亚马逊数据分析方法有哪些？

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亚马逊数据分析方法有哪些？

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亚马逊数据分析方法可以从：市场竞争度、市场容量度、产品发展趋势、自身的优势、推广难易程度、清货难易程度、运输难易程度、销售目标定位几个方面入手；

面对这么多数据指标，很多卖家会通过手动查找来获取自己需要的数据但需要花费大量的时间和精力，然而聪明的卖家都在使用亚马逊数据分析工具来辅助运营，通过工具帮助自己更快更好地做出正确的决策。

酷鸟卖家助手为了解决繁杂的亚马逊数据分析问题而研发了酷鸟数据助手，旨在帮助卖家更直观更简单地分析亚马逊店铺数据，主要功能包括店铺销量和产品的分析、竞对分析、PPC广告报告等三大模块。

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数据分析是基于一定的目的，通过监控数据，处理数据后，加以分析得到指导工作，解决问题的数据变现过程。接下来的几个基础方法都是根据亚马逊后台或前台的数据，然后运用excel表或用公式，宏，数据透视表加以自动化处理数据分析。

1）趋势分析

趋势分析是基于时间维度，对流量进行趋势总结，在excel上可以右键点击图表，“添加趋势线”看出该账号该站点近期总体的表现，添加数据标签后更能一目了然地监控到具体日期的流量数据。
我们也可以根据某个ASIN在某个时间段对其销量进行一个趋势分析，进行选品。比如结合库存销量估算法，大类排名估算法，以日期为横轴，销量为纵轴做出图表，得出这样一个销量图。这个图还可以结合每天的排名，比如以每天的排名作为一个次纵轴再结合分析一下。根据排名的递进层次，销量的上升空间的趋势，结合市场容量，竞争的激烈度，专利问题，手头的资源然后确定该产品是否适合去出售。
2） 对比分析
通过对比分析去发现数据之间的差异，可以横向对比，也可以纵深对比，从而进一步挖掘个中问题。这个对比，可以表现在时间上的同比和环比。也可以表现在指标之间的对比分析。
比如对于流量和销量在时间上的同比和环比增长，这两个指标就比较直观地看出业务人员的工作效果。如果这两个指标有较大的增长或降低幅度，这时就要好好调查一下是怎么回事。
再或者，通过将各个店铺在某段时间内，某个大类里面的各个ASIN数据进行数据汇总，然后进行数据透视。行标签是各个ASIN对应的细类产品名称。

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用户数据：
用户环境数据：用户的地理位置、年龄、性别、职业等
用户订单数据：新增购买用户、重复购买用户等

针对不同的产品，关注的重点数据也会有所不同，如电商更关注订单量、销量、交易额；视频类产品更关注平均访问时长、跳出率等。

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