福利小屋
2025/02/28阅读数(21086)评论数(1)
一、适用群体
老板、运营
二、功能介绍
做亚马逊零售，商品是基础，我们一切的运营操作，都是围绕商品来展开的，因此，对商品销售的整体把握，至关重要。
但是，亚马逊后台数据散乱且复杂，需运营后台下载各类数据报告，再做人工汇总，增加了运营日常工作量，且数据更新滞后，而且只能单店铺、单站点查看数据，无法直接汇总分析不同站点/店铺同一商品表现情况。
优麦云商品分析功能，从商品维度出发，汇总商品的所有经营数据，细化分析维度，满足几乎所有的商品分析需求，并支持多站点汇总查看，帮助卖家深入分析商品销售情况，快速定位数据异常商品，迅速做出运营策略调整。
三、使用场景
- 商品维度出发，分析所有时间段、所有站点的商品销售情况
- 对比分析不同品牌的商品销售数据
- 按汇总，或日/周/月查看分析商品销售详情
- 通过给商品添加标签，按照不同标签分析不同类别商品销售数据
- 通过父体、子体或SKU维度分析商品数据，覆盖所有商品分析层级
- 深入分析单个商品的所有数据：各个指标及同期对比、支出明细、广告表现、库存、跟卖等
四、数据同步频次
每15~30分钟同步一次
五、操作指南
（宝，如遇视频播放卡顿，可点击此链接观看哦： https://www.bilibili.com/video/BV1fUPWewETU/）
1. 经营指标
商品分析共包含33项指标，您可以从不同维度查看分析商品的
排名数据：子类排名、大类排名
销量数据：销量、销售额、订单量
广告数据：广告订单量、订单量占比、广告花费、花费占比、广告销售额、销售额占比、ACOS、广告曝光量、广告点击量、广告点击率、CPC、CVR
利润数据：总支出、退货量、退货率、毛利润、毛利率、ROI
表现数据：访问次数、买家访问次数-移动应用、买家访问次数-浏览器、访问转化率、浏览次数、页面浏览次数-移动应用、页面浏览次数-浏览器、按钮赢得率、自然点击量、自然转化率
小提示：商品分析只展示有出单，或者有广告花费的商品销售数据，如果商品没有任何经营表现，则不会显示。
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我们可以按照自己的查看习惯，给所有指标进行排序。
点击【自定义列】，进入排序设置。
+
进入“自定义列”设置页，
我们可以选择只展示某些指标，并拖动指标进行排序。
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2. 数据下载
商品分析的分析结果，大部分都支持导出，当我们分析好之后，点击右上角【导出】按钮，即可一键导出当前分析结果。
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接下来，为大家详细讲讲如何用【商品分析】功能，分析商品表现。
3. 数据分析
商品分析功能提供多个分析维度，包含：站点维度、时间维度、配送方式、品牌、标签、父子体等，各个维度可以自由组合，帮助我们全面了解商品表现，为经营决策调整提供数据支持。
通过筛选栏，即可选择不同维度的商品数据。
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3.1 数据分析：多站点商品
如果我们的商品在多个站点售卖，可以直接在商品分析查看该商品的销售情况。
点击左上角站点选择按钮，选中要查看的站点。
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选好站点后，我们可以根据自己的分类习惯来筛选不同站点的相同商品销售数据。比如：标签分类、SKU命名等等。
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3.2 数据分析：时间维度
我们可以查看所有时间段的商品销售数据，并支持按汇总、日、周、月的维度来汇总数据，帮助我们统计销售，制作报表。
点击时间选择按钮，选择想要查看的时间段，之后再根据所选时间段，选择不同的数据汇总维度。
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按汇总查看：主要查看所有商品的总销售数据。
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按日查看：支持查看所选时间段，每天的销售数据，帮助分析商品每日表现及趋势。
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按周查看：支持查看所选时间段，每个自然周的数据，帮助我们从周的维度，分析商品的周表现。
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按月查看：支持查看每个自然月的数据，帮助我们对比分析不同月的数据。
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当我们选择了按日、周、月查看时，还可以选择【以指标为列】，或【以日期为列】，帮助我们更加方便的查看分析数据。
以指标为列：
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以日期为列：
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3.3 数据分析：配送方式
亚马逊商品一般有2种配送方式：FBA + FBM，我们可以根据不同的配送方式，来分析商品表现。
点击【分配方式】，选择对应要分析的方式即可。
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3.4 数据分析：品牌维度
一个店铺可以注册备案多个品牌，各个品牌之间的销售也可能不同。我们可以从品牌维度出发，分析商品表现。
点击【品牌】按钮，选择要分析的品牌即可。
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3.5 数据分析：不同标签分类
除了系统预设的一些筛选条件，我们还可以根据自己的实际情况，为商品设置不同的标签，进行分类管理，在分析其销售表现时，就可以按照标签分类进行分析。
除了商品标签，同时还支持筛选ERP标签，也就是本地商品标签。由于我们采购的商品，可能不止在一个站点售卖，如果出现这个情况，我们就可以筛选ERP标签，直接查看这个商品的所有站点销售汇总情况。
所有的标签都可以多选。
接下来，我们先来看看怎么用商品标签来筛选分析。
以筛选标签为：123 的商品为例。
首先，为商品设置标签。
进入【商品成本】功能，找到要设置标签：123的商品。
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选中所有商品，点击【批量设置标签】，设置商品标签为：123。
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然后，筛选标签：123，就可以直接查看分析该标签下的商品经营数据。
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同时，我们也可以灵活应用【排除标签】工具。
一个商品可以设置多个标签，如果我们只想分析某个标签分类下的，某些商品，就可以用到【排除标签】条件，将该标签下，不想查看的商品排除掉。
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接下来，我们再来看看如何用ERP标签筛选。
ERP标签筛选的使用和商品标签类似，也是先为本地商品设置标签，之后再筛选分析。
本地商品标签设置路径：ERP -> 本地商品 -> 标签设置（设置方法与商品标签一样）
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设置后，即可筛选【ERP标签】，查看该本地商品的所有销售情况。
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3.6 数据分析：不同归属层级
亚马逊商品，有标品与非标品之分，因此，会出现单个商品，或者是多变体商品销售情况。针对这些商品的销售，我们也根据商品维度的不同，支持按子体或父体，来查看对应的商品销售情况。
同时，一个ASIN，可以生成多个SKU，进行售卖，比如跟卖操作等。针对此情况，我们同样支持按照SKU维度，来查看分析，数据细化到最小维度。
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3.7 商品分析：单个商品细化分析
除了整体的商品分析，我们也可以针对单个商品，进一步分析该商品的表现，包括：各项指标历史表现、订单24小时分布、支出明细、指标同期对比与广告表现等，帮助我们深入了解该商品的表现，及时发现异常情况，查漏补缺。
点击单个商品旁边的分析按钮，即可进入分析数据列表。
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首先说明一下：商品分析的数据维度，是以我们开始选择的归属层级维度为准。
比如我们开始选择的子体维度，那么商品分析内的数据维度就是子体维度，以此类推。
最开始选择的查看维度：子体维度
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商品分析维度：子体维度
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进入商品分析页面，
我们可以看到，共有6个列表数据：各项指标历史表现、订单24小时分布、支出明细、各SKU表现、指标同期对比、广告表现。
接下来为大家一一介绍使用方法。（使用方法与【首页看板】的商品分析基本一致）
① 各项指标历史表现
单个商品的细化分析，共包含有54个可分析指标，帮助我们深入分析各个指标的表现，从指标历史表现中找出异常情况，或是帮助我们跟踪优化操作的效果是否达标，以便我们及时根据经营目标优化推广方法。
指标历史表现数据操作方法如下：
以表格形式，分析所选子体商品，上周的广告ACOS表现为例，
首先，设置数据时间。
点击时间，选择数据时间为【上周】。
+
补充说明：
商品分析的时间维度，支持以日、周、月三个维度进行。可根据自己要分析的实际情况，选择对应的数据时间范围。
+
接着，选择数据展现形式。
指标的展现形式，共有2种：图形 + 表格，根据数据的展现形式，我们可以分别设置指标展示顺序或数量。
点击右上角图标，可以一键切换展现形式。
当前为表格展现形式，因此不做切换。
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最后，我们可以选择设置指标展示顺序。
当选择【表格】形式时，我们可以自定义我们可以自定义设置指标的展示顺序。
我们要分析的是【ACOS】指标，不过它不能单独分析，需要将其与广告的其他指标合在一起分析。因此，我们可以选择将需要的广告指标放在一起，方便我们查看。
点击右上角【设置指标展示顺序】，即可进入设置。
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自定义指标展示顺序，拖动排序，将广告相关指标放在一起，方便分析。
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特别说明：以上操作顺序不是固定顺序，按照自己的需求对应操作即可。
此时，我们就可以针对上周的广告ACOS，进行分析了。
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比如：
由图中数据可以看出，上周本站点的ACOS整体是偏高的。
此时，我们需要分析偏高的原因：是否是推新品导致高ACOS，因为新品广告目标是获取高曝光与高流量，转化偏低，是否是这个原因拉高了整体ACOS呢？或者说是否是关键词不精准，导致出现一些不相关匹配关键词，消耗了大量预算，并且无转化，致使ACOS偏高？……我们可以根据实际情况具体分析。
除了以上【表格】的数据展现形式，我们还可以选择【图形】形式分析指标历史表现。
图形可以更直观的查看指标的历史表现趋势，呈上升还是下降趋势，或者是其他表现等等。
下面为大家讲解图表的操作方法：
点击右上角的切换按钮，一键切换图表。
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我们可以为【图形】设置默认展示指标与指标展示顺序。
点击【设置默认展示指标】按钮，即可进入设置。
+
设置默认展示指标：
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图表操作技巧教程：
鼠标悬停到曲线上，可查看对应节点的详细数据；
+
鼠标悬停到单个曲线上，可查看该曲线对应的是哪个指标，以及对应节点的详细数据；
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点击曲线，可仅查看该曲线对应指标，移出曲线在空白处再次点击，可恢复至展示自己设置的所有默认指标；
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点击，或鼠标悬停【设置默认展示指标】按钮下方指标，可隐藏或显示该指标；
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除了曲线趋势图表，还支持柱状图形查看，其操作方法与曲线趋势图表一致。
点击右侧图形按钮，一键切换。
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数据导出
当我们分析完成后，可以导出当前分析的数据结果，导出格式为Excel表格，方便我们再次整理分析。
点击【导出】按钮，一键导出。
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② 订单24小时分布
单个商品的【订单24小时分布】数据，主要是查看所选商品的订单量、销量、销售额的24小时分布情况，除了帮助我们查看数据，还可以帮助我们找出该商品的出单高峰期，进而帮助我们更好地布局推广。
它与【近四周分时销售数据】相似，但也略有不同，具体区别如下：
近四周分时销售数据：只能查看近28天的数据，但支持查看不同商品、站点、广告和标签商品的24小时订单分布情况；
订单24小时分布：支持查看全时间段的数据，但仅支持查看所选商品的24小时订单分布情况。
它的使用方法与站点分析的【订单24小时分布】工具基本一致。
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订单24小时分布的数据操作方法如下：
以图表形式，查看所选商品，上月的订单24小时分布，找出出单高峰期为例。
同【各项指标历史表现】的操作一样，我们可以自定义数据时间范围。
点击左上角时间图标，设置时间范围，选择【上月】。
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再选择展现形式：图形。
订单24小时分布，也有图形与表格两种展现形式。
当前为图形形式，因此不必切换。
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订单24小时分布图表，默认展示订单量、销量、销售额3个指标的24小时分布情况。
点击指标标题，可切换查看对应指标的小时分布情况。
系统默认查看订单量数据，因此我们可以不做切换。
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通过以上操作，上月的24小时订单分布数据就出来了。
接下来是分析操作的讲解。
订单24小时分布，同样会同步展示同期数据对比，方便分析数据变化。
比如：我们选择查看的是今日，则展示昨日同期数据。如果选择的是近7天，同期则为上个7天，如果是上月，同期则为上上月，以此类推。
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点击同期指标图标，可选择单独查看或隐藏该指标的趋势数据。
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鼠标悬停同期指标，或图表中对应的数据，可单独查看该数据的趋势。
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鼠标悬停图表中的图形，还可单独查看该数据的详情。
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当我们选择的是【图形】的展现形式，
除了柱状图形，还可以切换曲线图形、重叠柱状图、或可复制的表格图形，适配不同分析习惯的卖家朋友。
点击右侧图标，可一键切换。
说明：【图形】各图表的操作方法，与【各项指标历史表现】的图表操作技巧基本一致，此处不再赘述。
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曲线图表：
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柱状图表：
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重叠柱状图表：
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可复制表格：
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当为图表展现形式时，图表支持导出，导出为图片格式，方便我们做报表。
点击导出按钮，一键导出。
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当我们选择的是【表格】的展现形式，
则展现的是订单量、销量、销售额三个数据，以及其同期对比数据的24小时数据。
注意：此处的表格数据不支持导出！
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回到我们最初的需求，是想要根据上月的出单数据，找出出单高峰期。
因此，我们可以选择重叠柱状图表，能更清晰找出出单时间段。
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由图表数据可看出，出单高峰期在7:00 -21:00。
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③ 订单区域分布 (新上线)
订单区域分布，展示的是当前商品的出单地区分布，以及退款、换货订单的地区分布数据。
通过订单区域分布数据，我们可以找出高出单地区，结合【关键词排名】与【关键词卡位】功能，有目标地推关键词与卡广告位，获取更精准的出单。
同时，我们也可以高效分析退换货地区及原因，帮助我们获取第一手买家反馈，进而优化产品，提高利润率。
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以分析所选商品，上月的订单与退换货地区分布为例。
首先，选择数据时间：上月。
我们可以自定义数据时间范围。不过，建议选择分析跨度较为大点的时间段。
由于部分pending订单，亚马逊一定时间内，返回数据可能为0，包括订单地址数据，此时，订单区域未知的订单数量较多，不便于分析。
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选择后，系统会以表格形式，自动展示上月的订单中，出单量排名前十的订单地区。
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其中，除了明确的地区，还可能包含未知和其他两个数据：
- 未知：没有获取到地址的订单，比如：pending订单
- 其他：出单量在排名前十以外的地址，统一归类为“其他”
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除了表格形式，我们还可以以饼状图形式查看出单前十的地区信息。
点击【饼状图】按钮，一键切换。
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鼠标停留在对应饼块，还可查看详细数据。
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点击右侧的图块标，可以单独显示或隐藏该数据。
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通过以上数据，我们可以分析得出，在该商品出单量排名前十的地区，出单量最多的地区，是(DE) Nordrhein-Westfalen，其次是(DE) Berlin。
如果我们有用关键词排名或关键词卡位功能，在抓取数据时，就可以优先用这两个地区的邮编，帮助我们获取更多的精准出单。
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除了查看所有订单的出单分布情况，还可以分析退换货地区分布及原因。
退换货区域与原因分析：
退换货区域分布的查看与分析操作，与订单区域分布的一致。
点击右上角的数据按钮，即可一键切换。
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除了区域分布分析，我们还可以直接在这里分析退货与换货原因，方法一致。
以分析所选商品，上月的退货原因为例。
点击进入【退货】区域分布数据，选择【退款原因分析】，进入数据分析页面。
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进入“退款原因分析”页面，
我们可以看到，该商品上月的退货原因中，“买错了商品”占据了83.33%，为最大的退货原因，而剩下的原因则是说“不是想要的”，这均说明用户收到的货和他的预期不一致。
此时，我们就可以去检查一下是否是我们的描述与货物不一致，或者是发错了货，做对应的调整，以减少后续的经济损失(亚马逊FBA的退换货运费，均由卖家承担)。
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如果退款原因较多，我们也可以点击下方图块，单独展示或隐藏该数据。
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如果退款原因较多，单独展示或隐藏的操作较多，想要恢复到最初的数据展示，可以点击恢复按钮，一键恢复。
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当前的图表还支持导出，导出为图片，方便我们制作报表。
点击导出按钮，一键导出。
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除了直接的图表分析，我们还可以切换为可粘贴复制表格，将数据复制出来，做归档，或者满足其他复制粘贴需求。
点击上方图表按钮，一键切换。
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直接复制粘贴：
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除了整个商品的退换货原因分析，我们还可以单独分析退货排名前十的地区的退换货原因。
进入退款/换货区域分布数据页面，点击要分析的的预期右侧的【分析】按钮，进入分析页面。
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分析方式与整个商品的退换货原因分析一致。
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④ 支出明细
支出明细，展示的是当前商品的总支出的各种类型，以及各类型的数据占比，帮助我们复盘经营花费。
我们可以通过分析商品支出明细，快速找出主要花费重心、目标花费是否达标、站点花费是否有异常等。
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以复盘所选商品，上月的支出为例，
首先，选择数据时间：上月。
同样的，我们可以自定义支出明细的数据时间范围。
不过需要注意的是，由于部分pending订单，亚马逊一定时间内，返回数据可能为0，此时，我们可能会采取预算，因此，如果选择的是近期的时间范围，则亚马逊FBA费用、佣金等费用可能为0，或失真，所以建议选择分析跨度较为大点的时间段。
点击左上角时间，选择数据时间范围：上月。
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时间与站点设置好后，下方数据会自动切换。包括：总销售额、总支出、总利润、支出明细、与各支出类型饼状图。
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其中，鼠标悬停各个色块，还可以查看对应明细数据。
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此时，我们就可以直接所选商品，上月的支出明细了。
比如：
由以上数据可以看出，这个站点的整体利润是偏低的，且广告花费占比与FBA费用明显偏高。
我们可以推测，目前的商品可能主要是通过广告来出单，或者是广告投放可能存在不合理的地方，是否是因为主要通过广告来获取流量，还是说我们的广告打法有问题，因此消耗大量利润等等；或者还有就是定价不合理，导致我们的利润十分薄弱……可以结合具体情况具体分析。
⑤ 各SKU表现
当我们选择的查看维度为：子体维度，或父体维度，此时，商品分析会出现【各SKU表现】数据维度。
这是为什么呢？
因为SKU是亚马逊商品的最小单位商品。一个父体商品(父ASIN)，由多个子体商品(子ASIN)组成；一个子体(子ASIN)，可以生成多个SKU商品(商品相同，SKU不一样，比如跟卖操作)。
因此，我们如果出现以上售卖商品的情况，可以分析到最小维度的数据。
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⑥ 指标同期对比
同站点分析一样，商品分析的指标同期对比，可以帮助我们分析所选商品的各个销售指标的变化，分析优化操作是否正确，日常经营是否有异常，帮助我们快速找出漏洞，及时优化。
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以曲线图形形式，分析所选商品，上月广告订单变化为例，
点击右上角指标选择栏，选择要分析指标【广告订单量】，
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选择好指标之后，我们继续选择要分析时间和数据展现形式。
以上操作，与【订单24小时分布】的基本一致。
我们直接选择时间：上月，展现形式：曲线图形。
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通过以上操作，我们就得到了目标数据。
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此时，我们可以通过曲线图表进行分析了。
比如，通过图表数据，我们发现从2023年1月19日开始，到2023年1月27日截止，连续时间，只有这一周，所选商品的订单量一直超过上个月，可能的原因是什么呢？
此时我们可以推测，可能是我们做了哪些优化调整，出现了效果，但是没有维持住；或者是参与了秒杀，比如7天秒杀，刚好是那一周，让销量得以上涨等等。
我们后续可以根据不同的分析结果，做对应的调整优化。
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⑦ 广告表现
商品分析的广告表现数据，展示的是所选商品与时间下，推广商品的投放数据。我们可以直接在这里查看分析该商品的广告投放效果，方便快捷。
广告表现这里的所有分析操作方法，均与“广告管理 -> 推广商品”一致。
这里补充说明一点：推广商品的广告表现，不包含品牌推广(SB)广告。
为什么不包含品牌推广(SB)广告？
因为这里展示的是推广商品广告，是商品维度的广告表现，而品牌广告，是品牌维度，也就是站点维度的广告表现，维度不一样，品牌广告数据无法分摊到单个商品，因此不包含。
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3.8 商品分析：快捷跳转
当我们对商品分析了之后，想要进一步查看该商品的其他情况，比如库存情况、是否被跟卖、商品成本，我们可以直接在订单商品分布这里点击跳转，十分便捷。
库存：跳转至【库存分析】功能，帮助我们进一步分析库存状态，比如：可售天数还有多久？是否需要补货？……
监控：跳转至【跟卖监控】功能，帮助我们进一步分析跟卖情况，比如：是否有跟卖，跟卖详情等等。
成本：跳转至【商品成本】功能，帮助我们进一步查看该商品的成本变化。
点击跳转按钮，选择对应的数据，直接跳转至对应功能页面。
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