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JungleScout桨歌 2021-01-25 1



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近日，亚马逊又推广自家的【品牌分析】功能，只要是在亚马逊店铺销售商品的品牌所有者，就可以免费获取搜索词、重复购买行为、购物车分析、商品对比、替代购买行为和人数统计信息。


很多卖家要么因为没有品牌注册，要么忽视了这一功能，从而错过了很多亚马逊提供的有用信息。今天，我们就针对【亚马逊品牌分析】功能详细地做一次分享。

目前来说，亚马逊品牌分析功能下有5个版块：

品 牌 分 析
  • 亚马逊关键词搜索
  • 重复购买行为
  • 市场篮子分析
  • 商品比较和替代购买行为
  • 人数统计

亚马逊关键词搜索


亚马逊关键词搜索，掌握市场流行趋势

进入亚马逊关键词搜索的页面, 卖家可以看到全站点的热门关键词, 以及买家在看到关键词搜索结果后点击量最多的前三名商品，及其点击率和转化率占比。

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跟JS的关键词搜索和ASIN反查功能一样，亚马逊关键词搜索可以选定类目、搜索词、ASIN以及时间范围来做特定的报告，卖家可以充分自定义，相当于亚马逊提供的免费选品和关键词拓展工具。

想要掌握市场流行趋势，光有亚马逊的搜索频率排名还不够， 在选定表现不错的关键词后，还需要查看该关键词的历史搜索趋势，从而判断整个市场的发展趋势，避免盲目进正在衰退的市场。

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亚马逊关键词搜索的主要作用：

  • 分析某一品类的市场容量大小，输入关键词查看其搜索频率排名；
  • 通过相关关键词对细分品类进一步分析，以确定产品画像；
  • 通过分析竞品的Listing详情页，综合去评判其竞争力的大小，及受欢迎的原因；
  • 拓展关键词，但是这些词都是一些相对竞争较大的词，可以使用JS的关键词反查来拓展长尾关键词，降低竞争难度；
  • 反查竞品的核心词、流量词和长尾词，结合JS的关键词相关系数、排名程度以及自然排名、广告排名，给广告投放作参考；

重复购买行为


关于这一版块，亚马逊的 说明是：通过评估复购率，您可以更好地制定策略，从而推动重复购买并吸引新买家。

所有卖家都希望提高复购率，一个产品的复购率高也就意味着用户的满意度高，还可以降低新品入市的成本，带动产品销售。

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通过对重复购买行为的分析，卖家可以针对性的制定销售策略，通过促销、推广等手段来提高产品的复购率。

市场篮子分析


这一版块主要通过获取对顾客一起购买的商品的洞察，发现交叉销售和捆绑销售的机会。

亚马逊会展示不同时间段内，顾客跟你的产品一起购买的前3款产品。（可以理解为亚马逊后台的fequently bought together）

比如，以这款棉花糖竹签为例，跟这个产品一起购买的最多的就是一款棉花糖。

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卖家可以借助这个功能，调整自己的捆绑销售或者优惠券设置，同时还可以作为拓展产品线的参考，因为除了自己店铺的产品，亚马逊会展示一起购买的其他卖家的ASIN。

商品比较和替代购买行为


这一功能主要是关于竞品信息，也就是买家在看过你的产品之后，还看了哪些产品，或者购买了哪些产品。

商品比较

卖家可以找到在同一时段内与自己产品相关买家浏览的前5个竞品的产品信息以及查看5个竞品的次数的百分比。

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替代购买行为

顾客查看你的商品但购买了其他商品，其中购买频率最高的5个ASIN及竞品的订单量占你的订单量的百分比。

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通过分析这些数据，就可以了解买家为什么选择他们的产品，如果替代购买的是自家店铺的其他产品，那么也可以了解哪些产品更受消费者欢迎。


而对于比较和替代购买比较高的产品，卖家就可以对其详情页内容进行分析、或者投放ASIN定向广告，以及考虑是否拓宽产品线。


人数统计


众所周知，亚马逊从不向卖家披露消费者数据，而【人数统计】功能的开放，向卖家显示店铺亚马逊客户（总体）以下5种情况划分的情况。

  • 年龄：6个不同的年龄组的销售总额数据；
  • 家庭收入：统计数据由家庭收入5万美元至25万美元；
  • 教育：统计数据包括高中以下到硕士学历；
  • 性别：男性和女性的购物占比；
  • 婚姻状况：消费者中已婚和单身人士数量的百分比；

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每个分组都会展示以下6项数据：

  • 唯一顾客
  • 唯一顾客 - 占总数的百分比
  • 订购的商品销量
  • 订购的商品销量 - 所占的百分比
  • 订购的商品
  • 已订购商品 - 占总数的百分比

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通过【人数统计】首先可以帮助卖家做新产品开发，当你准备为品牌开发出更多产品时，可以更好地了解当前顾客和潜在顾客的需求。

第二个应用是投放站外广告。根据对目标人群更好的洞察力，更高效地对目标受众投放Facebook广告，谷歌广告等。

注意事项

  • 每个分组中都会有一项“信息不可用”，这是客户信息不完整所导致；
  • 单个ASIN的销量需要在特定的时间内销售额超过100个才会显示数据；
  • 原则上数据的基数越大则数据的真实性越可靠，所以在用户分析上尽量考虑以较长的时间段作为选择；


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