如今亚马逊市场的竞争越来越激烈,每个卖家都需要全面了解自己的运营数据,以制定更好的业务策略和决策。然而,数据分析对许多卖家来说可能是一个棘手的问题,特别是对于那些缺乏相关经验和技能的人来说。本文将为您提供一些实用的思路和建议。

分析原理

1. 发现问题（数据整理和归纳）

2. 产生问题的原因（针对数据进行分析得出结论）

3. 解决问题（提出切实可行的解决方案）

常用思路

Part 1

您需要将每个数据点进行详细细分,无论是广告数据还是其他数据类型,都需要收集所有可用数据,然后针对每个数据点进行分类整理,以确定与您想要分析的指标之间的相关性。虽然这个过程可能会比较繁琐和复杂,但这有助于整理出最有用的信息。

Part 2

完成数据细分之后,您需要思考自己通常分析的数据类型和它们之间的关联。例如,当您需要补货时,需要分析最近7天、15天或30天的销量、亚马逊库存数量以及在途库存等相关数据。因此,将这些数据点整理到一个表格中是很有帮助的。

Part 3

在整理好数据之后,下一步是对其进行分析。例如,当您的老板提到退货库存时,需要分析哪些商品是不能再次销售的,哪些可以销售,退款的订单编号是什么,买家退款的原因是什么,是否给出差评等等。通过对这些数据进行归纳和分析,您就能够了解自己的产品容易导致差评的原因,以及如何优化以提高买家的复购率等。

Part 4

完成数据分析之后,您需要针对分析结果提出解决方案。这个方案应该不仅包括问题的原因,还包括解决问题的具体步骤。无论是自己管理运营还是向老板汇报,都需要提供可操作的解决方案。然而,解决方案是根据您自己的想法和经验得出的,这不是一成不变的,每个人对待相同的问题都有自己的想法。

一些建议

1. 周和月的复盘

- 时间段:建议从周和月的固定时间段开始,对每周和每月的数据进行汇总分析,每周应该选择中国时间的周一或周二进行数据汇总,分析时间段应该是近30天或近60天。

- 方面:需要从不同的方面分析复盘问题,包括关注销售额完成率、listing的流量变化、ACOS、CTR、CVR、CPC、AC、AS等等,分为关注销售额和利润率等数据以及listing的流量数据变化和广告数据变化两个部分。

- 维度:需要关注listing的变化,掌握session和CVR的变化,这个需要根据产品特性和市场热度来进行不断的优化和提升,以突破每一次session的瓶颈,亚马逊的流量推荐机制是一个正增长趋势的过程,在listing不断突破且稳定住一定量的日session的情况下,订单就不会差。

2. 数据的统计

- 利用Excel的函数或数据透视表,可以将日常数据进行自动化分析,例如利润、销售额等内容可以通过自动化分析表格得到,这样可以避免重复的数据分析。

- 研究并掌握业务报告、广告报告、库存销售报告以及付款日期范围报告等,这些报告的分析可以帮助更好地了解业务状况,并且避免出现重复的分析内容。

3. 市场变化和市场竞品了解

- 利用专业软件获取最近30天的市场大盘BSR数据,对品牌、产品参数、产品款式、价格区间等方面的提升情况进行数据透视分析,以帮助您了解市场销量占比的快速提升情况。

- 分析市场大盘上新产品数量的趋势,从整体数据到单个ASIN的搜索词和流量分布情况,进一步分析推广方式,以帮助您更好地了解市场情况。

- 分析市场最近一段时间的销售额与往年同期的对比情况,以及市场需求的增加情况,考虑到市场增加了更多的卖家和ASIN数量,竞争压力是否有所提升。

- 分析市场产品需求量与客单价或产品款式变化情况的关系,以帮助您更好地了解自己产品的表现情况,并根据需求做出必要的调整,以避免长期不良表现。

当您不再把一些日常事务机械化的去操作,而是带有自己的思考时,数据分析自然而然就会了,您会根据自己的"需求"去定制化表格从而更好的服务于运营工作本身,数据分析才有意义。

当然,如今的AI发展之迅速,在亚马逊数据分析方面,也可以给我们提供很多帮助。它可以帮我们采集数据,挖掘分析并整理成可视化报告。这对我们运营来说会节省很多时间成本。