平时比较忙,写这篇文章断断续续花了三天时间,内容有点干,希望大家喜欢。
众所周知,如今的亚马逊行业不比四五年前的无脑铺货时代,竞争越来越激烈,而运营,也从单纯地铺货上产品进入到了精细化运营时代。说到精细化运营,数据分析可不能少。
作为一名亚马逊优秀的运营者,如果不知道怎么将运营数据进行分析再结合实际做出调整,那你这个产品可能很快就会被埋没。那么,今天我们就来简单聊一聊后台有哪些数据是我们运营进行数据分析的时候必须要接触的。
一、点击客户通过搜索产品关键词找到并点击了我们的产品,进入了我们的产品的详情页面,我们将这一过程简单称之为“点击”。每天都有很多客户重复这一过程,这些重复过程的次数就是极富有意义的点击数,也就是我们的产品所获取的流量。点击数的波动,直接反映了listing的流量变化,运营可以将其变化作为重要的参考点来判断自己运营的效果。当然,如果有用户重复点击,这些多余的点击是无效点击,是不会将其计算在内的。
二、销量亚马逊的后台没有可视化的报表,从后台下载的数据都要处理一下才可进行数据分析,比如说我们现在要说的销量数据。在原始表单中的销量,我们可以将其称为“表现销量”,这个销量是包含了我们在使用各种站内与站外推广手段共同作用下的一个结果。但是,若想了解产品自身的真实出单情况,还是需要将产品的真实销量求出来才行。
求真实销量的时候,建议只需将站外code的出单数与测评的数量剔除即可。如下面的公式所示:
当然,通过站内广告与促销所出的单量也具有分析意义,下面我们来简单聊聊。
表现销量中包含:
1. coupon(优惠劵)使用数量产品一上架许多卖家会马上开coupon促销活动来吸引亚马逊上大量买家的眼球,促使他们购买我们的产品,之后我们可以通过分析coupon的使用情况,判断需不需要进一步的活动投放。
2. Code(促销)使用数量Code一般会投放在站外,通过了解它的使用情况我们可以跟踪站外code的投放效果,分析出站外促销对于产品销量的影响,并计算参加活动的产品的真实表现数据。
另外品牌注册卖家在投放站外code的时候,可以使用亚马逊归因(Attribution)功能来监控更详细的点击、转化数据,可以更直观地查看站外推广的效果。该功能可以联系广告团队帮忙开通。
想要知道coupon与code推广的效果如何可以通过以下方法查看:
下载后台数据报表,选择该表中的“promotion-ids”列,分别筛选并统计coupon与code的使用数量。
提醒一下:活动虽好,但是需要注意设置好Max Order Quantity,注意库存不要被清空了!
3. 测评的数量在计算销量的时候需要统计好测评来的销量,这个不能算在真实销量内。
4. 广告单量通过广告出的单量我们在算真实销量的时候是不用除去的,虽然是通过广告促成的出单,但是也是产品凭借自身实力出的单,也属于真实出单。
三、转化率转化率是亚马逊A10算法中最重要的一个参考指标。可以这么说,我们的一切listing优化动作、运营手法及推广行为都是在为提高产品的转化率而努力奋斗着。
转化率的计算公式如下:
从公式中很容易看出,要提升转化率,最直接的做法就是补单,用高质量的流量来导流,尽可能得保证引进来的每一个点击都能转化成订单。
但是,打铁还需自身硬,外力终究是外力,只有够硬的产品和基础良好的listing才能更好地迎接亚马逊的流量,更长远地经营下去。
产品的自然转化率通常受下面几个因素影响,针对性地优化能有效提升自然转化率:
①产品的图片、视频
②标题
③A+
④5 Bullet Points
⑤促销活动
⑥Review & QA
⑦价格
⑧购物车
⑨特殊标签(常见的标签有:New Release(新品销量第一)、Best Seller(销量最好)、Amazom Choice(亚马逊的选择))
四、广告广告作为亚马逊产品重要的流量来源之一,也是卖家们在推广产品时最喜欢用的运营策略。那么我们做广告到底为了什么呢?简单来说,是为了达到以下两个目的:
① 为listing带来更多的流量
② 通过广告增加listing的订单量,提升产品排名,增加listing的权重
但是在大多数情况下,很多卖家的广告效果都做的不够理想,通常卖家们都会遇到这些问题:
开了广告就亏钱,不开又没有了流量;下载了广告报表,却不知道怎么分析,找不出问题的关键点。对于PPC广告有以下几个基础概念是需要先了解的,一切PPC优化的动作也都基于这几个主要参考指标。
(1)广告点击率
广告的点击率(CTR)可以通过以下方式计算:
比如你的产品曝光量有1000但是点击你的产品人数只有30人。那么你的点击率就是3%。
其实,点击率的表现好坏并没有一个统一的标准,我们可以通过参考点击率在筛选掉极大与极小不合理值之后的历史均值来作为点击率参考均值判定产品点击率是否理想。当然,亚马逊站内的流量都是带有明确购买意向的,若在这样的流量环境下,你的产品的广告点击率连0.4%都达不到的话,你可能就要考虑一下影响点击率的几个要素是不是有问题了。
过低的CTR会使广告表现越来越糟糕,当点击率不理想的时候该怎么办呢?我们可以通过优化以下几点来吸引买家的眼球:
1. 精准的关键词
2. 主图
3. 标题
4. 价格
5. Review星级
6. 促销活动
7. 特殊标识,如“Amazon Choice”,“Best Seller”等
有些朋友可能有注意到,上面所说的几点,其实就是关键词搜索界面主要展示的几个产品要素。
在这里,常见的几个问题有:
① 设置了竞价,但是无曝光。这时候建议考虑调高竞价到建议竞价以上。
② 有大量曝光,但无点击。这种情况是明显的无点击率问题了,需要先排查上述6点元素是否有问题,之后再考虑是否需要设置否定。
③ 高点击但是无转化。这种情况涉及到转化率的问题了,下一小节会为大家详细说说。
这里需要特别注意的是:
PPC广告是按点击计费的,也就是说,点击率实际上是亚马逊PPC团队最关注的指标,优秀的点击率数据更容易获得优秀的展示位。但是每次点击花的都是卖家们白花花的钱,所以即使点击很多、点击率表现也很优秀,但是没有任何产出的广告,建议要么pass掉及时止损,要么再挣扎一下尝试优化看看有没有效果,如果无效也要停掉。
那么,要如何去判定广告的产出呢?这里就涉及到三个指标了,广告转化率、广告ACOS和广告销售比,接下来会为大家介绍。
(1)广告转化率广告转化率是一个衡量广告效果的指标,将产品的广告转化率与自然转化率进行对比后,可以很直观地衡量当前投放的关键词或渠道的质量。
我们可以通过以下公式计算得出广告转化率:
PS:设置广告时建议按当地时间设置日开夜停,白天的广告转化率要高于深夜。
(2)广告ACOSACOS,即亚马逊广告销售成本比,是衡量卖家广告活动表现的关键指标。做CPC广告,需要想方设法将广告的ACOS优化为一个理想ACOS值,这个值是在广告销售的盈亏平衡点时,也即保证广告花费相对合理的情况下,广告能带来的销售额的最高值。那么,如何计算广告ACOS呢?
我们可以通过以下公式得出ACOS的值:
这里的CPC指的是单次点击的花费(Cost Per Click),CPC与我们设置的竞价有关。通过公式我们可以得出,点击量与CPC越高,ACOS也就越高;商品单价与广告销量越大,ACOS就会越小。
有人会说了,既然要让ACOS降低,那么直接降低点击量与CPC,提高商品单价与广告销量不就行了?
想法虽好,但可别忘了广告花费与广告销售额又相互制约:
通俗点讲就是,你不花钱,哪来的点击量,没有曝光点击,又哪来的广告销售额?
正是如此,使得PPC广告的优化变得极为复杂,整个广告优化过程就是基于已有经验,不断地进行测试以及实时调整的过程。
做广告会遇到的常见的问题以及处理方案如下:
当然,以上参数和规则也仅供参考而已,具体要如何操作和设置参数,还是要结合产品实际情况来定。
那么,ACOS的目标到底要如何来定呢,要怎样判定当前的广告ACOS是否合理,是否要加大广告投入呢?这里我们再引入一个概念——广告销售比。
(3)广告销售比广告销售比是广告所带来的销售额占总体销售额的比值,从这个值中我们可以看出总体销售对广告的依赖程度,广告销售比越高,总体销售就越依赖广告,那么总体利润率就会越低。
广告策略要如何定制?我们可以参考“三三零定理”!即、
· 毛利率≥30%
· 广告ACOS≤30%
· 广告销售比≤30%
以以上三个标准来制定广告策略,可以保证有相对理想的投入与产出。
五、总体推广费用占比在亚马逊中推广费用是指广告成本、测评成本、促销成本等站内外推广花费的总和。即
注意:Coupon每成功被使用一次亚马逊都会收取小额费用,美亚为0.6美金,各个站点有微小差异。
总体推广费用占比可以通过下列公式计算:
该比值是公司在制定销售战略时最常用的参考值。当公司该季度战略方向更重销售表现时,总体推广费用目标比值会设高一些,当更重利润时,则会设低一些。
六、毛利率简单地说,毛利就是你的销售收入减去你的产品成本、销售成本、物流成本、推广成本、税费等等之后得出的值。毛利率是毛利与总体销售额的比值,即
我们在此前的一篇文章中有详细介绍过利润的计算,大家可以通过以下链接来阅读,这里我们就不多介绍了。
七、投入产出比(ROI)投入产出比,也称投入产出率,英文缩写:ROI,是指项目全部投资与运行寿期内产出的工业增加值的总和之比,也就是项目的总投入与总产出的比值。
ROI是衡量公司是否赚钱的重要参数,投入产出比的比值越小,表明项目的经济效益越好。如上述例子中所示,当ROI=1时,项目的花费与利润持平,而当ROI
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以上就是今天“奇点出海”公众号分享的内容,希望对您们有帮助。如果能基本上把这些搞清楚,亚马逊的精细化运营也差不多可以入门了吧。数据分析并不难,多思考才是核心。用好数据分析这把剑,使其在实际工作、项目中发挥真正的作用,那么下一个爆单的就是你了。有什么关于数据分析方面的问题可以找我沟通交流,希望能帮到大家。
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