干货 | 让你的店铺转化率“动”起来！
当我们谈起数据分析，下意识的就会觉得这是一个庞大而神秘的命题，感觉它距离我们很遥远，都听说数据分析对于亚马逊经营的意义重大，但是自己实际运营起来却不知道从何入手。
重视数据分析是绝对正确的，并且数据分析的一些实际应用并没有我们想象中的那么复杂，接下来，让笔者展示数据分析的几个应用：
一、用数据分析，找到店铺内的优质产品
在讲解这个案例之前，首先一起来看一条公式：
营业额=流量*转化率*客单价
这条公式在电商的圈子里广为人知，还有几条变体公式，大家都津津热道于如何通过提升公式的各个因子，以最终达到提高营业额的目的。尤其是热衷于如何提升搜索排名，以获得更高的流量等等，这样的课程多如牛毛。
实际上对于亚马逊这种平台方来说，其对卖家的考量因素，更为注重的是转化率这个因子。亚马逊并不关心你获得多少流量，因为平台内的流量皆归亚马逊，无论流量被赋予哪个产品，都不会让流量总量产生变化，所以从亚马逊的角度来说，流量是个定量而非变量。亚马逊只关心你的转化率如何，为了获得更高的GMV，亚马逊的选择就是尽可能的把流量赋予高转化率的产品。
划重点
转化率是平台最为重视的指标，高转化率的产品有更大的机会获取更高的流量，达成更高的成交额，所以选品的首要指标，即考察产品的转化率。
基于这个认知，我们可以把“店内优质产品”简单的理解为“转化率最高的产品”。
通过如下路径，我们可以在卖家后台获取对应的数据报告以分析转化率最高的产品：菜单“数据报告”>业务报告>父商品详情页面上的销售量与访问量：
这份数据报告的获取还是比较容易的，但是一定要注意以下几点，才能够达到有效甄选优质产品的目的：
1）数据周期：建议使用时间跨度为最近15天的数据报告。
时间太短的数据经常因为数值太小而缺乏统计意义，时间太长则会造成数据因为缺乏时效性而无法体现市场变化。
2）成交量：强烈建议过滤报告中所有成交量在10以下的产品。
数据分析的一大前提是完善的数据统计基础，数据越小，在统计上的偏差越大，也相应使得分析结果产生更大的偏差。
3）转化率：这是优质产品并不可少的必要因素！
建议使用转化率降序排列之后，再来看这份报告。应用数据分析有一个前提，就是屏蔽你所有的感情影响。无论是你亲手设计，充满情感寄托的产品，还是库存满满，老板在背后挥舞皮鞭强力要你推广的产品，只要它数据表现不好，那么还请你回归理性，尊重数据。
通过以上步骤，我们知道了如何甄选出合适的产品，这时候我们应该做的事情，就是集中推广资源，把它们打造成店铺爆款。
划重点
店铺最好将资源集中在最有潜力的1-3款产品上，拳头握紧了打出去，才能打造爆款。如果像撒胡椒面一样雨露均沾，这样的添油战术是无法满足要求的。
如果您在完成上述步骤后，甄选出来的产品依然很多（一般3款以上都算太多了，大卖泥奏凯……），这只能说明我们尚未充分而全面的评估这些产品。
完善的数据分析，还包括如下分析：产品推广效果分析（成长性分析）、产品利润分析、市场容量评估、产品生命周期、客单价等要素。
下面我们讲一下，如何应用数据分析，评估产品推广效果。
二、跟踪产品推广效果，分析产品成长性
精准的分析植根于完整的数据记录，建议各位卖家在推广的过程中做好数据采集工作，最简单的方法，就是通过Excel表格，为每个产品建立一个工作表，每天采集如下数据：访客数、订单量、转化率（自动计算）、成交金额、类目排名、主要关键字排名（3到5个），另外可以在表格中建立一个图表，以时间为横轴，描绘出对应的折线图。
随着采集数据的累积，你会慢慢发现数据呈现出一些奇妙的特性。
1、螺旋上升特性：我们发现产品的流量和成交每周都有一个跳跃式上升，比如成交上，第一周的成交如果是2、3、3、2、4、4、5，那么第二周会突然跳升到一个新的高度，比如：9、9、8、6、8、7、8。而到了第三周可能就会跳升到10个以上的成交。数据呈现出一种以周为单位，跳跃式螺旋上升的趋势。
2、推广周期恒定性：排除断货、审核、认证等等意外因素，一款新品的推广周期一般大约是6到8周，在这之后，数据渐趋稳定，除非投入新的推广资源，否则不再呈现螺旋上升特性。
3、转化率稳定性：在图表上，转化率会表现为一条在固定数值上下波动的折线，如果时间周期足够长，还能看到转化率呈现出轻微的上升趋势。
所以，在新品推广中，我们期待看到的是：产品流量稳步增长，成交量相应增长，转化率相对稳定。
和数据分析相比，数据采集工作量大无聊痛苦，所以笔者建议使用软件工具来完成数据采集工作，笔者自身采用的是amz4seller这款工具，它的数据还是比较完整的，图表形式也比较多样化，还有排名跟踪功能和数据分析相得益彰，所以在此也像大家推荐一下。
下图展示了一款推广过程不顺利，但是数据还比较健康的产品：
在这张图表中，实现了我们上面提到的三个要素：1、流量上扬；2、销量上扬；3、转化率略微上行。
大家可以参考下面的图示：
上图是流量图，可以注意到它每周三会有一个跃升，整体呈现出螺旋上升趋势。由于中途断货，所以在图上造成了一个流量低谷。
上图是对应的销量图，它几乎和流量图同步。断货造成的流量低谷在销量上直接挂零了，由此判断，这款产品的销售基本集中在断货的SKU。
上图是转化率图表，它相对比较稳定，从更长的时间纬度上，它表现出轻微的上扬。
除此之外，还有以下几种可能的图表形式：
1、流量上行，销量下行：流量和销量背离的情况极少出现，如果偶尔出现这样的图表，那说明最近的推广引入的流量质量不好，这时候需要重新调整广告策略，避免低质流量冲低转化率，进一步影响产品排名，最后导致流量降低。
2、流量下行，销量上行：这种情况一般说明市场在复苏，但是我们的排名下降了，建议结合关键字排名跟踪情况进行诊断。如果确定是排名下降了，这时候可以加大推广投入，一般都会伴随不错的回报；
3、流量下行，销量下行，转化率下行。这种情况一般说明产品已经进入季节尾声，这时候再去推广这款产品的意义已经不大了，相应的补货等手段也要谨慎使用。
下图是一款运动产品在10月份的走势图，大家可以看一下：
另外，排名跟踪在数据分析过程中起着非常重要的参照物作用，很多时候数据的波动源于平台自身的波动，但使用排名作为参照物，我们可以轻松的判断出哪些变化属于内因，哪些变化属于外因，真正在推广过程中做到心中有数，不慌不忙。当然了，日常的排名跟踪也是一件工作量极大的事情，笔者使用的这款amz4seller卖家工具同样具备排名跟踪的功能。
总结：
今天这篇文章所述的只是比较简单的一些数据分析的方法，大家也可以开动脑筋，看看数据分析在广告优化、产品优化、季节掌握、库存控制上能起到什么样的神奇作用，期待下次继续和大家一起分享数据的奇妙。
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