亚马逊数据运营数据统计怎么做

1.用户获取成本

在电商领域有这么一句话：“如果不能分析数据，就不能控制住流量。”因此，跨境电商企业首先需要了解每天有多少访客登录你的网站，登录的访客与完成购买的访客之间比例是多少，以及吸引访客的成本是多少。搜索引擎优化是获取用户的方法之一，除此之外，为了吸引更多的用户还必须在金钱上有所付出。即使在不得不拒绝访客的时候，也要明确拒绝用户的成本。

2.未完成付款的订单

访客会因为各种各样的原因突然放弃购买，通过分析这一部分客户中断购买的原因，可以更好的改进页面及调整市场。作为一个电商企业，未完成付款或是访客放弃购买的订单，是必须进行追踪和分析的数据。

3.谷歌分析实验

有了谷歌分析，你能够对网页做出准确的分析，而不再是凭借经验进行猜测。小编强烈建议经常使用谷歌分析这个工具。它得出的结果往往能够让你大吃一惊。

4.访客价值

如果能了解到平均每个访客可以带来多少营收，就能将吸引网页流量的成本设定在一个合理的区间内。

5.终身价值

每个消费者的终身价值以及他们的流量源都是一个重要的数据。依据这些数据，便能轻松针对产品设计推广计划。但是当消费者数量众多的时候，又将如何设计一个合适的市场营销计划呢？而且还要兼顾新增消费者和旧的消费者，让他们对现在和未来有可能出现的产品产生兴趣。

6.流量

很显然你希望那些正在寻找你的网站的消费者能够来到你的网站购物，为你的网站增加流量。但是那些并不是在可以寻找你的用户，同样不可忽视。他们也许正在网上寻找某一种商品，而你恰好正在销售这种商品，这时你要做的就是将这部分用户吸引过来。用户流量是最能为你带来收入的因素。

7.投资回报率

很多企业已经开始选择投放线上广告，但是并不是所有企业都意识到广告的投资回报率的重要性。通过分析这一数据，可以了解哪些平台的广告效果最好，而哪些平台的推广效果还有待提升。另外，还可以对多个广告平台的效果进行分析，以便在最好的平台上投放效果最好的广告。

8.购买渠道

除了分析购买成本之外，分析访客购买渠道也是十分重要的。分析访客通过什么方式找到我们，并进入购买程序，对转化率的优化和提高有举足轻重的作用。

9.移动设备访问比率

很多公司都会针对移动网页的使用情况制作报告。在过去一段时间内，我们惊奇地发现，在所有访问我们网站的访客中，接近20%的访客来自智能手机和平板电脑等移动设备。因此，分析一下有多少访客在使用移动设备浏览你的网页是非常有必要的，这也有利于为所有使用移动设备的访客创造良好的视觉体验。

感恩一路上有您的陪伴，愿荟网成为您跨境路上的一盏长明灯，在迷雾中指引您一路前行。你专注产品，我们专注推广。

荟网是一家结合：卖家培训、产品推广、软件开发为一身的线上营销平台。

以下数据可以让你快速了解荟网：

1.2000多家Amazon卖家的选择，Amazon卖家是集中的服务商之一

2.Amazon多个大品类销售排名靠前的10名中有许多卖家都是荟网荟员

3.月销售额突破50-200万美金的荟员数量在以十位数的速度增加

4.荟网2015年在中国市场推出站外推广的概念，社交平台海外卖家粉丝数已经突破20万

5.荟网线上视频频道总观看量突破12万，月观看量1.6万；荟网每月5天线下培训已经培养了2000多家卖家，近6000亚马逊运营人员

6.荟网已经为荟员创建了3000多个自建站

7.荟网系统精准统计了1000多万Facebook用户的购买需求

8.每周荟网都在为荟员打造新品

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亚马逊的数据分析工具及评论机制分析

亚马逊的数据分析工具及评论机制分析亚马逊是一个注重用户体验的平台买家会依据Review来决定购买哪款产品 Review在运营中权重巨大作为卖家如何在合规的前提下增加留评率？首先要吃透亚马逊的数据分析工具及评论机制 1、直评就是不购买产品，直接为产品写Review。只能针对产品本身，与客服和物流等其他产品除外的因素无关。如果Review 不是针对产品本身做评价，而是涉及到与产品本身无关的方面，卖家可以向亚马逊申请移除。 2、VP评论 Verified Purchase的简称，简单理解就是，真实购买过产品的买家留下的真实评论。针对于某个订单，评价内容可以包括客服，物流，产品本身，VP评论的权重很大，算法规则复杂且敏感，所以这也成为卖家与亚马逊斗智斗勇的核心领域。 3、Vine Voice项目 2016年10月份亚马逊向卖家启动Vine Voice项目。亚马逊邀请诚信度高的买家入驻参与测评，每月发两次待评论产品清单，评论者们每次可以从清单中选择两款产品进行评论。只要他们在30天内写出有建设性的评论就有机会免费获得该产品，但是决不允许将其在亚马逊卖掉或转让出去。

Vine 评论是Vine Voices成员独立的意见。不能受卖家影响，更改或者编辑。只要符合发帖政策，亚马逊也不会更改或者编辑。每条Review都有一个绿色文字“Vine Customer Review of Free Product”标记。 4、早期评论人计划亚马逊于2017年6月推出了早期评论人计划（Amazon Early Reviewer Program简称：AERP)。亚马逊会给这些他选中的早期评论家$1~$3的购物卡作为写Review的报酬，从而刺激他们写真实可靠而且图文并茂的Review。卖家不能直接与他们取得联系，无法对他们施加影响。每条Review都有一个橘色文字“Early Reviewer Rewards”标记。科学增评的几个手段 1、利用社交媒体把自己打造成Facebook等社交媒体网红，培养自己的粉丝群，或者加入一些人数较多的群组，塑造自己的影响力。如果你能够以兴趣点或者以产品属性为切入点，通过有价值的内容输出，把自己打造成网红，哪怕只是拥有几百几千个忠诚粉丝，你亚马逊店铺中的增评测评，都不会是什么难事了。如果你有大量的推广资金，可以选择请“现成”的网红来做产品测评，向他们提供一些产品，邀请他们给自己的粉丝做活动，对产品曝光会有积极的影响。 2、做好售后

6种亚马逊关键词的研究方法(含免费分析工具详解)

6种亚马逊关键词的研究方法（含免费分析工具详解）经常有很多人问我，如何去找产品listing的关键词？有哪些可落地的方法？有哪些值得推荐的分析工具？其实这样的方法实在是太多了，今天我就具体来给大家介绍一些常用的找关键词的方法，其中我也会重点向大家详解免费的关键词分析工具，因为大家貌似对免费的工具更有兴趣。关键词收集、分析方法主要包括以下几种：一、借助各种关键词分析工具 1）sonar(链接：https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,）这款分析工具我经常推荐给大家使用，因为它确实非常适用于新手，作为一款免费使用的工具，功能可以说相当强大， sonar的主要特点是： 1、可以通过输入关键词，比如：”wireless headphones“拓展出很多与它相关的词组； 2、通过绿色图标可以大致判断关键词的搜索量； 3、清晰的显示关键词列表中的高频词汇，帮助你迅速聚焦核心关键词； 4、直观的显示搜索词对应的商品图片，既可以判定自己的搜索词与产品的相关度；又可以通过点击产品图片，查看竞争对手设置的关键词及CPC词，做到知己知彼； 5、可以通过输入竞争对手的asin码，查看对应Listing的关键词及CPC关键词； 6、目前它支持的亚马逊站点是：美国、德国、法国、意大利、西班牙、英国。

2）Seo chat: （链接： https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,/tools/suggest-tool/#sthash.bnXv8Esn.dpbs）

seo chat集合了很多分析工具，主要涉及seo、social media、ppc、webmaster 等等，当然有些是需要付费使用的。其中关于关键词的分析工具也是非常的好用，而且免费；这款分析工具的主要特点是： 1、可以搜索Amazon、google、bing、youtube平台上的关键词建议； 2、按照首写字母a-z给出长尾词的相关建议。以amazon平台关键词分析为例，输入”yoga mat“，在关键词搜索中，会自动按照第三个单词的首写字母a-z 匹配相关的词； 3、run part2bulk suggset显示的是：搜索词对应的亚马逊平台搜索框中自动匹配的词组，这部分词组你自己可以在亚马逊首页搜索框进行验证，看是不是与seo chat给出的词一致； 4、run part3useful suggest显示的是：搜索词对应的谷歌浏览器搜索框中自动匹配的词组。

亚马逊电影数据抓取及推荐系统分析

DATS 6101: Amazon movie data grasping and recommendation system analysis final project Prepared by: Pseudo_yuan December 16, 2015

Introduction Big data provide useful information to the recommendation system. A good recommendation system is based on efficient algorithms. There are three popular recommendation algorithms: user-based recommendation algorithm, item-based recommendation algorithm and collaborative filtering recommendation. Based on one movie, Amazon recommends other movies that customs who watch this movie also watched. That is, this recommendation system is based on the user. However, in this system recommendations are limited, because some movies could fail to be recommended when few people have watched them. To address this problem, I will analyze attributes of the recommended movies and discuss the similarity of them to see whether it is possible to make a recommendation based on the attributes of items. In detail, with the help of the R package “rvest” I will grasp d ata from Amazon website pages and analysis the relationship between one movie and movies that customs who watch this movie also watched. Based on these relationships, customers’ preference could be predict ed and more unpopular movies can be recommended. Description and Quality of Data In one Amazon movie website page, there are lots of data such as the name, the genres, the director, the staring and the rates providing useful information for this movie. Amazon also gives links to recommended movies. A collection of informed data of a single movie could be a sub-dataset. One movie always associated to more than 6 recommended movies. And each recommended movie could create a new sub-dataset. In my database, one dataset includes information of one movie (the basic movie) and 6 movies that are recommended (the sub-movie) and movies that are recommended based on the sub-movies. In one dataset, there are attributes of name, year, mins, IMDb rate, BoxOffice, genre 1, genre 2, director, star 1, star 2 and studio in 43 movies. These data are website data and distribute in text, graphs even in image. The data are unstructured and sometimes could be missing, so they need cleaning before analyzed. Data Acquisition and clean

电商运营-数据化运营淘宝店铺

数据化运营店铺 1.数据化运营简介 1.1.定义 1.1.1.通过后台以及一系列数据分析工具，从一系列的淘宝数据中，找出运营的方向 1.1. 2.数据，是互联网产品运营的神经系统

1.2.优势 1.2.1.有效控制成本 1.2.2.快速了解各部门配合情况1.2.3.快速解决店铺存在问题1.2.4.运营方向的预测 1.2.5.制定有效的运营计划 1.3.层面

1.3.1.行业层面 1.3.1.1.自己店铺主要类目以及子类目的搜索走势 1.3.1. 2.重点产品类目销量TOP 1.3.1.3.主要竞争对手的流量结构以及销量--分析的重点 1.3. 2.店铺层面 1.3. 2.1.店铺每天的流量，转化率，客单价，销售额等 1.3.3.宝贝层面 1.3.3.1.宝贝日常销售数据，PV/UV丶转化率、跳失率、停留时间1.3.4.微观层面

1.3.4.1.主要是宝贝自然搜索关键词报表丶直通车报表丶淘客报表等 2.店铺数据分析 2.1.生意参谋首页 2.1.1.我店铺行业排名是第几名？ 2.1.2.店铺各项指标是否已超越同行？ 2.1. 3.店铺每天的经营情况是怎么样？

2.1.4.PC端流量和手机端流量占比多少？ 2.1.5.同行商家转化率是多少、客单价是多少？ 2.2.实时直播 2.2.1.实时概况 2.2.1.1.今天的销售状况是怎么样？ 2.2.1.2.今天的行业排名是第几位？ 2.2.1. 3.今天的销售趋势是怎么样？ 2.2.1.4.今天的行业TOP店铺有哪些？ 2.2.1.5.今天的行业TOP商品有哪些？

2.2.2.实时来源 2.2.2.1.为什么今天没生意？——检查流量及来源 2.2.2.2.今天的买家哪个地方最多？——及时调整推广计划 2.2. 3.实时榜单 2.2. 3.1.今天哪款卖的最好？——重点维护 2.2. 3.2.今天哪款流量最高？——重点引流做好关联 2.2. 3.3.今天哪款转化率最高？——首页及详情页重点推广 2.2.4.实时访客 2.2.4.1.今天的访客都是怎么来的？——第一时间知晓推广效果2.2.4.2.刷手是否按照规则进行刷单？——进店全程跟踪

从哪些方面分析亚马逊销量数据下降

从哪些方面分析亚马逊销量数据下降对于Amazon卖家而言，把一款产品推起来的确不是件简单的问题。亚马逊卖家每日的销量是不全然相同的，它会在一个区间内有所波动。但是有的产品一旦在Amazon上有了好的表现，订单有时候会突然降低，并且从此一蹶不振.那一定是有原因的,卖家需要从两个角度思考问题，外部原因和内部原因.今天就为大家分析一下，各位也可以对号入座找出自己的原因。一、外部因素 1、Amazon把你的Listing和其他卖家Listing进行了合并这种情况在去年出现的比较多，主要是一些不守法的“黑技术”会直接把他们的产品作为变体绑到你的产品上。但是在Amazon对这种违规行为严厉打击，并从11月份开始推出经过品牌保护的产品禁止跟卖的新规定后，已经大有好转。现在未经你允许合并变量，最大的罪魁祸首就只剩下Amazon自己的。 2、你的Listing被Add-on Item收录这个标记是Amazon上最受争议的一个标记，因为它不像Best Seller或者Amazon‘s Choice，可以给你带来直接转化和流量，有了它甚至会影响你的Listing销售。但是Amazon 不会告诉你什么时候你的产品会被打上这个标记，什么时候会被取消。

3、失去Buy Box 由于近90%的销量都来自Buy Box，第三方卖家如果想在亚马逊获得成功，就必须争取Buy Box。亚马逊会把Buy Box分配给绩效分数高的卖家。如果你是某件产品的唯一卖家，那么Buy Box肯定是你的（目前）。但如果同一件产品，有很多卖家，你就要与其他卖家一起竞争Buy Box。如果销量突然下跌，有可能是失去了Buy Box。 <<如何尽快获得Buy Box>> 4、产品被突然审核这个问题是上面几个问题的“高危版”，Amazon会在认为问题集中出现、影响严重时对你的Listing进行审核。建议大家产品上架前做好充分的文件准备，毕竟被封号或者永久禁止销售的情况谁都不愿意看到。《Amazon投诉、审核、封号、申诉》 5、季节性趋势根据产品类型，卖家可能经历销量的淡季和旺季。比如，如果你卖太阳镜，夏季的销量可能更大。如果你卖舞会服装，10月份销量可能变大，因为人们要为万圣节做准备。如果想确定产品销量是否受季节影响，卖家可追踪月度和年度销售数据。所有卖家的销量在第四季度（黑色星期五和网络星期一）都会升高，因为到了年终购物季，人们纷纷开始购买礼物。卖家要确保自己的热销产品有足够库存。《全球节日表及营销策略》 6、页面新出现差评

外贸平台数据分析：ebay 亚马逊(美国站)过去一年的流量对比

【017-原创：案例分析】https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,,亚马逊（美国站）过去一年的流量对比不少跨境电商的朋友最早或者主要渠道都来自ebay,亚马逊等海外主流的零售平台。通过平台获得流量和销量，通过数据看看平台的流量又是从哪里获取的？通过数据来对比看看ebay,亚马逊美国站在过去一年的流量表现。 1、网站流量的总体表现

https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 网站日流量2270万人次3050万人次客户的平均停留时间10:17分钟6:57分钟在网页的平均浏览页数11.697.74 网站平均跳出率28.34%37.42% 2、流量来源渠道构成分析从流量渠道构成比例看，https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,和https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,的流量渠道比率都比较接近。直接访问接近:50%，邮件营销约:3.5%，

引荐流量约:20%，搜索流量约:25%，展示广告均小于1% 但来自社交渠道，https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,的社交流量比重要高于https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,，https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,社交流量来源占比1.8%，https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,社交流量来源约占3.4%。 3、引荐流量分析 https://www.360docs.net/doc/c112630405.html,引荐流量来源前10位网站引荐网站比重增减变化 https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 4.35%-21.69% https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 4.06%-9.76% https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 3.31%20.06% https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 1.78% 5.53% https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 1.46%8.53% https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 1.44%-12.26% https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 1.41%26.33% https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 1.39%-56.97% https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 1.36%-25.09% https://www.360docs.net/doc/c112630405.html, 1.31%89.99%

ebay、亚马逊、速卖通三大电商巨头数据分析

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一，流量总览首先我们来看一下，三大平台过去半年的流量总览，一目了然的是，亚马逊依然是赢家，但是却不难看出总体流量下滑明显，ebay虽然总流量不如亚马逊但是总体的走势是平和稳定的，说明用户的忠诚度很高，速卖通虽然是中国的后起之秀，但是流量走势显示，已然是超过ebay，赶超亚马逊的势头。二，流量来源(地理分布前15名欧美国家占一半) 这张图显示了一个饶有趣味的结果，三大平台的优势区域，一览无余，给小编的第一感觉是：满眼的绿色挪不开眼。定睛一看，愕然发现，速卖通竟然在那么多国家占有过半的流量。15个国家里，亚马逊占比过半的国家，只有美国，ebay更是没有，究竟是什么原因，导致速卖通在排名前15的国家里，流量过半的竟然占有一半？不着急下面会有分析原因的。三，流量构成(直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，广告) 上面的分析我们说到不明白为何速卖通能在那么多国家流量那么多，这一个柱状图应该能给我们答案，原因是：广告！由下图我们不难看出，在直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，

这几块流量构成方面，三大平台相差无几，但是偏偏在显示广告这一栏，速卖通出人意料的高出另外两家平台很多很多... ...这是否也说明，速卖通在进行全球的扩张过程中，广告成为了获取流量一个重要甚至主要的手段，而亚马逊和ebay由于是老牌电商平台，客户忠诚度高，几乎不怎么打广告。四，社交流量分析来源(前10位) 由于比邻互动比较擅长于社交，虽然社交流量在上图看来并不是平台的主要流量来源，但我们依然能够通过比较具体的数据看出，我们的客户，喜欢在哪些社交平台上进行交易，这些平台是否合适我们的产品。排名第一的毫无疑问还是Facebook，并且占据了几乎一半的流量，全球第一的社交平台，地位不可撼动。从整体来看，亚马逊在社交这块的引流是非常擅长的，除开VK，几乎每个平台都能占有过半的流量，ebay虽然略逊色于亚马逊,但是依然保持在每个社交平台占比30%左右，最后，速卖通的社交流量发力点，几乎只有一个，那就是VK，精品班的吴骏老师经常说的一句：田忌赛马，既然大平台都被别人占据，那我们就选择竞争不那么激烈的平台去投放(广告).总有一款适合你... 五，关键词投放竞争对手这个名字有点长有点绕口，但是简单来说就是，同样的关键词广告投放，除了我还有谁在做？那些就是潜在的竞争对手(对于B2B卖家来说也许是潜在客户也不一定哦。)

ebay、亚马逊、速卖通三大电商巨头数据分析

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析一、代运营商基本情况汇总从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。二、天猫代运营商分布情况汇总上海86家广东70家浙江81家江苏16家北京26家福建28家，厦门12家其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型四、天猫核心类目分布情况汇总五、人员结构比例不同，服务效率也不同。运营能力和技术能力说明服务效率差异：具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。专业服务外包：目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

淘宝运营数据分析指标一览表

淘宝代运营数据分析指标一览表【基础统计类】 1浏览量（PV）：店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 2、访客数（UV）: 全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量：用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 4、浏览回头客：指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。 10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 11宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。 16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“一”。 17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“一” 19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。

如何利用数据分析工具分析亚马逊店铺数据状态

如何利用数据分析工具分析亚马逊店铺数据状态？竞品分析（Competitive Analysis）一词最早源于经济学领域。市场营销和战略管理方面的竞品分析是指对现有的或潜在的竞争产品的优势和劣势进行评价。现在被广泛应用于互联网产品的立项筹备阶段，通过严谨高效的竞品分析，可以让产品团队对自家产品的需求把握、对市场态势有更加清晰的认知，知彼知己。竞品分析三步曲 ①选择分析目标：明确竞品分析的重点和需要解决的问题；选择合适的竞品（业务相同或者相关的产品） ②对比和分析：按照若干维度（产品功能、交互设计、运营策略等）对产品和竞品进行逐项罗列对比和分析优劣 ③讨论和提出解决思路：根据第一步的确立的分析重点和第二步相关维度的对比进行综合讨论分析，进一步可结合时下的行业发展趋势，提出符合逻辑的解决方案思路。设定分析目标很多新人和童鞋（包括曾经的卤煮）在第一次写竞品分析的时候，往往都会过于侧重直接去对比分析，而忽视了如何筛选竞品，为何做竞品分析，分析的重点是什么，需要解决什么问题等细节。 “选择重于分析”——网易著名设计师刘津而在这里我引申为“选择分析目标”。这里包含两类目标：

分析的侧重点：任何一份报告都有一个中心点，竞品分析一般也会围绕一个核心（公司的发展方向、产品的迭代方向等）去展开，这个核心就是分析讨论的侧重点，需要作者花费更多篇幅去做详细论述，否则面面俱到只会让自己陷在精力崩溃、读者阅读乏味的泥沼中。栗子：卤煮之前写过一篇社交产品的竞品分析，目的是探寻一种更nice 的构建陌生人关系的方法和怎样帮助陌生人社交平台沉淀用户关系链。至于社交平台怎样流量变现、运营策略这些就不是侧重点，简单对比即可，少花精力分析。选择竞品：选对了竞品事半功倍，选错了后悔一生。竞品分析的唯一前提就是竞品，如果你竞品都选错了，浪费工作量不说，得出错误结论祸害团队那才是致命的。栗子：还是卤煮那篇文档，当初一想到移动社交，就想起微信，虽然也觉得不妥，但是加进去写了。虽然最后也没有太多篇幅关于它，最多就是浪费工作量。但是万一卤煮脑袋一热得出了个结论说“陌生人的有效方法是摇一摇和漂流瓶，因为微信体量很大，所以建议移动社交产品必须加这俩功能”，那岂不是被前辈笑惨了（逗你的- -）。那怎样正确选择竞品呢，所谓知己知彼。首先是要知己：如果是立项阶段，就要清楚目前市场趋势在哪里，用户需求，产品定位等。如果是大规模迭代改版，可能会倾向旧产品的不足之处以及新兴产品的特点等。这里介绍刘津前辈的一个选择竞品的高效方法，如下图。该方法相对比较严谨和复杂，实际运用还要看报告的需求来灵活使用。对比和分析

App运营者不可不知的33款数据分析工具

App运营者不可不知的33款数据分析工具如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发团队选择。事实上，这些新一代的数据分析工具，将可以监测发生在App中的每一个细小的事件。如果你曾经想追踪你的用户，知道他们从哪个平台下载了应用、看到你的用户在App内的跳转路径、了解哪个页面在App内最受欢迎，你一定能在以下三十余款分析工具中找到你的菜。用户人群细分 1、Upsight (含付费项目) Upsight是供移动应用开发人员使用的分析工具。其功能包括：用户分组、漏斗分析、留存分析、应用内购买组件和无限的数据存储空间。Upsight支持几乎所有移动平台，包括iOS、安卓、Java Script、Adobe Air等等。 2、Tap stream (免费)Tap stream的亮点在于对用户生命周期的分析。如果你想知道用户每天都在哪里搜索你App的信息、或者他们在某个渠道上的实际下载频率，Tap stream将成为值得你信赖的信息源。Tap stream支持iOS、Android、Windows和Mac应用程序。 3、Flurry Analytics (免费)Flurry几乎是移动应用分析的“行业标准”。Flurry帮助你跟踪用户会话，以便您可以看到用户在操作App时遇到了什么困难。你也可以创建自定义人群分组，以求更好地了解App的用户群体。 4、Capptain (含付费项目)Capptain是一款实时分析工具，它看起来就像是一组数据仪表板。不仅为你跟踪实时发生的用户行为，更可以监测到用户的使用反馈，甚至将用户群体进行实时分组，基于用户的地理位置向他们发送即时消息等等。Capptain适用于iOS、Android，HTML 5，黑莓，Windows等平台。 5、Followapps – App精细化分析平台 6、MobileAppTracking –用户数据跟踪与预测模型 2用户行为分析 7、MixPanel（付费） Mixpanel是一个Web服务，让开发者跟踪用户的使用习惯，并提供实时分析。Mixpanel提供的“人物”功能，可以让你根据用户在应用程序内采取的行为对

亚马逊运营模式分析

亚马逊运营模式分析在西雅图亚马逊算得上低调。在其总部的办公楼群的外面你甚至都见不到它的Logo。在这个高科技气息浓厚的城市里有微软这样的软件巨头有全球最大的在线旅游公司Expedia它们的霓红灯牌在西雅图的夜空格外闪耀甚至连eBay和Facebook等硅谷明星公司也在这里设立了办公室因为这里汇聚了全美顶尖的工程师。这里炙手可热的工程师很多是亚马逊公司的极客。这家全球最大的在线零售企业、市值仅次于谷歌的第二大互联网企业缔造了一个庞大的在线商业帝国。大家都知道亚马逊有着全球零售业最先进的仓库知道它最早推出云计算服务但是它的内部运转机制它的成功秘诀并没有一个完整的拼图。 IT经理世界封面文章亚马逊的三个顾客不过在某些方面亚马逊却非常高调和进取。在3月底《IT经理世界》探访亚马逊总部和其位于凤凰城仓库的过程中从亚马逊创始人贝索斯到负责技术、全球销售、运营、无线、商户服务等多位高管的访谈中直至凤凰城仓库的普通员工他们提得最多的一个词就是“客户体验”。 “贝索斯并不热衷于时尚他做事情追求长远。为什么总是提客户体验因为他觉得这才是企业可以永远坚持下去的事情。”一位曾经在贝索斯身边工作、熟悉贝索斯的人告诉我们。在亚马逊公司员工可以带狗上班这里还设置了专门为狗饮水的低矮水龙头和水槽甚至在一些门把手上印着Rufus的名字这是第一只进入亚马逊的狗。这是一家对员工非常好的企业茶水间总是摆满了各种各样的饮料。不过它对顾客更好从贝索斯到亚马逊的每一位员工在和他们交谈的过程中他们都会清晰地指出企业的宗旨是“客户体验”从创立那一天到现在从未变过。这是亚马逊高调的地方——贝索斯总是高声向世界宣布亚马逊要做全球最以客户为中心的企业。如今的亚马逊服务三个主要的顾客——消费者、商家和开发者。选品、价格和便利是亚马逊客户体验的三个支柱。这里的高管很少谈论销售额、利润等指标更多地强调客户体验、创新等词语更强调“输入”和“输出”之间的关系他们认为好的客户体验是正向的输入如果持续不断地保持好的“输入”那么销售额、利润等一系列“输出”的指标就会好。用贝索斯的话来说这就是“做对的事情”。让我们走进亚马逊探访每一个细节看看他们在怎么做。亚马逊的飞轮丰富的选择、便利和低价构成了亚马逊飞轮的三个支柱。客户体验既是出发点也是终点由此形成良性循环它推动着亚马逊的高速发展。这是1998年的贝索斯他创立的亚马逊是一家成立不久的书店。10多年后亚马逊已经是全球最大的网上零售商云计算服务商最大的电子书销售商。亚马逊是一家什么公司毫无疑问地它以245.1亿美元2009年的销售额位居全球在线零售企业榜首。成立17年以来亚马逊的每一步创新都令人瞩目它不断地在互联网上开辟零售业的新路径这也令它成为全球电子商务企业的标杆可是亚马逊公司副总裁兼CTO Werner Vogel却笃定地说“亚马逊一开始的定位就是一个技术公司。当初贝索斯在创建亚马逊的时候并不是要开一家书店而是想要用互联网来实现一件其他方式不能做到的事情。” Vogel 高大魁梧说话的时候眼神中隐隐流露出一些忧郁的气质这让他看起来像个诗人不像我们想象中的极客那样精瘦。就是他率领亚马逊在2006年推出了 AWSAmazon Web Service服务。这项包含了S3和EC2的解决方案是全球最易用、应用也最广泛的云计算服务。

亚马逊关键词免费搜索工具列表

亚马逊amazon关键词免费搜索工具列表汇总亚马逊是作为最大的电商网站，是一个优化产品内容的重要平台和工具。但由于亚马逊不与卖家分享关键词数据，不像谷歌会提供AdWords关键词优化工具Keyword Planner,帮助卖家分析关键词的搜索量和排名。这给平台卖家的网站优化增加了困难。本文将列出一些优化亚马逊搜索结果的关键词工具，工具大部分免费。一、谷歌Keyword Planner 价格：免费

卖家可以使用keyword planner来优化亚马逊搜索内容。但是显然，消费者在纯电商网站的搜索方式和全能型搜索引擎不同。例如，消费者搜索“mushroom farm”可能是想购买一组工具，让他能在家里种蘑菇，又或者是想了解蘑菇种植信息等。又或许是他仅仅是在搜索城市的哪些位置有蘑菇在种植。究竟是购物还是想要了解信息，关键词数据是不会显示这些查询背后的意图的。所以我们就不能假定月平均搜索“蘑菇农场”的这1600人一定都是要买蘑菇种家里的。在谷歌上，电商购物意图的检索和信息搜索混在了一起。但亚马逊上的顾客在搜索时一定是有购买意图的，因此，使用谷歌Keyword Planner关键词数据，但却没有应用某种类型的Amazon相关过滤器，显示的搜索结果和产品数量，会和Amazon搜索结果有一定的偏差。二、亚马逊Autosuggest（自动建议工具）

现在已经有一些新的关键词工具，帮助亚马逊卖家确定最有价值的关键词。所有的这些工具，都要用到亚马逊自动建议功能，收集消费者在亚马逊上搜索的关键词。如上图所示，Autosuggest能让消费者在输入关键词时，可以选择自动生成的建议词组，而不一定要输入全部的搜索关键词。卖家选择关键词优化工具时，一般会考虑数据出处和工具操作的简单便捷这两个方面。一下是几个比较受欢迎的亚马逊关键词优化工具。三、SEO Chat Keyword Suggest Tool（SEO Chat 关键词介绍工具）价格：免费此关键词建议工具由SEOChat开发，能够获取Google、Bing、YouTube以及亚马逊的关键词自动建议数据。卖家可以选择一次性获取四个网站的数据，以便比较人们在传统搜索、产品搜索和视频搜索中的差异，或者也可以只选择亚马逊，专注产品搜索。

亚马逊竞品分析大间谍asinspy使用报告

亚马逊竞品分析大间谍asinspy使用报告很多卖家都会到各种渠道去找一些关键词和选品分析软件，不少人看准了这个商机利用一些爬虫软件来收集所谓的大数据，很多由爬虫收集的数据被大卖们批判的一无是处。而一些新手小卖还在废寝忘食的研究着这些数据，结果当然是富者愈富，穷者愈穷！下面着重来讲一下使用asinspy的一些心得，以供需要的卖家参考：产品数据分析: 这里包含TOP10000 的数据每周定时更新，通过Asin码识别统一搜索条件下的竞争对手和任何类别任何产品，（关键词流量入口，产品信息，单价，浏览量，销量，排名，转化率）不像别的软件一样只有数据没有详细的图标，通过这些图标，运营以后做数据统计会更直观，

提升整体运营效率和利润。关键词优化: Asin spy包含了平台所有搜索量最大，购买率最多，最新的关键词。卖家通过热词排名工具来优化关键词，提供转化率飙升的最新关键词。精准抢占流量，提高曝光度，提升关键词搜索排名，让销量一路飙升。 Asin spy安全可靠，效果明显:

虽说现在工具软件五花八门，但是Asinspy是绝对靠谱实用的，专攻亚马逊卖家做竞品分析和热词排名，拒绝爬虫，专业技术团队深挖亚马逊真实数据，实时监控，效果一目了然。通过这份ASIN的A9数据，可用来查找产品精准关键词，用来做推广做PPC等有巨大帮助。等你真正用起来了就会发现自己一直在推的关键词居然完全没流量，其他超大流量的关键词完全不知道。长期下来，对于通过数据可以用来分析同行玩法，调研同行数据等等带来巨大效用！这份数据在其他任何渠道都不可能有，所以为了让数据保持安全性，目前没有开放试用名额。

(完整word版)亚马逊仓储运营特点

一、亚马逊仓储运营特点（一）技术驱动先进的仓储管理技术（1）智能入库管理技术在亚马逊全球的运营中心，采用独特的采购入库监控策略，亚马逊基于自己过去的经验和所有历史数据的收集，了解什么样的品类容易坏，坏在哪里，然后给他进行预包装。这都是在收货环节提供的增值服务。亚马逊采用的Cubi Scan 仪器会对新入库的中小体积商品测量长宽高和体积，根据这些商品信息优化入库。例如鞋服类、百货，新的爆款等等，都可以直接送过来通过Cubi 测量直接入库。这给供应商提供了很大方便，即客户不需要自己测量新品，这样能够大大提升客户的新品上市速度。同时有了这个尺寸之后，亚马逊数据库可以存储下这些数据，在全国范围内共享，这样其他库房就可以直接利用这些后台数据，再把这些数据放到合适的货物里就可以收集信息，有利于后续的优化、设计和区域规划。（2）精准预测、二维码精准定位技术亚马逊有精准的库存信息，其智能仓储管理技术能够实现连续动态盘点，库存精准率达到99.99%。在业务高峰期，亚马逊通过大数据分析可以做到对库存需求精准预测，从配货规划、运力调配，以及末端配送等方面做好准备，平衡了订单运营能力，大大降低爆仓的风险。亚马逊全球运营中心中，每一个库位都一个独特的编码，二维码是每一个货位的身份证，就是一个GPS，可以在系统里查出商品定位，亚马逊的精准的库位管理可以实现全球库存精准定位。（二）特殊类商品专业存储亚马逊对于不同的商品采取特殊的存储方式来防止商品损坏。对于鞋服类商品，可根据客户商品需求提供质检，垂直悬挂、整理、修复、防潮防霉等专业服务，提升服务品质。对需要进行序列号追踪的商品，进行入库或出库同步录入系统，利用后台强大数据系统实时跟踪商品状态。在存储食品、酒类、化妆品等保质期商品时，仓库对这些商品提供单独恒温存储确保商品品质，并利用强大系统后台监控商品保质期，为商家提供保质期预警数据，便于用户及时管理库龄时间长的商品。对于高价值的商品，亚马逊采取分区独立存储，以及运用业界领先的防损系统和管控，确保客户商品万无一失。（三）随机存储商品随机存储是亚马逊仓储运营的一大特色。但要说明的是，亚马逊的随机存储不是随便存储，是有一定的原则性的，特别是畅销商品与非畅销商品，而是考虑先进先出的原则，同时随机存储还与最佳路径也有重要关系。亚马逊的后台有一套数据算法，它会给每个人随机地优化他的拣货路径。拣货的员工直接朝前走，不要走回头路。系统会给推荐下一个要拣的货在哪儿，永远不走回头路。而且确保全部拣选完了之后，路径最少，通过这种智能的计算和智能的推荐，可以把传统作业模式的拣货行走路径减少至少60%。通过大数据驱动的仓储运营，亚马逊的订单处理非常高效，在中国亚马逊运营中心最快可以在30 分钟之内完成整个订单处理，也就是下单之后30 分钟内可以把订单处理完出库，从订单处理、快速拣选、快速包装、分拣等一切都由大数据驱动，且全程可视化。由于亚马逊后台的系统分析能力非常强大，因此能够实现。

淘宝运营工作报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除淘宝运营工作报告篇一：20XX年4月份淘宝店铺运营总结与分析报告四月份运营总结与分析报告一、运营简报1、店铺流量pc端：浏览量2,500访客数711平均访问深度2.56手机端：浏览量567访客数220平均访问深度2.41 2、成单量pc端：支付宝成交件数26成交用户数19支付宝成交笔数25 成交转化率均值3.15%支付宝成交金额2,618.50客单价均值113.72手机端：支付宝成交件数2成交用户数2支付宝成交笔数2成交转化率均值0.67% 支付宝成交金额190.42客单价均值95.213、服务情况对比描述相符：5.0-高于4.80563服务质量：5.0-高于 4.84935发货速度： 5.0-高于4.83103 遇到一个追评差评，一个退货的状况，处理结果如下：

追评差评：这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评，我们及时给予回评，尽量让影响降到最低。退货：退货原因是产品不是自己想要的，最后沟通结果，以42元价格（成交价85）买给客户。运营总结产品与同行差异性不高，我们在定价策略上，价格都偏高。由于是新店，信用低，所以本月我们重点是提高销量，因此，部分产品都是找身边朋友购买，价格方面都是在原价基础上打4折以上，购买价格都是原价购买事后返还差价的方式。在流量方面，我们发现手机端访客也是挺多的，所以我们及时开通手机淘宝，并调整产品图片尺寸，达到手机端流量最佳效果。在流量整体来源方面，我们制定六四原则（后期三成收费流量，七成免费流量），就是免费流量占四成，收费流量占六成，但是结果是收费流量只占16%，说明我们提升空间还是很大。二、经营现状分析由于先前我们做了大量品牌口碑推广，所以在产品正面信息还是很给力的，有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的，所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面：1、流量构成方面：