亚马逊数据分析表格怎么做？

亚马逊数据怎么分析
在亚马逊运营中，数据为王。卖家获得的信息越多，信息的覆盖面越大，在竞争中也就有明显的优势，所以，亚马逊数据分析工具首先要为亚马逊卖家海量数据。

其次数据要精准，面对海量的数据，卖家要从中筛选出自己需要的数据要花费大量的时间和精力，好的亚马逊数据营销工具能够在数据筛选和分析中为卖家节省大量时间，让卖家可以尽快做出决策。

再次，亚马逊是不断变化发展的平台，数据分析工具也应该紧随平台的变化做出相应的改变，方便卖家做出正确的决策。

功能设置是否完善？

现在亚马逊上竞争越来越大，精细化运营已经成为大势所趋。所以一款好的亚马逊数据分析工具，应该在运营的各个方面为卖家提供数据支撑。卖家想要运营好亚马逊有这样一系列工作：

选品-关键词- listing优化-广告投放-库存管理-评价管理

好的亚马逊数据营销工具需要针对这些不同的工作帮助卖家优化运营。例如选品，做亚马逊的卖家们都知道，三分运营七分选品，如何选出合适的产品，需要卖家对细分市场、竞争对手、爆品进行大量的调查和分析。目前亿数通就能通过监测亚马逊的行业细分市场产品、关键词、爆品，并将这些关键词和产品的reviews、价格、库存等各项数据进行可视化对比，为卖家选品提供可靠依据。

此外，酷鸟卖家助手还能帮助卖家进行listing优化，管理和分析广告投放、差评管理，为卖家提供科学有效的数据支持。

如何对亚马逊竞品数据进行分析
竞品都投放了哪些关联流量？竞品都和哪些商品有关联？今天教大家一秒获取到商品的所有关联流量数据！简单实用。

1.进入数派跨境工具，点击左边菜单“关联流量”

2.进入关联流量菜单，看到关联流量分别有相似关联、相关关联、还有广告关联

3.还想查哪个关联流量就选择哪个，这里演示选择相似关联的VAV，VAV英文叫Customers Who Viewed This Item Also Viewed简单的说就是“看了又看”。

选择VAV后，输入一个竞品的ASIN，这里演示一个案例，如：我的竞品asin是B08PG1N5L6，输入ASIN后，搜索

4.拿到竞品B08PG1N5L6的所有曾经和现在出现在其他商品的VAV推荐位上，商品价格是零代表该是该商品已经下架

5.清楚的看到竞品B08PG1N5L6所在的商品listing的VAV推荐排名情况

6.一键导出数据，可以选择导出部分或者全部

快速查到竞品的关联流量和自己商品的关联流量，分析和优化listing。

亚马逊cpc广告数据表怎么分析
1.广告概况分析

站内广告后台报告拆解，并进行多维度的分析，更简单、直观的让卖家查看投广效果，从而为选词、出价、匹配方式提供有效的参考依据。

2.按产品列表的维度

分析PPC广告，卖家可以快速的查看已经推广产品的广告情况包括产品展示量、CTR、平均CPC、ACOS等数据，进而快速点击右侧操作，查看相关活动、相关广告组、相关关键词来调节推广方案。

3.PPC广告报告

获取竞争对手近52周的广告数据，包括关键词、关键词流量、关键词转化等，帮助卖家抓住市场广告投放规律，提升广告投入效率，玩赚站内广告。

除了上述便利分析工具以外，酷鸟卖家助手还实现了其他的一些非常实用的功能来帮助卖家更好的管理广告。

1.广告预算控制

关于广告预算控制，亚马逊默认的只能给每一个广告活动设置一个每日预算，但是这个数字跟卖家的利润没有直接关系，卖家往往在月末最数据汇总分析时才会发现广告费用超过了ASIN的利润或者超出了每个月的预算控制，但为时已晚。所以，精准的广告预算控制是很有必要的，酷鸟卖家助手自动预算控制功能就能够帮助大家实现广告的实时预算控制。

2.分时段bid管理

一个ASIN出单往往不是均匀的而是分高峰和低峰时段，例如夜间是很多ASIN出单的低峰时段，这时就可以通过酷鸟的bid分时调价功能，按照出单的高低峰时段来设置不同的出价，低峰时调低，高峰时调高，让每个点击的花费都更加合理。

3.广告定时开关

手动开关广告其实是很费时费力的，尤其是多站点多店铺的卖家，所以用酷鸟自动定时开关广告，就可以避免错过广告高峰期，也避免了低峰期时段的恶意广告点击造成的广告成本浪费。

4.智能否定关键词

对亚马逊广告否定关键词，是卖家在投放广告过程中必不可少的环节，只有降低无效关键词的点击，才能减少广告成本，提高广告投放的精准度。在酷鸟后台可以直接帮你智能否定不必要的广告关键词。

亚马逊选品数据如何进行分析
首先可以针对亚马逊竞品数据分析工具asinspy对产品销售数据分析：《asinspy关键词数据分析工具详解》

针对产品销售数据包括产品的曝光度、点击量、加入购物车量、订单量、价格及排名。

针对产品渠道分析：分析各个产品渠道的来源，以及店铺的销量情况。

关键词数据分析：

可以精准分析产品关键词以及关键词的点击占比、搜索关键词排名、购物车关键词占比等数据。