1. 分析销售数据
销售数据是电商平台运营的核心部分，直接地体现了产品的市场表现和客户需求。通过比较销售数据，公司不难看出什么产品销售最好，什么销售较低，然后调整库存和供应链策略。
根据分析各种产品销售状况，公司可以知道什么产品在市场上很受欢迎，哪些产品应当进行营销或改善。热门产品销售趋势能够帮助卖家预测未来的规定，并提前弥补库存。但对于滞销产品，可以选择清除、调整价格或重新评估市场需求。
很多产品销售与季节变换或假日相关。分析规律性数据能够帮助商店提前规划促销活动和品牌营销，如在假日时节或营销高峰期前准备库存，以保证它们能够满足消费者的需求。
根据分析不同国家或地区的销售数据，商店能够了解哪些市场表现更好。针对状态低迷的行业，可以调节产品定位或营销战略。
2. 分析用户行为数据
用户行为数据能够帮助卖家深入了解客户在商店中的行为方式，并识别她们如何发现、浏览和购买东西。这种数据通常包括浏览流量、页面停留时间、点击热图、购物车放弃率等。
通过比较流量来源，商店能够了解顾客进到商店的形式，如搜索引擎、社交媒体广告、电子邮件营销等。此信息发布后，商店能够优化推广方式，将更多的资源投入到更高转换率方式，降低无效的流量。
电商平台一般会给予变换途径数据，以显示顾客在最终购买东西以前经历过的过程。通过比较什么页面转化率高，什么页面用户流失大，商店可以优化产品页面，减少选购过程的复杂性，提升整体转化率。
这是一个非常重要的指标，体现了顾客最后选购环节离去状况。高购物车放弃率可能说明清算过程过于复杂，运费过大或支付选项不够。依据简化结算流程，带来更多付款方式或减少掩藏成本，商店能够降低购物车的放弃率。
3. 数据驱动定价策略
通过比较平台提供的竞争者数据，公司可以优化其定价策略，保证其在市场中具有竞争力。价格敏感性是网上商店经营的一个重要因素。价格过高可能会致使顾客变成竞争者，廉价可能会损害盈利。
很多电商平台容许企业获得竞争对手定价和营销战略数据。根据对相近定价策略的分析，企业能够调整其产品价格，之后在竞争激烈的市场中取得突破。动态定价策略还能够帮助卖家根据市场需求和库存状况及时矫正价钱，使盈利更大化。
通过比较促销活动的数据，如参加者总数、销售增长率等，商店能够评定不同折扣活动效果，确立最有效营销手段。比如，通过比较限时促销和全额降低活动的转换效果，商店可以选择更适合其目标客户群体的活动类型。
4. 提升库存管理
库存管理在跨境电商中至关重要。库存不够可能损坏顾客流失，而库存过多提升存储成本。利用大数据，商店能够实现更详细的库存管理，以保证充足的库存而非过剩。
库存周转率体现了产品销售的速度和库存的周转效率。通过比较哪些产品销售快，哪些产品滞销，商店可以优化库存管理，降低库存太多带来的财务压力。
融合销售数据和库存数据，准确预测库存时间与周期，保证热门商品总是有产品，不用过多积淀。利用历史销售数据，商店可以制定季节性产品库存方案，避免断货或滞销难题。
5. 分析顾客反馈数据
顾客反馈数据能够提供宝贵的意见，帮助卖家提升产品和服务质量。通过比较评论和得分，商家可以鉴别需要改进产品和服务，进一步优化客户体验。
负面评论一般揭露产品与服务中的问题，如产品品质、叙述不一致或物流问题。依据对这一反映的实际分析，商店不难看出共通的难题，并制定有效的措施来改进他们。正面评价能够帮助卖家了解客户喜爱哪些方面，进而在未来的产品开发和营销中突显这些优势。
高退货率一般说明产品与服务存有规格错误、质量问题或物流耽误等问题。通过比较退货原因和顾客满意度研究，商店能提高宝贝描述、物流效率或顾客服务，减少退货率，提高客户满意度。
6. 社交网络数据和营销效果分析
社交媒体是电商平台的关键流量来源，尤其是对于跨境电商，应用社交平台（如Facebook）、Instagram、YouTube等。)销售商品至关重要。通过比较社交媒体互动数据，商店可以优化其社交媒体营销策略，提升品牌曝光度和顾客参与性。
根据分析社交媒体带来的流量与实际转化率，商店能够评定不同社交平台的效果。分析什么贴子或广告增强了最多的点击和购买，商店能够集中资源来表现最好的方法。
通过比较用户在社交平台上的互动，如拇指、点评、分享等，商店能够了解哪些内容对目标群体最吸引人，从而优化其内容营销策略。
7. 自动化和个性化推荐系统
数据分析还可以帮助商店进行个性化营销。依据推荐系统的使用，商店可以根据客户历史购买记录和访问行为给对方推荐有兴趣的产品，以提升购率。
电商平台一般根据数据给予推荐作用。依据对顾客浏览记录和购买历史偏好的分析，系统能够向顾客展现她们最感兴趣的商品，提升点击率和转化率。
利用大数据客户的购买行为和喜好，商店能够推送更有针对性的电子邮箱，提供一站式折扣和推荐，进而提升电子邮件的开放率和转化率。
通过比较电商平台上的各种数据，跨境电商商家能够在各方面改善他的商店运营策略。不论是销售数据、用户行为、定价策略，或是库存管理、顾客反馈等，每个数据都提供了深入洞察的机会。利用这种数据进行调整和优化，能够帮助商店提高效率、营销和顾客满意度，进而实现更好的业务业绩。
