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亚马逊平台数据分析（亚马逊数据分析表）
发布时间：2023-05-19 02:17:39
稿源：
创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于亚马逊平台数据分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
创意岭作为行业内优秀的企业，服务客户遍布全球各地，相关业务请拨打电话：175-8598-2043，或添加微信：1454722008
本文目录:
一、如何对亚马逊竞品数据进行分析？
竞品都投放了哪些关联流量？竞品都和哪些商品有关联？今天教大家一秒获取到商品的所有关联流量数据！简单实用。
1.进入数派跨境工具，点击左边菜单“关联流量”
2. 进入关联流量菜单，看到关联流量分别有相似关联、相关关联、还有广告关联
3. 还想查哪个关联流量就选择哪个，这里演示选择相似关联的VAV，VAV英文叫Customers Who Viewed This Item Also Viewed 简单的说就是“看了又看”。
选择VAV后，输入一个竞品的ASIN，这里演示一个案例，如：我的竞品asin是B08PG1N5L6，输入ASIN后，搜索
4. 拿到竞品B08PG1N5L6的所有曾经和现在出现在其他商品的VAV推荐位上，商品价格是零代表该是该商品已经下架
5. 清楚的看到竞品B08PG1N5L6所在的商品listing的VAV推荐排名情况
6. 一键导出数据，可以选择导出部分或者全部
快速查到竞品的关联流量和自己商品的关联流量，分析和优化listing。
二、亚马逊数据分析工具有哪些?
亚马逊数据分析工具如下：
1、AMZ Base：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。
2、Keepa:根据用户跟踪了解，帮找到适合的产品。
3、Sonar:Sonar针对产品关键词研究，选出适合的listing关键词。
4、asinspy：亚马逊竞品数据分析，针对竞品对手流量、竞品、选品、关键词数据精准选品。
想要了解更多有关数据分析的相关信息，推荐咨询Jungle Scout。Jungle Scout创立初期，我们在亚马逊卖家社区那里获得了很多热心卖家的分享与支持。除了软件工具和服务外，Jungle Scout提供给亚马逊卖家和运营人员大量的免费学习资料和视频教程，包括《百万美金案例分析》、《和大咖学选品》、《和大咖学运营》、《从0到1学会亚马逊FBA》等系列内容，帮助新手卖家成为亚马逊销售专家。}
三、亚马逊Kindle电子书的数据化商业分析
Amazon是全球范围内最大的跨境电商平台，在该平台上发售的书籍有三种类型：平装本、精装本和Kindle电子书。近些年来，Kindle电子书逐渐成为Amazon最畅销的书籍类型。相关资料显示，2010年7月起，Amazon的电子书销量已经超过了精装书；2011年11月，Amazon电子书的销量超过了平装本。也许是因为Kindle作为书籍的载体非常便于人们进行阅读且相比于实体书籍电子书更加经济便携，越来越多的人选择购买电子书。
而在Amazon平台上，小说是所有书籍的重要组成部分（包含平装本、精装本和Kindle电子书，还有有声读物Audiobook），根据相关统计，印刷版书籍中小说占据了28%，而在电子书内则占据了69%，因此我们选择Amazon平台上的书籍的小说类别作为此次的商业分析对象。
为了使数据具有普遍性、参考性与代表性，我们参考了在2009年至2013年美国拥有平板等电子阅读器的成年人所占比例，发现在2013年以后，在美国已经有超过1/3的成年人拥有平板类电子阅读器，形成了一个规模庞大的用户群体，因此我们选择了2017年1月至2018年7月Amazon平台上小说的购买数据（包括平装本、精装本和Kindle电子书）。
试图探寻哪些变量会影响小说电子书的销售，在此过程中我们会对回归结果的自序列相关性和异方差性进行检测，通过改进计算方法提升回归有效性。
在这里以Stephen King的《Firestarter: A Novel》为例：
https://www.amazon.com/gp/product/B018ER7KK8?storeType=ebooks&pf_rd_p=166a5bf6-19bb-4a9c-a928-24da9d375df0&pf_rd_r=7EG3CCPK1PWV026JG8AN&pd_rd_wg=OAOZP&pd_rd_i=B018ER7KK8&ref_=dbs_f_def_rwt_wigo_cp_recs_wigo_1&pd_rd_w=mdfYa&pd_rd_r=ed5164fd-47c9-42f3-a821-a0d365a8edd6
ASIN：B018ER7KK8 代表书籍的编号
Publication date：January 1, 2016 出版日期就是发售日期
Best Sellers Rank：#30,431 in Kindle Store，在这里为了方便分析我们选择在书籍的大类内的总体排名
Customer Reviews：4.7 客户综合评价
在分析过程中我们还需要历史的排名数据，而在网页中只会显示当前排名，所以我们借助Amazon第三方插件Helium 10来获取历史所有数据，安装运行Helium 10以后该页面会显示该书籍在指定时间范围内的价格和排名波动，然后再利用爬虫或第三方采集器进行数据爬取。
我们首先以一年为分割线，分别看一下平装本书籍与其Kindle电子书的上架时间差异，以此来判断Amazon书籍发售是否存在策略。
在平装本书籍发售后一年以内发售电子书的书籍很多是在前120天就将电子书上架，120天以后随着时间的推移发售电子书的频率越来越小。
1025天以前，随着平装本发售时间越长，电子书发售数量减少，看上去比较符合我们的认知。可是，在1025天（大约3年）以后，大量Kindle电子书在5个月内集中发售，这显著说明Amazon在发售电子书时是存在策略的，个人分析有以下两种原因：①亚马逊通过数据分析与数据挖掘发现：在发现发售平装本3年以后发售电子书，可以有效增加整体销量；②有些书籍3年版权到期了才可以发售电子书（可能性不大）。
目前已知Amazon共有6种书籍发售顺序，分别为：
H-K-P，H-P-K，K-H-P，K-P-H，P-H-K，P-K-H（H:Hardcover，K：Kindle，P：Paperback），这里我们选择K-H-P的发售方案举例，其余方案操作方法完全一致。
自序列相关性：总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。
使用差分法后的数学模型1：∆𝑙𝑛𝑅𝐴𝑁𝐾=𝛽_1 ∆𝑙𝑛𝑃𝑅𝐼𝐶𝐸+𝛽_2 ∆(𝑇𝐼𝑀𝐸∗𝑙𝑛𝑃𝑅𝐼𝐶𝐸)+𝛽_3 ∆𝑙𝑛𝑅𝐸𝑉𝐼𝐸𝑊+𝛽_4 ∆𝑙𝑛𝑁𝑅𝐸𝑉𝐼𝐸𝑊+𝛽_5 ∆𝑆𝑈𝐵_𝐵𝐸𝑆𝑇+𝜀
使用差分法后的数学模型2：∆𝑙𝑛𝑅𝐴𝑁𝐾=𝛽_1 ∆𝑙𝑛𝑃𝑅𝐼𝐶𝐸+𝛽_2 ∆𝑙𝑛𝑅𝑃+𝛽_3 ∆𝑙𝑛𝐷𝑃𝑅+𝛽_4 ∆𝑙𝑛𝑅𝐸𝑉𝐼𝐸𝑊+𝛽_5 ∆𝑙𝑛𝑁𝑅𝐸𝑉𝐼𝐸𝑊+𝜀
将上表内容从左到右、由上至下编号为[[1,2,3],[4,5,6]]
将上表内容从左到右、由上至下编号为[[1,2,3],[4,5,6]]
如果我们抓取Amazon平台上的一类商品，并抓取前19000个链接的平均评分，并进行累计平均数的计算便可以得出上表。
商品链接越往后靠，越有可能刚上架，没有评论被当作0分，会拉低整体平均评分。
那么奇怪的是为什么前面的平均评分会有急剧的上升和下降呢？
我们抓取这类商品，并抓取前500个链接的平均评分，并做了累计平均评分的可视化。
折现出现急剧的上升和下降是因为在Amazon搜索前列的商品有很多是通过运营者的大量刷单和虚假评论刷上去的，但从长期来看，平台会根据该商品的综合表现给到一个搜索排序。
这就是Review和Rank关系不确定的原因。
四、亚马逊数据怎么分析？
在亚马逊运营中，数据为王。卖家获得的信息越多，信息的覆盖面越大，在竞争中也就有明显的优势，所以，亚马逊数据分析工具首先要为亚马逊卖家海量数据。
其次数据要精准，面对海量的数据，卖家要从中筛选出自己需要的数据要花费大量的时间和精力，好的亚马逊数据营销工具能够在数据筛选和分析中为卖家节省大量时间，让卖家可以尽快做出决策。
再次，亚马逊是不断变化发展的平台，数据分析工具也应该紧随平台的变化做出相应的改变，方便卖家做出正确的决策。
功能设置是否完善？
现在亚马逊上竞争越来越大，精细化运营已经成为大势所趋。所以一款好的亚马逊数据分析工具，应该在运营的各个方面为卖家提供数据支撑。卖家想要运营好亚马逊有这样一系列工作：
选品-关键词- listing优化-广告投放-库存管理-评价管理
好的亚马逊数据营销工具需要针对这些不同的工作帮助卖家优化运营。例如选品，做亚马逊的卖家们都知道，三分运营七分选品，如何选出合适的产品，需要卖家对细分市场、竞争对手、爆品进行大量的调查和分析。目前亿数通就能通过监测亚马逊的行业细分市场产品、关键词、爆品，并将这些关键词和产品的reviews、价格、库存等各项数据进行可视化对比，为卖家选品提供可靠依据。
此外，酷鸟卖家助手还能帮助卖家进行listing优化，管理和分析广告投放、差评管理，为卖家提供科学有效的数据支持。
以上就是关于亚马逊平台数据分析相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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