JungleScout是全球领先的国际电商数据分析工具，目前已经发展成为全球60万亚马逊卖家正在使用的国际电商的生意参谋SaaS工具——集数据化选品、市场趋势调研、供应链功能、关键词搜索及反查、Listing优化、自动化邀评、店铺利润分析为一体，为卖家提供从选品到运营的一站式服务。
想要了解更多有关数据分析的相关信息，推荐咨询Jungle Scout。Jungle Scout总部位于美国，作为亚马逊官方认证的第三方服务商，是第一家研发出亚马逊选品软件的科技公司，截至2021年1月，已为全球超过50万的亚马逊卖家提供付费服务，得到所有卖家一致好评。
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数据分析是基于一定的目的，通过监控数据，处理数据后，加以分析得到指导工作，解决问题的数据变现过程。接下来的几个基础方法都是根据亚马逊后台或前台的数据，然后运用excel表或用公式，宏，数据透视表加以自动化处理数据分析。
1）趋势分析
趋势分析是基于时间维度，对流量进行趋势总结，在excel上可以右键点击图表，“添加趋势线”看出该账号该站点近期总体的表现，添加数据标签后更能一目了然地监控到具体日期的流量数据。
我们也可以根据某个ASIN在某个时间段对其销量进行一个趋势分析，进行选品。比如结合库存销量估算法，大类排名估算法，以日期为横轴，销量为纵轴做出图表，得出这样一个销量图。这个图还可以结合每天的排名，比如以每天的排名作为一个次纵轴再结合分析一下。根据排名的递进层次，销量的上升空间的趋势，结合市场容量，竞争的激烈度，专利问题，手头的资源然后确定该产品是否适合去出售。
2） 对比分析
通过对比分析去发现数据之间的差异，可以横向对比，也可以纵深对比，从而进一步挖掘个中问题。这个对比，可以表现在时间上的同比和环比。也可以表现在指标之间的对比分析。
比如对于流量和销量在时间上的同比和环比增长，这两个指标就比较直观地看出业务人员的工作效果。如果这两个指标有较大的增长或降低幅度，这时就要好好调查一下是怎么回事。
再或者，通过将各个店铺在某段时间内，某个大类里面的各个ASIN数据进行数据汇总，然后进行数据透视。行标签是各个ASIN对应的细类产品名称。
亚马逊是一家全球领先的电子商务和云计算公司，数据分析在其业务运营和决策过程中起着重要的作用。以下是亚马逊常用的数据分析方法：
业务指标分析：亚马逊通过分析各种业务指标，如销售额、利润率、库存周转率等，来了解其业务的整体表现。这种分析通常通过仪表板、数据报表和关键绩效指标（KPI）来实现。
市场趋势分析：亚马逊通过分析市场趋势和竞争情况，了解产品需求和行业动态。这种分析可以包括对销售数据、市场份额、价格趋势和竞争对手活动的监测和比较。
用户行为分析：亚马逊通过分析用户的浏览、购买和评价行为，来了解用户喜好、购买偏好和产品需求。这种分析可以帮助亚马逊改进产品推荐算法、优化用户界面和提供个性化的购物体验。
预测和需求计划：亚马逊使用数据分析来预测销售量、库存需求和供应链计划。这种分析通常使用统计模型和机器学习算法，结合历史销售数据和市场趋势来进行需求预测和库存规划。
价格优化：亚马逊通过分析市场竞争和需求弹性等因素，来确定最佳的产品定价策略。这种分析可以包括对竞争对手价格的监测、对价格弹性的建模以及对销售数据的回归分析。
A/B测试：亚马逊使用A/B测试来评估不同产品特性、用户界面设计和推荐算法等方面的效果。通过对比不同版本的实验组和对照组的数据，亚马逊可以确定哪些变化对用户体验和业务指标有积极影响。
这些只是亚马逊数据分析方法的一些示例，实际上，亚马逊在数据分析领域采用了广泛的技术和方法，以支持其复杂的业务运营和决策过程。
面对这么多数据指标，很多卖家会通过手动查找来获取自己需要的数据但需要花费大量的时间和精力，然而聪明的卖家都在使用亚马逊数据分析工具来辅助运营，通过工具帮助自己更快更好地做出正确的决策。
酷鸟卖家助手为了解决繁杂的亚马逊数据分析问题而研发了酷鸟数据助手，旨在帮助卖家更直观更简单地分析亚马逊店铺数据，主要功能包括店铺销量和产品的分析、竞对分析、PPC广告报告等三大模块。
用户环境数据：用户的地理位置、年龄、性别、职业等
用户订单数据：新增购买用户、重复购买用户等
针对不同的产品，关注的重点数据也会有所不同，如电商更关注订单量、销量、交易额；视频类产品更关注平均访问时长、跳出率等。
