亚马逊新品如何报秒杀?成都星志远

本文介绍了如何选择适合秒杀的新品,包括理解目标消费者、参考竞品效果、分析产品吸引力和准备秒杀前的市场策略。重点强调了报秒杀前的竞品研究和产品定位的重要性。

在亚马逊平台中,很多的亚马逊上架呢,会不断的上传新的产品,为了能够达到引流和推广的目的,可能会设置一些活动,比如说秒杀。那么亚马逊新品如何去报名参加秒杀活动呢?下面成都星志远小编就来讲一下。

1. 要想秒杀有效果,报秒杀的产品选择非常重要。
因为亚马逊在搜索框的下面专门开辟了一个秒杀的入口,从消费者的行为来看,能够不通过搜索而通过点击Today‘s Deals按钮进入秒杀页面的买家,往往是属于熟悉平台各项活动的买家,也即亚马逊的高频消费者,甚至,相当多数量是属于Prime Member。

对于这类消费者,当他们通过秒杀入口进入秒杀页面,其实在一定程度上带着“遇见合适的,顺便买回来”的心态。而这种心态所映照的产品,并不是需要绝对刚需,反倒是那种属于“看到了,觉得合适”的即兴购买型产品。

一个消费者对一个刚需型产品的购买是理性的,而对于一个即兴购买型产品则是因为看到了觉得好玩,所以,对于一个卖家来说,在选择参加秒杀的产品时,自己得思考并问自己一个问题:我的产品能够让客户看到的第一眼就产生了购买的兴趣?

2. 报秒杀前,参考竞争对手的秒杀效果很重要。
我们之所以为一个产品报秒杀活动,很大程度上是期望能够借助于活动可以得到销量的较大幅度的提升,但在参加活动之前,我们对销量的预期都只是主观的臆测而已,要想得到更接近于真实的数据,很大程度上,我们可以参考一下同类竞品的秒杀情况。

如果有同行卖家之前的秒杀活动效果好,自己的秒杀效果应该也不会太差,而如果之前参加过秒杀活动的竞品效果很差,那自己就得小心谨慎了。

 

具体的观察方法如下:
1. 用产品的核心关键词去搜索,在搜索结果中,找到带有Limited Time Deals标识的同类产品;
2. 在亚马逊Deals页面,查看和自己类似的产品。

需要查看和记录的内容包括:
1. 参加秒杀的竞品们的标价--看其折扣之后的价格是否有利润;

2. BSR排名--统计参加秒杀前后的BSR排名,看秒杀之后,该Listing的BSR排名(包括大类目排名和小类目排名)是否有上升,上升的幅度如何。
如果同类的产品报秒杀频率高,或者同一个竞品有多次报秒杀情况,且其秒杀价格都有利润,再加上每次秒杀之后BSR排名都有上升,通过多次秒杀之后,BSR排名得到了相对较快较持续的上升,这些都反映出该产品如果参加秒杀活动会有一定的效果,反之则不行。

3. 如果决定对一个产品报秒杀,需要做足秒杀前的准备工作。

当经过上述论证,决定对自己的某个产品报秒杀活动,那么,需要考虑以下两方面要素:
1. 取消非销售高峰时段秒杀报名:因为秒杀活动的时间段不是卖家自己可控的,当你报了秒杀活动之后,一定要留意自己的秒杀时间段,如果秒杀时段时非销售高峰时段,可想而知销量也不会太好,所以建议卖家可以在秒杀活动开始之前将其取消,秒杀活动开始前的取消并不会产生秒杀费用;

2. 对于报上合适时段秒杀活动的产品,建议在秒杀活动开始前两三天内,通过更大的广告预算和更高的广告竞价,以及站外的促销活动等手段来推高Listing排名,当一条Listing排名足够高,在秒杀活动时的坑位才会相对靠前,而秒杀的坑位越靠前,其效果才可能更好一点。

各位亚马逊商家们,只要符合条件,你上传的新品都是可以去报名参加秒杀活动的,对于这些新品来说,参加秒杀活动以后可以提高商品的流量和销量。 现在大家应该都清楚了吧。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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