一般来说,可以结合以下四个方面:
添加购物车。
将自己参考的Listing添加到购物车中,然后将订购数量设置为最大数量999,如果对方的库存数量少于999,就会提示你只能销售多少(如下图),这样你就知道Listing目前的库存数量是多少。第二天重复上述动作,连续一两周平均记录的数据,大概就知道Listing的日平均销量了。然后,根据自己的运营目标,思考这样的销量是否符合自己的预期。如果符合,可以初步定义为选择对象。
当然,这种方法毕竟有弊端。一旦您关注的对象设置了最大订单数量(Max-Order-Quantity),测试方法将是及时的。这样,我们就可以通过以下方法来解决。
第二,根据产品的Review数量。
有过亚马逊运营经验的卖家都知道,客户留下评论真的很难。你努力了,客户却无动于衷。原因是由于平台的特点,消费者从来没有养成留下评论的习惯。
对大多数产品而言,真正销售100个产品未必能收到一个Review,甚至有卖家吐槽,自己的产品已经销售了2700个,但是没有收到一个Review。对大多数卖家来说,真正的留评率基本相同,但是考虑到有些卖家会刷一些评论,我们可以把这个比例降低一点,假设80个订单一个评论,在调查一个产品时,只需统计一下Listing的Review数量,就可以初步评估Listing的销量。
但是因为Review的统计和展示是从Listing上架开始的,所以三年前的数据对于现在的运营来说并没有太多的参考,该怎么办呢?当我们统计Review数据时,我们不妨把最近三个月或半年作为时间节点,只统计这段时间内的数据,这样的统计,数据就成了当前销售状况的反映,更接近真实。
第三,根据店铺Feedback的数量。
如果很多卖家因为运营需要刷Review,那么只有少数卖家会刷Feedback。由于Feedback的数量对运营的帮助很小,甚至可以说完全不影响运营的进度,所以几乎没有卖家会刷Feedback,这意味着Feedback的数量更接近真实数据。
根据经验,在美国,如果一家店铺的销量基本稳定,其店铺30天的Feedback数量是4-5倍,相当于该店铺一天的订单数量,该店铺30天的Feedback数量为126个,乘以5,该店铺每天的订单数量约为600个。
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