Как автоматически загружать, обновлять и анализировать Amazon Repeat Purchase Behavior в Google Таблицах

#Как автоматически импортировать и обновлять Repeat Purchase Behavior в Google Таблицах с Hopted

С интеграцией Amazon и Google Sheets, такой как Hopted, вы настраиваете подключение один раз, после чего данные поступают автоматически.

#Шаг 1.

Установите расширение Hopted для браузера и войдите с помощью аккаунта Google.

#Шаг 2.

Безопасно подключите Amazon Seller Central к Google Sheets с помощью мастера интеграции Hopted.

#Шаг 3.

В Google Таблицах выберите «Repeat Purchase Behavior» из списка доступных отчётов Amazon Seller Central и укажите период в пределах доступной истории. Наличие варианта «Today» не означает, что сегодняшние данные уже опубликованы Amazon. В этом примере используем «Include records for the last 90 days» с учётом доступных отчётных периодов.

#Шаг 4.

Выберите нужные столбцы: ASIN, Orders, Repeat Customers % of Total, Repeat Purchase Revenue, Unique Customers и другие поля.

#Шаг 5.

Настройте, как часто экспортировать и обновлять аналитику повторных покупок: каждый час, ежедневно или реже. Выбирайте частоту с учётом того, когда Amazon обновляет исходные данные.

#Шаг 6.

Сохраните подключение данных. Аналитика повторных покупок из Seller Central будет загружаться в таблицу без ручной работы с CSV и обновляться по расписанию.

#Что такое отчёт Amazon Repeat Purchase Behavior?

Отчёт доступен брендам в Amazon Brand Analytics и предоставляет представления по бренду и по ASIN. Он позволяет отслеживать заказы, выручку от повторных покупок и количество повторных покупателей за отчётные периоды.

Основные показатели отчёта:

• Unique Customers: количество уникальных покупателей за выбранный период.

• Repeat Customers: количество покупателей, сделавших больше одного заказа за выбранный период.

• Repeat Purchase Sales: выручка от повторных покупателей за выбранный период.

• Repeat Purchase Units: количество единиц, проданных повторным покупателям за выбранный период.

Эти данные помогают оценивать динамику повторных покупок и сопоставлять её с маркетинговыми действиями. Сам отчёт не устанавливает, какая именно кампания вызвала изменение.

Отчёт помогает ответить на такие вопросы:

• Как меняются доля повторных заказов и число повторных покупателей на уровне бренда и отдельных ASIN?

• Какие ASIN приносят больше всего выручки от повторных покупок и повторных заказов в этом месяце?

• Какие товары подходят для Subscribe & Save или Brand Tailored Promotions?

• Улучшаются ли показатели удержания после изменений рекламы, цен или упаковки?

• Как распределять запасы и рекламный бюджет с учётом SKU, которые часто покупают повторно?

• 
  

#Как анализировать повторные покупки на Amazon в таблицах

Когда данные поступают автоматически, вы можете перейти от ввода данных к анализу. В этом и заключается преимущество анализа данных Amazon Seller Central в электронных таблицах: вы создаёте собственную модель для Amazon с привычными возможностями таблиц.

Вот три идеи шаблонов для работы с данными Amazon:

#Шаблон 1. Динамика повторных покупок по месяцам

Этот график помогает регулярно отслеживать долю повторных покупателей.

Как построить: используйте сводную таблицу с одинаковой детализацией и непересекающимися периодами.

• Строки: Date с группировкой по году и месяцу. Используйте исходные месячные показатели, а не сумму уникальных покупателей по дням.

• Значения: SUM of Repeat Customers и SUM of Unique Customers. Для каждого месяца должна использоваться одна строка выбранного бренда или ASIN: складывать уникальных покупателей по разным ASIN нельзя.

• Формула: в новом столбце добавьте ='Repeat Customers' / 'Unique Customers' и задайте процентный формат. Замените обозначения ссылками на ячейки; при нулевом знаменателе оставьте результат пустым.

• Что это покажет: линейный график доли повторных покупателей за сопоставимые периоды — один из показателей возвращаемости клиентов.

#Шаблон 2. Товары, за которыми возвращаются

Определите товары, которые чаще приносят повторные покупки.

Как собрать: создайте ещё одну сводную таблицу.

• Строки: ASIN.

• Значения: SUM of Repeat Purchase Sales.

• Сортировка: расположите товары по Repeat Purchase Sales по убыванию.

• Что это покажет: товары с высокой выручкой от повторных покупок. При планировании пополнения уделяйте им особое внимание и рассматривайте их для кампаний по удержанию клиентов.

#Шаблон 3. Выручка на повторного покупателя

Рассчитайте выручку на повторного покупателя для одного ASIN за один отчётный период. Это показатель за период, а не ценность клиента за всё время — CLV.

• Исходные данные: выберите один ASIN и один отчётный период. Не суммируйте число покупателей по разным ASIN или пересекающимся периодам: один человек может быть учтён несколько раз.

• Числитель: Repeat Purchase Sales для выбранного ASIN и периода.

• Знаменатель: Repeat Customers для того же ASIN и периода.

• Результат: разделите выручку от повторных покупок на число повторных покупателей. Если их нет, оставьте ячейку пустой. Сравнивайте показатель по сопоставимым периодам; он не прогнозирует будущие покупки или прибыль за весь срок отношений с клиентом.

#Для каких задач пригодится отчёт

• Находите товары для подписок и перекрёстных продаж и планируйте персонализированные акции для доступных в рекламных инструментах аудиторий повторных покупателей.

• Анализируйте удержание и факторы LTV: определяйте SKU и категории, которые приносят повторную выручку. Сам отчёт не рассчитывает LTV.

• Планируйте рекламу и ремаркетинг, например Sponsored Display, и оценивайте спрос на повторные заказы при пополнении запасов.

#Частые вопросы об Amazon Repeat Purchase Behavior

Как отслеживать удержание покупателей на Amazon?
Настройте регулярную загрузку Repeat Purchase Behavior через Hopted и сохраняйте данные за сопоставимые периоды. Затем постройте график доли повторных покупателей по месяцам. Для истории нужны отчётные периоды или отдельные снимки: обычное обновление текущих данных само по себе не создаёт архив.

Как рассчитать Customer Lifetime Value — CLV — для бренда на Amazon?
Repeat Purchase Sales полезен как исходный показатель, но сам по себе не даёт CLV. Для модели ценности клиента за весь срок отношений нужны когорты, продолжительность отношений, частота покупок, маржа и затраты. Начать можно с выручки на повторного покупателя за один период, не называя её CLV.

Как определить товары с наибольшим числом повторных покупателей?
Загрузите отчёт в Google Таблицы. Сводная таблица со строками ASIN и суммой Repeat Purchase Sales покажет лидеров по повторной выручке. Если нужен именно рейтинг по числу повторных покупателей, используйте Repeat Customers за один и тот же период.

Чем этот отчёт отличается от Market Basket Analysis и поисковой аналитики?
Repeat Purchase Behavior посвящён повторным покупкам. Market Basket показывает совместные покупки товаров, а поисковая аналитика — видимость товаров и этапы пути от поиска до покупки.

Как повысить долю повторных покупок у слабых ASIN?
Проверяйте доступные Brand Tailored Promotions и Subscribe & Save, тестируйте комплекты и улучшайте опыт покупателя: описание, цену и размер упаковки. Для подходящих аудиторий можно использовать ремаркетинг Sponsored Display; результаты сравнивайте по сопоставимым периодам.

Чем Hopted отличается от других сервисов для продавцов Amazon?
Многие сервисы предлагают фиксированные панели и готовые отчёты, под которые приходится подстраивать работу. Hopted автоматизирует данные прямо в ваших привычных таблицах, например Google Sheets. Продажи, запасы, заказы и другие данные Amazon собираются там, где вы уже работаете. Вы создаёте собственные отчёты и автоматизацию под свои задачи.