周期性广告打法实操
大卖常说的数据驱动是什么？例如哪些产品要迭代、应该改进哪个细节，烧了大笔广告费、广告设置是不是有效……
这些问题，大卖如何通过数据找到解决方案？
数据驱动无非涉及到，哪些数据值得关注，如何分析数据应用到决策。
下面给大家针对这些个问题简单分析一下。
评论关注哪些数据
评论对购买决定的影响比很多卖家想象的更大，根据近期调查，全球超过70%的消费者表示网购时会参考商品评论。
1、评论数量、评分数据
亚马逊留评率偏低，平均不到1%，百单可能都没有一个评论。各方面条件相当的产品，评多的更容易赢得用户信任。
2、评论内容分析
有足够的评论数据支撑，卖家可以从评论反馈获得产品迭代的灵感，优化方向会非常清晰。
因此，建议卖家花一定精力集中研究差评中提及的内容，针对性地解决用户关注的问题。如在下一次迭代中改进，可以有效提高产品满意度。
评论数据如何应用
1、针对性地优化留评率、评分
针对性的发送一些索评邮件可以有效提升回评率哦。
2、据化思路分析评论内容
针对1星到3星的评论，多次出现了对产品同一问题的差评，那就需要重视，因为这些个差评是可以迅速让卖家掌握市场的一手反馈信息的。
从另一个角度，筛选4星5星的评论，也可以进一步挖掘美誉较多的产品亮点。
其实亚马逊作为搜索流量主导的平台，站内广告是流量的重中之重，很多卖家为什么觉得广告烧钱心慌？就是没有清楚明白的数据兜底，不清楚广告费花的是亏是赚。所有广告也是做好亚马逊的重中之重。
广告数据关注哪些重点
1、广告效果风向标，ACoAS
很多卖家对广告指标不知道从哪里分析，ACOS一高就紧张，实际上ACOS越低就越好吗？广告的本质目的不是广告单量，而是推高排名带来更多自然流量，提高总体的销售额。
ACoAS，是把广告花费与总体的销售额相比较，而不像ACOS局限于广告销售额。了解ACoAS，更能看出广告为整体的销售利润带来多大贡献, 低ACoAS是一个真正好的广告指标。
所以ACoAS是一道安全网，只要广告花费占总体销售额控制在一定比例之下，就算高ACOS，ACoAS的趋势是降低的，也是稳赚的。
广告数据怎么看，有什么标准
实际的广告设置中，一个产品可能包含在好几个广告活动中，一个广告活动里可能添加了数个同类的产品。
所以分析产品的广告销售利润，需要有一份针对单个产品的广告报表，以ASIN为维度整合分散在不同广告活动中的数据。
以产品维度呈现曝光、点击数据，可以直观了解产品的广告竞争力，找到优化的切入点。
广告指标的分析思路
广告的三种匹配类型里，广泛匹配曝光量最高，触达人群最多，相当于广撒网，面向的不全是对产品有兴趣的用户，曝光-点击率相对低。
词组匹配曝光相对小，但客户更加精确，点击率会有上升。
精确匹配面向的用户购买意向已经非常明确，广告展现之后的点击率应该会是最高的。
所以合理的数据分析其实可以推及运营的多个层面。曝光量到点击量，反应的是触及人群的匹配度。有曝光、有点击，却没有转化，就应该考虑listing的优化。然后确定好listing这些基本问题是ok的，再从广告方面入手去优化。每个细节都处理得当，例如高调效词的把控，产品竞价的调整以及分时调价的合理应用等等，不断优化从而有效提升转化率。
总结：
建立数据驱动的运营模式，是一个数据获取、数据分析、数据应用的完整循环。
很多卖家停留在数据获取这个阶段，也就是从后台下载报表，怎么从获取数据跨越到数据分析这是一个值得深思的问题。
而数据分析到数据应用，需要结合实践摸索，形成自己的一套逻辑。
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