亚马逊用户数据分析可以帮助电商运营者了解产品的消费者是谁，他们有怎样的购物习惯和特征，他们到底在哪些区域，他们对于价格有怎样的喜好等。

在国内电商行业中，有许多工具能为卖家提供基本的用户画像分析，如“生意参谋”会提供用户的性别、职业、近90天支付金额、年龄分布、省份分布排名、城市分布排名等用户画像信息。

而跨境电商平台如亚马逊平台，更注重用户隐私，用户的个人数据如职业、年龄、地区等信息会被严格保密，即使是平台入驻商也很难获得用户的个人资料。这个时候需要跨境卖家有意识地从亚马逊用户数据和订单数据中去提炼出“用户画像”，再根据用户画像去针对性投放广告，或实现“价格歧视”（即对高收入用户曝光高价商品，对低收入用户曝光低价商品）等。

一、亚马逊用户数据：地区分析

地区分析是建立店铺用户画像的基础性分析。利用地区分析数据，跨境卖家可以：

1、地区订单分布

拿到后台数据中的订单报表后，我们首先可以进行基础的地区订单分布分析，分析不同地区的订单量与累计订单量，然后根据订单量20%和80%比例，划分出重点销售区域。在此基础上，还可以进一步甄别我们的头部市场、长尾市场和低单市场。

2、头部市场、长尾市场、低单市场划分

当了解了各个地区的订单累积分布（市场份额）后，运营者就可以划分店铺的各类市场，一般的划分类别为：头部市场、长尾市场、低单市场。

其划分标准可以参考如下标准：

当然，在实际运营过程中，市场划分标准不一定如上述的1%和0.1%。如果划分标准出现了偏差，则需要对标准进行适当修改。总的原则是：

二、亚马逊用户数据：24h趋势分析

普遍来说，运营者会关注24h的订单量及客单价变化（指随着一天24小时的变化，订单量和客单价会发生怎样的改变）。24h趋势分析，可以应用于：

三、亚马逊用户复购率分析

做电商的人都知道，一家店要想活得长久，必须依靠稳定的客源与回头客。该怎么评估回头客有多少呢？可以使用“用户复购率”这一指标。

用户复购率是用来计算店铺品牌推广程度和产品受众忠诚度的重要指标，通常可由如下两种方式计算得到：

• 1）统计一年内订单中的收件人信息（邮箱），购买两次及以上的用户数占有购买行为的总用户数的比例。
• 2）统计一年内订单中的收件信息（地址），计算临近地址订单占所有订单中的比例。

第一项可以计算出用户复购的比例，用以判断用户中品牌化是否形成；第二项可以计算出不同地区的复购情况，用以判断不同地区的品牌推广情况。

当运营者通过亚马逊用户数据计算出自身店铺的各项复购率数据后，可以：

1）了解店铺、SKU的复购率情况，及时知晓异常情况；

2）对于高复购商品，倾斜资源进行推广，打造爆品；

3）根据复购率情况将用户分层，针对不同的用户，可以采取不同的营销手段，如对忠实用户赠送礼品、进行独立站推广，对中等复购用户建立粉丝社群，对于未复购用户进行站外引流、二次营销，以提升利润率和利润额；

4）针对不同的地区复购情况，可以采取价格歧视、地区限定、线下推广的方式提升订单量和忠实客户数量。

以上就是一些亚马逊用户数据的利用思路，希望对大家有帮助！