亞馬遜產品數據分析一般是為選品服務，做法如下：第一步:確認選品退出機制；第二步:剔除排名穩定的熱銷款；第三步:找到潛力款式；第四步:實時跟蹤潛力款排名，最終確定上架款式。本次小編就來給大家詳細介紹。

亞馬遜產品數據分析怎么做

第一步:確認選品退出機制

首先根據大量的數據統計（數據統計可以使用爬蟲工具）分析出“不受歡迎”的款式具有哪些特點，從而建立一個退出機制，及時將排名快速下跌的產品踢出。一般而言，產品 listing 排名下降的順序為:銷量減少→流量減少→銷量最終為 0→排名快速下跌。為隨機抽取的Amazon平臺上10個排名下跌產品的排名數據變化。需要注意的是，雖然文字表達上較排名下跌，但是數值上是顯示上升的，因為在亞馬遜，排名數值越小銷量越大。

當listing 沒有訂單時排名下降是具有一定規律的，平均數值為30000上下,即當listing 沒有發生訂單時,排名數值會以大約30 000/d 的速度增大因此，我們可以建立如下選品退出機制:如果某一 listing 的排名數值于x天(x可以取3~30任意數值，與類目相關，競爭度大的類目時間就可以放寬一些)平均每天數值增長30000左右時，判定該產品為“不受歡迎”的產品，不考慮在選品范圍之內。

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第二步:剔除排名穩定的熱銷款

之所以要剔除穩定款，是因為當某一listing銷量穩定時，其排名也會趨于穩定，亞馬遜的A9算法會迅速幫助產品找到其對應的潛在顧客，這時再選其作為架款式已經錯過了最佳上架時間，很難對前者形成反超，因此要別除這些產品。

假設我在同一時間記錄數據(比如連續 10天于中國時間7:00~8:00記錄數據)，以bodystocking類目為例，我們可以得到如下數據波動結論:

(1)排名標準差小于50000 以下的 listing 幾乎都可以在A9算法中找到穩定搜索位置。(即listing下方都基本會有 Customers who bought this item also bought推薦欄目)。

(2)排名標準差大于 50000小于 100 000，多數listing下方會出現非穩定搜索位置推薦欄位(即大多數listing 下方都會有 Customers who viewed this item alsoviewed 推薦欄目，其出現比例隨著排名標準差的增大而增加)。

(3)排名標準差大于100000以上的 listing 幾乎都無法在A9算法中找到穩定搜索位置(即listing下方都會出現 Customers who viewed this item also viewed推薦欄目)。

根據以上結論，在眾多款式中找出那些排名穩定的熱銷款，然后予以剔除。

第三步:找到潛力款式

這里針對潛力款式又有兩大類選品方案:一是排名上升類listing 選品(即排名數值呈現快速下降的趨勢)。

二是非穩定排名listing選品，選擇那些排名表現較好但是排名數值標準差較高的listing，其排名大幅度波動表明，這個listing 沒有在A9搜索欄位中找到其適合搜索位置。一方面可能是運營水平不足所致;另一方面也代表 A9算法還未對產品本身的潛力顧客進行精準定位，仍有機會存在。

第四步:實時跟蹤潛力款排名，最終確定上架款式

當完成前三步后，我們已經通過數據分析挑選出了部分潛力款，其占比應該在 10%上下。但是鑒于爆款率一般為 5%以下，所以還需要做一次精簡的工作，只需要實時監督潛力款排名即可。一旦發現其排名有穩定趨勢且銷量頗高，該品一定為熱賣款，可以立即上架銷售。

當然，數據類選品需要強大的供應鏈支持，如果自身供應鏈較為薄弱，也不用擔心，我們可以從批發網站上用同樣的步驟抓取熱銷產品，從而搬到亞馬遜站進行銷售。

需要注意的是，如果選擇數據類選品，數據抓取統計的時間為至少 1周，與此同時為了能夠降低風險，需要再進行 1周的觀測來確認款式是否為潛力款。但是如果等到確認是潛力款再整合供應鏈進行生產，待商品FBA到貨時距離第一次數據分析已經過去至少 1個月。雖然產品的成長周期一般為 1個月以上，但是鑒于通過爬蟲程序，實時跟蹤亞馬遜的每一個新上架新品的數據波動非常困難，所以最好把這個“數據分析+測款驗證+真實銷售”的周期控制在21天內。

以上便是亞馬遜產品數據分析怎么做的介紹，希望能幫到廣大外貿人。