文章简介

本文旨在探讨如何通过亚马逊店铺的订单报表数据,对店铺用户进行深入分析和画像建立。包括用户地理分布分析、订单时间分布分析、客单价格分布分析等多个维度,为后续的店铺运营和营销策略优化提供依据。

历史订单累计超过1000个的店铺,可以较为成功地对用户群体进行基础性分析。在店铺品牌化初期,买家可能不会直接在该店铺反复下单,而是选择在次年购买相同的产品,或尝试购买其他款式。因此,购买过店铺产品的买家都是潜在的长期顾客,卖家可以根据订单数据进行基础性的用户画像搭建。

用户地理分布分析

卖家可以分析店铺用户的地理分布信息,一方面可以与美国市场信息进行对比,确认后期店铺运营的重心;另一方面可以通过不同店铺的订单来源分析,确认某一款式的实际市场份额。

具体分析过程如下:

1. 对不同地区的订单数量进行排序和统计,得到订单量占比情况。

2. 将前80%订单量占比的地区定义为"头部市场",剩余15%以上占比的为"长尾市场",其余为"低单市场"。

3. 通过对比店铺订单量和当地人口,计算出各地区的市场占有指数,判断产品在各地区的分布情况。

订单时间分布分析

卖家可以分析店铺订单的时间分布情况,一方面可以与美国市场信息进行对比,确认后期店铺运营的重心;另一方面可以通过对不同店铺的订单来源分析,判断款式的用户来源。

具体分析过程如下:

1. 对订单数据按下单时间进行统计,得到24小时内订单量和平均客单价的变化趋势。

2. 结合地区分布分析,进一步分析不同地区的客单价分布情况。

客单价分布分析

卖家可以分析店铺订单的客单价分布情况,一方面可以了解不同地区客单价差异,另一方面可以监测客单价的变化趋势,为后续的定价策略优化提供依据。

具体分析过程如下:

1. 对订单数据按商品价格进行降序排列,得到各地区的平均客单价情况。

2. 计算各地区客单价相对于最低客单价的"比较数",用于直观比较不同地区的客单价差异。

综上所述,通过对亚马逊店铺订单数据的多维度分析,卖家可以深入了解店铺用户的特征,为后续的店铺运营和营销策略优化提供有价值的参考。

FAQ:

Q1: 如何确定头部市场、长尾市场和低单市场?

A1: 根据订单量占比情况,将前80%订单量占比的地区定义为"头部市场",剩余15%以上占比的为"长尾市场",其余为"低单市场"。

Q2: 如何计算市场占有指数?

A2: 将店铺订单量与当地人口数进行比较,得出各地区的市场占有指数,用于判断产品在各地区的分布情况。

Q3: 如何分析客单价的时间和地区分布?

A3: 可以统计24小时内订单量和平均客单价的变化趋势,并对比不同地区的平均客单价情况,计算各地区客单价相对于最低客单价的"比较数"。