根据数据机构 eMarketer 预测，作为美国老牌头部电商平台的亚马逊，2023 年其电商市场份额将达到 37.6%，预计与 2022 年持平。

除了坐拥数十亿美元的电商销售额外，亚马逊的电子商务业务还推动了该公司的其他业务增长，包括零售媒体和 B2B 电子商务。

通过利用生成式人工智能这一股新兴技术力量，亚马逊有望将其竞争对手进一步甩在身后，并有可能打破谷歌和 Meta 的“双头垄断”局面。

1、电商业务仍是亚马逊的主心骨

亚马逊仍然是美国电子商务行业的头部平台，在 eMarketer 根据市场数据整理的美国排名前 15 位的零售电子商务公司中，亚马逊排名第一。

2023 年的预测数据中，排名第二的沃尔玛美国零售电子商务销售额将达到 734.5 亿美元，与亚马逊的 4311.1 亿美元可谓相去甚远。

此外，计算机和消费电子产品类别占亚马逊美国电子商务业务的主要销售份额，占总销售额的 20% 左右。其他热门类别包括服装和配饰、家具和家居摆设、书籍、音乐和视频，以及健康和个人护理类产品。

2、第三方销售额占亚马逊总销售额一半以上

eMarketer 发布的《2023 年美国零售电子商务市场预测报告》中指出，第三方市场电子商务销售额的增长速度将快于美国的整体在线销售额。截至 2027 年，零售市场电子商务销售额将占美国零售电子商务销售额的 1/3 以上。

亚马逊在市场上占据主导地位，2023 年预计将产生 2785 亿美元的第三方销售额。2024 年，这一数字预计将增长 12.9%，达到 3143.4 亿美元，增幅几乎与沃尔玛（13.0%）持平，超过 eBay（-1.1%）、Etsy（8.1%）和 Poshmark（8.1%）等其他电商平台。

3、亚马逊广告业务市场占额仍落后于谷歌与 Meta

得益于其强大的电子商务业务，亚马逊在零售媒体方面的实力也正在推动公司不断发展，广告市场份额也因此不断增加，而谷歌和 Meta 的广告份额则在纷纷下降。此外，亚马逊的流媒体资产，包括 Fire TV、Prime Video 和 Freevee，使其在其他媒体渠道中也占有一定市占率，并在提供可购物广告方面具有优势。

4、B2B 业务的无限潜能

亚马逊也在关注 B2B 电子商务领域的机遇，试图将 Amazon Business 扩展到欧洲市场和其他新市场。

根据 eMarketer 预测，2023 年美国 B2B 电子商务网站的销售额将达到 1.857 万亿美元，截至 2024 年将有望突破 2 万亿美元。尽管亚马逊目前占美国 B2B 电子商务网站总销售额的 2.3%，但其仍热可以轻松利用其 B2C 业务的巨大优势来反哺 B2B 业务，尤其是目前美国 B2B 电子商务中仍未出现主要的企业。

5、生成式 AI 应用前景

2023 年 2 月，首席执行官 Andy Jassy 表示，亚马逊长期以来一直致力于类似于 ChatGPT 的生成式人工智能模型。5 月，泄露的文件显示该公司计划用更多类似 ChatGPT 的功能改造 Alexa，与此同时，招聘信息表明亚马逊还计划将生成式人工智能纳入其搜索功能之中。

沃尔玛与等零售商已经开始试验这项技术，将其用于内部和外部功能，包括产品推荐、搜索和生成产品描述等。

如果亚马逊能够找到一种简单的方法将这些功能集成至一项面向商家的服务中，那么将比零售竞争对手获得更多先发性市场优势。

作者：跨境电商爆料专业户

来源：跨境电商爆料专业户

新手怎么分析亚马逊数据？

1、亚马逊数据分析方法一：细分分析

细分分析指的是要细致化考量多方面的可能性。

这个时候可以多观察一下数据分布。

比如凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。

假如我们看到上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，可能会觉得数字没有变化。

可是实际上有可能上个月50000单都是400～600元，而这个月50000单则是20000单3000元，20000单400元，5000单500元，5000单超过2500元——客户购买习惯已经发生了巨大变化。

一方面可能是客户订单在变小（可能是因为产品单价下降，购买数量减少，或者客户选择了比较便宜的替代品），另一方面出现了一些相对较大的订单（可能是中小企业采购，或者是店铺扩充产品线见效了）。

——看数据分布可以让我们更容易发现这些潜在的变化，及时的做出应对。

2、亚马逊数据分析方法二：对比分析

大家可以尝试去想一下，如果根据价格和销量的数据对比找出这个产品的相对来说利润最大化价格？

这个时间段要多长，是短期还是长期？个人认为可以选择多个短期的节点进行考量，比如可以在淡旺季分别进行测试，可以从淡旺季各挑一个月进行测试，每个测试周期为一周，查看淡旺季月份下的各个价格的销量变动趋势，根据利润和价格的关系分别找出在淡旺季下较优的价格。

3、亚马逊数据分析方法三：分拆分析

很多时候我们很难直接从数据变化中分析出具体的原因，这时可以考虑拆分因子，将问题一步步细化找寻原因。

例如listing转化率下降，我们要找原因。因为转化率=units order/session数，所以“转化率”下降的原因很可能是“订单量下降”，“流量上升”，或者两者皆是。

按照这个思路我们可能发现主要的原因是“流量上升”和“订单量升幅不明显”。

那么下面我们就可以来拆解“流量”的构成，例如大致拆成“站内流量”、 “站外流量”再看具体是哪部分的流量发生了变化，接下来再找原因。

这时我们可能看到说是站内流量上升，那就可以再进一步分析是CPC广告流量部分上升，还是关键词自然搜索流量上升，如果是CPC广告流量，是无效关键词流量点击上升，还是其他词带来的流量上升——假如最后发现是原来的有效关键词的流量上升，那么继续寻找原因——市场变化（淡季旺季之类）？另一方面还要分析哪里没做好（因为新增流量但是并没有相应增加太多销售），研究怎样让“listing页面”更具吸引力。

亚马逊销售数据有哪些？

1、销售概览(Sales snapshot)销售概览(Sales snapshot)通常会显示卖家当天的销售情况，数据大约每小时更新一次。

2、销售对比(Compare sales)销售对比(Compare sales)由直观的图表组成。

它能将不同时间的销售数据放在一起对比，可以很直观地看到商品销量、净销售额的升降情况。

销售对比(Compare sales)具有互动式功能。

3、商品类别销售排名(Sales by category)商品类别销售排名(Sales by category)能让卖家知道在具体时间段内，排在店铺前几名的产品类别分别有哪些分类，各分类的商品数量、净销售额有多少以及商品数量百分比和净销售额百分比。

本期关于亚马逊数据的知识就介绍到这。

作者：JungleScout桨歌

来源：JungleScout桨歌