提取有价值的 Amazon Insight以优化性能
亚马逊数据可以代表营销和销售的主要关键点。数据分析热潮释放了数 TB 的潜力。事实证明，那些利用分析的公司能够成功地将数据转化为市场增长，并且更有可能擅长利用分析来识别商机，将见解转化为更强大的产品，并将这些产品更有效地交付给消费者和整个市场。
无论您的亚马逊业务的哪些领域需要优化，让数据分析成为一种常规习惯，无论是通过技术自动化还是由团队手动进行，都可以带来显着的性能改进。全球管理咨询公司麦肯锡的一项研究表明，“将大数据和分析融入运营的公司的生产率和盈利能力比同行高出 5% 至 6%。”现在，这是任何亚马逊卖家都不能忽视的优势。
什么构成了有价值的亚马逊洞察力？有价值的亚马逊洞察是指可以从数据中提取并用于为业务决策提供信息并提高绩效的任何信息。有价值的亚马逊数据见解的一些常见示例包括但不限于以下内容。
销售趋势洞察——确定哪些产品卖得好，哪些产品卖得不好，以及原因。这可以为产品开发和营销策略提供信息。搜索引擎优化洞察– 监控 BSR 数据可以帮助亚马逊卖家识别其销售轨迹和关键词使用如何影响其卖家排名的模式。客户人口统计洞察——了解谁在亚马逊上购买产品及其购买行为可以帮助企业更有效地定位广告和促销活动。竞争对手分析洞察——研究竞争对手的产品、定价和营销策略可以帮助企业识别市场中的机会和威胁。产品列表分析洞察——剖析列表质量的所有领域，找出薄弱环节并相应优化，以提高产品的整体性能和可见性。产品评论洞察——跟踪客户评论可以深入了解产品的优势和劣势，以及需要改进的领域。广告效果洞察——分析亚马逊广告活动的效果可以帮助企业优化广告支出并提高投资回报率。业务运营洞察– 检查日常电子商务运营可以帮助企业节省时间并提高日常业务运营的效率。用于提取有价值的亚马逊见解的工具卖家可以使用多种工具从亚马逊业务数据中提取有价值的见解，包括亚马逊自己的分析工具（如 Amazon Redshift）、数据集成和可视化工具以及第三方软件提供的基于人工智能的工具。
亚马逊的分析工具Amazon Redshift是由 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的 PB 级数据仓库服务。它允许用户使用各种工具和技术（例如 SQL）存储和分析大量数据。Redshift基于列式存储架构，采用先进的压缩和编码算法来提高查询性能并降低存储成本。
Redshift 还允许用户根据需求变化轻松扩展或缩小数据仓库，并使用各种数据集成和管理工具（例如 AWS Data Pipeline 和 AWS Glue）来移动和转换数据。此外，Redshift 还与其他 AWS 服务（例如 Amazon QuickSight、Amazon Machine Learning 和 Amazon EMR）集成，使客户能够对其存储在 Redshift 中的数据执行分析和机器学习。
数据集成工具DataHawk Connections是一项数据收集和存储服务，不需要卖家连接其卖家中心帐户。通过在应用程序上启用 Connections，Connections 可以将 DataHawk 收集的所有数据整合到它为用户管理的云数据库中。它允许用户轻松创建和发布交互式仪表板和可视化效果，这些仪表板和可视化效果在他们最喜欢的 BI 工具中完全根据他们的需求定制。在此过程中，用户可以对来自无数目的地（包括 Tableau、Power BI、Excel 和 Looker Studio 等）的数据执行临时分析。
Connections 还提供各种预构建的 Google Sheets 仪表板模板，可用于快速构建数据可视化并从 Amazon 数据中提取有价值的见解，而无需编码或专业技能。此外，DataHawkConnections允许用户与其他团队成员共享其可视化和仪表板，以根据专业领域（运营、SEO、内容、市场、广告和财务）委托分析。
从仪表板中提取亚马逊洞察本部分将以 DataHawk 的预构建 Google Sheets 仪表板为例，演示卖家如何提取有价值的亚马逊洞察数据分析。以损益仪表板为例，它允许卖家分析历史和最新的销售、费用和盈利指标。亚马逊卖家可以收集从销售趋势到净利润的任意数量的见解；他们只需要知道去哪里寻找。
检查财务分析（例如上图中损益仪表板中显示的分析）可以帮助企业确定哪些产品表现良好，哪些产品表现不佳，从而为产品开发和营销策略提供信息。除了产品性能外，卖家还可以收集亚马逊有关其收入、成本、毛利润、净利润、库存管理和销售趋势的见解。
收入：在亚马逊上销售产品所获得的总金额，包括任何费用或佣金。
成本：与在亚马逊上销售相关的总费用，包括销货成本 (COGS)、配送成本和任何其他费用。
毛利润：收入与成本的差额，显示企业的盈利能力。
净利润：考虑所有费用和税金后的最终利润。
产品绩效：有关单个产品的销售和盈利能力的信息，包括畅销产品和表现不佳的产品。
库存管理：有关库存水平的信息，包括已售商品数量、剩余商品数量和订单数量。
销售趋势：有关一段时间内销售趋势的信息（包括每日、每周和每月销售）可以帮助卖家识别模式并就产品定价和库存管理做出明智的决策。
人工智能工具对于那些数据分析经验较少的亚马逊卖家来说，可以利用自动化人工智能工具来生成有价值的亚马逊见解。例如，DataHawk 的Intelligence产品具有名为Insights 的人工智能支持功能，该功能允许亚马逊卖家收到多个基于自动数据探索的主动和被动通知。它们涵盖了亚马逊卖家业务的各个方面，例如广告、产品、销售、SEO 性能和市场。
卖家可以获得的三类亚马逊洞察包括发现、异常和良好实践。调查结果是商业头脑的见解，可帮助卖家管理其业务的特定方面。它们可以包括可操作的建议，建议卖家如何优化有问题的相应指标。
异常是揭示数据中异常值的见解。他们通知卖家已检测到的意外变化，并监控各种指标的演变，以发现帐户数据中的任何异常情况。良好实践是精选的电子商务要素，是帮助亚马逊卖家提高业务指标的理想先决条件。虽然它们不是基于用户的个人数据，但它们涵盖了基本的行业知识。
利用亚马逊人工智能洞察也许依靠人工智能生成亚马逊洞察的最大好处是节省时间。例如，通过 DataHawk 的 Insights 功能，卖家可以收到一条消息，通知他们人工智能已经检查了卖家的产品列表，并确定一个列表可以通过特定关键字的排名更高来有机改进。为了避免任何数据分析，卖方必须采取其他措施才能得出这个结论。收到亚马逊洞察后，卖家可以更频繁地将给定的关键字重新纳入其列表中，以使其排名更高。
结论简而言之，数据分析是一个强大的工具，可以帮助亚马逊卖家和其他电子商务品牌优化日常运营、增加收入并获得竞争优势。然而，从收集的大量数据中提取有价值的见解似乎令人难以承受。
通过了解数据驱动决策的重要性，识别销售趋势、搜索引擎优化、竞争对手分析、产品列表分析、产品评论、广告效果和业务运营等有价值的见解，并使用亚马逊自己的分析或第三方软件等工具，企业可以利用他们的数据做出明智的决策并推动来年的成功。借助数据分析和人工智能技术，企业可以通过提取实现长期增长所需的有价值的亚马逊洞察来保持竞争优势。
文章翻译自：datahawk；原文链接：https://datahawk.co/blog/extracting-amazon-insights
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