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卖家必看!深度剖析数据分析在亚马逊运营中的作用(一)

6818
2018-01-24 01:12
2018-01-24 01:12
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当我们谈起数据分析,下意识的就会觉得这是一个庞大而神秘的命题,感觉它距离我们很遥远,都听说数据分析对于亚马逊经营的意义重大,但是自己实际运营起来却不知道从何入手。

重视数据分析是绝对正确的,并且数据分析的一些实际应用并没有我们想象中的那么复杂,接下来,让笔者展示数据分析的几个应用:

一、用数据分析,找到店铺内的优质产品

在讲解这个案例之前,首先一起来看一条公式:

营业额=流量*转化率*客单价

这条公式在电商的圈子里广为人知,还有几条变体公式,大家都津津热道于如何通过提升公式的各个因子,以最终达到提高营业额的目的。尤其是热衷于如何提升搜索排名,以获得更高的流量等等,这样的课程多如牛毛。

实际上对于亚马逊这种平台方来说,其对卖家的考量因素,更为注重的是转化率这个因子。亚马逊并不关心你获得多少流量,因为平台内的流量皆归亚马逊,无论流量被赋予哪个产品,都不会让流量总量产生变化,所以从亚马逊的角度来说,流量是个定量而非变量。亚马逊只关心你的转化率如何,为了获得更高的GMV,亚马逊的选择就是尽可能的把流量赋予高转化率的产品。

划重点

转化率是平台最为重视的指标,高转化率的产品有更大的机会获取更高的流量,达成更高的成交额,所以选品的首要指标,即考察产品的转化率。

基于这个认知,我们可以把“店内优质产品”简单的理解为“转化率最高的产品”。

通过如下路径,我们可以在卖家后台获取对应的数据报告以分析转化率最高的产品:菜单“数据报告”>业务报告>父商品详情页面上的销售量与访问量:

这份数据报告的获取还是比较容易的,但是一定要注意以下几点,才能够达到有效甄选优质产品的目的:

1)数据周期:建议使用时间跨度为最近15天的数据报告。

时间太短的数据经常因为数值太小而缺乏统计意义,时间太长则会造成数据因为缺乏时效性而无法体现市场变化。

2)成交量:强烈建议过滤报告中所有成交量在10以下的产品。

数据分析的一大前提是完善的数据统计基础,数据越小,在统计上的偏差越大,也相应使得分析结果产生更大的偏差。

3)转化率:这是优质产品并不可少的必要因素!

建议使用转化率降序排列之后,再来看这份报告。应用数据分析有一个前提,就是屏蔽你所有的感情影响。无论是你亲手设计,充满情感寄托的产品,还是库存满满,老板在背后挥舞皮鞭强力要你推广的产品,只要它数据表现不好,那么还请你回归理性,尊重数据。

通过以上步骤,我们知道了如何甄选出合适的产品,这时候我们应该做的事情,就是集中推广资源,把它们打造成店铺爆款。

划重点

店铺最好将资源集中在最有潜力的1-3款产品上,拳头握紧了打出去,才能打造爆款。如果像撒胡椒面一样雨露均沾,这样的添油战术是无法满足要求的。

如果您在完成上述步骤后,甄选出来的产品依然很多(一般3款以上都算太多了,大卖泥奏凯……),这只能说明我们尚未充分而全面的评估这些产品。

完善的数据分析,还包括如下分析:产品推广效果分析(成长性分析)、产品利润分析、市场容量评估、产品生命周期、客单价等要素。

下面我们讲一下,如何应用数据分析,评估产品推广效果。

二、跟踪产品推广效果,分析产品成长性

精准的分析植根于完整的数据记录,建议各位卖家在推广的过程中做好数据采集工作,最简单的方法,就是通过Excel表格,为每个产品建立一个工作表,每天采集如下数据:访客数、订单量、转化率(自动计算)、成交金额、类目排名、主要关键字排名(3到5个),另外可以在表格中建立一个图表,以时间为横轴,描绘出对应的折线图。

随着采集数据的累积,你会慢慢发现数据呈现出一些奇妙的特性。

1、螺旋上升特性:我们发现产品的流量和成交每周都有一个跳跃式上升,比如成交上,第一周的成交如果是2、3、3、2、4、4、5,那么第二周会突然跳升到一个新的高度,比如:9、9、8、6、8、7、8。而到了第三周可能就会跳升到10个以上的成交。数据呈现出一种以周为单位,跳跃式螺旋上升的趋势。

2、推广周期恒定性:排除断货、审核、认证等等意外因素,一款新品的推广周期一般大约是6到8周,在这之后,数据渐趋稳定,除非投入新的推广资源,否则不再呈现螺旋上升特性。

3、转化率稳定性:在图表上,转化率会表现为一条在固定数值上下波动的折线,如果时间周期足够长,还能看到转化率呈现出轻微的上升趋势。

所以,在新品推广中,我们期待看到的是:产品流量稳步增长,成交量相应增长,转化率相对稳定。

和数据分析相比,数据采集工作量大无聊痛苦,所以笔者建议使用软件工具来完成数据采集工作,笔者自身采用的是amz4seller这款工具,它的数据还是比较完整的,图表形式也比较多样化,还有排名跟踪功能和数据分析相得益彰,所以在此也像大家推荐一下。

下图展示了一款推广过程不顺利,但是数据还比较健康的产品:

在这张图表中,实现了我们上面提到的三个要素:1、流量上扬;2、销量上扬;3、转化率略微上行。

大家可以参考下面的图示:

上图是流量图,可以注意到它每周三会有一个跃升,整体呈现出螺旋上升趋势。由于中途断货,所以在图上造成了一个流量低谷。

上图是对应的销量图,它几乎和流量图同步。断货造成的流量低谷在销量上直接挂零了,由此判断,这款产品的销售基本集中在断货的SKU。

上图是转化率图表,它相对比较稳定,从更长的时间纬度上,它表现出轻微的上扬。

除此之外,还有以下几种可能的图表形式:

1、流量上行,销量下行:流量和销量背离的情况极少出现,如果偶尔出现这样的图表,那说明最近的推广引入的流量质量不好,这时候需要重新调整广告策略,避免低质流量冲低转化率,进一步影响产品排名,最后导致流量降低。

2、流量下行,销量上行:这种情况一般说明市场在复苏,但是我们的排名下降了,建议结合关键字排名跟踪情况进行诊断。如果确定是排名下降了,这时候可以加大推广投入,一般都会伴随不错的回报;

3、流量下行,销量下行,转化率下行。这种情况一般说明产品已经进入季节尾声,这时候再去推广这款产品的意义已经不大了,相应的补货等手段也要谨慎使用。

下图是一款运动产品在10月份的走势图,大家可以看一下:

另外,排名跟踪在数据分析过程中起着非常重要的参照物作用,很多时候数据的波动源于平台自身的波动,但使用排名作为参照物,我们可以轻松的判断出哪些变化属于内因,哪些变化属于外因,真正在推广过程中做到心中有数,不慌不忙。当然了,日常的排名跟踪也是一件工作量极大的事情,笔者使用的这款amz4seller卖家工具同样具备排名跟踪的功能。

总结:

今天这篇文章所述的只是比较简单的一些数据分析的方法,大家也可以开动脑筋,看看数据分析在广告优化、产品优化、季节掌握、库存控制上能起到什么样的神奇作用,期待下次继续和大家一起分享数据的奇妙。

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