值得收藏!选品中评估竞品销量的五种方法

跨境头条 2年前 (2022) iow
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值得收藏!选品中评估竞品销量的五种方法

  对于亚马逊的选品,我的建议是要以市场为导向的方式进行选择,所以,在给学员上课和辅导的过程中,我特别强调Best Sellers二阶选品法和多家优质店铺复制杂交法,这两种方法的核心都在于以市场为导向,都在于选择的产品都是经过市场检验的,这样的方式来选品,可以放大成功的几率。而至于说竞争激烈,我倒是想问,没有竞争的产品,能有市场吗?

  但以市场为导向进行选品,必然要面对的一个问题就是评估市场容量和具体的Listing销量,如果销量评估不出来或者评估不准,就可能造成运营中不能达到自己的预期。

  关于竞品Listing销量的评估方法,这里我归纳下来五种,供大家参考。

  一、Review 数量评估法

  根据对应的Listing的Review总数量以及最近一、二、三个月的数量,乘以适当的倍数,来粗略的评估该Listing的历史销量以及近期销量,同时还可以根据最近三个月或最近半年的销量变化来评估该产品的市场走势。

  当然,这种销量评估法的核心是要知道收到一个Review所对应的大概订单数。

  以美国站为例,不考虑刷评的情况,大部分类目基本上都是130个左右的订单会自然产生一个Review。以此作为核算系数,我们可以简单的预估出一条竞品Listing的大概销量情况。

  二、Feedback数量评估法

  除了通过Review的数量来评估之外,我们还可以通过店铺的Feedback数量来评估该店铺的日均总销量。

  以美国站为例,最近30天的店铺Feedback数的3倍左右大概相当于该店铺一天的总销量。比如看到一个店铺最近30天Feedback数量是60,那么粗略的可以评估出该卖家的店铺日均销量大概在180单左右,而如果该店铺最近90天的Feedback数量也正好在180左右,那也从一个侧面说明该店铺的销量相对比较平稳。

  知道了一个店铺的日均销量之后,进入该店铺,查看店铺里的Listing清单,在一个店铺里,亚马逊系统默认是按Listing销量来排序的,如果看到你所关注的Listing排名靠前,那自然知道其销量较大,如果排名靠后,则说明其销量偏少。

  这也是我们可以用来做销量评估的另一种方法,虽然未必能够获得准确的销量数据,但也足以给我们在一定的参考。

  三、添加购物车评估法

  当你关注到某条Listing,想知道其销量如何,还可以通过添加购物车的方法来进行评估。我们可以直接将该Listing 添加入购物车,然后将购买数量修改为999,如果卖家实际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,那么你就可以知道该Listing当前库存仅有386个,第二天同一时刻再进行测试,第三天依然如此,连续测试一周左右,我们已经基本上可以根据库存数量的变化知道该Listing的日均销量情况了。

  但通过添加购物车的方法来评估销量,如果卖家在发布产品时设置了Max Order Quantity,或者卖家的实际库存数量大于999,则无法测试出来,这时候,我们可以用方法四来试试。

  四、页面源代码统计法

  页面源代码统计法的核心是要直接查看一条Listing的源代码,进而获得该Listing当前的库存数量,然后进行记录,第二天依然如此,连续进行一周或更长时间,就可以获得该Listing的日均销量情况。

  具体操作如下:

  对于Windows系统,我们可以采取以下三步:1. 打开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当前的库存数量,记录下来,连续多天持续重复上述操作。

  对于苹果系统,可以采取以下三步:1. 右键点击,查看源代码;2. 输入Command + F键;3. 在输入框输入stockonhand,即可看到该Listing当前的库存数量,记录下来,连续多天持续重复上述操作。

  五、第三方工具抓取法

  当前,有不少第三方软件可以提供Listing库存数量(销量)的数据,比如Jungle Scout,Keepa等,而且数据相对来说还是比较准确的,但为什么我没有将此列为第一条或者直接告诉大家说用第三方工具抓取就行呢?原因很简单,缺少行动和思考的数据,往往对于运营来说显得有点肤浅,使用起来也不会有太好的结果,所以,我的建议是,任何第三方工具的数据,都仅仅只能是参考,作为卖家,如果仅仅依赖于第三方数据,其结果既有可能是因为感触不深而不知如何用好这些数据。

  以上五种方法,都可以用于我们日常选品和竞品销量评估,而如果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,对产品也有了更深刻的理解,对后期的运营也会起到很好的加持作用。

版权声明:iow 发表于 2022年8月22日 pm12:32。
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