在数字营销时代，更深层次、更高纬度、更多场景的精细数据分析正成为跨境行业的主流。
调查显示，截至目前，约有60%以上亚马逊卖家已经开始以数据的方式管理商店。除了品牌的影响外，数据运营之所以如此吸引他们，另一个重要原因是：从不同场景收集不同维度的数据后，可以通过高效、准确、全面的数据分析模型，使数据支持准确的操作和管理决策。
被忽视的数据背后是无穷无尽的价值和宝藏
许多卖家知道流量是亚马逊商店盈利的必要条件，但他们不知道的是，隐藏在流量背后的数据是决定商店能否持续盈利和高效盈利的关键因素。
以产品运营推广为例，如果没有数据分析的过程，当你通过一个活动吸引大量的用户流量时，然后你会陷入虚假的流量繁荣，它可能会在短时间内为你产生一些订单，但你不知道这些订单是由什么样的调整产生的。
比如以下问题:
为什么这次爆单的产品是你预期的另一个？
花了很多广告预算，ACOS居高不下的原因是什么？
为什么他家的销量比我的高？
自然搜索流量和关键词的曝光率、点击率和排名如何？
货量算得好，为什么还会出现缺货、积压的情况？
...
当你没有进行数据分析时，他们的答案将永远是个谜。
当你分析这些问题背后的数据时，你会发现每一次运营调整、广告推广、买家反馈，都会发现很多问题和增长机会的。例如，高水平的操作可以通过调整几个关键字来增加Listing的订单量30%；保持广告流量与自然流量的比例在1:1的平衡水平。另一个例子是让老板头疼不舒服的类别选择问题。也许一个错过的评论可以帮助你找到答案...这些都是真实的案例。
每个数据都有很多价值可以深入挖掘。，不幸的是，许多卖家不知道如何构建自己的数据分析系统。因此，他们后来不得不被市场抛弃。这实际上是一个遗憾，因为这个过程并不是特别困难。
(图片来源积累ERP)
如何从0-1建立自己的数据分析系统？
@ 培养自己的数据分析意识
要知道一个高质量的操作，每天大约需要6-8个小时来进行表格分析。如果是从整个过程到以后的总结，他需要至少16个表来分析全面、准确和有价值的数据。所以你要做的第一件事就是培养你的数据分析意识。亚马逊的背景有很多相关的数据报告，你可以从这些报告数据开始，每天记录商店的数据变化。
@ 数据汇总
然后，您需要将可以统计的数据源整理成表格，并建立自己的数据库。需要包含这个数据库商店维度的周期性销售数据、用户维度的点击购买、广告维度的交付数据信息、产品维度的类别排名、营销维度的数据反馈效果、存储维度的库存价值容量以及与产品售后相关的真实用户反馈。(当后台数据不那么全面时，你可以使用ERP进行数据统计)
@ 数据筛选和过滤
通过一些图表和表格找到真正有效的数据信息。例如，当你通过数据筛选发现某个区域的产品订单数量很少时，增加折扣将是一个非常好的营销策略。
此外，当你通过数据分析发现ASIN有问题时，你可以直接从不同的维度找到问题。相反，如果你不进行数据分析，你可能需要一天的时间来发现问题。如果你修改了五个地方，你可能需要五天的时间来重新进行数据分析。这些是数据分析能给您带来的最直接的实用价值。
您还需要一个无忧高效的精细化运营管理方案
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当流量和数据被激活时，您还需要一个高效和担忧的精细操作和管理解决方案。由于整个数据分析过程繁琐、耗时、繁重的数据分析工作和高度可持续的数据分析过程，许多卖家无法忍受。特别是中小型卖家，由于劳动力和成本等因素的影响，只有少数卖家能够进行长期的可持续数据分析。
那么，如何实现无忧高效的精细化运营管理呢？
1.优化数据统计过程，节省时间，使繁琐的数据报表统计简单高效。
例如，在下图中，从综合分析维度到销售、广告、成本利润、买家评论等细分维度，对店铺和商品的运营进行了非常全面的分析和展示。⽤分析模块允许卖方直接从⻚⾯从分析图中得出结论，数据清晰可见。
(图片来源积累ERP)
2.进行深度数据分析和过滤，自动找到有价值的数据信息。
例如，在下图中，广告发布全面直观地显示在一个页面上，广告Asin性能、关键词性能、用户搜索词性能清晰，卖家可以通过其数据分析结果 Listing进入⾏快速优化。
(图片来源积累ERP)
3.建立循环数据统计系统、周期比较和精确决策
例如，在下图中，除了与Listing相关的多个数据信息外，及时高效的数据更新频率使数据分析可持续。
(图片来源积累ERP)
建立省心高效的精细化运营管理体系后，每天都能发现新的店铺问题，找到新的爆单思路，一直是你爆单的旺季。
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60%以上 产品维度的品类排名现状 准确 培养自己的数据分析意识 广告促销 广告维度的投放数据信息 店铺维度的周期销量数据 数据汇总 数据筛选和过滤 用户维度的点击购买情况 营销维度的数据反馈效果 这个数据库需要包含
