作为跨境电商平台亚马逊,随着互联网的发展,近年来也是吸引更多的商家进行开店,而在选品的时候,商家需要通过对销量的评估来为自己选品与否做决策辅助是非常有必要的手段,那么亚马逊销量是怎么预测的了?
一、添加购物车
把自己做参考的Listing添加到购物车,然后,把订购数量设置为最大数量999,如果对方的库存数量少于999,就会提示你只有多少可售,这样你就知道该Listing当前的库存数量是多少。
第二天再重复上述动作,连续一周或两周,把记录下来的数据做平均,大概就可以知道该Listing的日平均销量了。然后,再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,那就可以初定为选品对象。
二、根据产品Review数量
有过亚马逊运营经验的卖家都知道,想让客户留评真的很难很难,你费劲千辛万苦,客户却无动于衷,原因就在于平台的特性,消费者一直没有被培养起留评的习惯。
对于大部分的产品来说,真实销售100个都未必能够收到一个Review,甚至有卖家吐槽,自己某个产品已经卖出了2700个,却没有收到一个Review。真实的留评率对于大部分卖家来说都是基本一样的,但考虑到有部分卖家会刷一些评论,我们可以将该比例降低一点,假设80个订单一个评论,在调研一款产品时,只需要统计一下该Listing的Review数量,就可以初步评估该Listing的销量。
三、根据店铺Feedback数量
如果说有不少卖家因为运营的需要在做刷Review的话,那么只有很少的卖家会做刷Feedback。因为Feedback数量的好坏与多少对运营的帮助都很小,甚至可以说丝毫不影响运营的进展,所以,几乎没有什么卖家会去刷Feedback,这就意味着Feedback数量更接近于真实数据。
根据经验来看,美国站上,如果一个店铺的销量基本稳定,那么其店铺中30天Feedback数量的4-5倍,相当于该店铺一天的订单数量。
四、借助于第三方工具
有不少第三方工具,通过爬虫的原理,基本准确的核算出了一条Listing的销量。
经过以上介绍,我们能够知道通过以上四种方法去进行,热通过工具可以实现销量的统计,我们为什么还要掌握前边的三种方法呢?有句话说“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,对于亚马逊的运营来说也是如此,如果把所有数据的获取都寄托于工具,基本上来说,你的运营也就废了。
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常见问答(FQAS)
亚马逊产品销量会随着时间和季节变化吗?
是的,亚马逊产品的销量会随着时间和季节的不同而有所变化。比如在节庆期间,礼品类产品的销量可能会较高;在回到校期,学生需要的物品销量也会上升。同时,随着时间的推移,产品的热度也会下降,销量会随之下降。所以预测销量需要考虑这些时间和季节因素。
如何预测新产品的销量?
对于新的产品,很难仅通过历史数据来准确预测销量。这时可以参考相关类似产品在过去一段时间内的销量走势,结合产品本身的特点,如价格、功能、口碎等来估计潜在需求量。同时了解客户群特征,发布产品详情页面和图片后观察热点变化,也能获取一些线索。初期销量越高,产品热度越高,长期销量越稳定。
如何提高预测准确率?
要提高预测准确率,可以考虑以下方法:1. 增加历史数据量,统计多个相似产品长期销售数据对比;2. 深入挖掘客户属性数据,了解不同目标群体购买倾向;3. 定期追踪和调整预测模型,及时吸收新信息;4. 结合产品发布和营销活动效果等非历史数据指标;5. 使用机器学习等技术提升分析能力。结合多种方式可以更好地判断市场需求变化趋势。