如何通过亚马逊数据分析工具有效分析竞争对手？
世界是由数字描述的，用数据看懂这个世界！我是青数视界，希望我的回答对你有所帮助。
亚马逊选品分析数据_亚马逊常用数据选品工具
亚马逊选品分析数据_亚马逊常用数据选品工具
亚马逊选品分析数据_亚马逊常用数据选品工具
1.ASINspector
首推它是因为功能非常强大，但它是收费的。它的价格一次性97美元，之后10美元/月。它的插件界面长这样，该有的数据都有了：
2、KeywordInspector
如果仍有卖家觉得这些工具提供的数据都太基础了，不够分析的话，接下来这款强大的工具就千万不能错过了。KI这个网站可以提供很多类似这样新鲜多样的数据，能够定位到某个产品近期的表现。
3、JungleScout
其实对于亚马逊运营老手来说并不陌生，是一款利用率非常高的软件，它属于谷歌浏览器扩展，通过这个工具你可以将整个页面总结，估计产品每月销量、单位价格、排名等信息，帮助卖家很快的挑选产品。使用下来可以发现，它的数据准确度误大概在5%左右，是国内外比较靠谱的软件。
4、紫鸟
全称是紫鸟数据魔方，顾名思义，它其实就是一款亚马逊卖家数据分析软件。上面也提到了，无论是选品、排名优化还是爆款打造通通离不开数据，所以做好运营的关键，就是数据分析。其实紫鸟发展到现在，功能已经相当齐全。它的界面是这样的：
打字很累，再列举以下几个：
5、AMZBase：可快速帮助卖家搜素和找到适合在亚马逊上面的销售产品。
6、Keepa:根据用户跟踪了解，帮你找到适合的产品。
7、Sonar:Sonar针对产品研究，选出适合的listing。
8、asinspy：亚马逊竞品数据分析，针对竞品对手流量、竞品、选品、数据精准选品。
做亚马逊,该怎么选品？
选品的底层逻辑
1、因地来制宜：不同市场要异化选品
跨境卖家面对着广阔无垠的市场，但这些市场也是各有各的特点，不能一概而论。
要清楚每个市场是有不同的消费能力的。
市场通常用户对客单价较高的产品接受良好，并且愿意在网上购买各种用品，包括基础用品和其他用于装扮或玩乐的产品。
但如果是新兴市场，就要考虑用户对于的接受度。就像我们国内电商刚开始的那几年，大家都很少在网上购买贵重物品，一些客单价较高的产品会让用户望而却步，觉得不太敢相信。
2、开源先节流：尽量少花不该花的钱
不论任何行业，作为卖家，一定要考虑自己的成本问题。
影响产品成本的问题一定要优先考虑，尤其是刚起步的卖家。
比如确定目标市场之后，可以先不急着考虑要做什么类型的产品，可以先圈定产品的体积大小。
因为我们需要考虑自己的物流成本，FBA的卖家还需要考虑库存成本。
体积太大的产品会大大增加成本，有那些钱可以留着解决更多问题，对吧？
3、先稳再求进：尽量选择商品
顾名思义，产品就是必须人们要有的东西，比如说生活用品。我们都知道，选品要尽量选择市场和需求量都比较大的产品。而产品的市场需求量是非常大的，只要价格合适，成交会比较容易。
我们很多朋友应该都知道许多商品在一定时期销量会十分可观，所以也会想着去做一些季节性的产品来赚一笔快钱。
但是这里面还有许多的问题需要考虑。
比如在这种时期往往会出现流量高峰，可能会带来库存和资金上的一系列问题。
而产品销量稳定，市场需求量很大，不会出现销量突然剧烈波动，影响供货和仓储的情况，也不会出现被用户和平台突然挤出局的情况。
4、独辟蹊径：发掘利基市场
对于新手或者中小卖家来说，相比于热门市场，运营利基市场的产品会更容易一些。
很多人会把利基市场和冷门类目的产品混淆。其实，利基市场并不等于冷门产品，指的是那些有发展前景，市场可以进一步拓展的小众类目。
一般来说，大卖都会把重心放在大众热门品类，利基市场的门槛和竞争烈度都会比较低，没有品牌效应，用户在选择产品时更加愿意尝试新的品牌，普通卖家打入市场没有那么困难。
这样一来初期选择利基市场避开与行业大佬的正面冲突，充分挖掘利基市场的消费潜力，完成品牌积累的桶金。
等做成熟之后，可以考虑开发更多的小众市场或进一步向上发展。
5、恰到好处：选品要折中
我们中华民族向来有个非常智慧的思维叫持中守正。
强调的就是做什么事情都必须有个度，不要太极端。
在客单价的选择上，我们虽然要考虑用户的接受度，也可能有的朋友还会觉得说利博无所谓，可以走量取胜。
但是这里面还是那个问题，低利润的产品在实际作过程中会给物流和供应链都造成压力。
而且还得保证整个流程把控得非常到位才能真正实现薄利多销，对新手极不友好。
而高客单价的产品利润更高，虽然在销量和转化上会稍稍逊色，但至少出一单就有利润，容错空间更大。
同时也不要去选择一些比较新奇的、比较奇特的产品，尽量前期维稳为主。
6、借力打力：善用数据分析工具
相信卖家基本都有一些数据分析工具，选品决策做一些参考。
这一点非常好，毕竟工具总是能够让人提高效率，并且节省很多的精力，用来思考一些更重要的事情。
而且现在随着跨境市场越来越成熟，市面上的各种分析工具也是层出不穷，功能也日趋完善。
在使用工具的人越来越普遍的大环境下，大家可以酌情选择适合自己的工具，不求快人一步，至少不要被甩的太远。
当然，工具只是辅助，我们还是需要去多关注市场变化。
亚马逊如何选品？有没有好用的工具呢？
作为一个亚马逊新手卖家，那么你应该选品环节主要注意以下几个方面：
1、选市场容量大的，市场容量大小，决定你市场交易规模的大小，太小的话，生意不好做;
3、选择单价别太高的产品，因为你是新手，就算是做坏了也不会亏太多的钱;
4、选择自己熟悉的行业入手，这样方便选择质量好的产品，也知道如何展现产品的卖点，也容易找好的供应商
5、有优质的供应链，优质的供应链一来可以保证做成好后拥有充足的货源;二来可以保证产品的质量问题不用担心产品的质量而带来评;三来方便产品日后向品牌化转型。这是你新手期后考虑的事情了。
亚马逊船长”选品（竞品），超强数据分析，打造爆款！
常言道：好刀不怕磨。在亚马逊运营中，你的店铺发展是好还是坏，主要取决于选品。亚马逊卖家经常挂在嘴边的一句话：如何打造爆款？同样也是要看选品。因此选品的好坏就尤为重要。
选品是由负责日常账号的来进行初步的选品，但是一般选品的选择标准有如下：
1、产品搜索结果要少，但是也是有一定的数据标准。
2、产品佳属性选择佳是产品，产品没有过多属性区别。
3、搜索结果中，多数卖家生意好并且Reviews也反响不错，平均星级为4.2星以上。
选品过程中，要完成以上标准，就需要通过窥探对手的产品数据，通过数据来分析是否适合作为佳选品词，并且打造为爆款产品。在此一款亚马逊卖家工具软件助手—— “亚马逊船长（AMZCaptain） ”。
亚马逊船长在2017年8月正式上线超强数据分析功能，其中拥有一个 “窥探竞品词”和“窥探流量词” 这两大功能。【窥探竞品词】，主要功能是能够在确定产品之后，获取竞品后台设置的。【窥探流量词】，主要是分析竞品排名靠前的，窥探竞品的主要搜索流量来源，轻松找出对手销量的秘密，把为我所用！通过这两大功能，在一定数据分析来择选出佳方案。
针对选品的的Review分析， 亚马逊船长采用的是“Reviews人工智能分析 ” ，通过人工智能语义分析，分析买家都对这款产品评价了什么，快速找出产品卖点和不足。通过折线图来直观表达购买者、非购买者以及二者合一的评价波动趋势图，还有就是买家对于产品的某些属性上热销前五的柱状图，例如产品颜色、尺寸等属性，给予亚马逊卖家直观的数据统计分析。
Reviews人工智能分析结果，主要展现是整合的数据分析情况和详细的数据分析列表，列表会统一罗列产品的星级、评论人、评语、是否购买、是否有图、是否有视频、评论时间。
亚马逊卖家想要打造爆款不是简单的开店而已，其中的弯弯绕绕是需要去磨合与打造，期间所花费的时间、精力及金钱可想而知。选择一款好的亚马逊卖家运营工具，上手迅速，盈利渐长，运营经验也会随之掌握！
亚马逊数据分析方法有哪些？
数据分析是基于一定的目的，通过数据，处理数据后，加以分析得到指导工作，解决问题的数据变现过程。接下来的几个基础方法都是根据亚马逊后台或前台的数据，然后运用excel表或用公式，宏，数据表加以自动化处理数据分析。
1）趋势分析
趋势分析是基于时间维度，对流量进行趋势总结，在excel上可以右键点击图表，“添加趋势线”看出该账号该站点近期总体的表现，添加数据标签后更能一目了然地到具体日期的流量数据。
我们也可以根据某个ASIN在某个时间段对其销量进行一个趋势分析，进行选品。比如结合库存销量估算法，大类排名估算法，以日期为横轴，销量为纵轴做出图表，得出这样一个销量图。这个图还可以结合每天的排名，比如以每天的排名作为一个次纵轴再结合分析一下。根据排名的递进层次，销量的上升空间的趋势，结合市场容量，竞争的激烈度，专利问题，手头的资源然后确定该产品是否适合去出售。
2） 对比分析
通过对比分析去发现数据之间的异，可以横向对比，也可以纵深对比，从而进一步挖掘个中问题。这个对比，可以表现在时间上的同比和环比。也可以表现在指标之间的对比分析。
比如对于流量和销量在时间上的同比和环比增长，这两个指标就比较直观地看出业务人员的工作效果。如果这两个指标有较大的增长或降低幅度，这时就要好好调查一下是怎么回事。
再或者，通过将各个店铺在某段时间内，某个大类里面的各个ASIN数据进行数据汇总，然后进行数据。行标签是各个ASIN对应的细类产品名称。
亚马逊是一家全球领先的电子商务和云计算公司，数据分析在其业务运营和决策过程中起着重要的作用。以下是亚马逊常用的数据分析方法：
业务指标分析：亚马逊通过分析各种业务指标，如销售额、利润率、库存周转率等，来了解其业务的整体表现。这种分析通常通过仪表板、数据报表和关键绩效指标（KPI）来实现。
市场趋势分析：亚马逊通过分析市场趋势和竞争情况，了解产品需求和行业动态。这种分析可以包括对销售数据、市场份额、价格趋势和竞争对手活动的监测和比较。
用户行为分析：亚马逊通过分析用户的浏览、购买和评价行为，来了解用户喜好、购买偏好和产品需求。这种分析可以帮助亚马逊改进产品算法、优化用户界面和提供个性化的购物体验。
预测和需求：亚马逊使用数据分析来预测销售量、库存需求和供应链。这种分析通常使用统计模型和机器学习算法，结合历史销售数据和市场趋势来进行需求预测和库存规划。
价格优化：亚马逊通过分析市场竞争和需求弹性等因素，来确定佳的产品定价策略。这种分析可以包括对竞争对手价格的监测、对价格弹性的建模以及对销售数据的回归分析。
A/B测试：亚马逊使用A/B测试来评估不同产品特性、用户界面设计和算法等方面的效果。通过对比不同版本的实验组和对照组的数据，亚马逊可以确定哪些变化对用户体验和业务指标有积极影响。
这些只是亚马逊数据分析方法的一些示例，实际上，亚马逊在数据分析领域采用了广泛的技术和方法，以支持其复杂的业务运营和决策过程。
亚马逊数据分析方法可以从：市场竞争度、市场容量度、产品发展趋势、自身的优势、推广难易程度、清货难易程度、运输难易程度、销售目标定位几个方面入手；
面对这么多数据指标，很多卖家会通过手动查找来获取自己需要的数据但需要花费大量的时间和精力，然而聪明的卖家都在使用亚马逊数据分析工具来辅助运营，通过工具帮助自己更快更好地做出正确的决策。
酷鸟卖家助手为了解决繁杂的亚马逊数据分析问题而研发了酷鸟数据助手，旨在帮助卖家更直观更简单地分析亚马逊店铺数据，主要功能包括店铺销量和产品的分析、竞对分析、PPC广告报告等三大模块。
用户数据：
用户环境数据：用户的地理位置、年龄、性别、职业等
用户订单数据：新增购买用户、重复购买用户等
针对不同的产品，关注的重点数据也会有所不同，如电商更关注订单量、销量、交易额；视频类产品更关注平均访问时长、跳出率等。
俗话说：七分靠选品，三分靠运营，有什么选品方法简单又能爆款？来看看老陈的分享。