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亚马逊数据分析工具:掌握亚马逊数据分析的重要方法,做日赚斗金的大卖

作者:千帆跨境 来源:

  市场的变化瞬息万变,只靠自身认知为店铺做决断,不可避免地正确和全面。那天赚钱的亚马逊卖家已经明白了这一点,他们用数据分析店铺,开发新产品,寻找正确的关键词……

  想成为大卖家,拥有数据分析的能力是必不可少的,小编今天整理了数据分析的重要方法,分享给大家。

  1、数据称呼解读。

  Sessions:24小时内,一个IP访问一个页面。无论访问多少次,只有一次,简称UV。

  SessionPercentage:一个特定的SKU至少一个页面的访问量与所有产品访问总量的百分比相比。

  Pageviews:在一定时间内,一个IP访问页面的次数,多少都会计入,简称PV。

  PageViewsPercentage:某一特定SKU收到的页面浏览量与所有产品页面浏览量的百分比相比。

  BuyBoxPercentage:购物车曝光率。可以看出是否被出售。如果被出售,百分比会更低。

  UnitsOrdered:销量。与订单数量不同,一个订单可以sku多种产品。

  UnitsSessionPercentage:订单数量与访问量之比,即ASIN的销售转化率。

  AverageSalesPerOrderItem:每个订单的平均金额是客户单价。

  AverageunitsperOrderitem:平均每个订单商品的销售量,可以评价购买者是喜欢一个订单购买多个,还是喜欢互补产品一起购买,如果发现数值高,可以找到订单分析,是设置promotion促进购买,还是另外陈列新产品,同样的产品是一组销售,还是捆绑互补产品一起销售

  AverageSellingPrice:单个商品的平均价格。

  OrderItemSessionPercentage:订单转化率。用于评估该帐户所有listing的整体转换率。

  AverageOffercount:平均销售商品数量。

  2、细分分析能做什么?

  像总和和平均这样的统计数据会丢失很多重要信息。例如,上个月的平均订单金额是200元/订单,本月也是200元/订单,数字没有变化,但实际上上个月的500订单可能是100~300元,本月的500订单可能是购买者的订单少,一部分购买者的订单大,因为数据是平均的但是,实际的顾客购买习惯发生了很大变化。

  另外,在新产品listing推进CPC一段时间后,亚马逊后台businessreport下载的PV数据包括收费PV和自然检索关键词的PV。

  为了评价这个listing的健康度,可以下载业绩报告书中的salesandtrafficbyASIN和CPC中的PerformancebySKU,整合起来,监视最近自然流量和收费流量的变化,在保证cpc阅读量增加的同时,还可以促进自然流量的增加。

  3.比较分析的作用。

  淡季定价测试可以通过比较分析。卖方可以从淡季分别选择一个月进行测试,每个测试周期为一周,看淡季分别价格的销售变动情况,根据利润和价格的关系分别找到淡季合适的价格。

  另一个是,结合CPC对应的关键词点击率和订单转化率进行排序比较,可以筛选出有效的关键词跑CPC。

  4、分解分析很重要。

  只看数据,卖方很难找到原因,但通过数据分割问题,可以逐步找到销售量、流量等变化的根本原因。

  例如,我们寻找listing转化率下降的原因,转化率=unitsorder/session数量,因此转化率下降的原因很可能是订单量下降、流量上升或两者。根据这个想法,有必要分析流量上升+订单量上升幅度不明显的原因。

  分解流量构成,大致分解为站内流量+站外流量。具体来说,看看哪个部分的流量发生了变化,然后再找原因。如果站内流量上升,可以进一步分析是CPC广告流量部分上升,还是关键词自然检索流量上升,如果是CPC广告流量,无效关键词流量点击上升,还是其他词带来的流量上升。

  如果最后发现原来有效的关键词流量上升,继续寻找原因,是淡季季还是其他问题?同时,流量上升的销售量没有增加,分析哪里做得不好,研究如何使listing页面更有魅力。

  订单量下降的分解可以从listing的差评、价格等细节进行分析,也可以从市场淡季的大环境进行分析。

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