关于亚马逊listing

关于亚马逊listing全文1650字，带上耳机，听听看

关于亚马逊listing编辑导读

关于listing的重要性就不赘言了，下面从listing评分切入，先给大家分享一个分析表格：你只需要在表格中填入相应的星级和评分就可以知道自己的lisiting现在是否符合亚马逊对listing好坏的标准。（listing评分就是你亚马逊上的review数量）如下图，将对应的数据填写进入表格中： 对应表格中的地方： 接下来说明[计算值]，因为计算有小数点的差值，而这个差值又可能有未算权重和普通差

关于亚马逊listing正文

关于listing的重要性就不赘言了，下面从listing评分切入，先给大家分享一个分析表格：你只需要在表格中填入相应的星级和评分就可以知道自己的lisiting现在是否符合亚马逊对listing好坏的标准。（listing评分就是你亚马逊上的review数量）如下图，将对应的数据填写进入表格中：

对应表格中的地方： 接下来说明[计算值]，因为计算有小数点的差值，而这个差值又可能有未算权重和普通差值一说。表格这里如果显示异常可能是Amazon监测到了你的操纵review不计算某些review的权重（目前一般来说都是不算5星的权重，目前是按这个来考虑），也有可能是还未来得及进行评分计算，需要人为定性。详细如下图，正常表示OK，异常表示需要小心了：

紧接着就是正题了：每个listing都有自行心目中的目标综合评分，将你们期望的评分值填入此处，如下图：

当填写完此关键信息后，下面就可以计算出来当前listing需要移除和增加多少个评价了，20年了还用这个表格手动计算其实是很LOW的，下面就讲下一个软件工具里的listing监控功能，告诉大家20年我们该有的工作方式！

因为一个listing的总评分 又由多个子asin组成而相互影响，要来个更加精细化的管理，将具体细节的知道到底是因为某一个子ASIN而引起整体问题的话， FusionzoomERP 的强大listing监控功能绝对能够省出你们大部分盯listing的人员时间出来：通过系统管理起内容的产品数据维护，可以直接通过SKU进行查询相关产品所有的ASIN数据，对应的总评分，子评分的具体评价数量和评价得分。回到Excel表格正题：假设你的店铺现在 1星的 1个2星的 2个3星的 6个4星的 42个5星的 25个综合评分 4.20分你的期望想要达到 4.55分 (期望值最好是4分以上，最低为3.2分)那么你需要增加好评 5星的61个即可获得4.55分。或者你可以通过移除中差评来调控，移除的计算值是在单个星级评分维度上，而不是叠加的量。移除差评 1星的 1个2星的 1个3星的 6个4星的 42个说明：1星的一个或者2星的1个或者3星的6个或者4星的42个即可达到期望值4.55分。或者也可以综合整体移除调控，默认优先移除1星差评开始往后排值，获得综合移除数量移除差评 1星的 1个 2星的 1个3星的 6个4星的 22个 说明：综合移除1+1+6+22=30个差中评即可达到期望值4.55分。那除了以上的操作增加5星/移除差评/综合移除差评以外，评分星级的改变也可以达到期望值。变更的计算值是在单个星级评分维度上，而不是叠加的量。评分变更 1星5星 1个2星5星 1个 说明：1星变成5星的1个或者2星变成5星的1个即可达到期望值4.55分。或者也可以通过综合评分的变更来调控，默认优先移除1星差评开始往后排值，获得综合评分变更的数量。评分变更 1星5星 1个2星5星 1个说明：综合变更的数目1+1=2个差评即可达到期望值4.55分。那么，要怎么从海量订单中找出差评是哪个买家的？不用担心， Fusionzoom配套浏览器插件工具，可以通过发邮件给历史订单爬取到buyer ID,和订单数据匹配起来找到差评买家。有了表格，有插件，有了ERP 这样，每天就可以把挑差评去差评量化数据化，按照自己的实际情况，去有理想有目标地执行评价评分管理，打造更加优质的listing。

而且，在listing监控功能中，还能对关键词排名进行监控，让你随时掌握

其他功能就不在此说明了，有需要的朋友去加Fusionzoom erp官方客服QQ7974571

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