亞馬遜選品數據庫可以給賣家提供大量數據來進行分析,亞馬遜選品數據這一過程也是質量管理體系的支持過程,在實用中,數據分析可幫助人們作出判斷,以便采取適當...
亞馬遜選品數據庫可以給賣家提供大量數據來進行分析,亞馬遜選品數據這一過程也是質量管理體系的支持過程,在實用中,數據分析可幫助人們作出判斷,以便采取適當行動。
Jungle Scout能夠幫助商家分析產品排名,查看產品銷量數據,目前其功能有選品數據庫,競品跟蹤器,供應商數據等,其中其選品數據庫涵蓋超過10億個亞馬遜產品數據,數字參考價值高。
如何設置 Jungle Scout 產品數據庫來幫助選品呢?
Jungle Scout 的產品數據庫不同于亞馬遜的產品目錄,是改良之后的結果,對賣家更為友好,使得產品更加的直觀。我們首先用美國站來舉例,因為百萬美金案例的產品將在美國站發售,但是這個篩選方法也適用于其他的站點。
首先全選所有的類目,然后開始剔除如下Jungle Scout不建議選擇的類目。
圖書、CD、唱片、電影、電視、音樂、軟件和視頻游戲等(媒體類易有法律問題)
服裝、鞋子、箱包和珠寶等(不適宜自有品牌)
手表、家電、大多數的電子產品和電腦等(工藝繁瑣復雜)
隨后依據我們在選品(上)提到的五個標準,在過濾區域,即為類目搜索器中,加入想要的爆款選品的五個特質,依次為:
最低價格:18 美金最低月銷售額:200件
最少的測評量:5條
最多的測評量:50條
最高的星級評分:3.7分
在輸入這些選品篩選之前,我們可以對選品一無所知,但是產品數據庫會依據我們鍵入的數據向我們展示高需求、低競爭力且可以改善的產品。
從數以億萬計的商品中,Jungle Scout 為我們選出了8,855 款商品,即便如此,8,000多件商品一次性看完也是一個體力活,所以我們采用瀏覽圖片的方式,快速看一遍這些產品然后剔除掉一些明顯不合適的。
我們在一開始的選品(上)提到過,理想的爆款是簡單、相對耐用且便于運輸的,因此我們可以很快排除那些易碎的(玻璃類),不輕便的,以及不容易與供應商溝通加以改進的。
在粗淺的瀏覽了第一頁的結果之后,我們選擇了最靠前的三個潛在的選品,分別是:捕蠅器、耐用塑料桌布和食品罩。
在這里我們需要強調,如上的三個潛在的選品并不是生活中每天都容易看到的、也不是在辦公司冥思苦想容易想出來的,但通過產品數據庫我們就可以很輕松的找到。例如某款食品罩,月銷量達到433件,售價為27美金,評級為3.7星就符合我們選品的標準。
(文中部分素材來源于網絡,如有侵權聯系客服)
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