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AccuSales™

业内最精准的产品销量预测算法系统

很多人好奇我们是如何计算亚马逊亿万产品的月销量的。

如果你想知道它的计算方法以及准确度,或是想要帮助Jungle Scout不断地迭代产品、完善系统,请接着往下读,我们将揭开AccuSales算法的神秘面纱!

AccuSales™的关键组成单元

简而言之,AccuSales™是一套为估算亚马逊产品销量而量身设计的算法。 它为Jungle Scout的选品工具提供了数据支持,是整套系统的核心之一。

为提供业界最准确的销量估算值,这套系统中包含了以下几个关键组成部分:

1. 大数据

我们每天对超过5亿个数据点进行计算处理。每天跑这些数据,对系统的处理能力要求非常高。你可以想象一下,这些数据每天在几个装满服务器的大仓库中运行,场景多么壮观。

有些用户好奇他们为什么每个月都要付费使用网页版,这些费用我们都花到哪里了,其实处理这些数据的成本很高。我们每月要花近10万美金来运行AccuSales™算法的计算机和服务器上:

这些数据来自几个不同的方面。其中有一部分来自于自愿分享销售数据的客户。这些实际的销售数据是我们最为宝贵的信息资源,在提高AccuSales™的精准度方面功不可没。

此外,我们会收集产品的库存和排名信息,以及大量与产品相关的其他数据,以全面分析哪些因素会影响产品的销量和销量趋势变化。

2. 专家团队

我们拥有一支由技术大牛组建的大数据团队,每天处理这些大量且庞杂的数据,通过AccuSales™算法将这些数据转化为销量估算值,应用到Chrome插件和Web App产品中。

这支大数据团队一共有四名数据科学家,他们一共拥有超过30年的行业经验,分别在大数据、机器学习和数据分析等方面有多年经验。

2018年初又招收了一位大数据博士,这个团队还在不断快速扩充,所有这些最强大脑每天都集中在一件事上:不断完善AccuSales™,让算法更准确!

3. 定制化系统

数据团队开发了这套特有的算法和系统来处理、测量与分析所有收集到的数据。

目前我们通过几个微服务(一种软件开发技术),数千个安全服务器和多个数据存储中心来处理数据。由于系统的精密度很高,AccuSales™能够不受干扰,持续地提供可靠、准确和最新的销量估算值。

那么它究竟是如何运作的呢?

我们已经了解了构成AccuSales™的关键组成部分,接下来,将揭示这些元素是如何结合在一起协同运作的!

关于订单、排名和库存等信息

还记得我们先前提到的每天要收集超过5亿个数据点吗?

这些数据包括了订单、出货量、BSR(畅销榜排名)、库存、价格、父类别/子类别以及任何对于提升AccuSales™估算精准度有帮助的其他相关数据。

实际订单和估算销量

我们收集了一部分真实的销售数据、产品Listing数据和一些第三方数据,然后识别这些数据与销量预测的关系和权重比,根据算法计算销量预测,然后同真实的销售数据进行比对,根据差值相应地调整算法,使销量预测值不断接近真实销量值。

右图是一个产品品类的数据曲线。

这条数据曲线上的预测值就和该品类中大量产品的实际销售值非常接近。因为这个算法综合考虑了多种影响销量的因素,又结合了真实的销售数据,使其可以不断进行修正完善,减小误差。

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