這幾天
派友@Sofia向我們投稿了如何利用訂單明細了解買家畫像
讓我們一起來看看吧
（以下為ifunpi原文）
在此篇中，可了解我的產品主要在哪些地區受歡迎?
我應該在什么時間段最大化廣告投放?
如何輔助站外投放？
出單高峰期什么時候？
如何利用訂單明細輔助選品？
（結合ABA工具、商機探測器等，把知識串聯起來，效果更佳）
數據來源
亞馬遜后臺：數據報告-付款-日期范圍報告-交易報告
用戶地區分布分析
下載報告，selling fees篩選為小于0，篩選要了解的sku，選order state和quantity做透視表。就能知道這個產品主要市場在哪個州。由這個圖我們可以得知88.5%的訂單由32個州貢獻。
可以依據各地區的市場比例來劃分店鋪的各類市場，劃分為頭部市場、長尾市場、低單市場。新增一-列“市場比例”并計算值，如: CA州占據比例為CA州訂單數/總訂單數，并將數值設置為百分數表示。然后劃分市場。可劃分為頭部市場、長尾市場、低單市場
劃分標準：“長尾市場” 的市場總份額一定要比第一“頭部市場”的區域份額大，‘”低單市場”的市場總份額一定要比最后一個“頭部市場”的區域份額小。
這里我們選擇市場份額大于等于2%的市場為頭部市場，市場份額大于等于0.4%小于2%的市場為長尾市場，市場份額小于0.4%的市場為低單市場。選中市場分類和市場比例，插入樹狀圖。做好市場劃分后，就可以對頭部市場、長尾市場、低單市場做差異化運營和選品。（此處的劃分標準因人而異，僅供參考）
用戶價格分布分析
下載報告，selling fees篩選為小于0，篩選要了解的sku，選order state和item-price做透視表。
將order state拖入列，item-price值，這里值字段設置為平均值。
復制數據透視表數據到新的工作表，取列名為“州” 和“客單價”，客單價保留2位小數，并按客單價升序排序。可以看出不同的周對于客單價的不同。
劃分低中高價格敏感度區間，客單價偏高的地區有更多的用戶會購買客單價較高的商品，劃分為低價格區間;客單價中等的地區有更多的用戶會購買客單價適中的商品，劃分為敏感度區間;客單價偏低的地區有更多的用戶會購買客單價較低的商品，劃分為高價格敏感度區間。
針對不同價格敏感度區間的地區，可以針對性的做一些運營和廣告策略
價格時間分布分析
因為date/time的數據不方便看（Dec 1, 2021 12:11:37 AM PST），所以需要提取。旁邊新增一列hour，然后用分列把小時數提取出來，記得區分上下午
選中hour至item-price列，插入數據透視表
選中數據區域，插入圖表，選擇所有圖表，組合圖，平均客單價選擇折線圖，選中次坐標軸
可以看到，不同時間段訂單量和客單價是不一樣的，對于訂單量，訂單量高峰時，代表流量處于高峰，這段時間可以使廣告曝光效率最大化；同時，對于客單價，與價格地區分布一樣，可以依次劃分低中高價格敏感度區間。
那么在不同的時間段我們可以調整廣告預算和競價浮動，比如在低敏感度區間，是沖動性消費時間，那么我們可以加大這個時間段的廣告預算。（美國東西區的時區跨度大，不同消費時間是略有不同的）
用戶購買習慣分析
選中hour至order state列，插入數據透視表;并將ship-state拖入列，hour拖入行，quantity拖入值 (計數項)。
結合時間和地區兩個維度，我們可以分析用戶每日購物峰值在哪里，不同地區用戶購物高峰期是否不同。
應用
1、針對化選品
1)從“消費者”的角度進行選品，即店鋪的消費者來自哪些區域?這些區域的消費者有哪些特點?
假設某個店鋪的“頭部市場”區域為沿海地區，那么我們就可以結合我們的產品特點分析其核心競爭力：產品設計是否符合沿海地區用戶的審美?是否產品價格偏高，而沿海地區用戶價格敏感度低，內陸地區價格敏感度高導致內陸地區拒絕買我們的產品?成功分析出產品的賣點后，下次就可以直接針對“頭部市場”的用戶進行選品，不需要將精力放在低單市場上。
例如:我們曾經做過女生襪子
受眾: girls 7-12
但是收到了差評，原因是因為對于有一些州是比較悶熱的。那我們下次可以針對頭部市場進行改良。
2)觀察高客單價地區與“頭部市場+長尾市場”是否有重疊，如果高客單價地區與“頭部市
場+長尾市場”無重疊，那么可以針對高客單價地區做單獨的選品，結合當地用戶的需求做
客單價更高利潤也更高的產品。
2、廣告優化
1)針對用戶地區分布數據，影響最大的主要是我們的選品要符合當地市場。
2)針對用戶價格分布數據，我們需要匹配中低價格敏感區間和頭部市場做主要的營銷策略布局。
3)針對價格時間分布和用戶購買習慣數據，我們需要根據相應的價格敏感時間，調整我們的廣告競價，預算，以及相應時間段的促銷活動。
這個就不用多說了。
以上
來源：喜運達
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