賣家必看！深度剖析資料分析在亞馬遜運營中的作用（一）
圖片來源/ 123rf.com.cn
當我們談起資料分析，下意識的就會覺得這是一個龐大而神秘的命題，
重視資料分析是絕對正確的，並且資料分析的一些實際應用並沒有我們想像中的那麼複雜，接下來，讓筆者展示資料分析的幾個應用：
一、用資料分析，找到店鋪內的優質產品
在講解這個案例之前，首先一起來看一條公式：
營業額 = 流量 * 轉化率 * 客單價
這條公式在電商的圈子裡廣為人知，還有幾條變體公式，大家都津津熱道於如何通過提升公式的各個因數，以最終達到提高營業額的目的。尤其是熱衷於如何提升搜索排名，以獲得更高的流量等等，這樣的課程多如牛毛。
實際上對於亞馬遜這種平臺方來說，其對賣家的考量因素，更為注重的是轉化率這個因數。亞馬遜並不關心你獲得多少流量，
劃重點：轉化率是平臺最為重視的指標，高轉化率的產品有更大的機會獲取更高的流量，達成更高的成交額，所以選品的首要指標，
基於這個認知，我們可以把“店內優質產品”簡單的理解為“轉化率最高的產品”。
通過如下路徑，我們可以在賣家後臺獲取對應的資料包告以分析轉化率最高的產品：菜單“資料包告”>業務報告>父商品詳情頁面上的銷售量與訪問量：
這份資料包告的獲取還是比較容易的，但是一定要注意以下幾點，才能夠達到有效甄選優質產品的目的：
1）數據週期：建議使用時間跨度為最近15天的資料包告。
時間太短的資料經常因為數值太小而缺乏統計意義，時間太長則會造成資料因為缺乏時效性而無法體現市場變化。
2）成交量：強烈建議過濾報告中所有成交量在10以下的產品。
資料分析的一大前提是完善的資料統計基礎，資料越小，在統計上的偏差越大，也相應使得分析結果產生更大的偏差。
3）轉化率：這是優質產品並不可少的必要因素！
建議使用轉化率降冪排列之後，再來看這份報告。應用資料分析有一個前提，就是遮罩你所有的感情影響。無論是你親手設計，充滿情感寄託的產品，還是庫存滿滿，老闆在背後揮舞皮鞭強力要你推廣的產品，只要它資料表現不好，那麼還請你回歸理性，尊重資料。
通過以上步驟，我們知道了如何甄選出合適的產品，這時候我們應該做的事情，就是集中推廣資源，把它們打造成店鋪爆款。
劃重點：店鋪最好將資源集中在最有潛力的1-3款產品上，拳頭握緊了打出去，才能打造爆款。如果像撒胡椒麵一樣雨露均沾，這樣的添油戰術是無法滿足要求的。
如果您在完成上述步驟後，甄選出來的產品依然很多（一般3款以上都算太多了，大賣泥奏凱……），這只能說明我們尚未充分而全面的評估這些產品。
完善的資料分析，還包括如下分析：產品推廣效果分析（成長性分析）、產品利潤分析、市場容量評估、產品生命週期、客單價等要素。
下面我們講一下，如何應用資料分析，評估產品推廣效果。
二、跟蹤產品推廣效果，分析產品成長性
精准的分析植根於完整的資料記錄，建議各位賣家在推廣的過程中做好資料獲取工作，最簡單的方法，就是通過Excel表格，為每個產品建立一個工作表，每天採集如下資料：訪客數、訂單量、轉化率（自動計算）、成交金額、類目排名、主要關鍵字排名（3到5個），另外可以在表格中建立一個圖表，以時間為橫軸，描繪出對應的折線圖。
隨著採集資料的累積，你會慢慢發現資料呈現出一些奇妙的特性。
1、螺旋上升特性：我們發現產品的流量和成交每週都有一個跳躍式上升，比如成交上，第一周的成交如果是2、3、3、2、4、4、5，那麼第二周會突然跳升到一個新的高度，比如：9、9、8、6、8、7、8。而到了第三周可能就會跳升到10個以上的成交。資料呈現出一種以周為單位，跳躍式螺旋上升的趨勢。
2、推廣週期恒定性：排除斷貨、審核、認證等等意外因素，一款新品的推廣週期一般大約是6到8周，在這之後，資料漸趨穩定，除非投入新的推廣資源，否則不再呈現螺旋上升特性。
3、轉化率穩定性：在圖表上，轉化率會表現為一條在固定數值上下波動的折線，如果時間週期足夠長，還能看到轉化率呈現出輕微的上升趨勢。
所以，在新品推廣中，我們期待看到的是：產品流量穩步增長，成交量相應增長，轉化率相對穩定。
和資料分析相比，資料獲取工作量大無聊痛苦，所以筆者建議使用軟體工具來完成資料獲取工作，筆者自身採用的是amz4seller這款工具，它的資料還是比較完整的，圖表形式也比較多樣化，還有排名跟蹤功能和資料分析相得益彰，所以在此也像大家推薦一下。
下圖展示了一款推廣過程不順利，但是資料還比較健康的產品：
在這張圖表中，實現了我們上面提到的三個要素：1、流量上揚；2、銷量上揚；3、轉化率略微上行。大家可以參考下面的圖示：
上圖是流量圖，可以注意到它每週三會有一個躍升，整體呈現出螺旋上升趨勢。由於中途斷貨，所以在圖上造成了一個流量低谷。
上圖是對應的銷量圖，它幾乎和流量圖同步。斷貨造成的流量低谷在銷量上直接掛零了，由此判斷，這款產品的銷售基本集中在斷貨的SKU。
上圖是轉化率圖表，它相對比較穩定，從更長的時間緯度上，它表現出輕微的上揚。
除此之外，還有以下幾種可能的圖表形式：
1、流量上行，銷量下行：流量和銷量背離的情況極少出現，如果偶爾出現這樣的圖表，那說明最近的推廣引入的流量品質不好，這時候需要重新調整廣告策略，避免低質流量沖低轉化率，進一步影響產品排名，最後導致流量降低。
2、流量下行，銷量上行：這種情況一般說明市場在復蘇，但是我們的排名下降了，建議結合關鍵字排名跟蹤情況進行診斷。如果確定是排名下降了，這時候可以加大推廣投入，一般都會伴隨不錯的回報；
3、流量下行，銷量下行，轉化率下行。這種情況一般說明產品已經進入季節尾聲，這時候再去推廣這款產品的意義已經不大了，相應的補貨等手段也要謹慎使用。下圖是一款運動產品在10月份的走勢圖，大家可以看一下：
另外，排名跟蹤在資料分析過程中起著非常重要的參照物作用，很多時候資料的波動源於平臺自身的波動，但使用排名作為參照物，我們可以輕鬆的判斷出哪些變化屬於內因，哪些變化屬於外因，真正在推廣過程中做到心中有數，不慌不忙。當然了，日常的排名跟蹤也是一件工作量極大的事情，筆者使用的這款amz4seller賣家工具同樣具備排名跟蹤的功能。
總結：
今天這篇文章所述的只是比較簡單的一些資料分析的方法，大家也可以開動腦筋，看看資料分析在廣告優化、產品優化、季節掌握、庫存控制上能起到什麼樣的神奇作用，期待下次繼續和大家一起分享資料的奇妙。
訪問 amz4seller官網
把它們打造成店鋪爆款。劃重點：店鋪最好將資源集中在最有潛力的1-3款產品上，拳頭握緊了打出去，才能打造爆款。如果像撒胡椒麵一樣雨露均沾，這樣的添油戰術是無法滿足要求的。
如果您在完成上述步驟後，甄選出來的產品依然很多（一般3款以上都算太多了，大賣泥奏凱……），這只能說明我們尚未充分而全面的評估這些產品。
完善的資料分析，還包括如下分析：產品推廣效果分析（成長性分析）、產品利潤分析、市場容量評估、產品生命週期、客單價等要素。
下面我們講一下，如何應用資料分析，評估產品推廣效果。
二、跟蹤產品推廣效果，分析產品成長性
精准的分析植根於完整的資料記錄，建議各位賣家在推廣的過程中做好資料獲取工作，最簡單的方法，就是通過Excel表格，為每個產品建立一個工作表，每天採集如下資料：訪客數、訂單量、轉化率（自動計算）、成交金額、類目排名、主要關鍵字排名（3到5個），另外可以在表格中建立一個圖表，以時間為橫軸，描繪出對應的折線圖。
隨著採集資料的累積，你會慢慢發現資料呈現出一些奇妙的特性。
1、螺旋上升特性：我們發現產品的流量和成交每週都有一個跳躍式上升，比如成交上，第一周的成交如果是2、3、3、2、4、4、5，那麼第二周會突然跳升到一個新的高度，比如：9、9、8、6、8、7、8。而到了第三周可能就會跳升到10個以上的成交。資料呈現出一種以周為單位，跳躍式螺旋上升的趨勢。
2、推廣週期恒定性：排除斷貨、審核、認證等等意外因素，一款新品的推廣週期一般大約是6到8周，在這之後，資料漸趨穩定，除非投入新的推廣資源，否則不再呈現螺旋上升特性。
3、轉化率穩定性：在圖表上，轉化率會表現為一條在固定數值上下波動的折線，如果時間週期足夠長，還能看到轉化率呈現出輕微的上升趨勢。
所以，在新品推廣中，我們期待看到的是：產品流量穩步增長，成交量相應增長，轉化率相對穩定。
和資料分析相比，資料獲取工作量大無聊痛苦，所以筆者建議使用軟體工具來完成資料獲取工作，筆者自身採用的是amz4seller這款工具，它的資料還是比較完整的，圖表形式也比較多樣化，還有排名跟蹤功能和資料分析相得益彰，所以在此也像大家推薦一下。
下圖展示了一款推廣過程不順利，但是資料還比較健康的產品：
在這張圖表中，實現了我們上面提到的三個要素：1、流量上揚；2、銷量上揚；3、轉化率略微上行。大家可以參考下面的圖示：
上圖是流量圖，可以注意到它每週三會有一個躍升，整體呈現出螺旋上升趨勢。由於中途斷貨，所以在圖上造成了一個流量低谷。
上圖是對應的銷量圖，它幾乎和流量圖同步。斷貨造成的流量低谷在銷量上直接掛零了，由此判斷，這款產品的銷售基本集中在斷貨的SKU。
上圖是轉化率圖表，它相對比較穩定，從更長的時間緯度上，它表現出輕微的上揚。
除此之外，還有以下幾種可能的圖表形式：
1、流量上行，銷量下行：流量和銷量背離的情況極少出現，如果偶爾出現這樣的圖表，那說明最近的推廣引入的流量品質不好，這時候需要重新調整廣告策略，避免低質流量沖低轉化率，進一步影響產品排名，最後導致流量降低。
2、流量下行，銷量上行：這種情況一般說明市場在復蘇，但是我們的排名下降了，建議結合關鍵字排名跟蹤情況進行診斷。如果確定是排名下降了，這時候可以加大推廣投入，一般都會伴隨不錯的回報；
3、流量下行，銷量下行，轉化率下行。這種情況一般說明產品已經進入季節尾聲，這時候再去推廣這款產品的意義已經不大了，相應的補貨等手段也要謹慎使用。下圖是一款運動產品在10月份的走勢圖，大家可以看一下：
另外，排名跟蹤在資料分析過程中起著非常重要的參照物作用，很多時候資料的波動源於平臺自身的波動，但使用排名作為參照物，我們可以輕鬆的判斷出哪些變化屬於內因，哪些變化屬於外因，真正在推廣過程中做到心中有數，不慌不忙。當然了，日常的排名跟蹤也是一件工作量極大的事情，筆者使用的這款amz4seller賣家工具同樣具備排名跟蹤的功能。
總結：
今天這篇文章所述的只是比較簡單的一些資料分析的方法，大家也可以開動腦筋，看看資料分析在廣告優化、產品優化、季節掌握、庫存控制上能起到什麼樣的神奇作用，期待下次繼續和大家一起分享資料的奇妙。
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