从数据角度推进亚马逊商品选品

亚马逊数据化选品

一、Review和Sales Rank

1.Review的数量可以在一段时间内看出产品的销售情况

2.若Sales Rank和Review双双快速成长，则可以断定这是一款热门产品

3.如果不想有太大的竞争力，最好找那些评论少于20条的竞争者

4.特别注意：选竞品时评论最多不能超过1000+

二、产品价格和利润

1.小卖家刚开始很难日出千单，建议可以稍微放低价格，但价格需要合适，保证在18.5美元左右

2.保证订单速率来沉淀成品的综合权重，先养好listing各便利指数

三、Review的星级评分

1.如果Review的平均评分低于4星，请注意，这类产品通常存在重大缺陷

2.结合Review的具体评述问题加以考虑，若能解决问题，此产品就是适合你的

四、其他注意事项

1.选择时可选择季节不强、重量轻、体积小、有一定改进机会的产品

2.避开限制类产品，不选季节性与季节有很大关系的产品

3.要选择的产品要能够全年销售

（本文内容根据网络资料整理和来自用户投稿，出于传递更多信息之目的，不代表本站其观点和立场。也不对其真实性、可靠性承担任何法律责任，特此声明！）

常见问答(FQAS)

商品选品可以从以下几个数据角度进行:通过浏览量、点击量等数据挖掘用户喜好类型,选择用户更喜欢的品类;通过销量数据分析不同商品的畅销程度,选择销量较高的品牌和型号;通过用户评价数据判断商品的质量如何,选择评价较好的商品。此外,也可以根据不同属性如价格、重量等进行数据匹配,给用户更个性化的选择。

主要通过对用户浏览、点击、购买行为等数据进行分析,可以获得用户喜好类型、相关产品关联等需求信息:1. 分析用户浏览、搜索关键词,了解用户产品偏好。2. 统计用户点击率高的产品类型。3. 分析购买频次高和最近购买的产品。4. 识别购买相同类目但不同规格的产品。5. 通过协同过滤提取用户潜在需求。这些数据分析可以为商品选品提供参考。

主要利用用户购买数据分析:1. 统计不同商品和品类的销量,选择销量较高者。2. 分析畅销商品的共同属性,如价格范围、产地等,为选品提供线索。3. 对比不同商品类型在不同季节和时间段的销售情况变化。4. 挖掘畅销商品的关联规则,选择匹配规则的商品。5. 区分 Repeat 和 New 客户的购物趋势,选择更符合主流的商品。这可以基于数据不断改进商品端选品策略。