在OZON做久了你就会发现，流量不是问题，真正的问题是——你到底把什么样的流量转化成了客户，又在花多少广告预算去“养”那些毫无价值的用户。

OZON不像亚马逊那样有完善的广告漏斗工具，也不像Shopee那样提供细粒度的用户标签系统，因此，大多数卖家只能靠经验拍脑袋选客户。但随着数据接口与工具逐渐开放，我们终于可以围绕“用户行为+订单质量”构建出一套可落地的客户筛选逻辑。

一、客户筛选的本质不是“找出购买者”，而是区分谁有价值

很多OZON商家犯的第一个错误是：认为下单的人就是客户。实际上，在跨境平台上，第一次下单并不代表忠诚，也不代表会复购，更不代表这笔订单能带来正向利润。

我做过一个测试：同一个月的200笔订单中，有超过60%来自低价促销SKU，几乎无利润可言。而这些用户几乎没有任何后续行为，也就是说，这些人只是“套利者”，不是客户。

所以，真正的客户筛选，应该基于三个核心维度：

• 是否有明确浏览-加购-下单路径

• 是否参与过多次浏览或加购（而非一次性买断）

• 订单金额、SKU种类、是否产生售后

二、从行为标签开始：构建你的第一层客户分群

OZON站内虽然不直接展示用户标签，但可以借助后台浏览数据、广告转化、加购日志等构建标签体系。这里是我常用的分类方式：

通过行为维度先分出初筛名单，之后再进入下一阶段的数据清洗。

三、订单数据清洗：识别“真实、优质、可复用”的用户

行为数据只能反映用户的“动机”，而最终还是要落回订单质量上。这里建议每月做一次订单数据分层，重点查看：

• 平均订单金额（AOV）：优质客户往往客单价更高，且不只购买一个SKU。

• 订单周期：高频小单用户 vs 长周期大单用户，对库存与服务要求不同。

• 退货率 / 售后率：售后频繁的用户未必是坏用户，但应独立分析原因。

• 物流行为：是否多次填写异常地址、拒收等行为，也要纳入黑名单库。

我通常会用Python或Excel脚本跑一遍当月订单，用于输出客户列表并打上标签，然后喂给广告投放模块或邮件系统做下一步运营。

四、结合工具：提升客户识别的效率

目前国内已有若干支持OZON数据清洗与客户筛选的工具，支持API抓取和Excel导入。常见功能包括：

• 按SKU、类目、标签批量过滤用户

• 识别“潜在高价值客户”并输出联系方式

• 清洗假订单、异常收件地址与批量刷单账号

• 建立黑名单数据库，实现账户屏蔽

建议结合广告账户数据做融合模型，例如“加购点击 + 实际下单 + 再访问”打分模型，这样客户分层更精准。

五、客户筛选不是一次性工作，而是每月要做的“基础动作”

很多卖家在站内卷价格、卷物流，却忽略了最能提高ROI的一件事——识别谁值得你营销。

客户筛选不只是运营动作，更是你商业模型中最核心的一环。精准识别客户，让有限的资源流向真正会买单的人，这才是OZON卖家在竞争中脱颖而出的底层能力。

而这一切的开始，就是你愿不愿意认真对待“数据分层”这件小事。