打造優質listing，經濟使用FBA，與大賣互動暢聊如何提升單量。
2017-08-15 11:03
市場變化瞬息萬變，單憑自身認知為店鋪做決斷，難免不夠精準和全面。那些日賺鬥金的亞馬遜大賣家早已洞悉這點，他們依託數據為店鋪做分析、開發新品、找精準關鍵詞……
想成為大賣家，擁有數據分析的能力必不可少，小編今日整理了數據分析的重要方法，分享給大家。
1、數據叫法解讀
Sessions: 24小時內，一個IP訪問某頁面。無論訪問幾次都只算一次，簡稱UV。
Session Percentage: 某特定SKU至少一個頁面的訪問量相比所有產品訪問總量的百分比。
Page views: 一定時間內，一個IP訪問頁面的次數，無論多少都會計入，簡稱PV。
Page Views Percentage: 某個特定SKU接收到的頁面瀏覽量相比於所有產品的頁面瀏覽量的百分比。
Buy Box Percentage: 購物車的曝光率。可查看是否被跟賣，如被跟賣，百分數會比較低。
Units Ordered: 銷量。跟訂單數有區別，一個訂單可以賣一個sku的多個產品。
Units Session Percentage: 訂購數量與訪問量之比，也就是ASIN的銷量轉化率。
Average Sales Per Order Item: 平均每個訂單金額，就是客單價。
Average units per Order Item: 平均每個訂單商品銷量數，可評判買家是喜歡一個訂單買多個，還是喜歡互補產品一起購買，如發現數值較高，可找出訂單分析，是設置promotion促進購買，還是另外上架新產品，同樣的產品幾個為一套出售，還是捆綁互補產品一起賣。
Average Selling Price：單個商品均價。
Order Item Session Percentage：訂單轉化率。用於評判該帳號所有listing的整體轉化率。
Average Offer count：平均在售商品數。
2、細分分析能幹嘛?
像「總和」、「平均」類的統計數據會丟失很多重要信息。比如上月平均訂單金額200元/單，本月也是200元/單，數字沒有變化，可是實際可能上月500單都是100～300元，而這個月500單則可能有買家訂單變少，有些買家訂單較大，因為數據平均，所以結果一樣。可實際客戶購買習慣已經發生了重大改變。
另外，在新品listing進行CPC推廣一段時間後，亞馬遜後臺的business report下載的PV數據就包含了付費PV和自然搜索關鍵詞來的PV。
為評判這個listing的健康度，我們可下載兩個報告：業績報告中的sales and traffic by ASIN 和 CPC中的 Performance by SKU，然後整合在一起，監控最近一段時間的自然流量和付費流量變化，並以此做一些相應的動作，在保證cpc瀏覽量增長的同時，也要促進自然流量的增加。
3、對比分析的作用
淡旺季的定價測試，可以通過對比分析出來。賣家可從淡旺季各挑一個月進行測試，每個測試周期是一周，查看淡旺季月份下的各個價格的銷量變動情況，然後再根據利潤和價格的關係分別找出在淡旺季下合適的價格。
還有一點，結合CPC中對應的關鍵詞點擊率和訂單轉化率進行排序對比，可以篩選出有效果的關鍵詞來跑CPC。
4、分拆分析很重要
只看數據的話，賣家找原因很難，但如果通過數據去拆分問題，就可以一步步找到銷量、流量等變化的根本原因。
比如我們要找listing轉化率下降的原因，因為轉化率=units order/session數，所以轉化率下降的原因很可能是「訂單量下降」，「流量上升」，或者兩者都是。照這個思路，我們需要分析流量上升+訂單量升幅不明顯的原因。
拆解流量構成，大致可拆成：站內流量+站外流量。再看具體是哪部分的流量發生了變化，接下來再找原因。假如是站內流量上升，那就可以再進一步分析是CPC廣告流量部分上升，還是關鍵詞自然搜索流量上升，如果是CPC廣告流量，是無效關鍵詞流量點擊上升，還是其他詞帶來的流量上升。
如果最後發現是原來的有效關鍵詞的流量上升，那麼繼續尋找原因，是淡季旺季還是其他問題?同時，流量上漲銷量卻沒有對應增加，要分析哪裡沒做好，研究怎樣讓listing頁面更有吸引力。
訂單量下降的分拆，可以從listing的差評，價格等細節加以分析，也能從市場淡旺季的大環境加以分析。
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