通常，月底和月初是财务和运营最繁忙的时候，各部门领导都催促报告。财务要做账，计算利润，运营要分析业绩战况，制定新目标...这涉及到大量的数据要处理，在有限的时间内很难处理，必须加班。
如果财务会计不准确，商品销售数据分析不及时，很难在第一时间发现商店的运营问题和潜在的增长机会，控制整体业务，实现良性可持续发展。
@ 人工统计和处理数据
人效和质效低，有什么问题？
众所周知，亚马逊在运营过程中产生了大量的数据，后台的报告也特别复杂。一个屏幕根本无法安装决策者关心的操作数据信息！如果你想整合你想要的数据报告，你需要去每个商店的后台，手动查询、下载、筛选和整合到Excel中！
以财务账户为例。传统的会计方法是从亚马逊后台导出店铺Summary账单，手动输入Excel表格，然后用不同的颜色标记Lncome和Expenses类别下的成本明细，进一步划分成本，加上相同颜色的成本，得到新的成本指标。
(图片来源:船长BI)
财务统计完单店的Summary账单后，以同样的方式计算其他店的Summary账单，最后映射汇总成所有店的月利润账单。
(图片来源:船长BI)
您会发现，在处理这些数据时，存在以下困难。
@ 时间和劳动力成本高
整个会计过程需要相关操作人员的配合，前后需要几天甚至更长时间才能完成。
@ 数据统计容易遗漏和错误
人工统计很难保证数据的完整性和准确性。即使数据有一美元的差异，也可能需要重新检查和发现所有的错误。
@ 增加无效重复的工作
每个月都要重复之前做账的全过程。
大多数亚马逊财务和运营商可能面临上述问题，这些问题目前迫切需要解决。
使用“数据方舟”财务会计，可以帮助您实现自定义利润计算，满足个性化会计需求。
一键获取Summary账单，更高效、更快捷
获取路径：登录船长BI > 方舟 > 报表中心 > 主题报表 > 财务分析 > 亚马逊月度Summary账单
(图片来源:船长BI)
(图片来源:船长BI)
不同场景下的财务会计需求更加个性化
自定义利润计算通过自定义公式配置所需的指标和自定义配置报表来实现。
定制公式路径：登录船长BI > 方舟 > 设置 > 自定义公式 > 新增指标
(图片来源:船长BI)
自定义配置报表路径：登录船长BI > 方舟 > 报表中心 > 我的报表 > 新增报表 > 保存报表
(图片来源:船长BI)
完成这两个步骤后，建立自己「全店月利润账单」报告，以后每个月，只要进入「数据方舟」支持一键生成并下载报表，即可查看。
在亚马逊的运营过程中，合理配置报表和重视数据分析不仅可以为财务人员改善财务会计模式提供方向，还可以为决策者做出正确的运营决策提供有效的数据支持。
在配置报表和分析数据之前，需要做哪些准备，需要注意哪些问题？
对于运营商来说，虽然我们都知道亚马逊的运营是必不可少的，数据分析在亚马逊的运营中起着至关重要的作用，但每当谈到这些工作时，许多卖家可能会潜意识地感到无法开始。
例如，我想分析一个商品的销售数据性能。应该关注哪些指标？如何从数据中找出问题或潜在的增长点？这是每个卖家在创造热门风格和促进业务发展的过程中首先要明确的。
以核心商品数据分析为例，重点关注以下数据表。
(图片来源:船长BI)
除上述数据外，还应注意以下问题。
@ 数据周期
建议选择最近15天的统计周期。如果是日常销售分析，则选择日常销售。不建议选择周期过长、时效性差、无法反映市场变化的周期。
@ 销量
建议过滤报表中销量过低的商品（取决于商品的实际销售价值）。一般来说，数据越小，统计偏差越大，分析结果误差越大。
@ 转化率
建议按降序排列转化率，快速找出转化率低的商品，分析原因，重点优化调整。
完成上述事项后，需要有针对性地配置报表，分析报表中的数据，以便及时调整决策，更好地促进绩效增长。
@ 高效配置数据报表和分析数据的方法
传统的商品分析报告配置和数据分析方法：首先，您需要在亚马逊后台导出相关报告；其次，筛选、排序、集成和数据总结；最后，通过手动比较找出异常数据指标。
卖家表示，数据问题点是通过Excel表格拉出的。
● 耗时费力。
●维护报表的成本很高。
●很难快速比较各种数据，找出异常指标。
●无法提供实时有效的数据分析支持。
事实上，通过报告配置和数据分析，没有必要这么麻烦「数据方舟」可以轻松搞定，保证事半功倍！
使用“数据方舟”配置报告，可以帮助您定制所需的数据，大大提高效率
简单的三步完成报告配置，更有效率
❶ 配报表
建立核心商品综合分析表，按需设置/填写相关信息。
(图片来源:船长BI)
❷ 筛数据
筛选分组、标签或批量输入SKU等。
(图片来源:船长BI)
❸ 对报表进行预览和保存
每天打开报表查看数据，方便后续核心商品的定期维护。
(图片来源:船长BI)
(图片来源:船长BI)
使用“数据方舟”分析数据可以帮助您快速发现异常数据，及时控制业务决策
商品多指标对比分析更有针对性
在商品维度下，卖家通常需要做这些分析：
● 商品销售分析
● 商品广告分析
● 商品库存分析
● 商品退款分析
……
“商品销售分析” 例如。销售=流量*转化率。考虑到流量和转化率变化的影响，根据实际情况采取相应措施优化商品销售。
我们可以通过“数据方舟”设置阈值标记，快速找到异常数据的商品并做出操作决策。例如，阈值标记是基于核心商品的平均买家访问次数和平均转换率。
(图片来源:船长BI)
设置完成后，我们可以立即从报告中找到平均买家访问次数和高于平均转化率的商品数据，这是我们可以尝试增加营销和排水的商品。
(图片来源:船长BI)
当我们发现异常数据时，我们可以进行进一步的数据分析。例如，如果您发现阈值标记的父亲ASIN买家访问次数较低，请单击右侧的“查看详细信息”按钮，打开子表，查看哪个SKU可能有问题。
(图片来源:船长BI)
对于有问题的SKU，您还可以查看SKU的指标趋势图。在下图中，我们可以清楚地看到1月6日和1月13日买家访问次数异常。及时调整操作策略。
(图片来源:船长BI)
写在最后
BI船长的“数据方舟”涵盖了亚马逊运营的整个场景数据，不仅适用于需求高、多品牌、需要深入分析的精细运营销售，也适用于业务正在加速增长的中小型卖家。它可以全面节省你的劳动力和时间成本！
优势如下：
@ 数据全
14个统计维度 * 6个统计周期 * 100 指标、销售、库存、广告、财务等全链接数据，满足您在不同业务场景、不同时间维度下的数据报表支持。
@ 配表快
快速配置报告只需三个步骤，可以有效提高您获取数据报告的效率，解决亚马逊后台数据分散难以整合的问题。
@ 易分析
数据比较、阈值标记、数据钻孔、表格图形化（柱图、趋势图、蛋糕图、折线图），帮助您进行视觉分析，解决传统数据分析时效性差的问题，推动操作决策。
(编辑:江同)
人工统计和处理数据 优势如下 写在最后 数据全 数据周期 数据统计易遗漏和出错 无效重复的工作增加 时间和人力成本高昂 易分析 转化率 配表快 销量
