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如何估算亚马逊产品销量 | 销量查询软件来了!IG 点 赞,IG 登錄,IG 誰 按 讚,IG 引关注,IG 買粉絲,IG增粉

亚马逊服务平台BSR(Amazon Best Seller Rank)算法的秘密与标准的变化多端,给商家精确可能选定产品的市场容量、 预测分析选定销售市场的获利水准产生了较大的困惑。

为了更好地帮商家处理这一心头病,精确估计销量,摆脱亚马逊繁杂的算法与融入局势变化多端的销售市场,变成数魔的关键工作中之一。

下列列举了当今市面上,具备销量估计作用的一部分专用工具。

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大家自知,假如这件事做得不太好,销量可能较高或是稍低,都是会给商家导致活力、金钱的损害。在纷繁复杂的亚马逊算法眼前,要保证我区间段以 的准确率可能销量难以。可是人们依然不断地勤奋,持续逼近销量的实情。

那麼什么叫销量可能的准确率,换句话说什么叫商家希望的确切的销量可能?

大家明确提出了一种评定亚马逊销量估计精确度的规范——销量四准规律。

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整体销量精确

必须保证在同一时间范围内,全网站全类目全部产品的销量总数与亚马逊真正的GMV规模相同。例如,假如亚马逊 的GMV为10亿美元,而根据预测分析获得的单日销售额仅有5亿美金,则整体准确率仅有50%。

每个类目销量精确

亚马逊美国站仅一级类目就会有25 个,关键类目有家居服装、3C电子产品汽配、美妆护肤、书本……在销量估计的历程中,只需有一个类目准确率不足高,就谈不上取得成功的算法。

类目区段段销量精确

必须保证各类目各区段段的销量估计均精确。总体目标:Top 100产品的销量估计准确率高,1万~2万的准确率,100万~200万的准确率均高……

每日的销量估计精确

必须保证各活跃性产品每日的销量估计均精确(算法高可靠性)。

依据亚马逊 文本文档,亚马逊BSR每钟头都是会升级一次,测算根据是listing的销量等要素。当某一Listing销量提升时,该listing的BSR排名一般也会获得提高(但不一定是同时进行),而某一Listing的BSR增涨时,通常也是来源于销量的提升。那BSR值和销量相互关系到底是如何的,就很磨练数据信息服务提供商的专业技能了。

一般来说,测算预测分析結果的精确度有下列几类方法。

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1.均值平方根偏差(MAE)

又称之为L1范数损害。用以评定预测分析結果和真正数据的贴近水平,其值越小表明线性拟合实际效果越好。可以能够更好地体现估计值偏差的具体情况。

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优势:可以把绝对误差和相对偏差里边正负极互相相抵的问题除掉。

缺陷:平方根的出现造成函数公式凸凹不平,在一些点上不可以求导数。

2.均方标准差(Mean squared error,MSE)又被称为L2范数损害,该指标值测算的是线性拟合数据信息和原始记录相匹配样版点的偏差平均数的平均值,其值越小表明线性拟合实际效果越好。

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优势:解决了方法①均值绝对误差的凸凹不平问题,即不可导问题。

缺陷:MSE与人们的总体目标自变量的量纲不一致,为了确保量纲一致性,大家要对MSE开展开根号,获得RMSE。

3.均方根误差(RMSE)均方根误差再开平方,即均方标准差开展开根号求取。

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优势:与此同时解决了方法①的不可导问题与方式②的量纲不一致问题。

缺陷:应用平均偏差测算,而均值对出现异常点较比较敏感,假如对某一点的重归值很不理想化,那麼它的偏差则比较大,进而会对RMSE的值有比较大危害。

4.R-square 决定系数考量的是线性回归方程总体的拟合程度,是表述回归平方和在总平均数中常占的比例。取值范围为[0,1],其值越贴近于1,表明模型拟合实际效果越好。

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优势:既考虑到了估计值与真值中间的差别,也考虑到了问题自身真值中间的差别,是一个归一化的衡量规范。

缺陷: 数据的样版越大,R²越大,因而不一样数据的实体模型結果会具有一定的差别。

5.均值肯定百分之偏差真正值与估计值中间肯定百分数的均值

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优势:形象化、测算简易,摆脱了对平均误差的依靠。

缺陷:MAPE沒有上界, 因而对出现异常值比较敏感. 当某一pt十分大时, 会造成MAPE的值也明显增大。假如应用MAPE做为误差评价指标值,pt的彼此会造成预测分析销量小于具体销量。

综上所述,大家选用了第5种点评规范——均值肯定百分之偏差。该方式 是全部方式中 严苛的,也是 能全方位反映不一样销量区段的综合性准确率。

SellerMotor根据各类目BSR数据信息等指标值,迭代升级了销量可能算法,相较以前的可能結果,精确度获得了较大的提高。

现阶段全新升级的数据库系统早已在亚马逊美国站完成19个类目数据信息遮盖,将来将进一步遮盖大量类目及网站。

类目:

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站点:美国站

数据信息段:近2个月的数据信息

SellerMotor数魔跨境

湖南省数魔网络技术有限责任公司,通称“SellerMotor数魔跨境”, 是全世界顶级的线上广告AI算法专利拥有人,为亚马逊全世界开店给予解决方法,与此同时也是跨境电子商务人才塑造一体化系统软件服务提供商,企业专注于根据AI颠覆式创新全世界电商企业。

发明专利

SellerMotor创立于美国 ,在洛杉矶市配有互联网大数据和人工智能技术试验室,企业研发部门于2017年4月进行根据互联网大数据和人工智能技术的Amazon检索广告优化竞价算法、搜索广告全自动提升算法产品研发、根据大数据分析的动态性Amazon服务平台销量预测分析算法产品研发。

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并取得成功注册“一种朝向电子商务搜索广告的费用预算及竟价智能化调节方式、一种互联网技术搜索广告关键词的建议方式、一种互联网技术搜索广告竟价提升算法”等三项算法专利权。

背诵

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公司进驻了亚马逊 Marketplace Appstore,是亚马逊技术性合作方、开发人员联合会组员、培训课程内容资询服务提供商及其亚马逊广告宣传合作方。