Como obter números de clientes da Amazon nos EUA: análise de todo o processo de aquisição precisa de clientes de comércio eletrônico

No contexto global Com a concorrência transfronteiriça do comércio eletrónico que continua a intensificar-se, o mercado dos EUA, especialmente o ecossistema do comércio eletrónico com a Amazon como núcleo, tornou-se uma entrada de tráfego fundamental para um grande número de empresas estrangeiras. Como identificar clientes com valor comercial real de um grande número de usuários e obter informações de contato eficazes tornou-se um fator chave que afeta a taxa de conversão.

Em comparação com os modelos de publicidade tradicionais, métodos precisos de aquisição de clientes baseados na triagem de dados e retratos de usuários estão se tornando uma tendência dominante. Especialmente no ecossistema amazônico, os dados de comportamento do usuário são complexos e dispersos. Se houver falta de métodos de análise sistemáticos, isso pode facilmente levar ao desperdício de custos de marketing.

A estrutura real dos dados de clientes de comércio eletrônico da Amazon nos EUA

Os dados do usuário na plataforma Amazon não são unidimensionais. Geralmente consiste em vários níveis, como comportamento de compra, caminhos de navegação, registros de avaliação, pesquisas por palavras-chave e níveis de associação. Se esses dados não puderem ser estruturados, não será possível formar um retrato eficaz do cliente.

Em cenários reais de marketing, muitas empresas se concentram apenas nos dados do pedido e ignoram os dados da trajetória comportamental, o que levará ao viés de identificação do usuário. Clientes realmente de alto valor geralmente ficam ocultos em compras repetidas e registros de navegação de alta frequência.

Portanto, ao adquirir clientes de comércio eletrônico americanos, o primeiro passo não é encontrar informações de contato diretamente, mas construir um modelo de estrutura de dados.

Como identificar usuários de alto valor da Amazon

Usuários de alto valor geralmente têm três características principais: alta frequência de consumo, ciclo de compra estável e forte preferência de marca. Esses usuários não apenas contribuem para o valor de um único pedido, mas também trazem compras repetidas de longo prazo.

Ao analisar o comportamento dos usuários na Amazon, podemos avaliar seu poder de compra. Por exemplo, os usuários que frequentemente navegam em produtos caros, coletam vários tipos de produtos e participam de interações de comentários são todos clientes potenciais de alto valor.

Depois de combinar com o modelo de dados para pontuação, os usuários podem ser divididos em diferentes níveis, melhorando assim a eficiência do marketing subsequente.

A lógica subjacente à obtenção de números de clientes de comércio eletrônico

Dentro da estrutura de conformidade e análise de dados, a aquisição de informações de contato do cliente depende essencialmente da capacidade de integrar dados de múltiplas fontes. Isso inclui informações comerciais públicas, dados de autorização do usuário e dados de correlação comportamental entre plataformas.

Ao combinar e analisar diferentes fontes de dados, a consistência do comportamento do usuário em múltiplas plataformas pode ser identificada, melhorando assim a precisão dos dados.

O núcleo deste processo não é "obter o número", mas "identificar a estrutura de usuário acessível".

Etapas principais da triagem de dados de comércio eletrônico transfronteiriço

A primeira etapa é a coleta de dados, incluindo registros de comportamento do usuário, dados de comentários, dados de pesquisa por palavra-chave, etc.

A segunda etapa é a limpeza de dados para remover dados duplicados, inválidos e de baixa qualidade e melhorar a qualidade geral dos dados.

A terceira etapa é a classificação dos usuários, estratificando os usuários de acordo com o poder de compra, tags de interesse e frequência de comportamento.

A quarta etapa é selecionar o grupo de usuários de alto valor para fornecer uma base para o marketing subsequente.

O papel dos retratos de usuários no marketing da Amazon

O retrato do usuário é o núcleo de todo o sistema de marketing, que determina se o conteúdo entregue é preciso. Um retrato completo do usuário não contém apenas informações básicas, mas também inclui preferências comportamentais, ciclos de compra e tags de interesse.

Através da análise de retrato, as empresas podem prever o comportamento de compra futuro dos usuários, alcançando assim o conteúdo antecipadamente e melhorando as taxas de conversão.

Especialmente em uma plataforma altamente competitiva como a Amazon, a sofisticação dos retratos dos usuários determina diretamente o desempenho do ROI.

Otimização da estratégia de marketing de comércio eletrônico baseada em dados

O núcleo do marketing baseado em dados reside na otimização iterativa contínua do modelo. Ao analisar os efeitos de conversão de diferentes grupos de utilizadores, a estratégia de entrega pode ser continuamente ajustada.

Por exemplo, uma estratégia de alcance de alta frequência pode ser usada para usuários altamente ativos, enquanto uma estratégia de ativação de conteúdo pode ser usada para usuários pouco ativos.

Através deste método de operação em camadas, a eficiência geral do marketing pode ser significativamente melhorada.

Métodos para melhorar a eficiência de aquisição de clientes de comércio eletrônico internacional

A chave para melhorar a eficiência de aquisição de clientes é reduzir contatos inválidos e melhorar a precisão. Por meio da filtragem de dados e da estratificação de usuários, os recursos de marketing podem ser focados em usuários de alto potencial.

Ao mesmo tempo, através da análise cruzada de dados multidimensionais, a precisão da identificação do usuário pode ser melhorada ainda mais.

Comparado com os métodos tradicionais de publicidade, este método tem custos mais baixos e conversões mais estáveis.

Análise de caso prático: caminho de melhoria de conversão de comércio eletrônico

Em um caso de operação real, uma empresa de comércio eletrônico internacional melhorou a precisão da publicidade em mais de 40% por meio da triagem de dados do usuário.

Ao construir um modelo de comportamento do usuário, a empresa identificou com sucesso grupos de clientes de alto valor e desenvolveu estratégias de marketing personalizadas para diferentes usuários.

Finalmente consegui uma melhoria dupla na taxa de conversão e na taxa de recompra.

Resumo e sugestões estratégicas

O núcleo da aquisição de clientes de comércio eletrônico da Amazon nos EUA não é simplesmente encontrar informações de contato, mas construir um sistema completo de análise de dados. Somente por meio de triagem sistemática e análise de retrato do usuário o efeito de marketing pode ser realmente melhorado.

A chave para a futura competição internacional no comércio eletrônico mudará da competição de tráfego para a competição de dados. Quem conseguir identificar os usuários com mais precisão alcançará conversões mais altas.

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