了解如何分析亚马逊商品选择的数据？

亚马逊选品要注意什么数据？

一、订单的数量

1.1 订单量是衡量产品销量的最直观体现

大多数人都会首先想到产品订单的数量，因为它可以直接体现出热销情况，所以在选品时一定要仔细观察这一数据，只选择表现优秀的产品。

二、加入购物车的数量

2.1 加入购物车的数量反映真实的购买需求

电商购物最大的区别之一就是消费者可以将感兴趣的产品加入购物车，而这一行为也体现出消费者真实的需求，因此在选品时，要注意这一方面的数据。

三、产品搜索的数量

3.1 产品搜索量高也是很好的选品依据

如果一个产品的搜索量很高，说明它在市场上有很大的热度，而这样也会带来不错的转化率，所以建议大家在选品时多去关注流量方面。

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常见问答(FQAS)

商品选择的数据常见分析维度包括:用户属性分析、商品属性分析、时间属性分析、地域属性分析等。比如针对用户属性可以分析用户年龄段、性别对不同商品的偏好;针对商品属性可以分析不同价格区间、不同类目的商品选择情况;针对时间属性可以分析不同时间段如周一到周日的选择变化情况。

对商品选择的数据进行预处理主要包括:缺失值处理、异常值处理、特征工程如生成新的变量如交易额、总类目数量等。还需要对时间变量如下单时期进行格式转换为时间格式,对IDs进行编码等预处理工作。最后需要检查处理后数据的格式是否符合分析需要,验证没有明显的问题。

常见的商品选择数据分析技术包括:描述统计分析了解整体趋势;关联规则分析产品合作购买情况;群集分析找到用户群体的选择模式;回归分析找出影响选择的关键因素。还可以结合用户画像与商品画像进行个性化推荐,利用深度学习算法如神经网络分析更复杂的因果关系。