亚马逊如何进行有效的数据分析？

市场的变化瞬息万变，只靠自身认知为店铺做决断，不可避免地正确和全面。那天赚钱的亚马逊卖家已经明白了这一点，他们用数据分析店铺，开发新产品，寻找正确的关键词……

想成为大卖家，拥有数据分析的能力是必不可少的，小编今天整理了数据分析的重要方法，分享给大家。

1、数据称呼解读。

Sessions：24小时内，一个IP访问一个页面。无论访问多少次，只有一次，简称UV。

SessionPercentage:一个特定的SKU至少一个页面的访问量与所有产品访问总量的百分比相比。

Pageviews：在一定时间内，一个IP访问页面的次数，多少都会计入，简称PV。

PageViewsPercentage:某一特定SKU收到的页面浏览量与所有产品页面浏览量的百分比相比。

BuyBoxPercentage：购物车曝光率。可以看出是否被出售。如果被出售，百分比会更低。

UnitsOrdered：销量。与订单数量不同，一个订单可以sku多种产品。

UnitsSessionPercentage:订单数量与访问量之比，即ASIN的销售转化率。

AverageSalesPerOrderItem：每个订单的平均金额是客户单价。

AverageunitsperOrderitem:平均每个订单商品的销售量，可以评价购买者是喜欢一个订单购买多个，还是喜欢互补产品一起购买，如果发现数值高，可以找到订单分析，是设置promotion促进购买，还是另外陈列新产品，同样的产品是一组销售，还是捆绑互补产品一起销售

AverageSellingPrice:单个商品的平均价格。

OrderItemSessionPercentage:订单转化率。用于评估该帐户所有listing的整体转换率。

AverageOffercount:平均销售商品数量。

2、细分分析能做什么?

像总和和平均这样的统计数据会丢失很多重要信息。例如，上个月的平均订单金额是200元/订单，本月也是200元/订单，数字没有变化，但实际上上个月的500订单可能是100~300元，本月的500订单可能是购买者的订单少，一部分购买者的订单大，因为数据是平均的但是，实际的顾客购买习惯发生了很.............

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