近幾年，大數據像一顆新星串紅，也慢慢深入各行各業，被大家所歡迎和追捧!大數據分析也隨之成為各行各業做決策與市場規劃等必須要做的前期工作。外貿推廣行業更是如此，在進入國際市場之前，由于地域、文化、語言、風俗習慣、消費偏好、上網行為等等方面的差異，對國際市場的大數據調研與分析是十分必要的。在分析數據之前我們要考慮這樣一個問題，我們該如何獲取數據?主要的方式有以下幾種：

 

1、自有平臺的數據

這主要是指已經進入某一國際市場，并且有自己的網站平臺的外貿企業。自有平臺的數據也是最有針對性，最可靠的數據;不過，這些數據也是有局限性，一方面是覆蓋面較小，另一方面是可歸納性不強。

 

2、第三方數據工具

借助第三方數據分析工具獲得數據，常見的數據工具有Compete、Quantcast、Google Trends等，這些數據工具的側重點有所不同，比如Compete側重衡量網站的訪問程度情況，Quantcast可以查看的數據較為全面，Google Trends則可以顯示具體的用戶訪問流量數據和某一網站在某一特定區域的流量趨勢等。

了解了數據的來源之后，我們又該從哪些方面分析得到的數據呢?

 

不同的行業需要對不同的數據進行收集和分析。外貿企業對市場的數據分析體系一般包括：用戶規模與質量、渠道分析、參與度分析、產品分析以用戶屬性分析。

1、用戶規模和質量分析

用戶規模和質量的分析包括總用戶數、新用戶數、留存用戶、轉化率。用戶規模和質量是分析最重要的維度，其指標也是相對其他維度最多。

2、渠道分析

渠道分析主要是分析營銷推廣效果在各渠道在相關變化和趨勢，科學評估渠道質量，優化渠道推廣策略。渠道分析可以從多個維度的數據來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據數據找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。

3、參與度分析

參與度分析主要是分析用戶的活躍度，主要是包括瀏覽次數分析、瀏覽時長分析、訪問頁面分析和瀏覽時間間隔分析。

4、產品分析

產品活躍指標：某個產品的活躍用戶，購買量情況;對產品的數據分析，確保產品取舍的合理性。

5、用戶屬性分析

用戶屬性一般包括性別、年齡、職業、所在地、手機型號、使用網絡情況。用戶屬性分析不管在我們的產品選品，還是戰略的調整，分析用戶畫像都有著重要的意義。比如我們在產品選品前需要構建用戶畫像，指導選品、運營;產品調整過程需要收集用戶數據，便于進行用戶行為分析，與商業模式掛鉤等等。

 

所以小編覺得大數據分析對于很多外貿企業來說是一件棘手的事是一件棘手的事。本文就是來說說在外貿推廣過程中必須要懂的數據分析之道。