这才是海关数据开发外贸客户的正确方式

2024-09-19T08:58:09
By wuzhao
随着互联网大数据应用的日益成熟,海关数据作为一极其宝贵的大数据资源,为外贸企业提供客户开发和产品定价提供了极大便利。然而,很多外贸企业在利用海关数据时,经常会忽略一些重要细节,从而无法实现海关数据的最大价值。本文将通过案例分享,介绍利用海关数据正确开发外贸客户的方法。

1. 定位产品类别和国家

海关数据中记录了每笔进出口货物的完整信息,其中最主要的两项就是产品的HS分类编码和国家/地区编码。这两项信息可以准确定位每一笔进出口交易涉及的产品类别和国家/地区。利用这两项信息,外贸企业可以快速锁定自己产品在某国家/地区市场的主要竞争品类,这将大大缩小后续分析的范围。

一个成功的案例是XX服装公司。通过分析数据,公司找到自己主要运营的成衣产品在美国市场的主要竞争对手分类,进而聚焦研究这一细分市场,找到机会进行进一步拓展。

2. 深度挖掘进出口动态 

除了定位产品和国家外,海关数据中还记录了每笔货物的进出口细项,如数量、单价、总额等,通过对这些数据进行深入分析可以了解产品进出一个国家/地区的动态变化趋势。

以YY鞋业为例,通过对最近几年中国向越南出口运动鞋的动态数据进行研究,公司发现出口量和总额呈现逐年增长的态势。与此同时,单价从2015年的每双30美元下降到2018年的每双25美元,这表明越南这个市场有很强的消费潜力。于是公司决定将越南市场作为重点拓展目标。

3. 找出主要买家和供应商  

海关数据中记录的每笔贸易单位包括买家和卖家的具体姓名及联系方式,这对 discovering主要的进出口买家和供应商大有裨益。

ZZ食品公司通过搜索与自己产品相匹配的海关记录,成功找到了国内几家大型连锁超市是该产品的主要国内买家。同时也发现了一家知名的国内供应商正是这些超市采购该产品的主供应商。通过与供应商建立合作关系,公司成功打入较大规模的下游渠道。

4. 进行定价策略调整

结合本国与目标国家的海关数据,外贸企业可以了解产品在两个国家/地区的价格水平,适时进行定价策略的调整。

比如一家出口自行车到巴西的企业,通过海关数据得知国内同类产品平均出口单价为300美元,而巴西同品类进口平均单价仅为250美元。为了与当地竞争对手价格 matching,该企业决定适当下调出口巴西的产品定价,以获取更多订单。

5. 选择其他潜在市场

除了自身主要经营的某些国家/地区外,利用海关数据还可以挖掘其他潜在的市场机会。

TT数码通过分析全球数码产品进出口数据,发现非洲一些国家和地区对数码产品需求日益壮大,然而本地供应能力不足。同时该公司产品价格优势明显,于是决定先在几个发展潜力较大的非洲市场试水,并取得不错的效果。

以上就是利用海关大数据正确开发外贸客户的重要注意事项和成功案例分享。总的来说,重要的是要深入融合海关数据与自身产品特点,分析发现机会并做出明智决策,才能真正挖掘数据潜力,与客户产生互利互惠的合作伙伴关系。

FAQ:

1. 如何获取海关数据?

可以从海关总署官网公开下载全国海关报关数据,或者联系数据代理商购买更全面深度的报关数据服务。

2. 海关数据适用产品范围限制吗?

海关数据涵盖所有进出口商品,无论产品种类如何,都可以通过HS编码进行匹配分析。

3. 如何高效利用Excel或其他软件分析海关大数据? 

可以利用Excel进行初级数据清洗筛选,对海关大数据进行快速搜索和聚类分析。更专业的可以选用SQL、Python等程序对海关数据进行集中式的深度挖掘分析。

4. 是否一定要利用第三方数据分析服务?

不一定,对于数据量和复杂程度适当的中小企业,也可以利用Excel等办公软件自行开发客户。但面对海量复杂数据时,使用专业分析团队无疑效率会更高。

常见问答(FQAS)

为什么要使用海关数据开发客户?

使用海关数据能帮助企业更好地了解海外客户需求,通过分析客户产品消费行为和流向,找到潜在客户,精准定位客户群,制定定制化的产品和营销计划,最大限度提升客户粘性。

如何使用海关数据开发客户?

主要包括以下步骤:一是数据采集,及时获取最新最全面的海关报关单据数据;二是数据清洗,排除异常值和误报数据;三是数据分析,通过数据视角分析客户产品消费行为特征;四是客户画像,为不同客户群创建详细画像;五是产品定制,根据客户画像推荐定制产品和服务;六是客户接触,利用线上线下多渠道高效接触并激发客户需求。

海关数据开发客户的优势是什么?

1. 数据见仁见智,反映真实客观的客户需求和行为;2. 覆盖面广,能全面掌握客户消费行为;3. 更新频率高,信息实时性强;4. 便于大数据分析,挖掘客户隐藏需求;5. 成本低,比传统调研方式节省很多时间和人力成本。

海关数据开发客户还存在什么难点需注意?

1. 数据质量不一,需要深入清洗;2. 个人隐私保护需注意;3. 分析模型需要迭代改进;4. 客户接触效果还需验证;5. 需要与其他渠道衔接协同开展。整体来说,要注重数据应用与客户变现的匹配程度。

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