亚马逊数据分析方法有哪些?
第一节:量化指标的内在逻辑
第二节:数据分析(知己)
数据分析的前提是做好数据收集,首先要做好自己的产品的数据收集以及分析,在这块内容上,找到产品的属性,包括了产品的成本、自身的资源、周边的资源、产品的优缺点等。
1.一个东西卖的好还是不好,首先分析它卖的好的点,卖的好核心在哪里
2.找到同质化产品的缺点,特别是客人急需要改进的点,从而开发出自己的独有的产品
第三节:数据分析(知彼)
在把握自己产品的数据基础上,还要做好市场分析,做好与同行竞争对手的数据分析,包括同款产品不同价位的listing分析、竞争对手的listing布局、Q&A分析、Review分析等。
还有就是AmazonBestSellers的数据分析:
第四节:数据分析跟踪
跟踪指标:Sellerrank,销量排名,售价,Searchrank(搜索词排名),销量跟踪,库存跟踪,Review数量
具体为:
1、Searchrank(搜索词排名)(核心关键词在亚马逊前台搜索,计算排名和竞品的比较,得出自身优化是否有效果)
2、库存跟踪可以判断什么时候做大促---对方低库存时
3、销量跟踪(库存差距,大于999不可追踪)
4、Review数量(判断对方是不是在做促销)
通过核心竞争品的跟踪,每周每月进行统计,绘制出两条曲线,做下一步的计划。
第五节:运营指标数据分析
要做好运营,在每一步的优化、做的每一个动作,都要每天做好记录,包括:日销量、产品的属性情况、产品的广告情况、review情况、QA情况、跟卖、FBT、促销、站外情况等,并做好周总结、月总结,这样才能知道每天的账号情况,才好分析产品销量高低的原因,也可以通过这些数据的分析进行对策改良。
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