作为亚马逊卖家,如何利用数据分析来调整广告投放策略,提高广告效果是一个值得关注的话题。本文从单次优化、二次推导和三次优化等三个角度,提供了具体的数据分析与优化方法,供亚马逊卖家参考。

亚马逊卖家如何根据数据分分析推导出最优单次点击竞价? 本文将为您详细解答。

一、单次优化操作推导

凌晨2:00-8:30属于低单量时期,中午12:00-14:00则是订单高峰期。与此同时,结合广告支出数据,我们可以得出以下两个优化推论:

1. 凌晨2:00-8:30的广告支出比例偏高(广告支出曲线高于总订单曲线),是否可以通过降低广告单次点击竞价来减少广告支出?

2. 中午12:00-14:00的广告支出比例偏低(广告支出曲线低于总订单曲线),是否可以通过增加广告单次点击竞价来增加广告支出,从而带来更多订单?

需要注意的是,这只是初步推论,因为还需要考虑同行竞争对手的竞价变化。例如,凌晨2:00-8:30虽然广告支出偏高,但单次竞价偏低(竞争对手少),可能带来的广告订单更多;中午12:00-14:00虽然广告支出偏低,但单次竞价偏高(竞争对手多),可能带来的广告订单更少。所以需要进一步推导。

二、二次优化操作推导

从"总订单与广告支出单日变化的折线图"初步分析,很难得出有效结论,因为广告费越高,平均广告订单就越多。

为此,我们需要计算单个订单的平均广告支出,例如美国时间凌晨00:00-01:00总计产生订单300单,广告支出为24美元,那么单个订单的平均广告支出为0.08美元。

通过计算单个订单的平均广告支出,我们发现5:00-11:00的平均支出过高,因此可以得出如下二次优化推论:

降低5:00-11:00的广告单次点击竞价,或者直接在该时段暂停广告曝光。

这个二次推论与前面"凌晨2:00-8:30的广告支出比例偏高"存在一定重合,所以可信度较高。也就是说,上午时段的广告可能存在优化的空间。

但即便完成二次推导,这个结论也可能不够准确,因为订单的客单价是不同的。万一在5:00-11:00这个时段消费者购买的都是高客单价商品,那么即使单个订单的平均广告支出偏高,在高订单额的情况下平均广告支出可能仍偏低。因此需要进一步推导。

三、三次优化操作推导

在三次推导中,我们需要关注客单价的单日变化情况。

经过分析,发现3:00-5:00部分有一个客单价峰值,这可能是由于少数"土豪"顾客的大额订单造成的。因此需要将这类极值排除,使曲线更加客观,即可得到客单价优化曲线图。

排除极值后发现,客单价的单日波动并没有那么夸张,而且其现有峰值21:00-24:00与前面二次推导的优化操作时间5:00-11:00并不冲突。

综上所述,我们可以确定如下优化操作:

降低5:00-11:00的广告单次点击竞价,或者直接在该时段暂停广告曝光。

FAQs:

Q1: 为什么要计算单个订单的平均广告支出?

A1: 计算单个订单的平均广告支出可以更准确地分析广告投放效果。因为广告费越高,平均广告订单就越多,单凭订单量和广告支出的折线图很难得出有效结论。通过计算单个订单的平均广告支出,可以更好地发现优化空间。

Q2: 为什么要排除客单价曲线上的极值?

A2: 客单价曲线上的极值可能是由少数"土豪"顾客的大额订单造成的,不能代表整体情况。排除这些极值后,客单价曲线会更加客观反映实际情况,有助于我们做出更准确的优化决策。

Q3: 如何确定最终的优化操作?

A3: 通过三次推导,我们发现5:00-11:00时段的平均广告支出偏高,而且这一结论在单次优化和二次推导中都有体现,所以可信度较高。因此,最终的优化操作是:降低5:00-11:00的广告单次点击竞价,或者直接在该时段暂停广告曝光。