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跨境电商erp有哪些「最新跨境电商erp系统排行榜」

  • 店小二整理
  • 2023-12-07 13:05:01

【温馨提示】本文共有1880个字,预计阅读完需要5分钟,请仔细阅读哦!

3年的疫情刺激下,人们的消费习惯已经有线下转到线上,在海外市场,电商销售占整体消费市场的比重在稳步上升。中国出海卖家越来越多,也导致了跨境电商的飞速增长。极具潜力的跨境电商赛道其实还是与国内电商不同,跨境卖家不仅仅要面对复杂多变的国际环境,还需要有效解决从产品、销售到发货的整个环节的困难。而跨境电商ERP是专为跨境电商出海企业,解决进销存、财务利润、供应链管理等问题的业务管理软件。

在政策利好、市场热度升温的大背景下,有越来越多的ERP服务商加入,今天小编就来按照企业成立时间整理一个跨境电商erp系统排行榜(成立时间排序)。

1、速易特ERP

公司成立时间:2009年

速易特英文名“SellingExpress” 专注于Amazon跨境电商平台的精细化运营管理,支持多店铺一站式管理,拥有FBA智能补货、PPC广告助手、邮件群发、FBA索赔、Listing监控、多维报表、利润核算等功能,为亚马逊卖家提供采购、发货、刊登等跨境电商全流程服务,其中报表模块下的产品表现功能更是多达45项核心表现指标。

2、马帮ERP

公司成立时间:2010年

马帮ERP自成立以来,为跨境电商卖家提供高效管理方法和解决方案,具体提供:卖家开店、品牌出海、选品、物流、供应链、金融、销售渠道拓展等服务。2020年,马帮ERP亚马逊专用版、东南亚专用版正式上线,为亚马逊、东南亚卖家提供更加精细化解决方案;现已对接电商近100家主流平台、1000多家物流公司、多家跨境主流收款工具。

3、易仓ERP

公司成立时间:2013年

9年技术沉淀,助力1000+亿级卖家、30000+成长型卖家货通全球,专为中国商家多平台出海提供一站式ERP管理系统。易仓ERP现已对Amazon、Walmart、Shopee、Shopify等60+主流电商平台,以及1600+物流和海外仓服务商,为商家在产品开发、采购、销售、广告、库存、物流、供应链和财务等各业务环节实现统一的精细化管理。

4、赛盒ERP

公司成立时间:2014年

为跨境电商的可持续发展提供高端·全面·专业的综合型解决方案,帮助企业提升全球化品牌运营管理能力。完美对接Amazon、eBay、Wish、AliExpress、Shopee、Walmart、Lazada、Cdiscount等50+跨境电商平台,60+海外仓服务商,2000+物流渠道。

5、店小秘ERP

公司成立时间:2017年

店小秘,一款免费的跨境电商ERP,全面支持wish、速卖通、ebay、亚马逊 amazon、Lazada、敦煌、京东海外,Shopify, Cdiscount,Magento,Woocommerce,shopee,提供全面的产品刊登、订单打印、库存管理等功能。

6、船长BI

公司成立时间:2018年

船长BI一款专注为亚马逊卖家提供精细化运营服务的SaaS系统工具。通过对接亚马逊为卖家提供店铺运营分析、大数据选品分析、广告优化管理、FBA免费索赔、店铺财务分析、防跟卖等多维度服务。支持欧洲、美、日、英、法、澳、印等十四大站点;支持使用子账号为团队每个人分配不同的亚马逊店铺,各自独立管理。支持PC端、移动端,全天候运营。

7、领星ERP

公司成立时间:2019年

领星ERP是一款专业的一站式亚马逊管理系统,帮助卖家构建完整的数据化运营闭环。领星APP集店铺销量统计、店铺统计、产品表现分析为一体,通过提供精细化数据报表,帮助卖家及时发现运营问题,支撑数据化决策,帮助卖家增效降本,提高运营效率。

8、积加ERP

公司成立时间:2020年

专注于亚马逊ERP管理系统,积加ERP基于第三代综合数据处理中心,拥有以“数据化运营”为根本理念的五大核心,从产品、运营、供应链、财务和管理五大关键环节集成商家产品、运营、广告、供应链、售后、财务、报表等多种模块,打通资源、综合业务、业财等场景应用,为亚马逊卖家提供全域数智化一站式SaaS管理方案。

以上就是小编整理的关于成立时间的跨境电商erp系统排行榜,但是各位卖家在选择跨境电商ERP系统可以先少选2-3家软件服务商,进行使用对比及服务对比,选择一个最合适自己企业的跨境电商ERP系统。

【进阶知识】

网店数据分析的步骤是什么「电商数据分析工具推荐」

电商如何做数据分析?

直接开门见山,不说废话,都是干货。

首先,纠正大家的一个想法:数据分析并不是要对工具有太多的要求,会基本的Excel数据透视表,图表可视化等基本操作即可,至于高端点的spss,Python,r语言等统计和BI工具来说是进阶的水平,这个下面再说。

一、电商的数据分析应该围绕什么展开?

总结一下,就是3个:人、货、场。

人:用户数据,比如用户属性,用户质量

货:商品数据,库存,销量,售后数据,评价数据等

场:这个包含的东西比较多,凡是不属于人和货的,你都可以把它定义为场,不能局限于某一部分。

二、数据获取

这里说一个点,做数据分析是不能只看一天的数据的,没有意义,需要关注长期和整体。

电商的数据更是这样,这里我给个建议,两个时期:促销期和日常期,分析这两个阶段的数据就可以了。

促销期:618,双11,双12,年底大促,年中大促等

平常期:这个就随便取了

如果样本数据不够,完全可以扩大样本数量,不然会存在数据不准确而带来的误差。

三、数据分析方法

我有个做电商数据分析的朋友,刚刚进公司的时候负责报表数据,当时才入行,做的分析数据就只有销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据,然后用这些数据作出一些图表来。

但现在这种不行了,现在稍微大一点的公司都有自己的数据仓库,里面的数据维度是多维的,不掌握方法是搞不定的,具体有哪些常用的?

1、RFM模型

2、关联分析

3、聚类分析

聚类分析是进行会员精细化管理,精细化营销的基础,做好聚类分析,对企业将有很大的益处。

上面的3个方法,一定要好好看看,掌握了就可以入门电商数据分析了。

四、数据分析过程

1、整体数据

看一下活动期和平常期的流量对比:

2、细分数据

以某宝的一个部分为例,我来分析一下流量的来源:首页模块、详情页、固定页、结果页、日活玩法。

附上我曾经的分析过程:

3、频道数据

所谓分析频道,就是要分析单品坑位的流量分发,那就要考虑坑位的曝光,点击,次数等;

进一步考虑坑位的价值,就要涉及到客单价,转化率等,结合起来即可。

同样,附上我的分析过程:

五、数据分析工具

Excel:vlookup,数据透视表,数组,sumifs,等常用的公式 SQL:增删改查、联合 Python:进行数据清洗,数据抽取等 FineBI:进行数据图表,可视化,数据报告部分,简单的数据清洗也可以做到

不过电商运营,基本上只需要会Excel和FineBI就行了,中间的两个是专业的数据分析师要学的,只能起到锦上添花的作用。

真正雪中送炭的,还是Excel和FineBI工具。

Excel我就不说了,数据量不大都可以用到,FineBI是一个比Excel更方便的数据分析工具,还能结合起来用,直接把Excel一键导入FineBI就行。

做数据分析,Excel有时候会涉及到代码,FineBI就不会,采用的拖拽数据字段,自动出图的操作方式,将我从可视化的泥潭中解放出来,这样我才有更多的时间和精力去做更有意义的事情。

生成可视化的过程如下:

上图均为FineBI所作,不到20分钟就ok了。

电商数据分析的难度还是比较高的,按照上面的方法+工具的逻辑慢慢学,入门到进阶不会有什么问题。


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内容更新时间(UpDate): 2023年12月07日 星期四

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