亚马逊如何进行有效的数据分析？

市场的变化瞬息万变，只靠自身认知为店铺做决断，不可避免地正确和全面。那天赚钱的亚马逊卖家已经明白了这一点，他们用数据分析店铺，开发新产品，寻找正确的关键词……

想成为大卖家，拥有数据分析的能力是必不可少的，小编今天整理了数据分析的重要方法，分享给大家。

1、数据称呼解读。

Sessions：24小时内，一个IP访问一个页面。无论访问多少次，只有一次，简称UV。

SessionPercentage:一个特定的SKU至少一个页面的访问量与所有产品访问总量的百分比相比。

Pageviews：在一定时间内，一个IP访问页面的次数，多少都会计入，简称PV。

PageViewsPercentage:某一特定SKU收到的页面浏览量与所有产品页面浏览量的百分比相比。

BuyBoxPercentage：购物车曝光率。可以看出是否被出售。如果被出售，百分比会更低。

UnitsOrdered：销量。与订单数量不同，一个订单可以sku多种产品。

UnitsSessionPercentage:订单数量与访问量之比，即ASIN的销售转化率。

AverageSalesPerOrderItem：每个订单的平均金额是客户单价。

AverageunitsperOrderitem:平均每个订单商品的销售量，可以评价购买者是喜欢一个订单购买多个，还是喜欢互补产品一起购买，如果发现数值高，可以找到订单分析，是设置promotion促进购买，还是另外陈列新产品，同样的产品是一组销售，还是捆绑互补产品一起销售

AverageSellingPrice:单个商品的平均价格。

OrderItemSessionPercentage:订单转化率。用于评估该帐户所有listing的整体转换率。

AverageOffercount:平均销售商品数量。

2、细分分析能做什么?

像总和和平均这样的统计数据会丢失很多重要信息。例如，上个月的平均订单金额是200元/订单，本月也是200元/订单，数字没有变化，但实际上上个月的500订单可能是100~300元，本月的500订单可能是购买者的订单少，一部分购买者的订单大，因为数据是平均的但是，实际的顾客购买习惯发生了很大变化。

另外，在新产品listing推进CPC一段时间后，亚马逊后台businessreport下载的PV数据包括收费PV和自然检索关键词的PV。

为了评价这个listing的健康度，可以下载业绩报告书中的salesandtrafficbyASIN和CPC中的PerformancebySKU，整合起来，监视最近自然流量和收费流量的变化，在保证cpc阅读量增加的同时，还可以促进自然流量的增加。

3.比较分析的作用。

淡季定价测试可以通过比较分析。卖方可以从淡季分别选择一个月进行测试，每个测试周期为一周，看淡季分别价格的销售变动情况，根据利润和价格的关系分别找到淡季合适的价格。

另一个是，结合CPC对应的关键词点击率和订单转化率进行排序比较，可以筛选出有效的关键词跑CPC。

4、分解分析很重要。

只看数据，卖方很难找到原因，但通过数据分割问题，可以逐步找到销售量、流量等变化的根本原因。

例如，我们寻找listing转化率下降的原因，转化率=unitsorder/session数量，因此转化率下降的原因很可能是订单量下降、流量上升或两者。根据这个想法，有必要分析流量上升+订单量上升幅度不明显的原因。

分解流量构成，大致分解为站内流量+站外流量。具体来说，看看哪个部分的流量发生了变化，然后再找原因。如果站内流量上升，可以进一步分析是CPC广告流量部分上升，还是关键词自然检索流量上升，如果是CPC广告流量，无效关键词流量点击上升，还是其他词带来的流量上升。

如果最后发现原来有效的关键词流量上升，继续寻找原因，是淡季季还是其他问题?同时，流量上升的销售量没有增加，分析哪里做得不好，研究如何使listing页面更有魅力。

订单量下降的分解可以从listing的差评、价格等细节进行分析，也可以从市场淡季的大环境进行分析。(亚马逊数据分析工具免费注册链接：https://sys.selmuch.com/register?scode=308719)

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