如何利用数据分析来帮助亚马逊卖家进行选品？

亚马逊卖家如何通过数据分析选品？

一、数据初步选品

亚马逊的数据是最直观的，可以根据best sellers，hot new releases，movers and shakers，most wished for，gift ideas 等数据进行筛选。建议产品客单价在20-40美金左右，评论少于200个，总体评价大类至少4星，最好是4.5星以上，排名大类前2000名，小类前50名。

二、计算产品数据

要判断新品是否能带来利润，需要从采购价格、产量、体积、运费、佣金、FBA费用、空运利润、海运利润等方面考虑。

三、计算FBA成本和测评成本

需要估算出测评成本，根据前五名销售情况来估算出测评数量和总的测评成本。

四、跟踪竞品销量

可以看一下前一页的销量情况，如果前20个占50%左右，表明有发展潜力。

五、跟踪Google Trends

可以看一下最近一年的搜索量情况，根据时间来看哪个月上升情况。也可以看看3年的数据是上升还是下降。也可以根据地区来看市场的热度。

六、Jungle Scout 数据选品

Jungle Scout能够帮助卖家根据多个条件快速找出具有销售潜力的产品，并且能够快速计算出fba利润来帮助评估产品的盈利能力。

总之，亚马逊卖家在选品时可以根据上述方法分析数据来进行选品：包括best sellers, hot new releases, movers and shakers, most wished for, gift ideas 等数据进行筛选; 判断新品是否能带来利润; 跟踪竞品销量; 跟踪Google Trends; 使用Jungle Scout 数据分析工具等。此外，在考量产品盈利情况时也要根据FBA成本及测评成本来准备好充裕的成本保障。

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常见问答(FQAS)

数据分析可以从下列几个方面帮助卖家进行选品:

常见的卖家数据分析包括:产品销售额与排名数据分析、客户评论分析、竞品对比分析、不同价格点下的销量分析等。

可以分析最受欢迎的产品描述关键词,寻找产品描述的优势,比如色彩、尺寸、功能等,让产品描述更符合客户需求。

通过数据分析顾客购买倾向,找到哪些产品类别或子类别较热门,如生活用品、母婴用品等,让产品类型覆盖更多潜在客户群。

分析不同价格下的退货率、评价数等数据,找出一个价格点使利润最大且客户满意度高,这可能是产品的最佳定价。