大数据时代,数据分析对于我们开展一项项目来说有着极其重要的作用。对于亚马逊卖家来说也是如此,不管是店铺运营、推广还是选品,都需要通过收集数据、分析数据并以此为基础确定具体方案。
大数据选品是目前行业内比较受欢迎的选品方式,亚马逊类目数据已达万亿,你固守成规的选品模式可能“亏惨了”,利用数据分析不仅有利于店铺运营优化,还能知道自己处在一个什么样的行业环境里,抓住更多赚钱机会。
那么究竟该如何利用数据分析进行选品呢?在大数据时代,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,我们在进行数据分析选品时又有哪些方法和技巧呢?赛贝知识产权平台建议亚马逊卖家们可以通过如下几种方式进行数据分析选品。
1.搜索结果数量
搜索结果数量在很大程度上可以告诉我们当前平台上的竞争热度,当你用产品的核心关键词进行搜索,得到的结果数量也基本上也意味着你将要面临的竞争情况,搜索结果数量多,竞争就激烈,搜索结果数量少,竞争就相对较少。但无论搜索结果数量的多少,这只是一个外在因素的参考。我们总说,内因是根本,外因只是条件,所以,我们不能仅凭搜索结果数量就决定选择或者放弃某个产品。
2.Prime搜索结果数量
Prime搜索结果数量是对搜索结果的进一步缩小,对竞争对手的进一步细化。就当前的亚马逊平台来说,大部分卖家都在采用FBA发货,平台的流量在向FBA Listing倾斜,消费者也习惯性的优先考虑和选择FBA发货的产品,所以,对于一个采用FBA发货的卖家,其竞争其实在很大程度上是和同样采取FBA发货的卖家之间的竞争。
FBA发货的Listing和采取自发货的Listing的竞争并不平等,通过在搜索结果中进一步的选择Prime的搜索结果数量,这在很大程度上可以让我们对真实面对的竞争情况理解更清晰。
3.Review数量
Review数量,尤其是最近三个月(半年)的Review数量在一定程度上反映的是平台上的销售状况,一个产品的整体Review数量多,说明这个产品有市场,销量较好,而如果一个产品的Review数量普遍很少,则意味着这个产品的销量少,市场容量很小。
一个产品销量多,市场蛋糕就大,对于单个卖家来说,可以分到的蛋糕也就相对较多,所以,在选品过程中,卖家一定要把Review数量多少作为考量的一个重要因素。一个搜索结果首页都没有几个Review的产品,绝对不意味着竞争不激烈,很大程度上意味着压根没市场。
但亚马逊所呈现出来的Review数量是从产品上架之后的所有Review数量的总和,过早的Review对于当前的选品并不具有参考性,所以,卖家需要在选品评估中做进一步的过滤,只查看和考虑最近三个月(半年)的Review数量即可。
如果找到20,30个reviews,甚至只有有5个reviews却排在第一页的,那么恭喜你,这个产品你可以做。评论的数量是我们衡量一个产品的竞争水平的最佳途径之一。我们知道评论在亚马逊排名上占很大的权重。这就是为什么我们进入一个市场之前要看reviews的原因
4.主要销售价格区间
选品的根本是要选择有利润的产品,怎样才能说明有利润呢?自然是要参考平台上当前其他卖家的销售价格。如果一个产品大部分卖家售价都很低,即便市场容量大,你进去了也不会有多大利润。
在选品中考虑当前平台上大部分卖家的销售价格区间,结合产品的成本,运费,平台的佣金等成本因素分析出当前价格区间的利润情况,如果一轮分析下来,发现没有利润或者利润空间太小,不介入也好。
大数据时代,你所有的行踪都是可以看到的,那个地区是哪个产业的集聚地,一些大数据工具几秒钟就可以帮你搞定,去调查下就知道大概的生产成本了。当然,我们应该记住,还有将要运费,亚马逊FBA费和亚马逊的销售费用扣除,依旧有很好的利润空间。
5.Best Seller的销量及某个排名位置的销量
Best seller 是一个很好的参考标准,选品的过程是一个从宏观到微观,从粗略到细致的考量过程,在选品过程中,进行了方向性的评估之后,要对产品的评估落脚在具体的竞争对手上。
Best Seller是需要分析的对象,但是同时第10名,第50名,第100名......也同样是需要分析的对象,因为你要做这样的假设,当你卖到第100名时,销量会有多少呢?第10名呢?Best Seller呢?
因为,当前这些排名的销量,既是你学习的榜样,也是你可能遇到的销量天花板,如果分析的结果是销量达不到你的预期,那么不选也罢。
6.关键词搜索数量和趋势
在选品中,卖家还可以借助于各种第三方工具去获取对应关键词的搜索结果数量和搜索趋势,这些数据同样可以在一定程度上反映出该产品的竞争情况和发展趋势,对于一个搜索呈上升趋势的产品,如果和平台数据比较,发现平台上的搜索结果数量较少,那也许会是一个不错的介入机会。
在搜索量这一行做倒序排列,挑选前20或前50的数据,并截选出来通过关键搜索我们就知道了这个产品的存在于哪个类目(适用于完全陌生的产品)