电商物流误区,电商物流误区有哪些?

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于电商物流误区的问题，于是小编就整理了2个相关介绍电商物流误区的解答，让我们一起看看吧。

1. 亚马逊运营中常见的10个误区，该如何避免？
2. 大数据容易陷入怎样的误区？

亚马逊运营中常见的10个误区，该如何避免？

卖家朋友在运营店铺中，会遇到各种各样的问题。卖家在运营过程中，总有考虑不周到之处。下面为卖家朋友深入剖析亚马逊店铺运营中的10大误区，及相应应对之策，避免大家踩雷。

一、产品发了FBA，上架了，但依旧推不起来

产品发了FBA后，一般会有购物车，但有卖家发现自己的产品发了FBA后，并没有客户加购物车；另外就是产品上传了，FBA也发了，产品也到仓了，也上架了，但卖家在前台还是找不到自己的产品。这两类情况的原因就在于产品类目的竞争度高，产品同质化严重。对于新手卖家和前期启动资金不充足的卖家，最好不要触碰这样的类目了。

很多卖家选品思路往往来源于平台页面热销款展示，买家购买习惯，厂家货源供应，其它平台的热卖等。实际上，对于亚马逊卖家而言，选品不是以个人意志为转移的，不是自己认为好卖的产品就一定能好卖。

亚马逊卖家在选品时，要考虑的关键问题有：利润依然是重点，把控好产品价格；产品最近销量也很重要，通过产品最近销量体现，来制定自己的销售计划和目标；review，不建议卖家上传review大于5个的产品，这样的产品推起来，成本也很大，评分低于4分的产品也不要上。

产品上架时间，对于产品上架时间超过一年的，要慎重考虑，超过两年的可以直接不考虑了；类目选择要避免平台审核不过关；产品颜色和尺寸可以有创新，在listing页面上做出差异化；热度超过5万，买家页面前台搜索词也超过5万的产品建议不考虑了；关注new release，可有效帮助卖家寻找商机；谷歌趋势可以查看销售趋势，明确产品淡季和旺季；选择供应链时，价格要考量，质量也很重要。

二、对目标市场国家缺乏了解导致产品滞销

当卖家确定了自己的目标市场国家有哪几个之后，就要好好学习目标市场国家的人口数，网民基数，购物时的价格、质量偏好，生活方式，饮食习惯，服装偏好，运动爱好等。基于这些前期了解，再考量自己的产品是否适合该目标市场国家的消费者。

大数据容易陷入怎样的误区？

大数据的起点是人通过所谓理性函数设计起来的，落脚点是计算分析人的机械化机器化程度！

一种所谓的科学理性唯物信仰！它的信仰便是它的瓶颈！

问题是，如何保证轨迹的可预测，可预期？

贪痴嗔疑慢，是建立在文化，习气上的产物，用科学的硬性铁布衫金钟罩能罩住水流？

Ulf-Dietrich Reips 和 Uwe Matzat 在 2014 年写道，大数据已成为科学研究的“时尚”。研究人员达纳赫博伊德（Danah Boyd）对科学中使用大数据感到担忧，他忽视了原则，比如选择一个有代表性的样本，因为他太担心处理大量的数据。这种方法可能会以某种方式导致结果偏差。跨越异构数据***的整合 - 有些可能被认为是大数据，有些则不是 - 提出了巨大的后勤和分析挑战，但许多研究人员认为，这种整合很可能代表了科学领域最有前途的新领域。在一篇颇为犀利的的文章《关于大数据的关键问题》中，作者称大数据为神话的一部分：“大数据集提供更高形式的智能和知识，具有真实的光环，客观性和准确性“。大数据用户往往“迷失在庞大的数量中”，“处理大数据仍然是主观的，而且它量化的东西并不一定更接近客观事实。”商业智能领域的最新发展，例如主动报告，特别是通过对无用数据和相关性的自动过滤来改善大数据的可用性。

与分析较小的数据集相比，大数据分析通常较浅。在许多大数据项目中，没有发生大数据分析，但挑战在于提取，转换和加载部分数据预处理。

大数据是一个流行词和一个“模糊词”，但与企业家，顾问，科学家和媒体同时成为“痴迷”。 Google 流感趋势等大数据展示近年来未能提供良好的预测，夸大了流感爆发的两倍。同样，仅基于推特的奥斯卡奖和选举预测往往比预期的要少。大数据通常与小数据一样提出相同的挑战，增加更多数据并不能解决偏见问题，但可能会强调其他问题。特别是像 Twitter 这样的数据来源并不代表总体人口，从这些数据中得出的结果可能会导致错误的结论。

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"大数据"已经在当今社会上的一个高频词，其应用已渗透到当今每个行业和业务职能领域，其意义是为人们认知，判断，决策提供的一个崭新工具。"大数据"变得无处不在，似乎每个人都想收集，分析大数据，并从中获利，同时也有人在夸耀或者害怕它的巨大影响。将现代计算技术和数字时代众多的数据结合起来，似乎可以解决任何问题:犯罪，公共卫生，用语的变化，约会的危险等等，只要我们把这些数据利用起来。但任何事物都有两面性，有利肯定有弊。大数据的弊端是隐私被泄露的危险，还有大数据只是一个***工具如果误用或滥用数据会造成很糟糕的后果，所以我们使用这个***工具的时候要清醒的认识到大数据只是一种每个人都可以分析的重要***，并不是什么新技术。

到此，以上就是小编对于电商物流误区的问题就介绍到这了，希望介绍关于电商物流误区的2点解答对大家有用。

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