一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法技术

本发明专利技术公开了一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法，该方法包括以下步骤：S1，首先爬取亚马逊各站点各级产品中Best seller榜单类目的产品信息及产品数据，S2，通过Sorftime软件的销量算法计算出Best seller榜单产品市场类目里面每个产品的月销量，S3，在BSR榜单范围内最后一名产品中的月销量、产品星级、评价数量中，三者选其一进行数量占比设置，本方法通过这样去筛选出突破口类目市场，可以有效对亚马逊的市场类目进行多产品筛选，且可自定义数值范围有效提高筛选效率和数据准确度，为卖家判断亚马逊市场提供数据支撑和辅助，帮助卖家有效健康发展，防止卖家无数据信息亏损。防止卖家无数据信息亏损。防止卖家无数据信息亏损。

【技术实现步骤摘要】
一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法


[0001]本专利技术公开了一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法，属于市场分析


技术介绍

[0002]随着国民经济的快速发展,生产、生活现代化水平的不断提高，电商越来越深入人们的生活；国外的亚马逊以及国内的淘宝、京东、拼多多等电商平台所出售的商品琳琅满目；很多电商职业卖家会按照季节变化、数码新产品不断的进行市场的尝试，从而发现市场机会，获得更大的利润；亚马逊公司，是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图，是网络上最早开始经营电子商务的公司之一。
[0003]但对于对市场把握不够准确的卖家来说卖家在进行市场尝试无数据支持，经常面临巨大的风险，造成电商卖家的损失，目前市面上绝大部分筛选条件都是应用到单品中，也就是说通过筛选产品星级，评价数量等，出来的也是单个产品数据，而非类目市场，这样分析数据效率就会很低下，虽然市面上有筛选类目的方法，但是也是针对类目的全部产品平均值，或者总和值进行筛选，比如类目市场的平均星级，平均评价数量等，但是这种方法局限性较大，无法进行自定义数值筛选质。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决上述不足而提供一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法。
[0005]一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法，该方法包括以下步骤：
[0006]S1，首先爬取亚马逊各站点各级产品中Best seller榜单类目的产品信息及产品数据；
[0007]S2，通过Sorftime软件的销量算法计算出Best seller榜单产品市场类目里面每个产品的月销量；
[0008]S3，在BSR榜单范围内最后一名产品中的月销量、产品星级、评价数量中，三者选其一进行数量占比设置；
[0009]S4，自定义设置Best seller产品市场类目榜单计算范围，符合条件的listing数量占比；
[0010]S5，满足步骤S1,S2,S3,S4的条件下的类目中，再在S4步骤的基础上对满足条件的listing进行深度筛选，出来满足条件的类目；
[0011]作为优选的，所述步骤S1中；
[0012]亚马逊各站点包括但不限于美国站、日本站、加拿大站、巴西站、墨西哥站、英国站、德国站、法国站、西班牙站、意大利站、荷兰站、印度站、澳大利亚站、土耳其站。
[0013]作为优选的，所述步骤S1中；
[0014]亚马逊各级产品包括但不限于五星级、四星级、三星级、两星级、一星级和没有星级的产品。
[0015]作为优选的，所述步骤S1中；
[0016]亚马逊Best seller榜单类目的产品信息及产品数据包括但不限于行业大小类排名、产品销量、产品所属品牌、产品上架时间、产品售价、产品物流方式、产品FBA/FBM、产品评价数量、产品评价星级、产品的卖家属性、产品的销售方式、产品的跟卖卖家数量、产品详情图、产品规格数据信息、产品类别以及日市场容量数据。
[0017]作为优选的，所述步骤S2中，销量算法为Sorftime软件系统自身配备的产品数值销量算法。
[0018]作为优选的，所述步骤S5中，listing的深度筛选包括但不限于产品的星级深度筛选、产品的评论数量占比深度筛选、产品的月销量深度筛选、产品的综合评分数值数据深度筛选。
[0019]作为优选的，所述Sorftime软件程序被计算机处理器运行时执行上述1至6任一项所述的方法的步骤。
[0020]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0021]本方法的一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法，有效针对市面上无法进行商品类目综合筛选且无法进行自定义数值范围设置的产品筛选技术问题，本专利技术的筛选方法且可以通过创新的筛选方式快速筛选出突破口市场，比如筛选榜单类目top100前多少名(可自定义)中，有多少百分比(可自定义)的产品星级或者评价数量在自定义范围内的数量内，通过这样去筛选出突破口类目市场，可以有效对亚马逊的市场类目进行多产品筛选，且可自定义数值范围有效提高筛选效率和数据准确度，为卖家判断亚马逊市场提供数据支撑和辅助，帮助卖家有效健康发展，防止卖家无数据信息亏损。
附图说明
[0022]图1为本专利技术实施例卖家在网站平台中筛选突破口的示意图；
[0023]图2为本专利技术实施例卖家在网站平台的BSR榜单范围页面筛选突破口的示意图。
具体实施方式
[0024]下面对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法，该方法包括以下步骤：
[0026]S1，首先爬取亚马逊各站点各级产品中Best seller榜单类目的产品信息及产品数据；
[0027]S2，通过Sorftime软件的销量算法计算出Best seller榜单产品市场类目里面每个产品的月销量；
[0028]S3，在BSR榜单范围内最后一名产品中的月销量、产品星级、评价数量中，三者选其一进行数量占比设置；
[0029]S4，自定义设置Best seller产品市场类目榜单计算范围，符合条件的listing数量占比；
[0030]S5，满足步骤S1,S2,S3,S4的条件下的类目中，再在S4步骤的基础上对满足条件的listing进行深度筛选，出来满足条件的类目。
[0031]作为优选的，所述步骤S1中；
[0032]亚马逊各站点包括但不限于美国站、日本站、加拿大站、巴西站、墨西哥站、英国站、德国站、法国站、西班牙站、意大利站、荷兰站、印度站、澳大利亚站、土耳其站。
[0033]作为优选的，所述步骤S1中；
[0034]亚马逊各级产品包括但不限于五星级、四星级、三星级、两星级、一星级和没有星级的产品。
[0035]作为优选的，所述步骤S1中；
[0036]亚马逊Best seller榜单类目的产品信息及产品数据包括但不限于行业大小类排名、产品销量、产品所属品牌、产品上架时间、产品售价、产品物流方式、产品FBA/FBM、产品评价数量、产品评价星级、产品的卖家属性、产品的销售方式、产品的跟卖卖家数量、产品详情图、产品规格数据信息、产品类别以及日市场容量数据。
[0037]作为优选的，所述步骤S2中，销量算法为Sorftime软件系统自身配备的产品数值销量算法。
[0038]作为优选的，所述步骤S5中，listing的深度筛选包括但不限于产品的星级深度筛选、产品的评论数量占比深度筛选、产品的月销量深度筛选、产品的综合评分数值数据深度筛选。
[0039]作为优选的，所述Sorftime软件程序被计算机处理器运行时执行上述1至6任一项所述的方法的步骤。
[0040]实施例一：
[0041]一种筛本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1，首先爬取亚马逊各站点各级产品中Best seller榜单类目的产品信息及产品数据；S2，通过Sorftime软件的销量算法计算出Best seller榜单产品市场类目里面每个产品的月销量；S3，在BSR榜单范围内最后一名产品中的月销量、产品星级、评价数量中，三者选其一进行数量占比设置；S4，自定义设置Best seller产品市场类目榜单计算范围，符合条件的listing数量占比；S5，满足步骤S1,S2,S3,S4的条件下的类目中，再在S4步骤的基础上对满足条件的listing进行深度筛选，出来满足条件的类目。2.根据权利要求1所述的一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法，其特征在于：所述步骤S1中；亚马逊各站点包括但不限于美国站、日本站、加拿大站、巴西站、墨西哥站、英国站、德国站、法国站、西班牙站、意大利站、荷兰站、印度站、澳大利亚站、土耳其站。3.根据权利要求1所述的一种筛选亚马逊突破口类目市场的方法，其特征在于：所述步骤S1中；亚马逊各级产品包括但不限于五星级、四星级、三星级、两星...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗挺，
申请(专利权)人：菲欧坦重庆数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：