许多亚马逊卖家会面临销量低迷的情况,不要慌,搞清楚背后逻辑才能举一反三。 1、 关键词与产品相关性不强 消费者输入的关键词可能是“刀”这类单一字符,也可能是...
许多亚马逊卖家会面临销量低迷的情况,不要慌,搞清楚背后逻辑才能举一反三。
1、 关键词与产品相关性不强
消费者输入的关键词可能是“刀”这类单一字符,也可能是“钢制菜刀”这类字段。而商家的目的无非是让产品listing占据搜索结果前列。与产品保持高度相关的关键词,其搜索量与搜索排名很大程度上效果喜人。
2、 消费者无法找到listing
首先,亚马逊会通过匿名浏览器搜索商家设定的某个关键词,且会使用诸多要素来确定某类产品索引对应所属词条,而该关键词在listing中体现与否则显得至关重要。
其次,商家应重视自家listing在历次搜索中出现的次序。亚马逊使用许多维度以决定各个产品的关键词排名,其中最重要的是消费者搜索并购买某产品的次数。关键词带来的销量越多,该关键词的排名就越高。
3、 产品图像吸引力不够
人类大脑在13毫秒内处理完整的图像。根据麻省理工研究,大脑中90%的信息都是视觉信息。如果商家不注重产品图像质量,将错过90%潜在顾客的决策性感官!
产品图像信息须做到:足够吸引顾客、提供解决方案、说服顾客购买。
亚马逊店铺销售分析从哪几个方面开始?一般来说,可以结合以下三个方面:添加购物车。
将自己参考的Listing添加到购物车中,然后将订购数量设置为最大数量999,如果对方的库存数量少于999,就会提示你只能销售多少(如下图),这样你就知道Listing目前的库存数量是多少。第二天重复上述动作,连续一两周平均记录的数据,大概就知道Listing的日平均销量了。然后,根据自己的运营目标,思考这样的销量是否符合自己的预期。如果符合,可以初步定义为选择对象。
当然,这种方法毕竟有弊端。一旦您关注的对象设置了最大订单数量(Max-Order-Quantity),测试方法将是及时的。这样,我们就可以通过以下方法来解决。
第二,根据产品的Review数量。
有过亚马逊运营经验的卖家都知道,客户留下评论真的很难。你努力了,客户却无动于衷。原因是由于平台的特点,消费者从来没有养成留下评论的习惯。
对大多数产品而言,真正销售100个产品未必能收到一个Review,甚至有卖家吐槽,自己的产品已经销售了2700个,但是没有收到一个Review。对大多数卖家来说,真正的留评率基本相同,但是考虑到有些卖家会刷一些评论,我们可以把这个比例降低一点,假设80个订单一个评论,在调查一个产品时,只需统计一下Listing的Review数量,就可以初步评估Listing的销量。
但是因为Review的统计和展示是从Listing上架开始的,所以三年前的数据对于现在的运营来说并没有太多的参考,该怎么办呢?当我们统计Review数据时,我们不妨把最近三个月或半年作为时间节点,只统计这段时间内的数据,这样的统计,数据就成了当前销售状况的反映,更接近真实。
第三,根据店铺Feedback的数量。
如果很多卖家因为运营需要刷Review,那么只有少数卖家会刷Feedback。由于Feedback的数量对运营的帮助很小,甚至可以说完全不影响运营的进度,所以几乎没有卖家会刷Feedback,这意味着Feedback的数量更接近真实数据。
本期关于亚马逊店铺销售分析的知识就介绍到这,想要获取更多亚马逊店铺销售分析的有关内容,请您关注Jungle Scout中文官网,我们将持续为您解答~
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