主要特点概述：eBay数据分析

eBay数据分析要点

一、eBay店铺流量报告

eBay店铺流量报告有10项数据，包括店铺访问人数、买家停留时间等店铺相关页面的流量数据信息统计，也包括买家前往店铺或商品页的路径。

二、注意的eBay平台数据变化

eBay平台有些数据变化会影响商品销量，卖家需要留意以下几类数据：

1. 最近销售记录(针对"定价类物品"):是衡量卖家一条listing中，有多少item被不同的买家所购买。物品的最近销售记录越多，越能取得曝光度。第一次被重新刊登的物品同样保留有最近销售记录。

2. 卖家评级(DSR):包括物品描述、沟通、货运时间、运费各项。优秀评级卖家(TopRatedSeller)的商品一般排名较为靠前。

3. 买家满意度:包含3个考量标准，即中差评的数量、DSR1分和2分的数量，INR/SNAD投诉的数量。

4. 物品"标题"相关度:买家输入的搜索关键词与最终成交商品的标题、关键词之间的匹配程度。

三、市场分析要点

通过上文所列出来的eBay平台数据变化，我们可以从以下几方面来进行市场分析：

1. 市场容量分析。通过同类商品的月度总成交金额，可以估算自己所占的市场份额。

2. 拍卖成交比例。卖家可以比较自己的拍卖成交比例在同类商品中是否低于平均水平，如低于平均水平，就要寻找原因。

3. 最优拍卖方式。分析使用何种方式来上传物品（例如一口价或是竞价）能够得到最好的成交效果。

4. 可选特色功能促销效果分析。促销是有成本的，所以要看看使用何种促销能够使得成交率有所上升、成交价格上浮。

5. 最优开始日期、时段及天数。对物品来说，星期六开始竞价是否会使得竞价成功几率及竞价成功时悬而未决时间减少；而上传天数是1天还是7天呢?

6. 最好目录及市场竞争情况分

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常见问答(FQAS)

eBay提供了开放API,可以调用其接口获取数据进行分析。

eBay每天交易量极大,单日产生的结构化数据量在几十亿行级别,非结构化数据如图片、视频更是大量。

价格趋势分析、热门商品分析、用户行为分析、 fraud检测等。

关联规则分析,分类算法,聚类算法,预测算法等机器学习技术以及深度学习在内的人工智能技术都可广泛应用。

数据获取->数据清洗->数据探索->特征工程->模型训练->模型评估->上线部署->持续改进。