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亚马逊竞品预估销量,评估竞品销量的5种方法

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竞争对手才是最好的老师。要写出真正的亚马逊产品优质文案,就需要经常对比美国本土销售商写的 Listing文案。与国内的电商平台不同,亚马逊平台对外公布的数据很少,销量也没有公布。一般而言,可通过以下五种方法来估算竞品销售量。

一、Review 数量点评法

根据对应的Listing的Review总数量以及最近一、二、三个月的数量,乘以恰当的倍数,来大概的点评该Listing的前史销量以及近期销量,一同还能够根据最近三个月或最近半年的销量改动来点评该产品的商场走势。当然,这种销量点评法的中心是要知道收到一个Review所对应的大约订单数。

以亚马逊美国站为例,不考虑刷评的情况,大部分类目基本上都是130个左右的订单会天然发生一个Review。以此作为核算系数,我们能够简略的预估出一条竞品Listing的大约销量情况。

二、Feedback数量点评法

除了通过Review的数量来点评之外,我们还能够通过店肆的Feedback数量来点评该店肆的日均总销量。

以美国站为例,最近30天的店肆Feedback数的3倍左右大约相当于该店肆一天的总销量。比如看到一个店家最近30天Feedback数量是60,那么大概的能够点评出该卖家的店肆日均销量大约在180单左右,而假设该店肆最近90天的Feedback数量也正好在180左右,那也从一个侧面说明该店肆的销量相对比较平稳。

知道了一个店家的日均销量之后,进入该店肆,检查店肆里的Listing清单,在一个店家里,亚马逊系统默许是按Listing销量来排序的,假设看到你所关注的Listing排名靠前,那天然知道其销量较大,假设排名靠后,则说明其销量偏少。

这也是我们能够用来做销量点评的另一种方法,尽管未必能够获得准确的销量数据,但也足以给我们在必定的参考。

亚马逊竞品预估销量

三、添加购物车点评法

当你关注到某条Listing,想知道其销量怎么,还能够通过添加购物车的方法来进行点评。我们能够直接将该Listing 增参与购物车,然后将购买数量修改为999,假设卖家实践库存数量没有这么多,系统会给出提示。假设系统的提示是库存仅有386,那么你就能够知道该Listing其时库存仅有386个,第二天同一时间再进行检验,第三天依然如此,连续检验一周左右,我们现已基本上能够根据库存数量的改动知道Listing的日均销量情况了。

但通过添加购物车的方法来点评销量,假设卖家在发布产品时设置了Max Order Quantity,或许卖家的实践库存数量大于999,则无法检验出来,这时候,我们能够用方法四来试试。当你关注到某条Listing,想知道其销量怎么,还能够通过添加购物车的方法来进行点评。我们能够直接将该Listing 增参与购物车,然后将购买数量修改为999,假设卖家实践库存数量没有这么多,系统会给出提示。假设系统的提示是库存仅有386,那么你就能够知道该Listing其时库存仅有386个,第二天同一时间再进行检验,第三天依然如此,连续检验一周左右,我们现已基本上能够根据库存数量的改动知道该Listing的日均销量情况了。

但通过添加购物车的方法来点评销量,假设卖家在发布产品时设置了Max Order Quantity,或许卖家的实践库存数量大于999,则无法检验出来,这时候,我们能够用方法四来试试。

四、页面源代码统计法

页面源代码统计法的中心是要直接检查一条Listing的源代码,进而获得该Listing其时的库存数量,然后进行记录,第二天依然如此,连续进行一周或更长时间,就能够获得该Listing的日均销量情况。

详细操作如下:关于Windows系统,我们能够采取以下三步:1. 翻开Listing页面,按F12;2. 按完F12,按Ctrl + F键;3. 在输入框输入stockonhand,即可看到该Listing其时的库存数量,记录下来,连续多天继续重复上述操作。

关于苹果系统,能够采取以下三步:1. 右键点击,检查源代码;2. 输入Command + F键;3. 在输入框输入stockonhand,即可看到该Listing其时的库存数量,记录下来,连续多天继续重复上述操作。

五、第三方东西抓取法

其时,有不少第三方软件能够供给Listing库存数量(销量)的数据,比如Jungle Scout等,并且数据相对来说仍是比较准确的。

但为什么没有将此列为第一条或许直接告诉大家说用第三方东西抓取就行呢?原因很简略,缺少举动和考虑的数据,往往关于运营来说显得有点肤浅,运用起来也不会有太好的成果。

任何第三方东西的数据,都只是只能是参阅,作为卖家,假设只是依赖于第三方数据,其成果既有或许是因为感触不深而不知怎么用好这些数据。

以上五种方法,都能够用于我们日常选品和竞品销量点评,而假设能够将各种方法结合,相信你在收集整理这些数据的过程中,对产品也有了更深化的了解,对后期的运营也会起到很好的加持作用。

(文中部分素材来源于网络,如有侵权联系客服)

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