在最初入駐平臺的時候,亞馬遜新手賣家不知道如何選擇產(chǎn)品,就想要選擇一款亞馬遜平臺熱銷的產(chǎn)品。 我們知道亞馬遜不像其它電商平臺,因為具體的銷量在亞馬遜平臺上是沒有顯示……
在最初入駐平臺的時候,亞馬遜新手賣家不知道如何選擇產(chǎn)品,就想要選擇一款亞馬遜平臺熱銷的產(chǎn)品。
我們知道亞馬遜不像其它電商平臺,因為具體的銷量在亞馬遜平臺上是沒有顯示的,而且我們不是亞馬遜平臺的內(nèi)部員工,所以看不到這個數(shù)據(jù)。
那么新手賣家,要怎么來判斷產(chǎn)品的銷量呢?雖然在選品過程中,通過對銷量的預估來為自己選品與否做決策,再去總結(jié)選品的范圍和屬性也是非常有必要的手段,可是我們該怎樣去判斷一個產(chǎn)品的銷量呢?
話不多說,今天我們一起來看看如何對產(chǎn)品的銷量進行預估呢?
一般來說,可以通過以下四方面的結(jié)合:
根據(jù)產(chǎn)品Review數(shù)量
有過亞馬遜運營經(jīng)驗的賣家都知道,想讓客戶留評真的很難很難,你費勁千辛萬苦,客戶卻無動于衷,原因就在于平臺的特性,消費者一直沒有被培養(yǎng)起留評的習慣。
對于大部分的產(chǎn)品來說,真實銷售100個都未必能夠收到一個Review,甚至有賣家吐槽,自己某個產(chǎn)品已經(jīng)賣出了2700個,卻沒有收到一個Review。真實的留評率對于大部分賣家來說都是基本一樣的,但考慮到有部分賣家會刷一些評論,我們可以將該比例降低一點,假設80個訂單一個評論,在調(diào)研一款產(chǎn)品時,只需要統(tǒng)計一下該Listing的Review數(shù)量,就可以初步評估該Listing的銷量。
但由于Review的統(tǒng)計和展示是從該Listing上架就開始的,三年前的數(shù)據(jù)對當下的運營來說并沒有太多的可參考性,該怎么辦呢?我們在統(tǒng)計Review數(shù)據(jù)的時候,不妨以最近三個月或者半年為時間節(jié)點,只統(tǒng)計這段時間以內(nèi)的數(shù)據(jù),這樣的統(tǒng)計,數(shù)據(jù)成了當下銷售狀況的反映,就更接近于真實了。
購物車
使用這種方法精確度會更高一些,但是從時間來考慮花費的時間就比較長了。將自己做參考的Listing添加到購物車,然后將訂購數(shù)量設置為最大數(shù)量999,如果對方的庫存數(shù)量少于999,平臺就會提示你有多少是可售的,這樣你就知道該Listing當前的庫存數(shù)量。第二天可以按照這樣的方式,再測試一遍,連續(xù)一周或兩周,大概就可以知道該Listing的日平均銷量了。然后根據(jù)自己的運營目標,思考這樣的銷量是否符合自己的預期,如果符合,那就可以初定為選品對象。
當然,這個方法也有弊端,一旦你所關注的對象設置了最大訂單數(shù)量(Max Order Quantity),此測試方法就失效了。
第三方工具
有很多第三方工具插件都是通過爬蟲的原理,基本準確的核算出了一條Listing的銷量。
比如AMZsount的插件就可以在打開任何一個ASIN頁面時輕松知道該Listing最近30天的銷量。所以用一款好的工具,能讓我們事半功倍
根據(jù)店鋪Feedback數(shù)量
如果有不少賣家因為運營的需要刷Review的話,那么只有很少的賣家會刷Feedback。因為Feedback數(shù)量的好壞與多少對運營的幫助都很小,甚至可以說絲毫不影響運營的進展,所以,幾乎沒有什么賣家會去刷Feedback,這就意味著Feedback數(shù)量更接近于真實數(shù)據(jù)。
根據(jù)經(jīng)驗來看,美國站上,如果一個店鋪的銷量基本穩(wěn)定,那么其店鋪中30天Feedback數(shù)量的4-5倍,相當于該店鋪一天的訂單數(shù)量,比如下圖,該店鋪30天Feedback數(shù)量是126個,乘以5,該店鋪每天的訂單數(shù)量大概是600個左右。
知道了該店鋪總訂單數(shù)量,再進入該店鋪去查看,因為店鋪里產(chǎn)品的默認是按照銷量多少來排序的,查看自己正在評估的Listing在店鋪中的位置,再配合根據(jù)Review數(shù)量的評估,就可以粗略的評估出該Listing的銷量了。
所以重要的是能夠用自己的想法對平臺的數(shù)據(jù)進行總結(jié)和分析,從而提高自己的操作判斷能力。
總結(jié),亞馬遜賬戶的運營其實也不困難,選擇合適的產(chǎn)品是首要任務,然后注意不要違反平臺的規(guī)則;另一方面是產(chǎn)品的優(yōu)化,選擇更好的供應商和物流公司,相信一定能夠做好自己的店鋪。
以上就是一些關于預估產(chǎn)品銷量的問題,希望可以幫到大家。
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