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    卖家精灵ASIN收录原则和销量预测原理是什么?

    2026/03/27 阅读数 (83,896) 评论数 (40)


    卖家精灵ASIN收录原则

    我们会在每月月初,找出亚马逊站内大类BSR排名50万以内的ASIN,美国站是大类排名80万内,

    然后基于我们专有的销量预测算法,预测该ASIN上个自然月的月销量。


    这样的收录原则,会带来几个问题:

    1、对于服装、户外这两个SKU很多的类目,很多ASIN没有被收录(亚马逊各站点商品数:美国站  英国站)。

    2、月初BSR不在前50万的,后面飙升的新品,很可能没有收集到。

    3、对于那些不共享父类BSR的变体,销量可能很小,并且没有BSR,也收集不到。

    4、某些小类目,比如Tablet Stands(ipad支架,亚马逊站内搜索:ipad holder),只有小类BSR,所以也没有收录。


    其实,对于一般的选品需求,这个收录原则是够用的。

    亚马逊美国站我们收录了2000万左右的ASIN(历史累积ASIN有6000万,当月没有但历史月份有,比如季节性产品)。


    在ASIN收录数量上,我们可能不如某些同行,因为我们会考虑自己的服务器资源、资金成本等约束条件。

    我们应该是做选品综合工具,唯一的一家白手起家、而没有拿过风投的公司。

    现在越来越多用户选择了我们,我们资金更充沛了,所以我们会不断提升ASIN数据的完整性和及时性。


    卖家精灵销量预测原理

    1、首先,我们有一个海量数据处理能力的爬虫引擎,它会每天爬取亚马逊各站点的产品基本信息,如价格、评论数等,特别是BSR排名。

    2、基于我们最近3年的历史销量数据积累和用户真实反馈,我们大概知道每个站点,每个大类目BSR和销量的对应关系。

    3、基于日销量和当日BSR的对应关系,我们就可以基于该ASIN每日平均BSR,初步预测日销量。

    4、根据每月已预测出来的日销量平均值*当月天数,得到当月的月销量。

    5、同时,我们也会考虑该ASIN的历史销量走势,以及随着每日时间的后移,去校正销量预测的准确率。


    特别注意,如果一个Listing的各子体共享父体BSR,则该子体的销量就是父体的销量,即各子体销量之和,所以它们各子体销量看起来都是相同或非常接近的。


    在销量预测过程中,主要有如下异常情况,会导致销量预测的偏差:

    1、因为BSR是基于订单量,而不是销量,一个包含10件商品的订单和包含1件商品的订单,对BSR的提升是一样的。

    所以当某类产品用户经常购买超过1件,销量预测偏差就较大。


    2、如果当日因为秒杀等促销引起BSR剧烈变化,比如从10万名突然提升到2000名,当日均值为2万左右(一天按四个时段计算均值),就不太准了。


    3、如果产品缺货,BSR在稳步下降但有值,系统会预测当天有销量,实际销量为0。

    这个问题会通过监控BuyBox一定程度缓解。


    4、因为数据监控不及时,比如某些ASIN做不到一天监控一次或多次,导致当日没有BSR,只能用最近几天的BSR预测当日均值。


    5、某些小类目,比如Tablet Stands(ipad支架,亚马逊站内搜索:ipad holder),基本上都没有大类BSR,就无法基于大类BSR预测;

    如果我们不小心收录并且预测了,销量可能会很离谱,我们会不断杜绝这类Bug。


    6、某个类目销量整体大增,比如亚马逊Prime Day和黑五,导致同样BSR排名的ASIN,当日销量比上月整体飙升了,这个不太好预测。


    7、对于头部产品,特别是BSR在500以内的,预测误差会比较大。

    因为BSR是基于排名的,比如某类目头部前10的产品,排名基本上稳定了,但某ASIN的BSR排名从第8名升到第5名,因为有几天日销量从300飙升到1000,实际日销量从300升到500,BSR排名也是这样变化的。


    8、ASIN的类目突然变更了,从 Beauty & Personal Care变更到 Health & Household,销量就可能有几天就不准了。


    还有很多其它因素,至少可以再列出20条吧。

    所以,建议你们查看销量时,一定要结合历史趋势,这个大概率是更准的。

    听很多资深卖家说,他们从来不care某ASIN的当月销量的,都是看历史趋势,以及这类产品的整体销量


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