亚马逊数据分析的软件有哪些？需要分析哪些数据？

数据分析是亚马逊卖家在运营业务中至关重要的一环。通过对销售数据和市场趋势的深入分析，卖家可以了解产品表现、顾客行为和竞争环境，从而做出明智的决策和优化策略。通常来说，亚马逊数据分析主要包含两块：销售数据和广告数据。下面就借助Wimoor erp工具来进行店铺数据分析。

一、销售数据

亚马逊销售数据又包括了销售明细、广告明细、亚马逊费用明细以及退货情况明细和流量情况。

1、销售明细：分析每款产品的订购情况、付款情况、以及产品毛利，通过这些数据，快速知道卖得好的产品是什么、用户不感兴趣的产品是什么、哪些产品利润空间大等。

2、广告情况明细：可以清楚知道每个产品的投放情况，包括每个产品投了多少广告费、获得多少展示、点击、转化、每次的点击成本是多少、acos是多少等。进而从中找到一些广告优化方向，比如哪些产品不适合投广告，哪些产品需要加大力度投，哪些产品的广告打法可以借鉴等。

3、亚马逊费用明细：可以知晓每件产品的销售佣金、退货处理费、FBA发货费、FBA长期放置费等数值。

4、退货情况明细：可以知晓每件产品退货数、退货率、退货损坏量、损坏率等情况。

5、流量情况：分析每件产品的流量情况，包括自然流量和广告流量以及转化率的情况。

二、广告数据

亚马逊广告按照层级划分成广告组合-广告活动-广告组-广告（自动广告+手动广告），所以广告数据也是基于这些维度进行分析。

1、广告组合数据：快速知晓每个广告组合的预算规划以及详细投放情况，包括每个广告组合各自花了多少广告费、获得多少展示、成交了多少单、acos多少等等。

2、广告活动数据：通过对比每条广告活动的表现情况，快速筛选出表现不佳的广告活动，从而锁定目标进行优化操作。

3、关键词投放数据：通过分析广告关键词的投放情况，可以将表现好的关键词埋到listing页面中，表现不好的关键词添加到否定。

4、买家搜索词数据：自动广告跑出来的搜索词以及品牌广告中的搜索词情况都在这里。通过分析买家搜索词数据，可以将表现不佳的搜索词添加到否定，提升流量精准性。另外，还可以将表现效果比较好的搜索词转为手动投放，进行精细化管理。

作为专业的亚马逊一站式管理系统，Wimoor erp涵盖了采购、发货、运营、广告、财务等各个模块。同时也是垂直亚马逊领域里唯一一款百分百开源、支持商用的ERP，不仅现有系统完全免费，系统源码也都是公之于众的，所有模块都可以任意安装、卸载和升级，没有用户数限制。意味着大家可以选择免费用在线系统，也可以部署到本地，数据存储在自己手里更放心。

系统源码已经放到Github上，需要的朋友们可以找Wimoor万墨ERP-亚马逊店铺管理软件-免费的亚马逊ERP官方客服领取。

做亚马逊，为什么一定要会数据分析？

● 年终旺季销量异常波动，如何做好销售诊断？

● 增加了广告预算销量却没提升，哪里出了问题？

● 如何更好地分析商品数据，促进转化？

你是否也有过以上的疑问？对于亚马逊中小卖家而言，特别是新手，在日常运营过程中普遍会遇到诸如此类的难题。

那么，该如何解决？

首先，要懂得看数据：对各项数据报表进行归整；

其次，要会分析数据：从数据中去发现问题所在；

最后，调整运营决策：对有问题的数据进行优化。

看到这里，相信大家应该明白数据”在驱动亚马逊业务发展中的重要性。今天，船长BI将和大家一起聊聊数据分析在亚马逊运营中的作用及高效的数据分析方法。

做亚马逊一定要会数据分析

如今，数据已覆盖到各行各业，深入我们的工作、生活和学习的每一个场景中。对于亚马逊管理和运营人员来说，也全面步入数据化精细化运营时代。从选品、发货、库存、推广，再到买家搜索、下单和评价，可以说每一个运营环节都脱离不了数据的支撑。

而在这背后，面对缜密的数据报表，如何有效地进行数据分析以辅助决策是卖家们在推动业务增长过程中非常关键的一环。

因此，每一位亚马逊卖家都必须学会做数据分析，这也是一项精细化的运营工作。只有建立体系化的数据分析思维，利用数据把控运营的每个关键环节，你才能紧跟平台或竞争对手的变化而做出相应的策略调整，有机会在竞争中占据优势。

需要注意的是，切勿盲目和粗暴分析，否则可能将影响你的整体运营策略。

亚马逊数据分析存在的几个难点

船长BI在卖家群和论坛上，时常会看到有很多卖家在求助，如何做数据分析。虽然大家都了解数据的重要性，但说到做报表和数据分析却不知从何下手。有卖家表示，看着后台的数据都不知道咋分析，没有思路，感觉好难；还有卖家连数据标准都没弄明白，遇到不同的情况该如何分析、寻找原因及应对。

图源丨卖家论坛

事实上，不管是做数据报表还是数据分析应用，部分中小卖家可能还停留在人工处理纸质或电子Excel表格的阶段，这个过程需要耗费大量的人力与时间成本，而且数据管理的成效甚微。

做亚马逊数据分析时，你可能会遇到以下问题

不知道该看哪个表

数据报表太多，很难快速下载整合；

不知道该怎么分析

数据项太繁杂，很难针对性地分析；

不知道该如何找问题

数据变化太快，很难找出异常数据。

高效地做亚马逊数据分析

重视数据分析绝对是没有错的，在一些实际应用场景中，数据分析其实并没有想象中那么复杂。那么，一名专业的亚马逊运营需要做哪些数据分析，或者说重点分析哪些数据？

图丨数据报表（重点分析举例）

在日常运营过程中，你需要重点关注易波动的指标，比如广告花费、ACOS、促销费用等，而非商品的采购成本、亚马逊佣金等指标。通过船长数据方舟「运营之窗-关键指标表现」，你可以查看包括流量转化、广告、促销、销售、利润以及库存指标。

点击对应的指标，查看该指标按日展现的数据报表，比如商品的每日广告花费统计、商品每日ACOS统计等；展示了各指标具体数值及其环比结果，了解数据的短期发展趋势。

通过「运营之窗-销售诊断」设置诊断规则，获取全局销量诊断分析结果，发现问题商品，及时调整运营策略；发现潜力商品，并适时加大广告投放，挖掘更多机会。

页面中会提示你需要关注的商品，包括：

? 销量异常商品；

? 销量增速低于行业商品；

? 销量增长最多的商品；

? 销量增速最快的商品。

通过「TOP分析」，你可以按特定指标找出TOP商品，分析商品薄弱环节，从而做专项提升。

举个例子：默认选择TOP10时，系统会找出销量排行前10、销售额排行前10、毛利润排行前10以及广告花费排行前10的商品，最终会将商品数据合并去重后，呈现在列表中。

在页面上方的诊断结果中，会告诉你有哪些商品的销售额相对较弱，建议提升商品的客单价；有哪些商品的毛利润相对较弱，建议进一步分析商品的利润结构；有哪些商品的广告投放效果较好，建议加大这些商品的广告投放。

通过TOP子ASIN分析，快速了解商品情况，比如：

? 销量最好的商品，是否毛利润贡献也最多；

? 大力推广、广告花费多的商品，销量和毛利润是否符合预期；

? 销量靠前的梯队，占店铺大盘的比重，是否符合公司的战略规划；

? 快速发现毛利润异常的商品。

Tips：诊断结果仅提供参考，目的在于帮助你初步发现问题商品，详细情况还需根据你的具体问题具体分析。

结合行业数据，判断经营概况，当前功能包括行业趋势分析及行业构成分析。

举个例子：通过「行业趋势分析」，你可以分析市场整体热度的变化，从而分析是否要调整店铺的运营策略。我们分析当前类目的行业趋势，比如你的商品对应的类目行业数据在下滑，那么你可能就不能再备太多的货，否则后期可能会有商品滞销的风险。

通过「行业构成分析」，可以帮助你来挖掘市场红蓝海，发现市场机会。当前横轴代表销售额指数环比增长，纵轴代表销售额指数占比。

? 低增长高占比类目：销售额占比高于行业均值，红海市场建议做好差异化竞争；

? 高增长高占比类目：销售额占比高于行业均值，建议重点关注；

? 低增长低占比类目：销售额占比低于行业均值，小众市场请谨慎投入；

? 高增长低占比类目：销售额占比低于行业均值，建议及时做好新产品布局。

Tips：当前适用美国站点以下类目：Clothing, Shoes & Jewelry、Electronics、Home & Kitchen，即服装、3C、家居三大类目。

此外，还可以通过节日大屏掌握大促人-货-场，追踪各项数据表现，精准掌控旺季大促节奏，对比去年同期的大促数据，做更多分析。

做亚马逊，数据化运营”已是大势所趋，无论是管理还是运营人员都必须有数据分析思维”，掌握数据分析技能。背靠大数据支撑，通过科学、系统的报告分析，清晰了解买家的心思和竞品的情况，这样你才能快速做出决策响应，并提升决策的准确性，高效推动业务增长。