運用データ処理（Amazon の運用データ分析機能をどのように改善するか？）

Amazon の運用データ分析機能を向上させるにはどうすればよいでしょうか?

今日の Amazon 市場での競争はますます激しくなっており、すべての販売者は、より優れたビジネス戦略と意思決定を行うために、自社の運営データを包括的に理解する必要があります。しかし、データ分析は多くの販売者にとって、特に関連する経験やスキルが不足している販売者にとっては困難な問題となる可能性があります。ここにいくつかのアイデアがあります〜

広告データであろうと他のデータタイプであろうと、各データポイントを詳細に分類する必要があります。利用可能なすべてのデータを収集し、各データ ポイントを分類して整理し、分析するメトリックとどのように相関するかを判断する必要があります。このプロセスは面倒で複雑ですが、最も有用な情報を選別するのに役立ちます。

パート2

データをセグメント化したら、通常分析するデータの種類とそれらの関係について考える必要があります。たとえば、在庫を補充する必要がある場合は、過去 7 日間、15 日間、または 30 日間の販売量、Amazon 在庫数量、輸送中の在庫などの関連データを分析する必要があります。したがって、これらのデータ ポイントをテーブルに整理すると便利です。

パート3

データを整理したら、次のステップはそれを分析することです。例えば、上司が在庫の返品について言及した場合、どの商品が再販できないのか、どの商品が販売できるのか、返金の注文番号は何か、購入者の返金理由は何か、悪いレビューは付けられているかどうかなどを分析する必要があります。これらのデータを要約して分析することで、なぜ自社の商品が否定的なレビューを受けやすいのか、どのように最適化すれば購入者の再購入率が向上するのかなどがわかるようになります。

パート4

データ分析が完了したら、分析結果に基づいてソリューションを提案する必要があります。この計画には、問題の原因だけでなく、問題を解決するための具体的な手順も含める必要があります。自分で業務を管理する場合でも、上司に報告する場合でも、実行可能なソリューションを提供する必要があります。しかし、解決策はあなた自身のアイデアと経験に基づいており、静的なものではなく、誰もが同じ問題に対して独自のアイデアを持っています。

- 期間: 週ごとおよび月ごとのデータを要約して分析するには、週と月の固定期間から開始することをお勧めします。毎週のデータ要約には月曜日または火曜日（中国時間）を選択し、分析期間は過去 30 日間または過去 60 日間にする必要があります。

- 側面：販売完了率、リスティングトラフィックの変化、ACOS、CTR、CVR、CPC、AC、AS などに注目するなど、さまざまな側面から問題を分析および検討する必要があります。売上高や利益率などのデータに注目する部分と、リスティングトラフィックデータと広告データの変化に注目する部分の 2 つに分かれています。

- ディメンション: リストの変化に注意し、セッションと CVR の変化を理解する必要があります。各セッションのボトルネックを打破するには、製品の機能と市場での人気に基づいて継続的に最適化と改善を行う必要があります。 Amazon のトラフィック推奨メカニズムは、プラスの成長傾向にあるプロセスです。上場銘柄が引き続き突破し、一定の日次セッション数を安定させれば、注文も悪くないでしょう。

- Excel 関数やピボット テーブルを使用して、日々のデータの分析を自動化できます。たとえば、利益、売上、その他のコンテンツを自動分析テーブルから取得できるため、繰り返しのデータ分析を回避できます。

- ビジネスレポート、広告レポート、在庫販売レポート、支払日範囲レポートなどを研究し、習得します。これらのレポートを分析することで、ビジネスの状況をより深く理解し、分析内容の重複を避けることができます。

- 以下は調査する価値のあるいくつかのパスに関するレポートです。

1. ビジネスレポート - 詳細ページの売上とトラフィック（サブ製品別に表示）

2. 広告レポート - 商品のプロモーション - 検索用語/プロモーション商品/広告位置

3. 広告レポート - ディスプレイプロモーション - プロモーション対象商品/マッチングターゲット

4. 広告レポート - ブランドプロモーション - 広告キャンペーン/検索用語

5. 在庫と売上レポート - 全注文/月間保管料/在庫保管超過料/Amazon Logistics購入者の返品

6. 支払い – 日付範囲レポート

- 専門ソフトウェアを使用して、過去 30 日間の市場の BSR データを取得し、ブランド、製品パラメータ、製品スタイル、価格帯などの改善に関するデータ観点分析を実施して、市場販売シェアの急速な増加を理解するのに役立ちます。

- 市場における新製品数の傾向を、全体データから検索用語、単一 ASIN のトラフィック分布まで分析し、さらにプロモーション方法を分析して、市場の状況をより深く理解するのに役立ちます。

- 市場の最近の売上を前年同期と比較し、市場の需要の増加、市場に販売者や ASIN が増えたことによる競争圧力の増加の有無を分析します。

- 市場の製品需要と平均注文額または製品スタイルの変更との関係を分析して、製品のパフォーマンスをより深く理解し、需要に基づいて必要な調整を行い、長期的なパフォーマンスの低下を回避します。

日々の業務を機械的に行うのではなく、自分で考えるようにすると、データ分析が自然にできるようになります。フォームを自分の「ニーズ」に合わせてカスタマイズすることで、操作自体がより適切に機能し、データ分析が有意義なものになります。

もちろん、今日の AI の急速な発展は、Amazon データ分析にも大きな助けとなります。データの収集、マイニング、分析、視覚的なレポートへの整理に役立ちます。これにより、業務にかかる時間とコストを大幅に節約できます。