为什么我们的产品好像毫无生命力？" 跨境卖家有哪些提升产品能力的可行路径？当前跨境电商行业产品同质化严重，对于中国商家来说，做微创新的产品还会是最优选吗？"
忘之我的C位
选品指南针提供了数据，简析这些数据背后的含义。通过给出的数据算出来类目的平均搜索点击率和平均转化率 知道了Click Counts 和Glance Views区别就知道了这2个转化率的区别。
选品其实就是判断一款是否能做，是我最近的工作重点。有参考选品指南针（Marketplace Product Guidance的数据,后台帮助页面也翻译成商城商品指南），商机探测器（Product Opportunity Explorer）以及品牌分析（Brand Analytics）
现对选品指南针里数据做一个详细分析。（说明：下面截图里选品指南针用的用的英国站点数据。要选择除美国站点外的其他站点的数据，因为美国数据缺少部分内容。）
01. 选品指南针数据简析
1. Filters（筛选条件）如下图：
刚开始我用这个筛选的时候，用的是产品关键词，发现怎么也找不到相应的数据。其实这里用对应的类目关键词也就是Item Type Keyword这个字段，此字段可以在上传产品时选择节点的地方找到，也可以用先在前台输入你的产品关键词，找到对应的类目节点ID，在分类树（Browse Tree_Guide）表格里搜索找到Query列对应的值。
2. Performance（产品表现）如下图：
除了直观的看销量趋势，对比今年和去年的数据，隐藏的一点是通过给出的数据算出来类目的平均搜索点击率和转化率（《对转化率的误解》里并未提及此处的转化率）
上图中跟据Search Performance图表中的数据，通过Clicks Count/ Search Volume 可以算出搜索点击率（此点击率和广告关键词点击率clicks/impressions有一定区别）。
此值可以作为关键词广告搜索位置点击率的一个参考。如图中12月份的Clicks Count 3293762 / Search Volume 70982361点击率算出来是4.6%。
点击率对做广告预算不重要，重要的是转化率。上图中，可以计算出2个转化率。一个是用Units Sold/ Click Counts计算，另外一个是用 Units Sold/ Glance Views计算。
上图中12月份Units Sold：375777， Click Counts：3293762，Glance Views：5758863。算出来的转化率分别是：11.4%，6.5%。【这里的Units Sold是总订单（搜索订单和其他流量订单），不是搜索订单，算出来的搜索转化率大于真正的搜索转化率】
Click Counts 和Glance Views区别：我认为Click Counts是搜索点击即搜索流量，Glance Views是总点击和Business Reports里的Page Views一样，包含搜索流量以及其他流量。【此处解释若有误，欢迎指正】
这2个转化率的区别显而易见，1个是此节点所有搜索词的平均转化率，1个是整个类目产品的平均转化率。Click Counts和Glance Views比值又有啥含义？是不是类目的搜索流量占比（12月份为Click Counts/ Glance Views= 57.2%）. 【此处解释若有误，欢迎指正】
疑问：观察图中10月份前的Click Counts/ Glance Views这两个比值接近1，从10月份开始，这个比值才变小。是10月份之前都是搜索流量（不太可能）？还是10月份Amazon调整了数据统计？亦或我对这两个数据理解有误？
3. Search to purchase ratio（搜索购买比）如下图
搜索购买比，这个数据看不懂？《对转化率的误解》里有提及。这里再说这个数据的另外一个意义：它可以估算出搜索转化率。
搜索购买比就是购买ASIN数量/ASIN展示数量。搜索购买比为2.35‰也就是说，购买2.35个ASIN，要展示1000个ASIN。
如果你结合品牌分析下的Search Query Performance的数据，你会发现，其实每次搜索展示24个左右ASIN（这个是我的经验之谈，你的观察可能不一样）。
假设搜索一次展示24个ASIN，那么买2.35个ASIN，要搜索1000/24=41.67次，即购买1个ASIN，要41.67/2.35=17.73次搜索（搜索次数）。估算出产品搜索转化率（搜索订单数量/点击次数）大于1/17.73即大于5.6%。
为什么是大于？因为通过观察Search Query Performance下的search query volume和total click count, 你会发现搜索次数是大于点击次数的，也就说有的搜索可能没点击（为啥没点击？可能搜索结果不是客户想要的）。【此处解释若有误，欢迎指正】
这个估算的搜索转化率（Search Performance已经说了一种转化率的计算，这是另外一种）的准确度取决于经验之谈（展示24个左右ASIN）的准确性。这两个转化率是有区别的。
Conversion Rate per Price Range 这么重要的数据，amazon没有给出来。Return Ratio 退货率和Reasons for returns退货理由，前者可以用在利润计算中，后者可以帮助改进产品。
4：Offer & Selection Metrics （报价和选择指标）如下图：
12个月：
90天：
上面2涨图是12月和90天的数据图。Number of sellers 卖家数量即卖家账号数量。Amazon没有给出具体的数字，给出具体的数字也意义不大。
Number of new brands 新品牌数量，可以反映出所选段时间，进场的卖家数量。一个品牌至少一个卖家账号。
Number of ASINs子体listing数量，个人觉得这个值包括不在售但详情页还存在没变狗的ASIN，因为感觉这个值过大，变狗的应该不包含。
你可以选着7天，30天，90天作为参考，算一下1个月和3个月内删除的 ASIN数量（上图截图中，7天ASIN数量556.9K，30天是593.1K，90天是652.8K， 差值是36.2K,59.7K也就是减少的ASIN数量增加36.2K/1大于59.7/2或者对比3个月新增的ASIN数量32.4K）是变大还是变小。
如果变大，可能是选择离场的人大于进场的人，利润减少，竞争在加剧。大多数节点应该都是这种ASIN数量减少变大的情况（Amazon在淘汰卖家）,何况一个节点不止一种产品，所以算这个其实对选新品意义不大。【以上分析可能不对，欢迎交流】
Number of new ASINs 新ASIN数量即所选时间段新建子listing数量。（7天，30天，90天这个值都没变化。所以这个新ASIN时间可能是90天）。【以上分析可能不对，欢迎交流】
Offers per ASIN 每个ASIN的卖家数量，参考意义不大。这个是平均值，停售ASIN没有卖家，有的ASIN有多个跟卖。正常数值为1，若为2说明这个类目跟卖严重。
Star Ratings 星级对应的ASIN数量分布。正常是4星以上占比最大。一般情况下，退货率高的类目，4星占比就变小，但依旧比其他星级多。
想要具体化这个占比情况，可以在浏览器按F12查看源代码，找到横条像素长度，算一下（上图截图中，4+像素是 276，3 是55.1， 2 是8.1， 1 是4.1 可算出占比分别为：80.4%， 16.1%， 2.4%， 1.2%）
Advertisement Spend 广告支出，下面给出了平均每日支出0.1和大部分人的消费金额值0.3。
平均值0.1看似很小，然而12个月有527.2K个ASIN，每个ASIN平均每日支出0.1，即平均每日Amazon的广告收入52720。假设你的主要竞争对手每日花费100，那就是527.2个潜在的竞争对手（当然，潜在竞争对手数量不能这样子算）。
02. 选品指南针数据和第三方工具数据对比
尽管Amazon给的数据有局限性，相比第三方工具给出的数据，我更相信Amazon官方数据（这里不是表达不要用第三方工具），因为我觉得第三方工具数据要么来自Amazon，要么通过自己的数据模型预估的。下面会用选品指南针的数据和第三方工具做一下对比。
如下2张图，英国站1月份同一节点选品指南针和第三方工具的销售数据：
为什么我们的产品好像毫无生命力？" 跨境卖家有哪些提升产品能力的可行路径？当前跨境电商行业产品同质化严重，对于中国商家来说，做微创新的产品还会是最优选吗？"忘之我的C位选品指南针提供了数据，简析这些数
原文转载：https://www.kjdsnews.com/a/1978129.html
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