接上篇 也许是最正确的海关数据使用姿势了（上）
你现在在一家能看的数据查询结果能够在任何其他一家看到，连小数点都不会差一个，只是有些图画的是柱形图，有些是原型图，就这个差别了。
那么在大家数据结果如此相似的结果下，为什么还有所谓的产品差异化呢？
原因之一就是上面提到的信息不对称造成的。
业务人员不懈余力的跟进，针对你商品的定制化输出方案，甚至是国人对一分钱一分货的认知，也就造成了大家还都能活着，还活得不错的这个假象。
毕竟原始数据都是花真金白银买来的，就算我打着某些活动免费的噱头，最后我还是会通过其他业务回收的。
再者真的放出来的那些也是价值不高的那部分，做公司的，营收是唯一的。
另一个就是走增值服务。
这个其实有点本末倒置或者说是被逼出来的意思，外贸邦现在的三剑客就是这个路线。
从道理上来说这个不应该平台来做，如果用户都能很好的理解海关数据的使用方式，以及其提供的服务的优劣势就会明白。
这些增值服务其实都是用户对结果的预期放大后产生的额外买单。
上面说到过海关数据的量是无比巨大的，TB这个单位在这里只是个基本单位。
同一票货物从A地到B地和从B地到C地，对相同货物的描述可能完全不一样，这里面的语义差异问题现阶段用近代计算机的方法是没法彻底解决的。
所以也就会同时出现用人眼就能看明白的但机器还是会当成两个不同公司的情况。
这还不是主要的问题，数据有个延后性。
比如当时留的联系方式可能放到现在早已经作废了或者当时填写的就是不正确的，还有其他类似的一些问题，我统称为数据归类问题。
这个问题在巨大的数据层面会呈现非正态分布，对用户来说碰上的话就是致命的。
解决方法无非就是人工介入整理，之前说的营销层面的定制化输出就是这个意思，这个成本很巨大，注定了只能是短期行为。
那海关数据的真正意义是什么呢？如何才能正确的使用？
答案其实就在刚才说到的巨大的体量上，并且取决于你想从她身上得到什么。
从数据角度来说本没有对错，不能同质化的或者不能分类的数据其实也没错，你如果纠结于A为什么不是B，还不如去验证A和B的共同贸易伙伴C。
换一个思路可能才是最优解。
这个方法同样也适用于使用海关数据开发客户的方式。
前面说的联系方式不会是最精准的，就算是正确的联系方式你的邮件也可能会被屏蔽。
所以重心不应该放在这上面，海关数据能告诉你的是一个范围。
什么买家可能对什么东西感兴趣，他的采购周期是多久的，他的同行在采购什么，平时走的港口和线路是什么，有些数据甚至还能告诉你客户喜欢的付费模式，这些东西才是真正有价值的东西。
平台方已经力所能及的把数据清洗到了一个能满足上述查询的基本有效范围内，你根据这............. 原文转载：http://fashion.shaoqun.com/a/1190599.html
美国公司报税：https://www.sellergrowth.com/product/771.html
西藏旅游：https://www.30bags.com/domestic/xicang.html
亚马逊广告：https://m.ikjzd.com/w/859
如何理解亚马逊review星级？哪些因素可以影响review星级？：https://m.ikjzd.com/articles/106874
亚马逊封号带来的损失，这篇文章帮你省掉！：https://m.ikjzd.com/articles/106875
继美国商标涨价后，《哪吒》被曝竟抢注近2000商标！：https://m.ikjzd.com/articles/106876
阿里20亿美元全资收购网易考拉 / Shopee二季度反超Lazada：https://m.ikjzd.com/articles/106877
这双标玩得很BBC！英国游行示威却大肆报道香港：https://m.ikjzd.com/articles/106878
被黑心服务商迫害到失声痛哭：救救亚马逊卖家吧！：https://m.ikjzd.com/articles/106880
德国商标注册有这些大坑，不避开损失惨重：https://www.sellergrowth.com/article/78641.html
美国商业分析BA有哪些学校推荐？：https://www.sellergrowth.com/article/78631.html
No comments:
Post a Comment