
大数据时代,对于很多企业来说,如果能早点知道这个市场这一年或这一个季度的数据出口数据,那么对个企业起到很大的帮助。
【1】
***在格兰仕呆过,现在在万和,我们老板都买这个数据的。
很有用,
第一:知道这个行业是什么样的状况,每年是增长还是萎缩,平均单价多少,结合自己的实际成本,可以得出利润率。
第二:知道竞争对手的情况,出口规模
虽然现在越来越多的竞争对手采取在香港注册空壳公司,产品先出口到香港公司,再转给国外客户来屏蔽信息的办法。
但是对于大局面还是很有帮助的
【2】
你不能把海关数据作为一种单纯的寻找客源的工具,他也不可能象展会,贸易平台那样集中的向企业提供大量购买欲望的采购商,海关数据更多提供的是一个最终商的统计,实际购买了这些产品的客人,其中有你可以争取的,也有供应采购链极其稳定的,通过这些实际的数据,让各企业在宏观上判断行业的全球走向,监测竞争对手,和原有客人。
类似这样的服务,如果有留过洋的老板可能都耳熟能详,国外很多国家很早就开展了数据情报的工作,所以现在海关数据产品应该受到各企业的关注以及真正运用起来。希望楼主可以去跟当地分部的同事了解下这个产品,或者跟我联系也行,我们都会拿出我们的专业知识帮助你更深层次的理解这个产品
【3】
如果做外贸稍微久一些的人,都会知道 外贸海关数据的巨大优势的,国外在60年代就已经在很好的利用这个数据分析系统了,看到的不仅仅是卖家买家的数据,而是看到了,整个行业市场的趋势,采购商的采购习惯/方向/等详细的信息
甚至是卖家最敏感的话题 采购价格都历历在目,作为竞争对手的你怎么不心动?
还可以监控了解你的竞争对手的进出口情况,所谓知己知彼,百战不殆呀,如果你了解了这些情况,去核同一家采购商洽谈,你就有先进的。
现在做外贸市场鱼龙混杂,外贸员,经常反映骗子公司比较多,谈单时不好把握,有了这个数据分析系统,你就能很好的分析查看对方到底是一个什么公司的,真实的公司肯定会有些进出口资料的,这样也是一个很好的定心丸哦。
总的说来,国际贸易海关数据分析系统,可以 分析了解采购商的具体采购情况,市场趋势,了解/监控竞争对手,监督老客户忠诚度,让你 主动出击,精确营销。在外贸市场中处于不败之地。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23