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亚马逊选品数据库是怎么帮助卖家快速分析产品?

小桨

亚马逊选品数据库可以给卖家提供大量数据来进行分析,亚马逊选品数据这一过程也是质量管理体系的支持过程,在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

Jungle Scout能够帮助商家分析产品排名,查看产品销量数据,目前其功能有选品数据库,竞品跟踪器,供应商数据等,其中其选品数据库涵盖超过10亿个亚马逊产品数据,数字参考价值高。

如何设置 Jungle Scout 产品数据库来帮助选品呢?

Jungle Scout 的产品数据库不同于亚马逊的产品目录,是改良之后的结果,对卖家更为友好,使得产品更加的直观。我们首先用美国站来举例,因为百万美金案例的产品将在美国站发售,但是这个筛选方法也适用于其他的站点。

首先全选所有的类目,然后开始剔除如下Jungle Scout不建议选择的类目。

图书、CD、唱片、电影、电视、音乐、软件和视频游戏等(媒体类易有法律问题)

服装、鞋子、箱包和珠宝等(不适宜自有品牌)

手表、家电、大多数的电子产品和电脑等(工艺繁琐复杂)

随后依据我们在选品(上)提到的五个标准,在过滤区域,即为类目搜索器中,加入想要的爆款选品的五个特质,依次为:

最低价格:18 美金

最低月销售额:200件

最少的测评量:5条

最多的测评量:50条

最高的星级评分:3.7分

在输入这些选品筛选之前,我们可以对选品一无所知,但是产品数据库会依据我们键入的数据向我们展示高需求、低竞争力且可以改善的产品。

亚马逊选品数据库
现在按下搜索键,看看 Jungle Scout 产品数据库为我们提供了哪些灵感呢?

从数以亿万计的商品中,Jungle Scout 为我们选出了8,855 款商品,即便如此,8,000多件商品一次性看完也是一个体力活,所以我们采用浏览图片的方式,快速看一遍这些产品然后剔除掉一些明显不合适的。

我们在一开始的选品(上)提到过,理想的爆款是简单、相对耐用且便于运输的,因此我们可以很快排除那些易碎的(玻璃类),不轻便的,以及不容易与供应商沟通加以改进的。

在粗浅的浏览了第一页的结果之后,我们选择了最靠前的三个潜在的选品,分别是:捕蝇器、耐用塑料桌布和食品罩。

在这里我们需要强调,如上的三个潜在的选品并不是生活中每天都容易看到的、也不是在办公司冥思苦想容易想出来的,但通过产品数据库我们就可以很轻松的找到。例如某款食品罩,月销量达到433件,售价为27美金,评级为3.7星就符合我们选品的标准。

(文中部分素材来源于网络,如有侵权联系客服)

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