亚马逊后台数据解析与商业报告分析:走进2025的数据洞察之旅”

亚马逊后台BusinessReports包含了广告报告、库存报告、物流报告等等。这些数据可以作为卖家行销的决策依据,也影响着卖家的广告投放策略。下面说说如何分析亚马逊BusinessReports数据,希望对大家有帮助。OrderedProductSales(订单销售总和):依照订单所

栏目:亚马逊 作者:CEO 浏览:75

亚马逊后台数据解析与商业报告分析:走进2025的数据洞察之旅”

亚马逊后台Business Reports包含了广告报告、库存报告、物流报告等等。这些数据可以作为卖家行销的决策依据,也影响着卖家的广告投放策略。下面说说如何分析亚马逊Business Reports数据,希望对大家有帮助。

Ordered Product Sales(订单销售总和):依照订单所定商品的销售总和,计算方式为(订单上的销售数乘上销售价格之总和)。

Units Ordered(商品销售数):订单所下订的商品个数,比如说:一张订单,客户可能会下三样商品,因此Units Ordered数量为3!

Total Order Items(销售总产品种类):所选取的时间范围内订单所下订的品项总和,也就是说顾客购买了几种产品例如买了2个键盘和1个滑鼠,这样是买两种所以是显示数值为2。

Average Sales per Order Item(平均单一商品销售额):所选取的时间范围内平均一个品项的销售额,也就是一种商品平均可以创造多少销售金额。

Average Units per Order Item(平均单一商品销售数):所选取的时间范围内平均一个商品的销售个数,假设售出100个商品而总共是有10个种类,则平均一种卖出10个。

Average Selling Price(平均单一个数商品销售价):所选取的时间范围内平均一个商品所贩售的价格,也就是平均一个商品以多少的价格售出。

Sessions(浏览用户数):24小时内曾经在销售页面浏览过的用户数,所以同一个用户不管点几次还是只算一个,是非常值得参考的数据!

Order Item Session Percentage(下订用户百分比):浏览用户数中下订单的用户所占的百分比,以表中举例的客户来看,6%已经是非常出色的表现,想要吸引顾客下订吗?参考以上数据!

Average Offer Count(平均可售商品页面):所选定的时间范围内所计算出平均具有的Active Listings(可售商品页面)。

Page Views(页面流量):所选取的时间范围内销售页面被点击的总浏览流量,如果同一个用户点击了10次就算10次(网路上有传言说自己的Listings不要一直点击,不知道是真是假,给大家做参考)。

Buy Box Percentage(黄金购物车百分比):用户经由黄金购物车按下购买连接所占页面流量中的百分比,可以经由第三方的软件来提高这部份的表现,请参考,目前公司的账户有维持在85%左右的占有率,一大部份是使用软件的功劳;在同样价格的状况之下,您的Feedback将会决定您在Buybox的几率!

Units Refunded(退款数):被要求退款的商品数,代表您共有多少个商品是被要求退款的。

Refunded Rate(退款率):被退款的商品所占比例,退款数去除以商品销售数后得到的百分比,显示出商品被要求退款的比率。

Feedback Received(反馈数):所收到的feedback总数,显示出您整体商城的所收到的所有feedback评价。

Negative Feedback Received(差评数):所收到的feedback差评总数,显示"只有"差评的总数。

Received Negative Feedback Rate(差评率):feedback差评占feedback总数的比例,也就是差评数除以反馈数。

A-to-z Claims granted:收到A-to-z Claims的次数,一般最好不要有比较好。

Claims Amount(赔偿金额):赔偿的金额数目,同上,越低越好。

Page Views Percentage(特定页面流量比率):页面流量中有特定浏览某项SKU/ASIN的流量所占的比例。

销售评级概览:在商品类别中,亚马逊对其进行了综合评估并给出了销售排名。这一排名是考虑了多种因素后的结果,实时更新并展示在平台上的排名数据。此项数据反映了商品在该类别中的竞争力。

“黄金购物车”购买转化率:顾客通过黄金购物车点击购买按钮的比例。我们可以通过某些第三方工具增强这一环节的体验,从而优化其转化率在页面流量中的占比。

缺失图片警告:平台上有部分商品列表缺少相关图片,这类情况不利于客户直观地了解商品信息,数量越少代表信息展示越完整。

缺少描述警示:商品描述缺失的列表数量也是需要关注的点,缺乏详尽的描述可能会影响客户的购买决策,因此该数据同样越低越好。

分类精准度问题:若商品被错误地归类在其它类别下,可能会导致目标客户难以找到该产品。平台对商品分类的准确性十分重视,因此此方面的错误越少越好。

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