17种常见的跨境电商数据模型-九数云BI | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2025-03-03 11:22:15

跨境电商数据模型是前人沉淀下来的宝贵的资产，可以帮助跨境电商企业系统化分析、有序地分析问题，为每个分析步骤提供清晰的逻辑和结构，从而帮助我们避免感性或主观判断。不同的数据模型提供了不同的分析视角，比如通过RFM模型可以从客户价值的维度进行分析，而通过漏斗模型则关注转化率。每一种模型都代表着一种不同的思维方式。

17种常见的跨境电商数据模型

根据问题领域和解决目标，跨境电商数据分析模型可以大致划分为4类，17个数据分析模型。

17种常见的跨境电商数据模型-九数云BI插图

1、客户分析模型

RFM分析：通过客户的最近消费、消费频次和消费金额来细分客户群体，制定针对性营销策略。
月复购分析：衡量客户的忠诚度和复购趋势，优化客户保持和增长。
AARRR模型：涵盖获客、激活、留存、收益、传播五个阶段，帮助全生命周期管理。
用户画像分析：通过数据标签化，精准描绘客户的特征、需求和偏好。
留存分析：分析客户活跃度，帮助评估用户的长期参与情况。
用户生命状态分析：通过最近登录时间和第一次登录时间，区分忠实用户、流失用户等，优化运营策略。
用户流入流出分析：分析客户的流失与引入，优化获客与留存策略。
用户粘性分析：评估用户的活跃程度和对产品的依赖，提升用户长期粘性。

2、销售与市场分析模型

购物篮分析（关联规则分析）：揭示商品之间的购买关联，优化捆绑销售和商品布局。
转化漏斗分析：通过分析转化率的各个阶段，找出转化瓶颈并优化转化流程。
波士顿矩阵（BCG矩阵）：根据市场占有率和增长率评估产品的市场地位，优化产品组合。
盈亏平衡分析：计算盈亏平衡点，确保销售可盈利，帮助进行定价和成本控制。

3、运营管理与财务分析模型

库存周转分析：分析库存的周转率，提升库存管理效率。
需求分析-KANO模型：分析用户需求和期望，优化产品设计和客户满意度。
杜邦分析：通过财务比率分解，评估企业的盈利能力和财务健康状况。

4、综合决策与战略分析模型

ABC分析：通过产品或客户的贡献度进行分类，集中资源于高价值部分，提高效益。
波士顿矩阵：优化产品投资组合，决策明星产品和瘦狗产品的资源配置。

沉淀企业专属跨境电商数据模型

除了这些以外，行业、公司在探索中，也往往会沉淀出自己的数据模型，以九数云的客户们为例

九数云BI是一款专为中小企业设计的在线BI工具；可以帮助企业整合历史数据、分散在不同系统种的数据，并进行数据分析及可视化；企业可以借助其实现数据模型的沉淀，发布及复用。

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重庆墨轩，主营业务是文具零售为主，电商店铺 40余家。沉淀出一套：通过1个运营人员绑定100+个sku，每个sku计算4个毛利率的方法，时刻监控每个链接、每个阶段的毛利率，及时定位链接毛利率偏低的sku的数据模型

用数字量化经验，将经验沉淀为跨境电商数据模型，并最终作用于未来，这也是企业们追求数字化的意义。