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。

亚马逊用户数据分析_亚马逊用户数据分析

亚马逊用户数据分析_亚马逊用户数据分析

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。

如何通过数据分析来优化亚马逊？

之后，执行推广节奏规划，跟进每日数据，到了这一步可变化的东西越少，对于已上线的新品你能调整的无非推广的力度，listing优化，所以严格执行推广节奏规划，然后每日数据当中跟进好库存预警表，看情况是否需要补单催发货。

推广执行阶段往往会遇到广告ACOS过高或者关键字排名没到目标位置，日均出单量没有达到目标，归结起来就是没有达到目标，重申一遍，每个阶段的主目标只有一个，盯着他，不存在达不到，的区别时成本的高与低。至于广告的的Acos跟你引流的质量，产品的客单价，每日的花费，lisiting的质量等等都有关系，不要抛开这些谈广告，广告本身只是一种引流手段。

亚马逊如何进行数据分析？

1.广告概况分析

站内广告后台报告拆解，并进行度的分析，更简单、直观的让卖家查看投广效果，从而为选词、出价、匹配方式提供有效的参考依据。

2.按产品列表的维度

分析PPC广告，卖家可以快速的查看已经推广产品的广告情况包括产品展示量、CTR、平均CPC、ACOS等数据，进而快速点击右侧作，查看相关活动、相关广告组、相关来调节推广方案。

3.PPC广告报告

获取竞争对手近52周的广告数据，包括、流量、转化等，帮助卖家抓住市场广告投放规律，提升广告投入效率，玩赚站内广告。

除了上述便利分析工具以外，酷鸟卖家助手还实现了其他的一些非常实用的功能来帮助卖家更好的管理广告。

1.广告预算控制

关于广告预算控制，亚马逊默认的只能给每一个广告活动设置一个每日预算，但是这个数字跟卖家的利润没有直接关系，卖家往往在月末数据汇总分析时才会发现广告费用超过了ASIN的利润或者超出了每个月的预算控制，但为时已晚。所以，精准的广告预算控制是很有必要的，酷鸟卖家助手自动预算控制功能就能够帮助大家实现广告的实时预算控制。

2.分时段bid管理

一个ASIN出单往往不是均匀的而是分高峰和低峰时段，例如夜间是很多ASIN出单的低峰时段，这时就可以通过酷鸟的bid分时调价功能，按照出单的高低峰时段来设置不同的出价，低峰时调低，高峰时调高，让每个点击的花费都更加合理。

3.广告定时开关

手动开关广告其实是很费时费力的，尤其是多站点多店铺的卖家，所以用酷鸟自动定时开关广告，就可以避免错过广告高峰期，也避免了低峰期时段的恶意广告点击造成的广告成本浪费。

4.智能否定

对亚马逊广告否定，是卖家在投放广告过程中必不可少的环节，只有降低无效的点击，才能减少广告成本，提高广告投放的精准度。在酷鸟后台可以直接帮你智能否定不必要的广告。

亚马逊数据分析方法有哪些

亚马逊数据分析方法有搜索结果量、Review数量、产品利润空间、JS数据调研、Keepa看穿一切、Merchantwords查看搜索量、Google Trends查看产品全年走势等方法，具体分析如下：

(1)搜索结果量：

当确认好将要入手一款产品后，这时请用该产品的核心去亚马逊首页搜索，查看该款产品在亚马逊首页的搜索结果量有多少，再精准定向该款产品有多少卖家正在做FBA。

(2)Review数量：

在查看一款产品的新旧程度时，观察卖家Review数量是否是在十几个或者几十个左右，如果80%的卖家Review数量在十几个或者几十个左右，那么我会优先选择。

(3)产品利润空间：

设一款产品搜索量及销量都还不错，需要做的就是估算产品的利润，查看产品的利润是否是在可接受的范围之内，如果利润太低，那大可不必要去跟同行争抢了。

(4)JS数据调研：

在进行Jungle Scout产品数据调研时，主要的是看每个商家的预估月销量，Review星级，以及是否为FBA还是AMZ自营。

(5)Keepa看穿一切：

利用Keepa工具查看同行产品历史价是多少，参加过多少次秒杀，产品刚上架时的排名，每个月留评的数量递增方式是怎样的，有没有断货过，通过对这些数据的研究，对自己以后运营该款产品会有更明确的方向去把控产品。

(6)Merchantwords查看搜索量：

在JS数据调研之后，去Merchantwords网站用产品查一下该产品在各个类目下对应的搜索量是多少。

(7)Google Trends查看产品全年走势：

除了用merchantwords查看AMZ站内搜索量之外，需要去谷歌趋势查看该产品在全球以及所做站点的全年搜索量。在查看全球趋势外，还可关注全球排名前五的那些。

亚马逊数据分析怎么做

前期工作

1.分析竞争对手，得到可靠交易数据以及销售模式

2.准备素材，处理，以便达到亚马逊要求又能提高转化率，增加用户体验度

3.通过软件挖掘主和长尾，尽可能提高产品曝光率

4.编写产品特点优点和描述，提高转化率

5.合理分配产品颜色，特性，增加SKU数目

用一个月的时间上传上去，做好前期的站内优化

中期维护

一.站内优化

站内促销，站内，标题，描述更新，以更符合市场，提高站内排名和曝光机会

做adwords ，提升排名

二.订单处理

有订单消息立即处理，通知客户安排快递或者提前走FBA

三.咨询和投诉处理

四.异常处理 比如要写商业书或者business plan等

五.站外推广

1.大数据推广 涉及商业机密，不便描述

2.站外大平台信息推广

3.处理，增加排名，拿到好的review

4.使用Amzer进行edm邮件推广 google推广

后期维护

随时查看账号数据，把控账号的潜在风险，如数据是否正常，是否有侵权风险等，根据后台 数据随时调整推广模式和发货速度，后期全部转为FBA和不断增加SKU数目，来达到账号销量 和排名不断增加的可持续性发展，以及后期的多账号作来保证市场占有率！

亚马逊数据分析工具有什么用途

亚马逊数据分析工具用途如下：

1、亚马逊搜索术语

亚马逊品工具的强大功能，可能体现在其搜索术语板块。进入该板块，用户可以看到相对于其他，特定的常用程度，以及对于特定亚马逊标准商品编号（ASIN）商品而言，这些的意义有多大。

2、商品比较和客户统计报表

除广泛性搜索术语工具外，亚马逊品还通过商品比较和客户统计报表板块，提供了另外两项有用的功能。总体而言，亚马逊品是亚马逊卖家应该探索，并加以利用的一个颇具吸引力的免费工具。

3、即时聊天

以二维码作为媒介，卖家使用TrackerM系统生成二维码，建卖家与买家沟通的桥梁，让买家主动联系卖家，倾诉需求，寻求帮助，让卖家通过为客户解决售后问题，提供帮助，获取买家的好感，从而减少评发生率，增加好评的数量。

4、站内信邮件管理

Tracker M支持多个站点，多个账号的亚马逊站内信收发，让卖家随时随地手机电脑端收发多个站点，多个账号的亚马逊邮件，避免关联，提高应答效率，24小时内轻松应对买家问题。避免账号风险。

亚马逊作为全球的跨境电商平台之一，亚马逊自身非常注重数据的搜集与分析，为此也雇佣了很多数学和工程方面的牛人在平台上进行成百上千次的测试，以获取有效数据并为卖家们提供强大的亚马逊数据分析工具。

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。

亚马逊数据分析工具Sorftime好用吗？

买了插件，19.9一个月，还有用的，直接图表呈现数据，都不用手动统计了，提高效率

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