亚马逊数据分析的要素

亚马逊数据分析要点

一、业务报告和库存报告

1. 业务报告

业务报告数据就是指店铺的销量。

2. 库存报告

库存报告主要包含两个数据：自发货库存和FBA。FBA是FulfillmentbyAmazon的英文缩写，指亚马逊提供的代发货业务。

二、Amazon数据分析

1. 市场趋势报表

2. 客户行为分析数据表

3. 地理位置数据分析表

4. 订单销售数据表

5. 店铺运作数据表

6. 客户评论数据表

三、常用名词

1. PageViews(页面流量):在所选取的时间范围内销售页面被点击的总浏览流量。

2. PageViewsPercentage(特定页面流量比率):在页面流量中特定浏览某项SKU/ASIN的流量所占的比例。

3. Sessions(浏览用户数):24小时内曾经在销售页面浏览过的用户总数。

4. SalesRank(销售排名):产品在亚马逊平台的销量以及变化。

5. OrderedProductSales(订单销售总和): 订单的销售数量乘以销售价格之总和。

6. AverageOfferCount(平均可售商品页面):在所选定的时间范围内计算出平均可售商品页面。

7. OrderItemSessionPercentage(下订单用户百分比):在浏览用户数中下订单用户所百分比。

8. UnitSessionPercentage( 销售个数用户转化率): 每位用户浏览后购买产品的几率。

9. AverageCustomerReview(平均商品评价评级):总体平均的商品评价级别，以五星制度来显示。

10. CustomerReviewsReceived( 商品评价总数): 商品得到评价的总数，无论好评还是差评一起来考量。

11. NegativeFeedbackReceived(差评总数): 所得到的反对差评总数，显示只有已对的总数。

12. ReceivedNegativeFeedbackRate(已对率)： 反对已对占反对总数的几率，也就是已对數相对於反对者之几率。

13 Ato-ZClaimsGranted ( 承得A-to-ZClaims 的此外) ：不得是最好的。

四、参考平台

1. BestSeller ( 热门产物 ) 2. HotNewReleases ( 类相热门产物 ) 3. MoversandShakers ( 新物上升名单 ) 4 . MostWished ( 1 天內上升名单 ) 5 . GiftIdeas ( 礼物当天內上升名单 )

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常见问答(FQAS)

你可以参考如下学习路径:学习Python及其数据分析库如Pandas、学习SQL;学习数据可视化库如matplotlib、seaborn等;学习机器学习算法如线性回归、决策树、集成学习等;学习数据挖掘技术如特征工程、异常检测等;学习大数据处理技术如Spark;学习案例分析,熟悉亚马逊产品及业务等。

主要技能包括:Python编程能力、SQL查询能力、数据可视化技能、统计学习和机器学习基础、大数据处理能力、业务理解能力等。其中核心技能就是熟练运用Python开发效率工具如Pandas对数据进行操作与分析,还需要掌握一定的SQL技能从关系数据库中获取数据。

进入亚马逊数据分析方向,理想的背景包括:计算机科学、统计学、经济学、工业工程领域的学士学位。有丰富的数据分析、预测建模或大数据处理经验的候选人较易入选。英语水平要求不低,熟练使用Python和SQL的技术力也是必须的。了解亚马逊产品和商业模式的人也会有竞争优势。