亚马逊跨境电商数据化运营和经验化运营的区别

  适用团队及场景的不同

  数据化运营依赖IT技术与数据分析能力,其特点是操作可复制性强,逻辑清晰,且运营效率随数据量与分析能力的提升而提升,数据化运营适合电商领域任意规模的团队与公司。

  经验化运营依赖从业者的相关业务经验与判断能力,其特点是应用速度快,技术要求低,且运营效率随运营者从业时间的增加而提升,经验化运营适合电商领域中小规模的团队与公司。

亚马逊跨境电商数据化运营和经验化运营的区别

  适用运营环节的不同

  数据化运营旨在解决经验化运营无法“精确”处理的问题,如亚马逊跨境电商站内广告的单次竞价选择、多广告组的筛选与优化、店铺群的管理等,经验化运营对上述问题只能给出一个“模棱两可”的方案,而数据化运营可以“有理有据”地帮助运营者解决问题。例如,在“亚马逊跨境电商站内广告的单次竞价选择”这一问题上,经验化运营者一般通过高单次竞价逐步递减的方式进行操作,而数据化运营者可以通过图表判断在哪个时间段需要增加竞价,在哪个时间段需要减少竞价。

  适用技术门槛不同

  “三分运营七分选品”,在亚马逊跨境电商跨境电商运营领域,选品的重要性众所周知,而数据化运营同样也适用于选品领域。与传统的经验化选品不同,数据化选品强调“数据分析+图像识别”,前者用来判断一个产品是否热销,后者则用来判断一个产品的卖点是什么。例如,在服装领域的裙子类目,如今的图像识别技术已经可以辨认出每条裙子独特的花纹与设计。

  在完成上述的图片识别后,数据化选品程序就可以结合产品的具体销量/排名信息对商品图片进行分析,从而找出热卖商品图片的共性。一般而言,数据化运营者可以使用雷达图来比较商品的图片信息,其重叠部分就是爆款商品的共有卖点,这时候只需要结合这些共有卖点再去做产品比对和选品工作,爆款命中率就会显著提高。

  “数据分析+图像识别”的数据化选品对于技术的要求非常高,需要运营者或者所在公司独立开发选品软件与程序,而经验化选品则依赖选品者的运营经验与产品理解,这就是数据化运营与经验化运营在适用技术门槛上的不同。

THE END
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