怎么挖掘亚马逊的店铺数据？ 亚马逊店铺数据分析技巧

许多卖家都知道流量对于亚马逊店铺来说是必要的，但是不知道的是，隐藏在流量背后的数据，才是决定店铺能否持续盈利的关键因素。

在分析完这些背后的数据之后，卖家会发现每一项业务调整、广告推广、买家反馈，这里面有许多可以发现许多问题和发展机遇的地方。

每份数据上都有许多值得深入挖掘的价值，但是，可惜，很多卖家不懂得如何才能建立自己的数据分析系统，也就是后来被这个市场所抛弃。这可真可惜，因为这个过程并不特别难。

1、培养数据分析意识

亚马逊卖家大约每天要花费6-8个小时来进行表格分析，如果从整个过程中进行汇总，至少需要16份表格来分析所有的.精确有价值的数据。因此，卖家首先要培养数据分析意识。在亚马逊的后台有许多相关的数据报告，可以从这些数据开始，每天记录店铺的数据变化。

2、汇总数据

接下来，卖家需要把能够统计到的来源整理成表格，以建立数据库。此资料库要求包括定期销售的店铺维度的定期销售数据、用户维度的点击购买情况、广告维度的投放数据信息、产品维度的商品排名现状、营销维度的数据反馈效应、仓库的库存货值能力，以及与产品售后相关的真实用户反馈。

3、筛选和过滤数据

用几张图、表，找出那些真正有效的资料。例如，当经过数据筛选后发现某一产品在某一地区订单数量很少，那么，提高折扣力度将是一个很好的营销策略。

更深入一点，当卖家通过数据分析时，发现ASIN出现了问题，那么可以直接在不同维度上查找问题所在。若没有进行数据分析，那么可能需要花一天的时间来查找问题，假设已经修改了5个地方，可能还要再花5天时间重新进行数据分析。这是数据分析可以带给卖家的最直接的实用价值。

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常见问答(FQAS)

亚马逊并不主动公开提供API进行数据挖掘,但限定条件下可以进行非商业目的的商品信息和销售数据挖掘。

主要可以获取公开商品页面显示的基本信息,如标题、价格、评论数量等;如果登陆后还可以获取销售排名、评价内容等更多信息。

通过页面抓取方式获取数据量往往较小,一般每个IP在一天内最多获取几万条商品记录,如果需要更多数据可以尝试云服务商提供的亚马逊数据产品。

抓取回来的数据可以导入MySQL或MongoDB进行结构化存储,然后使用Python或R进行数据清洗、特征工程、可视化和建模分析。

通过分析亚马逊商品及销售数据可以了解热门类别、价格走势、竞品关系,为商品定价、推广提供参考依据。