社區(qū) 發(fā)現(xiàn) Amazon 如何計(jì)算出ASIN的自然轉(zhuǎn)化率？實(shí)際操作...
如何計(jì)算出ASIN的自然轉(zhuǎn)化率？實(shí)際操作的過程中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)我們有多變體的時(shí)候，我們無法確認(rèn)某個(gè)SKU的廣告最終出訂單是哪個(gè)SKU。有沒有精確的算？還是只是有個(gè)大概就可以……
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按照我目前遇到的情況就是：
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1. 業(yè)務(wù)報(bào)告里面的unit是總銷量的，但是session是來自于自然流量，那里面的Unit Session Percentage是無意義的。這個(gè)問題開英文case跟客服溝通了十幾封郵件，但是都沒有給出一個(gè)明確的答案。
引用http://xrfireworks.com.cn/question/18897
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這篇的答案跟我開case得到的基本一樣。但是客服沒有明確承認(rèn)他們業(yè)務(wù)報(bào)告Unit Session Percentage是無意義的。后面我比較忙了，就沒有去糾結(jié)。
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2. 根據(jù)上面的情況，我們可以通過，自然轉(zhuǎn)化=(Unit - ad Unit) / session 來算出我們的準(zhǔn)確的自然轉(zhuǎn)化率。
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在實(shí)際操作的過程中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)我們有多變體的時(shí)候，我們無法確認(rèn)某個(gè)SKU的廣告最終出訂單是哪個(gè)SKU。
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所以我在后臺下載了廣告的purchase product報(bào)告，這份報(bào)告會把廣告出的訂單是另外的SKU的那些情況都記錄下來。這樣，我就可以在廣告頁面先記錄下廣告出了訂單，然后再根據(jù)廣告報(bào)告，把真實(shí)的廣告數(shù)據(jù)修正記錄清楚。
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但是我還是發(fā)現(xiàn)了問題：就是廣告這個(gè)，有可能，有人來點(diǎn)擊廣告，但是沒有加入購物車，所以可能等到后面再下單，這樣就讓數(shù)據(jù)又不能準(zhǔn)確了。比如SD和SP廣告的歸因都比較久。
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這個(gè)記錄的流程下來，我花費(fèi)了不少時(shí)間，在日常的操作過程中，如果每天都這樣操作，當(dāng)管理的SKU多的時(shí)候，效率肯定是不行的。所以我想問一下其他大神們，你們是如何去計(jì)算ASIN的自然轉(zhuǎn)化率？有沒有精確的算？還是只是有個(gè)大概就可以，畢竟我們只是需要一個(gè)數(shù)據(jù)來參考。
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希望大神能賜教！
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1. 業(yè)務(wù)報(bào)告里面的unit是總銷量的，但是session是來自于自然流量，那里面的Unit Session Percentage是無意義的。這個(gè)問題開英文case跟客服溝通了十幾封郵件，但是都沒有給出一個(gè)明確的答案。
引用http://xrfireworks.com.cn/question/18897
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這篇的答案跟我開case得到的基本一樣。但是客服沒有明確承認(rèn)他們業(yè)務(wù)報(bào)告Unit Session Percentage是無意義的。后面我比較忙了，就沒有去糾結(jié)。
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2. 根據(jù)上面的情況，我們可以通過，自然轉(zhuǎn)化=(Unit - ad Unit) / session 來算出我們的準(zhǔn)確的自然轉(zhuǎn)化率。
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在實(shí)際操作的過程中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)我們有多變體的時(shí)候，我們無法確認(rèn)某個(gè)SKU的廣告最終出訂單是哪個(gè)SKU。
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所以我在后臺下載了廣告的purchase product報(bào)告，這份報(bào)告會把廣告出的訂單是另外的SKU的那些情況都記錄下來。這樣，我就可以在廣告頁面先記錄下廣告出了訂單，然后再根據(jù)廣告報(bào)告，把真實(shí)的廣告數(shù)據(jù)修正記錄清楚。
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但是我還是發(fā)現(xiàn)了問題：就是廣告這個(gè)，有可能，有人來點(diǎn)擊廣告，但是沒有加入購物車，所以可能等到后面再下單，這樣就讓數(shù)據(jù)又不能準(zhǔn)確了。比如SD和SP廣告的歸因都比較久。
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這個(gè)記錄的流程下來，我花費(fèi)了不少時(shí)間，在日常的操作過程中，如果每天都這樣操作，當(dāng)管理的SKU多的時(shí)候，效率肯定是不行的。所以我想問一下其他大神們，你們是如何去計(jì)算ASIN的自然轉(zhuǎn)化率？有沒有精確的算？還是只是有個(gè)大概就可以，畢竟我們只是需要一個(gè)數(shù)據(jù)來參考。
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希望大神能賜教！
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倒計(jì)時(shí)：
21 個(gè)回復(fù)
浮share - 有進(jìn)而無以
贊同來自: 勞熱勞熱 、 夏光竹雨 、 微光所向 、 kaolin 、 我好厲害 、 懂點(diǎn)系統(tǒng)bug 、 15070906251 、 Bryce布萊斯 更多 ?
在開啟廣告的時(shí)候，時(shí)沒有辦法準(zhǔn)確的計(jì)算出ASIN的自然轉(zhuǎn)化率的，不管你是多個(gè)變體還是一個(gè)變體。
首先，后臺業(yè)務(wù)報(bào)告里面的數(shù)據(jù)和廣告數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)是兩套標(biāo)準(zhǔn)，你不可能完全的按照數(shù)值上去做加減法，舉個(gè)例子，后臺會話數(shù)據(jù)與廣告的點(diǎn)擊量是不同標(biāo)準(zhǔn)的，經(jīng)常會出現(xiàn)當(dāng)天廣告點(diǎn)擊＞會話的情況，特別是新品期廣告預(yù)算給的多的情況下。
拿我的數(shù)據(jù)給你看：
這個(gè)是我自己做的每日數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表，剛開始推的產(chǎn)品，你可以看到廣告點(diǎn)擊量遠(yuǎn)大于業(yè)務(wù)報(bào)告的會話，所以沒有辦法去精確計(jì)算到底有多少流量屬于自然流量。
訂單數(shù)據(jù)也會有偏差，業(yè)務(wù)報(bào)告是實(shí)時(shí)反映當(dāng)天的總訂單數(shù)量，而廣告訂單是統(tǒng)計(jì)七天內(nèi)的數(shù)據(jù)，所以就會出現(xiàn)有時(shí)候總訂單-廣告訂單出現(xiàn)負(fù)數(shù)的情況，買家在21月1日點(diǎn)擊了廣告但是沒有下單，等到12月5日最終下單，在業(yè)務(wù)報(bào)告中該訂單屬于12月5日，但廣告數(shù)據(jù)中屬于12月1日，如果每天統(tǒng)計(jì)肯定會有偏差，一般建議是按周統(tǒng)計(jì)，雖然也有偏差但偏差值會比較小。
所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的時(shí)候，是不太建議每天都去統(tǒng)計(jì)這些數(shù)據(jù)的，一是每天的數(shù)據(jù)偏差值比較大，而且SKU多的話這個(gè)工作量會非常大，每周做一次統(tǒng)計(jì)就好。
二是建議不要糾結(jié)于計(jì)算自然轉(zhuǎn)化率，算這個(gè)的實(shí)際意義并不大，關(guān)注整體轉(zhuǎn)化率--即后臺業(yè)務(wù)報(bào)告的數(shù)據(jù)和廣告數(shù)據(jù)即可，把這兩個(gè)當(dāng)成獨(dú)立的模塊，不需要強(qiáng)行融合。
如果實(shí)在非常想計(jì)算自然轉(zhuǎn)化率，可以將廣告停掉兩周，拉取第二周的業(yè)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)，這個(gè)轉(zhuǎn)化率即接近自然轉(zhuǎn)化率。
關(guān)于多變體廣告數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)這些，我也不懂。
最后的建議：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析的作用是服務(wù)于鏈接的，如果花費(fèi)了大量的時(shí)間和精力去做統(tǒng)計(jì)和分析，你需要考慮最終結(jié)果對鏈接的成長有多大作用。
新人發(fā)言，望采納。