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如何通过亚马逊后台数据探索分析店铺产品销售利润情况

亚马逊产品数据分析,市场调研,深入挖掘产品趋势。<br /> 微信公众号:跨境电商产品分析<br /> 博客:www.amzalysis.com
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2019-03-27 08:26
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跨境电商产品分析
亚马逊产品数据分析,市场调研,深入挖掘产品趋势。<br /> 微信公众号:跨境电商产品分析<br /> 博客:www.amzalysis.com

最近正值招聘求职季,无论是企业和个人都面临着岗位的更换或者职位升迁。想象这个场景,如果你刚进入一家新的公司,或者新接手几个店铺,那你会从哪些方面快速了解这家店铺产品的销量和利润情况。更进一步的话,如何用数据分析发现销售中的问题,进一步用数据驱动运营决策。首先,提出我们想了解的问题。

  • 2018年店铺整体销量和利润情况

  • 2018年主要产品销量及利润情况

  • 2019年销售策略及产品线扩充建议

亚马逊店铺数据分析步骤

1. 数据提取

数据源提取路径:Reports(数据报告)- Payment ( 付款 ) - Date Range Reports(日期范围报告)

时间范围:2018年(数据已修改)

由于亚马逊后台数据较为整洁,只需根据自身情况稍做整理就可以进行分析。这里我选用以可视化为主的工具 Tableau,相当于高级透视表,方便上手。同时,便于我们进行数据探索。

2. 数据分析

下载好报表后,把数据导入Tableau。首先查看表头,用业务的逻辑去思考有哪些列可以用来分析,不需要的可以设置隐藏。首先对序列进行分类。

  1. 日期序列:可以明确每个时间节点的情况,细分到天和小时

  2. 类别序列:type(数据分类),SKU(产品),marketplace(销售渠道),Fulfillment(配送方式)

  3. 地理序列:Order State, Order City, Postal Code

  4. 数值序列:Product Sales, Selling Fees, Total...

明确了数据序列分类,下一步是创建新的计算字段。因为我们需要对亚马逊店铺的利润情况进行分析,但是导出的数据并没有直接体现。第一个方法是用真实的产品成本和运费头程和SKU做映射。第二个方法是用成本占比预估毛利。比如说,一个产品的定价为100%,亚马逊费用占20%(包括佣金15%,配送费5%),成本占35%,毛利率45%。当然,可以根据品类调整成本占比。毛利率45%一般是正常比例,因为没有扣去推广费用等等。在数据多的情况下,我们需要一个相对准确的数据。所以在Tableau里创建计算字段如下:(Total是我们收到亚马逊的回款)

店铺销售额

时间序列的范围是整年到季度、月、天或者小时。以月为单位,可以查看店铺销售的淡旺季;以天为单位,可以查看一个月中是否有销售差别;以小时为单位,可以查看销售较好的时段。首先让我们查看下店铺的整年销售额及利润情况。如图可以看出销售额最好的月份分别是两个传统旺季,7月和12月,其他月份并没有明显的销售增长。图中比例表示利润占销售额的比例。由上文得知,我们预设的毛利率是45%。再观察图表,可以看出部分月份是超过这个数值,部分月份低于这个数值,如销售额最高的7月和12月。结合实际情况分析,由于旺季秒杀促销较多,使销售额上升,利润率降低。但是5月和9月的利润明显低于其他月份。由于我们预估的毛利润是没有减去推广费用的,所以很有可能这两个月份的推广费用超支,出现利润降低的情况。接下来,我们用单品销量趋势来验证我们的推测。

单品销量情况

如图可以看出,5月有两款产品,9月有一款产品在之前是没有销量的,由此可以大致判断5月和9月出现利润率下降的原因很有可能是上架新品导致推广费用上升。那这几款新品之后的销售如何呢?可以看到经过6月份的推广再加上7月份旺季流量的加持,销量增长较快。而9月份上架新品的销量也是趁着旺季流量呈线性增长,初步判断两款产品的推广较为成功。

单品利润

下面,来看一下单品的利润如何。用瀑布图做可视化,可以看出新品 I 和 J 在利润总和排名名列前三,新品 M 利润最少。这时需要结合其他数据如单品广告费用,具体成本等等分析原因,看推广策略是否出现问题。由于本文数据源单一,所以仅从店铺整体角度分析。老产品 W 和 E2 利润低且销量没有明显增长,可以考虑清货换产品。老产品 C 销量增长后趋于基本稳定,可以考虑缩减推广投入,增加利润。因为产品生命周期不同,需要根据具体产品做灵活调整。

客户下单时段

由于时间维度精确到了小时、分钟和秒,我们可以查看哪些时间段的销量较高,从而灵活的调整销售策略,如广告定时开关,关键词竞价的高低调整等等。Tableau自带的数据清洗功能可以方便的识别日期和时间序列,在 Excel 中这个序列需要稍做清洗,这里就不展开了。时区定位在美国 PST 当地时间。从整体来看,下午和晚上的销量是高于白天的。根据时间段划分是11点到15点和23点到2点为销量较高的第一梯队。我们可以分两个时间段重点投入广告,提高关键词竞价,注意加大预算。这里判断下单时间仅从订单的角度,也可以根据具体产品进行细分。因为品类不同,销量高峰有可能不同。当然,如果做广告分时的测试,还需要关注点击率,转化率,流量等等数据。这是另外一种精细化的方法,两者可以结合加以判断。

销量趋势

下面做一个简单的销量预测,可以用于备货参考。因为时间周期为2018年的12个月,如果时间跨度越大,预测也越准确,也可以看出季节性。由于时间跨度不是很大,所以销量预测仅供娱乐。。在预测模型中选择累加,预测时间选择3个月。可以看出右边灰色部分的销量比12月份下降大概30%,也基本符合实际情况。

地理序列分析

图中展示了美国各区域销售额情况,颜色深浅代表销售额的多少,每个州上面的饼图是销售额前三的产品的占比。可以看出,销售额最高的是加州和佛罗里达州,在这两个州上三个产品的销售额较为平均,没有很大差别。地理位置分析对于海外仓的布局有一定的参考价值。如果主做海外仓发货,可以选择销量较高的区域设置仓库,减少物流成本和运输时间,提高客户体验。同时,对于开发特定区域的产品也有帮助。类比国内,北方人和南方人的饮食习惯等也有很大区别。结合下图结果,可以深度了解加州当地居民的消费习惯、衣食住行等等,判断是否与其他地区有差异,进而提供量身定做的产品或服务。

仪表盘探索

最后可以把相关图表放到一个仪表盘中做数据联动,观察各维度是否有差别,进一步探索。

3. 结论

经过各个维度的分析,相信你应该对店铺有个大概的了解,让我们整理下思路,做下总结。

1. 2018年店铺整体销量和利润情况

  • 销量:店铺销量呈现增长趋势,但并无爆发性增长。销售旺季出现在传统销售旺季7月和12月,与其他月份的销售差距较大,说明店铺主营产品有季节性。12月销售额略低于7月份,仅从产品角度考虑,是否主营产品达到了生命周期的衰落期,出现疲软状态。

  • 利润:店铺整理利润围绕在预估利润率45%上下浮动,但没有一个月份的利润率远超过45%,说明店铺整体利润率不高,可以从两个角度考虑。一是产品客单价不高,二是定价属于正常水平,需要结合更多数据判断。在销售旺季和新品推广前期出现利润率降低的情况属于正常现象,但仍需结合具体成本判断是否出现产品成本上涨的情况等等。

2. 2018年主要产品销量及利润情况

  • 较好的老产品:C. 由于销量在Q2出现上升,并一直保持稳定,同时在旺季销量增加,但利润处于店铺产品的中等水平。

  • 不好的老产品:G, H, E2, W. 销量一直没有增长或者在下降,虽然产品 H 有一定利润,但是不能成为支柱。

  • 新品情况:I, J, M. 经过一个月的推广期,销量有明显增加,且产品 I 成为店铺中利润最高的产品。但是产品 M 的利润最低,有可能和只有三个月的销售历史有关,需要结合更多数据判断。

3. 2019年销售策略及产品线扩充建议

产品建议

  • 老产品处于下降趋势,没有发挥出支撑店铺业绩的作用,可以把没有利润的产品清仓下架,集中精力开发新品。

  • 新品上架后在销量和利润都表现不错,考虑是否能扩充产品线。

  • 加州和佛罗里达州为店铺销售最好的两个区域,可以结合外部资料,深入了解此区域是否有进一步开发产品的机会。同时,需要了解当地的文化,消费习惯等等,做出有差异化的产品。

销售策略

  • 用最小的代价把需淘汰产品尽快清仓下架。对于有稳定利润的老产品,考虑缩减推广成本或者降低其他成本费用,进一步增加利润。对于处于上升期的新品,加大推广投入,增加站内站外推广渠道。

  • 结合客户下单时段,分时投放广告。同时,可以对新品进行广告时段的数据测试,观察流量,CTR, CR等,进一步精细推广费用,使广告效果最大化。如果有独立站在运营,可以结合 Facebook广告,谷歌广告增加对加州和佛罗里达州的推广费用,测试效果。

  • 如果有海外仓设置的需要,尽量选择靠近销量较好的区域。

(备注:本文数据源为模拟数据,请谨慎参考结论建议,结合自身实际情况分析。文章以提供思路为主,如果你有更好的建议,欢迎讨论。码字不易,转载请注明出处。)

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