市場的變化瞬息萬變，只靠自身認知為店鋪做決斷，不可避免地正確和全面。那天賺錢的亞馬遜賣家已經明白了這一點，他們用數據分析店鋪，開發新產品，尋找正確的關鍵詞……

想成為大賣家，擁有數據分析的能力是必不可少的，小編今天整理了數據分析的重要方法，分享給大家。

1、數據稱呼解讀。

Sessions：24小時內，一個IP訪問一個頁面。無論訪問多少次，只有一次，簡稱UV。

SessionPercentage:一個特定的SKU至少一個頁面的訪問量與所有產品訪問總量的百分比相比。

Pageviews：在一定時間內，一個IP訪問頁面的次數，多少都會計入，簡稱PV。

PageViewsPercentage:某一特定SKU收到的頁面瀏覽量與所有產品頁面瀏覽量的百分比相比。

BuyBoxPercentage：購物車曝光率。可以看出是否被出售。如果被出售，百分比會更低。

UnitsOrdered：銷量。與訂單數量不同，一個訂單可以sku多種產品。

UnitsSessionPercentage:訂單數量與訪問量之比，即ASIN的銷售轉化率。

AverageSalesPerOrderItem：每個訂單的平均金額是客戶單價。

AverageunitsperOrderitem:平均每個訂單商品的銷售量，可以評價購買者是喜歡一個訂單購買多個，還是喜歡互補產品一起購買，如果發現數值高，可以找到訂單分析，是設置promotion促進購買，還是另外陳列新產品，同樣的產品是一組銷售，還是捆綁互補產品一起銷售

AverageSellingPrice:單個商品的平均價格。

OrderItemSessionPercentage:訂單轉化率。用于評估該帳戶所有listing的整體轉換率。

2、細分分析能做什么?

像總和和平均這樣的統計數據會丟失很多重要信息。例如，上個月的平均訂單金額是200元/訂單，本月也是200元/訂單，數字沒有變化，但實際上上個月的500訂單可能是100~300元，本月的500訂單可能是購買者的訂單少，一部分購買者的訂單大，因為數據是平均的但是，實際的顧客購買習慣發生了很大變化。

另外，在新產品listing推進CPC一段時間后，亞馬遜后臺businessreport下載的PV數據包括收費PV和自然檢索關鍵詞的PV。

為了評價這個listing的健康度，可以下載業績報告書中的salesandtrafficbyASIN和CPC中的PerformancebySKU，整合起來，監視最近自然流量和收費流量的變化，在保證cpc閱讀量增加的同時，還可以促進自然流量的增加。

3.比較分析的作用。

淡季定價測試可以通過比較分析。賣方可以從淡季分別選擇一個月進行測試，每個測試周期為一周，看淡季分別價格的銷售變動情況，根據利潤和價格的關系分別找到淡季合適的價格。

另一個是，結合CPC對應的關鍵詞點擊率和訂單轉化率進行排序比較，可以篩選出有效的關鍵詞跑CPC。

4、分解分析很重要。

只看數據，賣方很難找到原因，但通過數據分割問題，可以逐步找到銷售量、流量等變化的根本原因。

例如，我們尋找listing轉化率下降的原因，轉化率=unitsorder/session數量，因此轉化率下降的原因很可能是訂單量下降、流量上升或兩者。根據這個想法，有必要分析流量上升+訂單量上升幅度不明顯的原因。

分解流量構成，大致分解為站內流量+站外流量。具體來說，看看哪個部分的流量發生了變化，然后再找原因。如果站內流量上升，可以進一步分析是CPC廣告流量部分上升，還是關鍵詞自然檢索流量上升，如果是CPC廣告流量，無效關鍵詞流量點擊上升，還是其他詞帶來的流量上升。

如果最后發現原來有效的關鍵詞流量上升，繼續尋找原因，是淡季季還是其他問題?同時，流量上升的銷售量沒有增加，分析哪里做得不好，研究如何使listing頁面更有魅力。

訂單量下降的分解可以從listing的差評、價格等細節進行分析，也可以從市場淡季的大環境進行分析。

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