弹性模型的动态定价策略:
通过构建多变量回归模型,量化分析不同SKU在关税、定价、仓储费等变量下的需求弹性系数,并结合推广费用配置、物流成本与毛利率约束,建立自动化BI测算看板
动态归因决策模型:
基于国家-产品-时间三维度,以月度趋势组合图表追踪SKU退款率波动与销量变化,
某热销Sku月均退款率达15%→细分原因标签(物流时效占比63%),
推断配送超4天触发退货,客户退货倾向因此提升32%,促使货代方优化配送路线。
多周期加权库存预警:
构建动态补货预警机制,综合3/7/14/30/60天加权日销、FBA可用库存及在途海运量,倒推最优发货时间与数量。
当FBA可用天数<5天或平台销量突增>15%时,自动提升短期窗口权重,增强响应敏捷性,支撑跨境双平台(Temu/亚马逊)高效协同,实现爆款商品库存充足率98%。

全渠道动态指标分析:
•主导70+平台数据标准化,针对各入仓渠道数据模板不一的问题,统一协调6大运营团队,建立标准化数据采集模板,定义了超过50个业务指标,实现T+1数据回收率98%
日级毛利率监控及时发现渠道异常,运用趋势外推法精准预测月末目标偏差,曾提前12天预警某渠道毛利率将偏离目标6.2%
引入毛利率与销售额达成”分区曲线图“,并联动渠道负责人排查原因,推动运营及时调整促销策略。
靶心竞品筛选法:
基于生意参谋数据,运用二八定律建立靶心竞品筛选标准,通过蚕妈妈等第三方工具进行数据量化,建立包含销售额、曝光量、转化率、用户停留时长等指标的评估矩阵。
主推单品'红小派'直播后市场份额提升15%,基于数据洞察,间接推动公司战略中心转移,我主导将年度目标的30%拆解至直播渠道。
动态目标分配计値:
负责年度经营目标多维度拆解:基于历史数据与市场预期,将销售目标、毛利率指标科学分解至6大渠道、70+个平台、50+核心单品三层体系。
通过'模板规范+专项技能指导',确保各平台负责人准确提交预算目标。

专项分析流程:针对亚马逊广告推广效果,开发数据诊断表,利用透视表和切片器形成不同维度的动态报表,结合漏斗分析,指导运营策略精细化调整。
物流可视化搭建:运用BI中的Map模块,从单品的地区销售占比,各洲城市销售额热力値,为海外仓建仓选址提方案策略。
数据挖掘:利用AI影刀工具抓取优质买家数量邮箱1000+,通过发送赠品获取优质好评,提高产品星级。