本文介紹了賣家常用的幾種跨境電商模型，如購物籃分析、RFM模型、漏斗模型、波士頓矩陣模型等，通過精準的資料分析，實現高質量的銷售增長和產品布局優化。 現在你可以通過進入【數字跨境BI】找到這些模板，點選模板鏈結，一鍵復用。
和小九溝通過的賣家運營夥伴很多，平時在資料分析中，除了最基本的毛利、轉化率、點選率等加減乘除計算，其他分析都不知道從哪裡開始。 事實上，每個資料分析師不僅需要精通分析工具，還需要掌握一些常見且有價值的資料分析方法和跨境電商模式。
為了幫助您更好地上手跨境電商資料分析，數字跨境BI整理了幾種常用的資料分析方法和模型，並附上了可復用的模板，讓您輕鬆掌握各種高階資料分析，一起來學習吧！
可用於分析跨境電商的銷售情況購物籃分析模型
購物籃分析模型是零售和電子商務中常見的資料模型，它將每個消費者的購物行為中購買的所有商品組合視為乙個“購物籃”，然後分析購物籃中不同產品組合的資料，揭示產品之間的相關性。
籃子分析有三個關鍵指標：1）支援，2）信心，3）提公升
為了讓你更好地理解購物籃分析，小九給大家舉個例子：假設某超市乙個月賣了100件商品，其中A類商品有5筆訂單，B類商品有10筆訂單，A、B商品同時有3筆訂單。
購買產品A的概率：p（a）=（5 100）*100%=5%。
買入產品B的概率：p（b）=（10 100）*100%=10%。
同時購買A和B產品的概率：p（A b）=（3 100）*100%=3%。
通過購物籃分析，我們可以吸引客戶從只購買一種產品轉向購買多種產品，從而增加整個購物籃的銷售金額，最大限度地提高銷售增長，同時也發現了一些新的交叉銷售和**銷售機會：
考慮是否有匹配銷售的可能性;
為多個產品設定優惠券，相互引導，同時增加銷售額;
做有針對性的廣告，考慮上下文廣告;
上下游產品開發。
在進行購物籃分析時，我們只需要記錄產品的SKU和訂單狀態，通過簡單的概率計算，就可以得到各種產品的支援、信心和推廣，從而優化產品布局和推廣策略。
RFM模型是一種常用的跨境電子商務模型，用於衡量客戶價值和盈利能力。
該模型可以幫助企業細分客戶，通過客戶最後一次購買時間（新近度、r值）、一段時間內的購買頻率（頻率、f值）和一段時間內的消費量（貨幣、m值）三個指標的組合，對客戶進行細分，識別最有價值的客戶群體。
在跨境賣家中，通常使用複購率分析來完成基本的RFM分析。 通過重複購買的計算，我們可以更好地了解客戶的消費行為，挖掘使用者對商品或服務的需求和興趣。 同時，也可以根據顧客的複購情況，以及店家需要重點改進的方面來判斷。
在進行複購分析時，我們只需要記錄客戶在一定時間內的購買時間、購買頻率和消費金額，並進行統計計算，從而根據RFM分數確定客戶型別。 為不同型別的客戶制定營銷策略。
漏斗模式也是非常常用的跨境電子商務模式之一。
一般來說，漏斗模型是使用者行為路徑必須經歷的核心流程步驟，整個漏斗模型是先將整個購買流程拆分為多個步驟，然後用轉化率來衡量每個步驟的表現，最後通過異常資料指標找出有問題的環節， 從而解決問題，優化步驟，最終達到提高整體轉化率的目的。
廣告洞察通常使用漏斗模型：它們反映了廣告系列中的客戶數量，從展示次數、點選次數、附加內容到訂單。 從最大的展示次數到最小的訂單，漏斗模型視覺化了流失過程。
在分析產品質量時，可以使用【波士頓矩陣】通過結合廣告資料和退貨資料來分析產品。 波士頓矩陣使用二維四象限將產品分為四種型別：星星、金牛座、瘦狗和問題。
我們可以以波士頓矩陣的方式開發平台的產品矩陣，並在分析產品時測量廣告產品單筆訂單的成本跟roi表現。
ROI：投資回報率，即廣告銷售與廣告成本的比率。
單筆訂單成本：與廣告系列相關的產品總成本除以總訂單量。
根據這兩個維度的分析，將廣告產品劃分為四個象限，劃分的中線是單個訂單成本和ROI的平均值，可以發現左上角的廣告產品效能較差，因為這些產品的訂單成本高，ROI低。 越接近右下角的第四象限，通過降低成本就能實現更高的投資回報率，證明它具有最高的價值，可以持續增加投資。 找到我們自己的名人和瘦狗產品。
以上跨境電商模型可以幫助跨境電商賣家針對不同的分析目標得出更準確的結論，做出更加結構化和系統化的資料分析流程，實現高質量的分析。