亚马逊历史销售数据是记录店铺过往一段时间内销量、销售额、订单量等核心指标的数据集，可通过卖家平台报表导出，用于分析销售趋势、季节性波动及单品生命周期，为库存规划和营销调整提供依据。本文会为亚马逊卖家提供一份全面的分析攻略。

一、了解亚马逊历史销售数据的重要性

掌握亚马逊历史销售数据对于卖家至关重要，原因如下：

• 趋势预测：通过分析历史数据，卖家可以识别销售趋势，预测未来的市场需求，并据此调整库存和运营策略。
• 选品优化：历史销售数据能够帮助卖家评估产品的市场表现，从而优化选品策略，集中资源推广潜力产品。
• Listing 优化：通过分析关键词的表现，卖家可以优化Listing，提升搜索排名，吸引更多潜在客户。
• 定价策略：历史销售数据可以反映价格变化对销量的影响，帮助卖家制定更合理的定价策略，实现利润最大化。
• 营销活动效果评估：通过分析营销活动期间的历史销售数据，卖家可以评估活动效果，并不断优化营销策略。

二、获取亚马逊历史销售数据的途径

卖家可以通过多种途径获取亚马逊历史销售数据，包括：

• 亚马逊卖家中心：卖家中心提供基本的销售报告，包括销售额、订单量等，适合分析自家产品。这些报告的数据通常最多可以保留两年，需要及时导出和保存。
• 第三方数据工具：市面上存在许多强大的第三方数据工具，如Jungle Scout、Keepa、SellerSprite等，它们可以提供更深入的数据分析功能。
• 亚马逊品牌分析工具：亚马逊品牌分析工具可以帮助卖家分析用户搜索词，优化商品关键词，提高商品在搜索结果中的排名。

三、亚马逊历史销售数据分析的关键指标

在进行亚马逊历史销售数据分析时，卖家需要关注以下关键指标：

• 销售额：反映产品在特定时间段内的总销售收入。
• 销量：反映产品在特定时间段内的销售数量。
• 订单量：反映用户购买产品的订单数量。
• 转化率：反映用户访问Listing后购买产品的比例。
• 客单价：反映每个订单的平均消费金额。
• 退货率：反映产品被退货的比例。
• 流量来源：了解流量来自自然搜索、广告还是其他渠道。
• 关键词排名：跟踪关键词在搜索结果中的排名变化。

四、利用亚马逊历史销售数据进行深度分析

获取数据后，卖家需要利用数据分析工具进行深度分析，包括：

• 趋势分析：通过按年、季度、月、周、日等不同时间颗粒度分析销售数据，发现销售趋势和规律。
• 对比分析：将不同时间段、不同店铺、不同产品的销售数据进行对比，找出差异和原因。
• 细分分析：从区域、国家、店铺等不同维度细分销售数据，了解不同市场的表现。
• 关联分析：分析销售占比与库存占比的关系，判断是否存在滞销或断货风险。
• 异常分析：关注SKU销售单价波动、负销售毛利、销量暴涨暴跌、退货异常等情况。

五、数跨境BI：亚马逊历史销售数据分析的强大助手

在亚马逊历史销售数据分析中，数跨境BI能够为卖家提供强大的支持。数跨境BI是一款零代码的在线BI、报表和数据分析工具，旨在帮助跨境电商卖家高效地进行数据分析，从而优化运营策略，提升业务绩效。

数跨境BI在亚马逊数据分析中的优势：

• 多数据源连接：数跨境BI提供十余个直连数据源及开放的API接口，可以直接抽取和连接亚马逊各个店铺数据、ERP数据和广告投放数据，构建企业和部门的数据门户，实现数据自动化流转。
• 灵活的数据处理能力：数跨境BI可以完成各类超大数据量、超复杂数据指标的计算，满足卖家对数据深度分析的需求。
• 强大的可视化功能：用户可以在5分钟内创建富有洞察力的数据看板，利用图表、仪表板、故事板和数据大屏等多种形式，直观地展示分析结果，辅助商业决策。
• 销售心电图：通过按年、季度、月、周、星期、日等不同的时间颗粒度来进行趋势分析，便于管理者快速从中发现异常，或找到规律。
• SKU 分析：针对 SKU 销售单价波动异常、负销售毛利异常、销量暴涨暴跌、退货异常等情况进行重点监控和分析。
• 销售日报：从店铺、国家等不同维度统计销售完成情况、广告业绩情况等销售运营数据，并每天定时推送给不同层级运营管理人员。
• 销售库存占比分析：通过销售占比与库存占比的对比分析，判断哪些商品销售占比少，库存占比却多，存在清库存的需求；哪些商品销售占比多，但库存占比少，则存在断货风险。

借助数跨境BI，跨境电商卖家可以告别传统Excel分析的方式，一键整合跨境电商、独立站、广告等不同平台数据，按照业务需求轻松搭建实时数据分析看板，不再受限于ERP系统单一固定报表模式。

总结

通过掌握亚马逊历史销售数据，关注关键指标，并利用数跨境BI等数据分析工具进行深度分析，卖家可以更好地了解市场趋势、优化运营策略、提升竞争力。如果您想了解更多关于数跨境BI的信息，可以访问数跨境官网，免费试用体验。