亚马逊销售数据怎么分析
如何分析亚马逊销售数据
在产品选择过程中,通过评估销量辅助决策是否选择某产品极为必要,那怎样判断一个产品的销量呢?可从以下几方面着手。
1. 添加购物车。将参考的 Listing 添加进购物车,把订购数量设为最大的 999,若对方库存少于 999,会提示可销售数量,如此便能知晓当前库存。连续一两周重复该操作并平均记录数据,可大致得知 Listing 的日均销量。再依据自身运营目标,思考该销量是否符合预期,若符合,可初步定为选择对象。当然此方法有弊端,若关注对象设置了最大订单数量,该测试方法便失效,可通过下述方法解决。
2. 依据产品的 Review 数量。有亚马逊运营经验的卖家皆知,让客户留评很难,即便努力客户也可能无动于衷,因平台特点致消费者未养成留评习惯。对多数产品而言,销售 100 个产品未必能收到 1 个 Review,甚至有卖家称产品已销售 2700 个却未收到 1 个 Review。多数卖家真实留评率基本相同,考虑到有卖家刷评,可降低比例,假设 80 个订单 1 个评论,调查产品时统计其 Listing 的 Review 数量,便可初步评估销量。但因 Review 统计和展示自 Listing 上架开始,三年前数据对当前运营参考不大,可将最近三个月或半年作为时间节点统计,这样数据更能反映当前销售状况,更接近真实。
3. 根据店铺 Feedback 的数量。若很多卖家因运营刷 Review,那刷 Feedback 的卖家则很少。因 Feedback 数量对运营帮助极小,可说完全不影响运营进度,故几乎没卖家刷 Feedback,这意味着其数量更接近真实数据。据经验,在美国,若店铺销量基本稳定,其 30 天 Feedback 数量的 4 至 5 倍相当于店铺一天订单数量,若店铺 30 天 Feedback 数量为 126 个,乘以 5 则店铺每天订单数量约为 600 个。