用户地区分布分析是建立店铺用户画像的基础性分析,其数据来源于后台数据中的订单报表。需要参数:ship-city、ship-state。数据的筛选方法分为以下四类:

1.不同地区订单排序;

2.不同地区累计订单统计;

3.不同地区市场占有率分析;

4.头部市场、长尾市场、低单市场的分类。

首先运营者需要将订单报表中的“ship-city”或者“ship-state”信息筛选出来,以“ship-state”为例进行讲解。当完成“ship-state”的筛选后(在订单报表中可以直接选择该数据列完成筛选),需要通过Excel的数据透视表功能计算出各个地区的订单量,之后就可以制作出Excel表格。

亚马逊用户体系数据化之用户地区分布分析

在图表中存在三种数据,分别为“ship-state”(即订单的地区)、“数量”( 即不同地区的订单总数)和“占据比例”(即不同地区订单总数占所有订单中的比例大小)。其中“占据比例”不能从后台订单报表中直接得出,而是需要通过计算得到。例如,CA州的订单为273单,所有州的总订单为2896单,那么CA州的“占据比例”为273÷2896≈9.43%,其他州的“占据比例”以此类推。

为了能够更加直观地了解各个地区的订单分布,这时需要对数据进行可视化处理,最后运营者可以得到可视化图表。

图表的横轴代表了不同的地区,图表的左纵轴代表了不同地区的订单数,图表的右纵轴代表了不同地区订单累计数量占订单总数的比例。因此,如果运营者想要知晓自身店铺80%的市场份额来自哪些地区,就可以先从右纵轴中找到80%的数值,然后再通过地区对应关铳騭别找到相关联的订单产生地。

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