亚马逊跨境电商的数据分析

　　亚马逊跨境电商不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来:页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及数据分析能力，使得亚马逊跨境电商早已远远超出了它的传统经营方式。

　　1.推荐

　　亚马逊跨境电商的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊跨境电商上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉,“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。

　　2.预测

　　用户需求预测是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这在亚马逊跨境电商内部叫作硬需求的产品，预测是比较容易的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求的产品，预测相对复杂和困难。

　　3. 测试

　　你会认为亚马逊跨境电商网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗?其实，亚马逊跨境电商会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他设计，其实都是多次审慎测试后的最优结果。

　　4.记录

　　亚马逊跨境电商的移动应用在让用户获得流畅体验的同时，也通过手机的数据深入地了解了每个用户的喜好信息。更值得一提的是Kindle Fire 平板电脑，其内嵌的 Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。

　　亚马逊跨境电商的数据分析不仅限于以上领域，对于亚马逊跨境电商来说，数据是商业决策的指挥棒，它能显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。

　　通过上述案例，可以看出消费者行为数据分析的重要性以及其可以发挥的作用推荐、预测、测试和记录都是亚马逊跨境电商对消费者行为数据分析的典型应用。