Similarweb 对比 Stackline：客户行为情报脱颖而出的原因
✓ 流量来源
✓ 类别和品牌销售
✓ 客户行为
基于 1000 条评价
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选择客户行为情报的 5 大理由
- 最佳的流量优化工具
- 无与伦比的 Amazon 类别粒度
- 交叉购物和忠诚度行为洞见
- 通过 1P 和 3P 划分，微调您的销售策略
- 提供从 DTC 到市场数据的整体分析
Amazon 流量来源明细
通过内部 (4) 和外部 (5) 流量渠道的完整明细提升浏览量，最大限度地提高销售额
Amazon 中的竞争分析
选择最多 3 个品牌，解锁竞争对手的流量优化策略
标杆分析
将您的表现与类别平均水平对标，发现 Amazon 上的新优化机会。
通过无与伦比的类别分析破解 Amazon 代码
类别深度
用一流的用户界面获得 4-5 级的类别粒度深度
Amazon 分类法
轻松巡览多层类别架构，完美反映 Amazon 的结构
品牌和类别分析
使品牌能够分析具体类别的销售业绩
解锁独特的交叉购物和忠诚度洞见
交叉购物
分析与 4 个主要竞争对手产品页面的浏览者百分比重叠情况，以开展有针对性的营销活动
购物篮分析
通过了解您的品牌在平均订单金额中的份额来分析您的投入份额
忠诚度指标
分析购买频率（新客户与老客户）。订阅并保存费率，以微调您的客户留存策略
通过掌握 1P 和 3P 销售，实现利润最大化
Stackline 缺乏 1P 和 3P 销售分析，导致您无法确定顶级 3P 卖家，也无法优化您的策略，提高 1P 销售额。
提供从 DTC 到市场数据的整体分析
Stackline 仅提供市场数据，缺少提升销售额所需的强大分析。
“2023 年，Over&back 推出了一个新的垂直电子商务平台，使用客户行为情报来了解类别规模、竞争格局 (Competitive Landscape) 和分类策略，这对我们的成功至关重要，帮助我们在电子商务和零售合作伙伴中脱颖而出。”
Rachel Dietrich
Over&back 高级电子商务总监