亚马逊卖家运营中必须关注到数据优化

当我们新产品打广告时，数据优化指标是需要重点关注的，其中有四项最重要。在产品过了新品，来到了流量引爆阶段之后，我们要清楚的知道，在引爆产品的数据核心究竟是什么？

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• 亚马逊卖家运营中必须关注到数据优化详细回答
• 爆款阶段。

亚马逊卖家运营中必须关注到数据优化详细回答

当我们新产品打广告时，数据优化指标是需要重点关注的，其中有四项最重要：

下面我们要着重谈一下广告的点击率。事实上，点击率数据在业务报告中是无法计算的，因为业务报告中缺少曝光数据。但我们可以通过广告的点击率来衡量listing的点击率。当然，这个广告推荐选取的是商品推广自动投放广告的点击率表现，因为自动投放广告是直接自动抓取我们的广告库关键字进行匹配。看广告时，若把其他原因排除在外(广告投放精度等)后发现我们的点击率还很低，那么，listing大概有以下问题。

在发现了影响listing点击率的因素之后，我们需要有针对性地优化我们的listing，如何优化？怎样决定我们优化后的listing性能是否会越来越差？

此时我们要用亚马逊品牌的销售工具“品牌实验”来辅助，我们也称之为AB测试。通过“管理实验”，我们可以创建内容的两个不同版本。生成的内容将随机显示给亚马逊买家。对于listing的A+、标题和图片，我们可以使用这个功能来收集流量和转化率等信息，来决定listing的优化方向。

爆款阶段。

在产品过了新品，来到了流量引爆阶段之后，我们要清楚的知道，在引爆产品的数据核心究竟是什么？

1.有效点击率。

提高有效点击率对于产品性能的提升有很大的帮助。

2.转换率

在这三个因素中，转化率是最重要、权重最高、对listing影响最大的因素，我们所有经营推广手段的最终目的应该是为了提高产品的转化率。

3.重新购买的比率，查看评分和数量。

亚马逊近几年来一直很重视购买率，为什么呢？由于亚马逊想让我们的大多数卖家走品牌路线。所以说要做好品牌，首先要对产品的质量和质量有一定的保证，然后结合品牌的工具以及站外的手段来打造品牌形象，这样才能提高我们的复购率。并且Review的评分和数量，能够真实的体现我们产品的质量并影响到listing的转化绩效，review星级的提升是所有人在运营过程中最重视的工作之一。

当站外工作时，如何才能保证好流量的质量呢？推荐大家采用归因+MPC法！归属，也就是亚马逊的引流洞察力，Amazon Attribution，能够跟踪来自站点的流量的数据表现。

在MPC社交媒体折扣促销代码中，我们再一次建立促销，将MPC生成的链接放在属性上，然后通过归因产生归因链接，将归因链接放在站外，这样我们就能通过归因看到进入网站的流量有多少，已经购买了多少，以及销售额是多少。

这一点意义重大：可以追踪一站以外的资料。设置好MPC后附带的MPC展示落地页将起到过滤无效流量的作用，可有效减少没有转化的点击和保留高购买意向的客户进入我们的产品页面，直接提高产品的转化率。