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一 卖家必看！深度剖析数据分析在亚马逊运营中的作用

生活经验知识分享


当我们谈起数据分析 ， 下意识的就会觉得这是一个庞大而神秘的命题 ， 感觉它距离我们很遥远 ， 都听说数据分析对于亚马逊经营的意义重大 ， 但是自己实际运营起来却不知道从何入手 。
重视数据分析是绝对正确的 ， 并且数据分析的一些实际应用并没有我们想象中的那么复杂 ， 接下来 ， 让笔者展示数据分析的几个应用：
一、用数据分析 ， 找到店铺内的优质产品
在讲解这个案例之前 ， 首先一起来看一条公式：
营业额 = 流量 * 转化率 * 客单价
这条公式在电商的圈子里广为人知 ， 还有几条变体公式 ， 大家都津津热道于如何通过提升公式的各个因子 ， 以最终达到提高营业额的目的 。尤其是热衷于如何提升搜索排名 ， 以获得更高的流量等等 ， 这样的课程多如牛毛 。
实际上对于亚马逊这种平台方来说 ， 其对卖家的考量因素 ， 更为注重的是转化率这个因子 。亚马逊并不关心你获得多少流量 ， 因为平台内的流量皆归亚马逊 ， 无论流量被赋予哪个产品 ， 都不会让流量总量产生变化 ， 所以从亚马逊的角度来说 ， 流量是个定量而非变量 。亚马逊只关心你的转化率如何 ， 为了获得更高的GMV ， 亚马逊的选择就是尽可能的把流量赋予高转化率的产品 。
划重点：转化率是平台最为重视的指标 ， 高转化率的产品有更大的机会获取更高的流量 ， 达成更高的成交额 ， 所以选品的首要指标 ， 即考察产品的转化率 。
基于这个认知 ， 我们可以把“店内优质产品”简单的理解为“转化率最高的产品” 。
通过如下路径 ， 我们可以在卖家后台获取对应的数据报告以分析转化率最高的产品：菜单“数据报告”>业务报告>父商品详情页面上的销售量与访问量：
这份数据报告的获取还是比较容易的 ， 但是一定要注意以下几点 ， 才能够达到有效甄选优质产品的目的：
1）数据周期：建议使用时间跨度为最近15天的数据报告 。
时间太短的数据经常因为数值太小而缺乏统计意义 ， 时间太长则会造成数据因为缺乏时效性而无法体现市场变化 。
2）成交量：强烈建议过滤报告中所有成交量在10以下的产品 。
数据分析的一大前提是完善的数据统计基础 ， 数据越小 ， 在统计上的偏差越大 ， 也相应使得分析结果产生更大的偏差 。
3）转化率：这是优质产品并不可少的必要因素！
建议使用转化率降序排列之后 ， 再来看这份报告 。应用数据分析有一个前提 ， 就是屏蔽你所有的感情影响 。无论是你亲手设计 ， 充满情感寄托的产品 ， 还是库存满满 ， 老板在背后挥舞皮鞭强力要你推广的产品 ， 只要它数据表现不好 ， 那么还请你回归理性 ， 尊重数据 。
通过以上步骤 ， 我们知道了如何甄选出合适的产品 ， 这时候我们应该做的事情 ， 就是集中推广资源 ， 把它们打造成店铺爆款 。
划重点：店铺最好将资源集中在最有潜力的1-3款产品上 ， 拳头握紧了打出去 ， 才能打造爆款 。如果像撒胡椒面一样雨露均沾 ， 这样的添油战术是无法满足要求的 。
如果您在完成上述步骤后 ， 甄选出来的产品依然很多（一般3款以上都算太多了 ， 大卖泥奏凯……） ， 这只能说明我们尚未充分而全面的评估这些产品 。
完善的数据分析 ， 还包括如下分析：产品推广效果分析（成长性分析）、产品利润分析、市场容量评估、产品生命周期、客单价等要素 。
下面我们讲一下 ， 如何应用数据分析 ， 评估产品推广效果 。
二、跟踪产品推广效果 ， 分析产品成长性
精准的分析植根于完整的数据记录 ， 建议各位卖家在推广的过程中做好数据采集工作 ， 最简单的方法 ， 就是通过Excel表格 ， 为每个产品建立一个工作表 ， 每天采集如下数据：访客数、订单量、转化率（自动计算）、成交金额、类目排名、主要关键字排名（3到5个） ， 另外可以在表格中建立一个图表 ， 以时间为横轴 ， 描绘出对应的折线图 。
随着采集数据的累积 ， 你会慢慢发现数据呈现出一些奇妙的特性 。
【一 卖家必看！深度剖析数据分析在亚马逊运营中的作用】 1、螺旋上升特性：我们发现产品的流量和成交每周都有一个跳跃式上升 ， 比如成交上 ， 第一周的成交如果是2、3、3、2、4、4、5 ， 那么第二周会突然跳升到一个新的高度 ， 比如：9、9、8、6、8、7、8 。而到了第三周可能就会跳升到10个以上的成交 。数据呈现出一种以周为单位 ， 跳跃式螺旋上升的趋势 。
2、推广周期恒定性：排除断货、审核、认证等等意外因素 ， 一款新品的推广周期一般大约是6到8周 ， 在这之后 ， 数据渐趋稳定 ， 除非投入新的推广资源 ， 否则不再呈现螺旋上升特性 。
3、转化率稳定性：在图表上 ， 转化率会表现为一条在固定数值上下波动的折线 ， 如果时间周期足够长 ， 还能看到转化率呈现出轻微的上升趋势 。
所以 ， 在新品推广中 ， 我们期待看到的是：产品流量稳步增长 ， 成交量相应增长 ， 转化率相对稳定 。
和数据分析相比 ， 数据采集工作量大无聊痛苦 ， 所以笔者建议使用软件工具来完成数据采集工作 ， 笔者自身采用的是amz4seller这款工具 ， 它的数据还是比较完整的 ， 图表形式也比较多样化 ， 还有排名跟踪功能和数据分析相得益彰 ， 所以在此也像大家推荐一下 。
下图展示了一款推广过程不顺利 ， 但是数据还比较健康的产品：
在这张图表中 ， 实现了我们上面提到的三个要素：1、流量上扬；2、销量上扬；3、转化率略微上行 。大家可以参考下面的图示：
上图是流量图 ， 可以注意到它每周三会有一个跃升 ， 整体呈现出螺旋上升趋势 。由于中途断货 ， 所以在图上造成了一个流量低谷 。
上图是对应的销量图 ， 它几乎和流量图同步 。断货造成的流量低谷在销量上直接挂零了 ， 由此判断 ， 这款产品的销售基本集中在断货的SKU 。
上图是转化率图表 ， 它相对比较稳定 ， 从更长的时间纬度上 ， 它表现出轻微的上扬 。
除此之外 ， 还有以下几种可能的图表形式：
1、流量上行 ， 销量下行：流量和销量背离的情况极少出现 ， 如果偶尔出现这样的图表 ， 那说明最近的推广引入的流量质量不好 ， 这时候需要重新调整广告策略 ， 避免低质流量冲低转化率 ， 进一步影响产品排名 ， 最后导致流量降低 。
2、流量下行 ， 销量上行：这种情况一般说明市场在复苏 ， 但是我们的排名下降了 ， 建议结合关键字排名跟踪情况进行诊断 。如果确定是排名下降了 ， 这时候可以加大推广投入 ， 一般都会伴随不错的回报；
3、流量下行 ， 销量下行 ， 转化率下行 。这种情况一般说明产品已经进入季节尾声 ， 这时候再去推广这款产品的意义已经不大了 ， 相应的补货等手段也要谨慎使用 。下图是一款运动产品在10月份的走势图 ， 大家可以看一下：

另外 ， 排名跟踪在数据分析过程中起着非常重要的参照物作用 ， 很多时候数据的波动源于平台自身的波动 ， 但使用排名作为参照物 ， 我们可以轻松的判断出哪些变化属于内因 ， 哪些变化属于外因 ， 真正在推广过程中做到心中有数 ， 不慌不忙 。当然了 ， 日常的排名跟踪也是一件工作量极大的事情 ， 笔者使用的这款amz4seller卖家工具同样具备排名跟踪的功能 。
总结：
今天这篇文章所述的只是比较简单的一些数据分析的方法 ， 大家也可以开动脑筋 ， 看看数据分析在广告优化、产品优化、季节掌握、库存控制上能起到什么样的神奇作用 ， 期待下次继续和大家一起分享数据的奇妙 。
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