在亞馬遜A9算法更新之后，消費者和客戶進行雙向匹配，刷評因風險高減少。我們可以通過以下評論數(shù)據(jù)預估亞馬遜產(chǎn)品銷量：

一、Review 數(shù)量預估銷量法

根據(jù)對應的Listing的Review總數(shù)量以及最近一、二、三個月的數(shù)量，乘以恰當?shù)谋稊?shù)，來大概的點評該Listing的前史銷量以及近期銷量，一同還能夠根據(jù)最近三個月或最近半年的銷量改動來點評該產(chǎn)品的商場走勢。當然，這種銷量點評法的中心是要知道收到一個Review所對應的大約訂單數(shù)。

以亞馬遜美國站為例，不考慮刷評的情況，大部分類目基本上都是130個左右的訂單會天然發(fā)生一個Review。以此作為核算系數(shù)，我們能夠簡略的預估出一條競品Listing的大約銷量情況。

二、Feedback數(shù)量預估銷量法

除了通過Review的數(shù)量來點評之外，我們還能夠通過店肆的Feedback數(shù)量來點評該店肆的日均總銷量。

以美國站為例，最近30天的店肆Feedback數(shù)的3倍左右大約相當于該店肆一天的總銷量。比如看到一個店家最近30天Feedback數(shù)量是60，那么大概的能夠點評出該賣家的店肆日均銷量大約在180單左右，而假設該店肆最近90天的Feedback數(shù)量也正好在180左右，那也從一個側(cè)面說明該店肆的銷量相對比較平穩(wěn)。

這也是我們能夠用來做銷量點評的另一種方法，盡管未必能夠獲得準確的銷量數(shù)據(jù)，但也足以給我們在必定的參考。

三、添加購物車預估銷量法

當你關(guān)注到某條Listing，想知道其銷量怎么，還能夠通過添加購物車的方法來進行點評。我們能夠直接將該Listing 增參與購物車，然后將購買數(shù)量修改為999，假設賣家實踐庫存數(shù)量沒有這么多，系統(tǒng)會給出提示。假設系統(tǒng)的提示是庫存僅有386，那么你就能夠知道該Listing其時庫存僅有386個，第二天同一時間再進行檢驗，第三天依然如此，連續(xù)檢驗一周左右，我們現(xiàn)已基本上能夠根據(jù)庫存數(shù)量的改動知道Listing的日均銷量情況了。

但通過添加購物車的方法來點評銷量，假設賣家在發(fā)布產(chǎn)品時設置了Max Order Quantity，或許賣家的實踐庫存數(shù)量大于999，則無法檢驗出來，這時候，我們能夠用方法四來試試。當你關(guān)注到某條Listing，想知道其銷量怎么，還能夠通過添加購物車的方法來進行點評。我們能夠直接將該Listing 增參與購物車，然后將購買數(shù)量修改為999，假設賣家實踐庫存數(shù)量沒有這么多，系統(tǒng)會給出提示。假設系統(tǒng)的提示是庫存僅有386，那么你就能夠知道該Listing其時庫存僅有386個，第二天同一時間再進行檢驗，第三天依然如此，連續(xù)檢驗一周左右，我們現(xiàn)已基本上能夠根據(jù)庫存數(shù)量的改動知道該Listing的日均銷量情況了。

但通過添加購物車的方法來點評銷量，假設賣家在發(fā)布產(chǎn)品時設置了Max Order Quantity，或許賣家的實踐庫存數(shù)量大于999，則無法檢驗出來，這時候，我們能夠用方法四來試試。

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