios en el marketing de Amazon
El retrato de usuario es el núcleo de todo el sistema de marketing, que determina si el contenido entregado es preciso. Un retrato de usuario completo no solo contiene información básica, sino que también incluye preferencias de comportamiento, ciclos de compra y etiquetas de interés.
Mediante el análisis vertical, las empresas pueden predecir el comportamiento de compra futuro de los usuarios, alcanzando así el contenido con antelación y mejorando las tasas de conversión.
Especialmente en una plataforma altamente competitiva como Amazon, la sofisticación de los retratos de los usuarios determina directamente el rendimiento del ROI.
Optimización de la estrategia de marketing de comercio electrónico basada en datos
El núcleo del marketing basado en datos radica en la optimización iterativa continua del modelo. Al analizar los efectos de conversión de diferentes grupos de usuarios, la estrategia de entrega se puede ajustar continuamente.
Por ejemplo, se puede utilizar una estrategia de alcance de alta frecuencia para usuarios muy activos, mientras que una estrategia de activación de contenido se puede utilizar para usuarios poco activos.
A través de este método de operación en capas, la eficiencia general del marketing se puede mejorar significativamente.
Métodos para mejorar la eficiencia de adquisición de clientes de comercio electrónico transfronterizo
La clave para mejorar la eficiencia de la adquisición de clientes es reducir los contactos no válidos y mejorar la precisión. Mediante el filtrado de datos y la estratificación de usuarios, los recursos de marketing pueden centrarse en usuarios de alto potencial.
Al mismo tiempo, mediante el análisis cruzado de datos multidimensionales, se puede mejorar aún más la precisión de la identificación del usuario.
En comparación con los métodos publicitarios tradicionales, este método tiene costos más bajos y conversiones más estables.
Análisis de casos prácticos: ruta de mejora de la conversión de comercio electrónico
En un caso de operación real, una empresa de comercio electrónico transfronterizo mejoró la precisión de la publicidad en más de un 40% a través del análisis de datos del usuario.
Al crear un modelo de comportamiento del usuario, la empresa identificó con éxito grupos de clientes de alto valor y desarrolló estrategias de marketing personalizadas para diferentes usuarios.
Finalmente logró una mejora doble en la tasa de conversión y la tasa de recompra.
Resumen y sugerencias estratégicas
El núcleo de la adquisición de clientes del comercio electrónico de Amazon EE. UU. no es simplemente encontrar información de contacto, sino construir un sistema completo de análisis de datos. Sólo a través de una selección sistemática y un análisis de retratos de usuarios se puede mejorar realmente el efecto de marketing.
La clave para la futura competencia del comercio electrónico transfronterizo pasará de la competencia de tráfico a la competencia de datos. Quien pueda identificar a los usuarios con mayor precisión logrará mayores conversiones.
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