外贸人需要的数据分析能力

网络时代谁能逃过大数据追踪?购物时个性化推荐,新闻上的针对性广告,短视频推荐式内容推送,无一例外都是搜集个人信息,揣摩人的心理并加以分析得到的结果。处在这个个人隐私不断地被侵蚀的时代,很难完全杜绝一种被偷窥的感觉。相信存在即合理,即使现在可能还不完全合理,将来也会被不断地合理化。那我们是否可以提前做些事情?

Foreign Trade Data Analysis
Foreign Trade Data Analysis

作为了外贸人,等待客户上门已经显得过时,特别是经过两年的疫情洗涤,线下商务接洽难以为继,线上业务茫然不知所措,对于大部分工厂,或公司来讲,突然将业务重心从线下转线上必然要经过陈痛;更重要的是如何开展好线上业务?是一起扎堆进第三方平台被人收割?还是另辟蹊径?而作为外贸人,我们又应该做哪些转变?

要学会的东西太多,但外贸人首先要培养数据分析的能力。因为从线下转线上首先面对是虚拟的网络信息,杂乱无序的数据报表,原先那个可视可触的实体人已经不见了。

什么是数据分析能力?在很多大公司,有一种职位就叫做数据分析师。我们外贸人虽然不需要把数据分析做得如此专业,但也要具体基础的数据分析和处理的能力。在外贸业务中,能用到数据分析的大概是以下几个方面:

  1. 行业数据分析
  2. 客户背景调查
  3. 产品分析

对于数据分析师来说,只有要解决的问题不同,而数据分析的基本思路和方法大同小异,通常是采用五个步骤来进行数据分析。

明确问题Business Understanding

得到并理解我们要解决的问题。比如说,有一个新客户,因为没办法直接见面沟通,所以就必须先调查一下此客户的背景资料,要解决的问题是,此新客户是否值得去跟进,应该采取哪种方式,向公司申请哪些资源去配合?当前新客户联络人的基本信息,是否需要挖掘更加有决断权的人?这些就是要解决的问题,只有将这些问题点一一列出来,后续才知道怎么去做

抓取数据Data Acquisition

在数据分析领域有一句话:Garbage in, Garbage Out.直译就是进来的是垃圾,出去的也只是垃圾,所有获得基础数据就非常非常之重要。在专业数据分析师看来,这一步通常是需要一定编程能力的数据工程师Data Engineer去完成,精确SQL筛选数据,会用爬虫工具Python/Java等工具去网络上获取数据。但我们大部分外贸人是不懂编程的,也不可能短时间完成编程和学习这些技术性很强的工具;那么我们可以使用以下两个方法

  • 寻找并使用现成的爬虫工具或SQL软件,强烈建议使用付费的,因为付费的除了会获得好的服务外,获得的数据也会更加准确
  • 直接外包给专业的数据公司帮忙处理

数据清理Data Cleanup

从第二步得到的数据中,要对数据进行整理和筛选,清理掉不可用的数据,只保留有用数据。常用的工具有SQL,Python工具清理,Numpy/Pandas运用等。

建模分析Model Analysis

建模分析必须使用软件来完成,简单点的就是将有效数据导入到excel表格中,使用excel图表来获得直观的结果模拟。如果需要更准确的数据模拟结果,可以购买专业的数据分析软件MATLAB,Tableau,Power BI等等,或者进行一些专业的A/B 测试。通常对于我们外贸人来讲,并不需要获得很细的数据,常用的excel,甚至一些免费的工具都可得到我们想的可视化结果

执行Result Deployment

有了数据做基础,可视化的数据图示做方向,对于分析目标问题就会简单多了,而且也不会产生摇摆不定的情况,毕竟数据能说明一切。

上述只是简单地对数据分析进行了简述,后续会更加详细地分析每个步骤和推荐一些好用的软件。

 

 

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