亚马逊产品review数据化分析

亚马逊产品 review 数据化分析

将从微观的角度去分析一个产品的成长过程及销量的变化,判断的依据是listing的review数据。

本节以一个玩具类产品为例进行分析。

该产品listing有2个子SKU,分别为“Mega Set”和“Peculiar Pets”,其review一共有121个。

了解了产品的listing页面与子SKU变体后,运营者就可以开始进行review的数据分析,需要抓取的数据为不同变体对应的review上评时间。

“Mega Set”的变体产品在2025年8月21日产生了一个review评价,那么对应的该月份(即2025年8月)“Mega Set”review数量在Excel中数值加1,其他月份以此类推。

如果是“Peculiar Pets”的变体产品产生了review,则在Excel中将其对应的review单元格数值加一。

读者可以打开“产品review数据化分析”的Excel查看数据,截至2025年10月22日,“Mega Set”的变体产品产生了87个review,“Peculiar Pets”的变体产品产生了29个review,总计116个review,其数量与listing页面显示的121个review相比少了5个review,这可能是由于平台删除评价或卖家删除变体造成的。

将两个产品不同月份产生的review数量汇总到Excel后,可以得到数据图表。

“Mega Set”子变体从2025年10月就产生了review,而“Peculiar Pets”子变体则到2025年7月才开始产生review。

同时,“Mega Set”子变体在2025年12月~2025年1月为review高峰期,分别产生了23和27个review。

通过上述数据表格,运营者可以将“Mega Set”与“Peculiar Pets”两个产品不同时间段产生的review数量做成可视化图表。

“Mega Set”的review数量呈现出一种迅速攀升然后下降,最后逐渐稳定的趋势；“Peculiar Pets”的review数量则呈现出一种缓慢上升的趋势。

因为review的生成时间要慢于订单的产生时间,比如用户10月份下单购买,可能会到11月乃至12月才去编辑review文本,所以根据该产品listing的review数量变化可以推测出该产品销量的波动变化。

首先,因为2025年12月~2025年1月为“Mega Set”子变体的review高峰期,所以将该时间段往前推移1~2个月,即2025年10月初~2025年12月末为产品订单高峰期。

其次,因为在2025年7月“Peculiar Pets”子变体开始产生review,所以“Peculiar Pets”子变体的上架时间应该为2025年5月末~2025年7月初,即该玩具类目卖家在2025年5月末就开始为2025年的订单高峰期开始做准备。

结合上述信息,运营者就可以得到如下结论：1.该玩具类目订单高峰期在每年10月初~每年12月末。

2.该玩具类目listing最佳成长期在每年6月初~每年10月初。

结合宏观类目流量判断方法,运营者就可以知晓每个类目、每个产品的成长规律及淡季旺季时间,从而能够有把握地提升运营业绩。