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干货:大卖常说的数据驱动是什么?亚马逊数据还可以这样用

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2019-02-15 17:00
2019-02-15 17:00
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过年期间看的数据,年后开工该落实到运营了。


哪些产品要迭代、应该改进哪个细节,


烧了大笔广告费、广告设置是不是有效……


这些问题,大卖如何通过数据找到解决方案?


数据驱动无非涉及到,哪些数据值得关注,如何分析数据应用到决策,下面结合实操分析评论、广告、库存数据分析如何用数据驱动优化运营。



评论关注哪些数据


评论对购买决定的影响比很多卖家想象的更大,根据近期调查,全球超过70%的消费者表示网购时会参考商品评论。


1

评论数量,评分数据


亚马逊留评率偏低,平均不到1%,百单可能都没有一个评论。各方面条件相当的产品,评多的更容易赢得用户信任。



2

评论内容分析


有足够的评论数据支撑,卖家可以从评论反馈获得产品迭代的灵感,优化方向会非常清晰。


因此,建议卖家花一定精力集中研究差评中提及的内容,针对性地解决用户关注的问题。如在下一次迭代中改进,可以有效提高产品满意度。


3

评论数据如何运用


1)有针对性的优化留评率,评分


根据4KMILES的客户案例,一位卖家在英国站上架产品后,开启4K系统的邮件索评,一个月内新增评论135条,回评率飙升到4%。



2)用数据化思路分析评论内容


以4KMILES提供的某产品的评论分析为样本,勾选rate为1星到3星的评论,多次出现了对产品气味的差评。用这种方式,卖家可以迅速掌握市场的一手反馈信息。



从另一个角度,只勾选4星5星的评论,也可以进一步挖掘美誉较多的产品亮点。


亚马逊作为搜索流量主导的平台,站内广告是流量的重中之重,很多卖家为什么觉得广告烧钱心慌?就是没有清楚明白的数据兜底,不清楚广告费花的是亏是赚。


广告数据关注哪些重点


1

广告效果风向标AcoAs


很多卖家对广告指标不知道从哪里分析,ACOS一高就紧张,实际上ACOS越低就越好吗?广告的本质目的不是广告单量,而是推高排名带来更多自然流量,提高总体的销售额。


ACoAS,是把广告花费与总体的销售额相比较,而不像ACOS局限于广告销售额。了解ACoAS,更能看出广告为整体的销售利润带来多大贡献, 低ACoAS是一个真正好的广告指标。



参考4KMILES提供的某份去年旺季时ACoAS与广告花费的对比数据,广告花费一路走高,而ACoAS的趋势是降低的。



ACoAS是一道安全网,只要广告花费占总体销售额控制在一定比例之下,就算高ACOS,也是稳赚的。


2

广告数据怎么看,有什么标准?


1)建立Asin维度的广告分析


实际的广告设置中,一个产品可能包含在好几个广告活动中,一个广告活动里可能添加了数个同类的产品。


分析产品的广告销售利润,需要有一份针对单个产品的广告报表,以ASIN为维度整合分散在不同广告活动中的数据。


如4KMILES的ASIN广告报表,有每个产品的ACOS、ACOAS数据,才能分析产品的广告销售利润。以产品维度呈现曝光、点击数据,可以直观了解产品的广告竞争力,找到优化的切入点。



2)广告指标的分析思路


具体到广告指标的分析,以几组广告活动的曝光-点击数据为例。


广告的三种匹配类型里,广泛匹配曝光量最高,触达人群最多,相当于广撒网,面向的不全是对产品有兴趣的用户,曝光-点击率相对低。



词组匹配曝光相对小,但客户更加精确,点击率也有上升。



精确匹配面向的用户购买意向已经非常明确,广告展现之后的点击率也是最高的。



合理的数据分析其实可以推及运营的多个层面。曝光量到点击量,反应的是触及人群的匹配度。有曝光、有点击,却没有转化,就应该考虑listing的优化。


如何应用数据调整广告


设置广告时,词相当于商品的流量入口。建议根据关键词的表现,调整匹配方式。对于展现之后可以获得更高点击率,促成转化的有价值的关键词,可以增加预算。


1

广告词汇如何选择


以4KMILES的高效词、低效词报表为例,根据广告指标划定标准,系统会自动分辨出哪些是达到标准可以出单的高效词,哪些是转化效果不佳的低效词。


根据你设定的标准,4K系统还可以自动暂停低效关键词、自动把低效的用户搜索词添加到否定,减少无效的广告展现,节省不必要的广告花费。



2

从哪些角度调整广告设置


对照词的数据表现,调整匹配类型,为每个词分别设置竞价,4KMILES广告管理的批量调整设计,再多的广告活动也能分分钟搞定。



针对创建的广告活动,可以参照ACoAS以及其他指标,批量调整广告状态,选择暂停或归档,设置调高或调低广告预算。



库存数据有什么价值


库存数据能带来的价值,如库存对账申诉,可以直接获得现金或货物赔偿。


据了解,有54%的卖家从来没有进行过库存对账,而在这方面,已经有卖家获得近二十万美金赔偿的先例。



如何应用库存数据


获取库存核对所需数据可以通过亚马逊后台报表:


亚马逊赔偿报告 、盘库报告、物流退货报告、已接收库存报告、结算报告、费用预览报告、移除订单详情、每日库存、库存动作详情…..


有卖家表示,自己花了整整一年才算完库存对账。


参考4KMILES的库存对账功能,用系统来做,最多6小时就能自动核查完所有数据。



以4KMILES自动生成的某次库存对账信息为例,库存数据的核对结果,可以直接作为申诉赔偿材料。




建立数据驱动的运营模式,是一个数据获取、数据分析、数据应用的完整循环。


很多卖家停留在数据获取这个阶段,也就是从后台下载报表,怎么从获取数据跨越到数据分析,在年前亚马逊大卖是怎么看数据这篇干货里,我们做了全方位、多角度的分享。


而数据分析到数据应用,需要结合实践摸索,形成自己的一套逻辑。




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2019-02-15 17:00
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评论关注哪些数据


评论对购买决定的影响比很多卖家想象的更大,根据近期调查,全球超过70%的消费者表示网购时会参考商品评论。


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评论数量,评分数据


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评论内容分析


有足够的评论数据支撑,卖家可以从评论反馈获得产品迭代的灵感,优化方向会非常清晰。


因此,建议卖家花一定精力集中研究差评中提及的内容,针对性地解决用户关注的问题。如在下一次迭代中改进,可以有效提高产品满意度。


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评论数据如何运用


1)有针对性的优化留评率,评分


根据4KMILES的客户案例,一位卖家在英国站上架产品后,开启4K系统的邮件索评,一个月内新增评论135条,回评率飙升到4%。



2)用数据化思路分析评论内容


以4KMILES提供的某产品的评论分析为样本,勾选rate为1星到3星的评论,多次出现了对产品气味的差评。用这种方式,卖家可以迅速掌握市场的一手反馈信息。



从另一个角度,只勾选4星5星的评论,也可以进一步挖掘美誉较多的产品亮点。


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广告数据关注哪些重点


1

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很多卖家对广告指标不知道从哪里分析,ACOS一高就紧张,实际上ACOS越低就越好吗?广告的本质目的不是广告单量,而是推高排名带来更多自然流量,提高总体的销售额。


ACoAS,是把广告花费与总体的销售额相比较,而不像ACOS局限于广告销售额。了解ACoAS,更能看出广告为整体的销售利润带来多大贡献, 低ACoAS是一个真正好的广告指标。



参考4KMILES提供的某份去年旺季时ACoAS与广告花费的对比数据,广告花费一路走高,而ACoAS的趋势是降低的。



ACoAS是一道安全网,只要广告花费占总体销售额控制在一定比例之下,就算高ACOS,也是稳赚的。


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广告数据怎么看,有什么标准?


1)建立Asin维度的广告分析


实际的广告设置中,一个产品可能包含在好几个广告活动中,一个广告活动里可能添加了数个同类的产品。


分析产品的广告销售利润,需要有一份针对单个产品的广告报表,以ASIN为维度整合分散在不同广告活动中的数据。


如4KMILES的ASIN广告报表,有每个产品的ACOS、ACOAS数据,才能分析产品的广告销售利润。以产品维度呈现曝光、点击数据,可以直观了解产品的广告竞争力,找到优化的切入点。



2)广告指标的分析思路


具体到广告指标的分析,以几组广告活动的曝光-点击数据为例。


广告的三种匹配类型里,广泛匹配曝光量最高,触达人群最多,相当于广撒网,面向的不全是对产品有兴趣的用户,曝光-点击率相对低。



词组匹配曝光相对小,但客户更加精确,点击率也有上升。



精确匹配面向的用户购买意向已经非常明确,广告展现之后的点击率也是最高的。



合理的数据分析其实可以推及运营的多个层面。曝光量到点击量,反应的是触及人群的匹配度。有曝光、有点击,却没有转化,就应该考虑listing的优化。


如何应用数据调整广告


设置广告时,词相当于商品的流量入口。建议根据关键词的表现,调整匹配方式。对于展现之后可以获得更高点击率,促成转化的有价值的关键词,可以增加预算。


1

广告词汇如何选择


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2

从哪些角度调整广告设置


对照词的数据表现,调整匹配类型,为每个词分别设置竞价,4KMILES广告管理的批量调整设计,再多的广告活动也能分分钟搞定。



针对创建的广告活动,可以参照ACoAS以及其他指标,批量调整广告状态,选择暂停或归档,设置调高或调低广告预算。



库存数据有什么价值


库存数据能带来的价值,如库存对账申诉,可以直接获得现金或货物赔偿。


据了解,有54%的卖家从来没有进行过库存对账,而在这方面,已经有卖家获得近二十万美金赔偿的先例。



如何应用库存数据


获取库存核对所需数据可以通过亚马逊后台报表:


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有卖家表示,自己花了整整一年才算完库存对账。


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建立数据驱动的运营模式,是一个数据获取、数据分析、数据应用的完整循环。


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而数据分析到数据应用,需要结合实践摸索,形成自己的一套逻辑。




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