经营亚马逊店铺中。卖家肯定是不了少了数据分析的,特别是运营,每天都需要看店铺各个账号之间的数据,只有通过这些数据才能了解店铺运营情况,那亚马逊如何做好数据分析?
积累数据的前提是找到需要对比的项,电商一个是销量,一个是销售额,这是逃不掉的,卖家希望在监控销量和销售额之余,洞悉产品的利润情况,方便自己知道这是不是一款亏钱赚吆喝的产品。所以扣除各种费用之后得出利润,就显得非常重要。
不同时间点和时间段销售情况,对比才能得出有效信息。一般来讲,电商对比时间维度为,本周情况与上周情况对比,往前推4周情况与上个4周情况对比,本月与上月对比,往远了拉可以是年度对比,当然其他情况,需亚马逊卖家结合更多的信息进行推理判断。
一般情况下通过搜索量、在线listing数量,和关键词首页月销量数据综合比对分析。将产品相关关键词的上述三个指标列表统计后,可以通过月搜索量/在线listing数/30,来计算该关键词的竞争度。以此判断产品的市场竞争是否呈现高度集中的态势,需求程度是否较高。
是否存在突发情况,造成市场数据异常,需要通过对产品搜索历史热度来判断。可以通过一些工具软件统计近几的产品搜索热度,总走势趋势判断历史发展情况。如果没有显著的异常变化,则可以认为,当下市场需求代表了市场真实需求。
将产品热度统计在一年周期内,观察是否存在明显高于其他月份数据的销售情况。为了更加准确,可以分析近几年的数据进行对比,如果存在统一的变化趋势,则可以肯定产品销售存在季节性周期变化。通过对不同展示的固定关键词销售情况分析,判断市场总体量与加权平均价格、不同品牌市场影响力等。
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常见问答(FQAS)
亚马逊该如何做好数据分析?怎么对比?
相关常见问答(FAQ)
1. 什么是数据分析?
数据分析是指对大量数据进行系统的处理和研究,分析数据中的规律和趋势,得到有价值的信息和结论。
2. 如何收集数据?
亚马逊可以通过网站日志、APP日志、交易记录等渠道收集大量结构化和非结构化数据。同时还可以通过用户调查等方式收集用户反馈。
3. 如何存储和处理数据?
亚马逊可以使用Hadoop、Spark等大数据处理技术,将收集的数据存储在分布式文件系统中,进行规模化的数据处理和挖掘。
4. 如何分析和挖掘数据?
使用数据挖掘工具对数据进行分析,例如对用户行为数据进行客流分析、对评价数据进行情感分析、对销售数据进行销量与价格关联分析等,从中找出问题和价值。
5. 如何对比分析结果?
将不同时间段和不同渠道的数据结果进行对比,找出差异化区域,针对性提出改进措施。