亚马逊ABA品牌分析数据怎么使用

亚马逊ABA数据全称是 Amazon Brand Analytics，目前分为三大版块，客户忠诚分析，搜索分析，消费者行为分析，具体的指标术语不做解释，在后台帮助都有可以找到，前台无法查看。

客户忠诚度分析

可以按每周或每月时间维度分析，找出哪个阶段的客户数量多，结合品牌定制促销功能，给这些客户发折扣。我测试的效果比较好的是复购客户，未付款客户（已经加购），潜力新客，高消费客户，折扣比例最低10%，使用场景是比较广泛，推新品，激活老品，清库存，都可以尝试。

搜索分析

全系商品搜索表现和搜索词表现主要根据自有品牌产品销售的数据，一个是基于产品，一个是基于关键词。分析的维度比业务报告更多，但是算法不太一样，指标术语有详细的解释。总结就是ABA数据是从搜索方面考虑的，标题就说清楚了，是“搜索分析”，不统计详情页或其他小组件上面的数据。而业务报告是整体统计，但是数据维度没有品牌分析的多，结合来看就行，没有绝对的对错。

热门搜索词版块可以重点关注，可以反查竞品ASIN，或以词找词。把获取到的词再加入listing或广告里。开发可以通过长尾词找老款的变体，也可以通过关键词趋势找新品。

关键词趋势可以通过AmzTrends插件看大概的走势，很直观的反应出某个关键词或ASIN的情况。

如果有特殊需求，可以自己定制数据，把自己类目的所有词下载下来观察趋势，或者从大数据的范围观察趋势，一个完整的热门关键词数据大概有1G以上，数据200万行以上，这个适合有一定技术能力的同学。对一般需求，用处不大。

消费者行为分析

重复购买行为数据可以做成趋势，观察自有品牌的复购变化，对复购比较强的产品有一定的参考价值。人口统计数据可以对比自己开发时候做的用户画像，进一步丰富产品线。同时对做SD广告选择受众有一定的帮助，类似Facebook广告的受众，具体效果还是要自己测试。

购物篮可以查看购买组合，对应前台的买了又买组件，对于做新变体或配件搭配有帮助。

总结

运营重点关注：

1. 客户忠诚度的复购，未购买客户等，结合品牌促销可以给这些群体做折扣，增加销量

2. 搜索分析中的关键词和ASIN反查，把收集到的关键词运用到文案和广告中

3. 消费者分析中的用户画像可以帮助选择SD广告中的受众选择

开发重点关注：

1. 搜索分析中的热门搜索词，通过ABA长尾词找到老款变体，或者通过热词趋势开发新品

2. 消费者分析中的用户画像，可以更加精准的辅助选品