如何进行亚马逊选品的数据分析？

亚马逊选品数据分析

一、市场需求分析

1.1 分析产品在市场的需求情况

所谓需求分析就是分析产品在市场当中的需求情况。一般情况下卖家通过搜索量、在线listing数量和关键词首页月销量数据综合比对分析。将产品相关的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。

二、历史数据分析

2.1 通过对产品的历史数据判断

上个环节的需求分析只能反映当下市场对产品的需求，但是否存在突发情况造成市场数据异常呢？

这就需要通过对产品历史热度来判断。卖家可以通过一些工具软件统计近几年的产品历史热度，总走势趋势判断历史发展情况。如无显著异常变化，则可以认为当前市场需求代表了市场真实需要。

三、季节性分析

3.1 检测是否存在显著差异

即产品在一年内销售是否存在显著的季节差异。将产品热度统计在一年周期内，观察是否存在明显低于其他月份数据的销售情况。为此，卖家可以利用一些工具软件来对近几年的数字进行对标，如出现一定的固定变化，就可以断定当前所处时间有季节性周期差异存在。

四、市场竞争数据分析

4.1 判断市场整体量与加权平均价格、不同品牌影响力

通过对不同位置关键词固定销量情况来批得出整体量与加权平均价格、不同品牌之间影响力大小、总体成本扣减估算出来的盈利情况。

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常见问答(FQAS)

你可以使用亚马逊API或者第三方工具从亚马逊网站抓取选品数据,比如产品详细信息、评价、销量等数据。常见的第三方数据采集工具有Import.io、 scrapedata.com等。

你需要对原始采集的数据进行清洗,比如删除重复数据、标准化字段名称等。同时你也需要对缺失值和异常值进行处理,可以通过数据可视化发现和修正。整理后的数据需要保存为标准的格式,比如CSV、JSON等,方便后续分析。

常见的亚马逊选品数据分析内容包括:畅销产品分析,不同类目间的关联分析,不同属性影响销量的分析,用户评论分析,定价策略分析,销售周期和季节性变化分析等。

分析结果可以运用于产品策略决策,比如帮助选择新的类目、属性等;也可以帮助优化定价和促销策略。同时,通过用户评论可以了解用户满意和不满意之处,帮助改进产品。分享有价值的分析见解也可以提升企业知名度。