在亚马逊商品画像领域，除了可以对review、价格、排名做分布分析外，还可以针对商品listing标题进行词频分析。

在商品画像中，如果要对review评分趋势进行分析，可以使用“review评分累计平均数”这个指标。当对“商品画像”Excel表中的“评分”列数据进行累计平均数的计算后，可以通过Excel的折线图对其进行可视化处理。

在进行商品排名分布趋势分析时，如果直接对搜索结果下的排名数值进行可视化处理，生成的图表难以获得有效信息(因为不同商品的排名数值波动太大，有的商品销量非常好，排名是个位数，有的商品很多天没有出单，排名是百万级数字)，因此需要对排名数值进行预先处理。常见的排名处理方式是对排名取其对数函数，其中是指商品排名数值(大类排名 )为取对数函数后计算所得的数值。

打开名为“商品画像”的Excel文件。该数据表格一共有“序列”“商品标题”“评分”“评分数量”等13个维度，总计19152个ASIN的数据，这些ASIN为2020年11月22日亚马逊平台美国站“Clothing,Shoes & Jewelry”品类“dress”搜索关键词“Sort by: Featured”下排名前400页的商品，接下来将逐一介绍各个不同维度的含义。

第三方爬虫工具采集，是指利用一些第三方的爬虫工具对亚马逊平台的数据进行抓取和采集。与人工采集相比，爬虫工具可以快速高效地对数据进行快速采集，从而节省大量时间和精力。其中入门级的软件也比较多，比如八爪鱼采集器、后羿采集器、爬山虎采集器等。

人工采集，顾名思义就是运营者通过基本的“复制粘贴”方式去亚马逊平台上采集数据，其一般应用于亚马逊搜索曝光页数据和商品详情页数据。人工采集的优点是无技术门槛，灵活方便，缺点是效率低下。一般而言，人工采集单个数据的时间为5秒(将亚马逊平台上的数据复制粘贴到表格或者数据库中的时间),一个正常工作8小时的运营者一天能分配的有效数据采集时间为 0.5~1小时，取中间值45分钟，那么一天的有效采集数据量为540个数据。如果一个商品需要采集3个维度的数据，例如review数量+排名+价格，那么540-3=180，即一个运营者一天可以有效跟踪与采集180个商品的数据。

“商品详情页”，是指消费者在亚马逊平台通过点击listing链接后看到的页面。

虽然运营者可以直接通过亚马逊平台获取大量的商品信息，但是各个listing的历史动态数据需要依赖第三方工具才可以获得。所谓动态数据，运营者可以理解为“时间序列数据”(time series data )，是指在不同时间上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。

商品画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据商品不同属性的差异，将它们区分为不同的类型，然后在每种类型中抽取出典型特征，赋予名称、价格、类别等描述。商品画像在亚马逊跨境电商的多个业务模块中有重要的应用价值，例如，当运营者想要了解一个全新类目的市场概况时，就可以使用商品画像分析该类目的价格分布review分布、销量分布等;当运营者想要优化自身listing时，也可以使用商品画像分析各个竞品在其listing不同生命周期使用的价格策略和运营策略，从而提升运营效率。在亚马逊平台前台界面中，几乎已经可以获得商品画像体系搭建的全部数据，以亚马逊平台美国站“Clothing，Shoes & Jewelry”品类“dress”搜索关键词“Sort byFeatured”曝光结果为例，将讲解在该搜索界面下可以获取哪些商品数据。

2017年以后亚马逊股价稳步增长，在2020年疫情期间，亚马逊经历了一次大幅上涨，股价也已超过3000美元。从飞轮的角度来看，亚马逊增长的股价代表了平台的增长，而这也会带来产品成本的降低，买家体验的提升，以及流量的增长。