数据背后是挖不完的价值和宝藏
很多卖家都知道流量是亚马逊店铺盈利的必要条件，但他们不知道的是，隐藏在流量背后的数据，才是决定店铺是否可以持续收益、高效盈利的关键因素。
就拿产品运营推广来说，当你通过一个活动引来了很多的用户流量后，如果没有数据分析的过程，那么你会陷入一个虚假的流量繁荣中，它可能会在短周期内为你产生一些订单量，但这些订单是因为什么样的调整产生的，你根本无法知道。比如下面这些问题：
为什么这一次爆单的产品是你预料之外的另一个？
花了很多的广告预算，ACOS还是居高不下的原因是什么？
同样的产品为什么他家的销量就比我的高？
曝光率、点击率、关键词的自然搜索流量和排名情况如何？
货量算得好好的，为什么还会有断货、积压的情况发生？
......
当你没有进行数据分析的时候，它们的答案将永远是一个谜。而当你分析了这些问题背后的数据后，你就会发现每一次的运营调整、广告促销、买家反馈，这里面都是可以发现很多问题与增长机会的。比如，高水平的运营可以通过对几个关键词的调整让一个Listing的订单量上涨30%；让广告流量和自然流量的占比维稳在1:1的平衡水准的。
再比如让老板头疼到难受的品类选择难题，可能一个错过的Review评论就可以帮你找到答案......这些都是真实发生过的案例。
每一个数据身上都拥有很多可以深挖的价值，但可惜，很多卖家都不知道该如何去搭建属于自己的数据分析体系，也因此，后来他们不得不被这个市场抛弃。这样其实挺遗憾的，因为这个过程并没有特别的难。
如何建立属于自己的数据分析体系？
01培养自己的数据分析意识
要知道一个精品运营，大概每天会花6-8个小时去做表格分析，如果是从整体流程到后面汇总，他至少需要16张表格才可以分析出全面、准确有价值的数据。所以你首先要做的就是培养自己的数据分析意识。亚马逊后台有很多相关的数据报表，你可以从这些报表数据开始，每天记录店铺的数据变化情况。
02数据汇总
接着，你需要将可以统计到的数据源整理成表格，建立一个属于自己的数据库。这个数据库需要包含店铺维度的周期销量数据、用户维度的点击购买情况、广告维度的投放数据信息、产品维度的品类排名现状、营销维度的数据反馈效果、仓储维度的库存货值容量以及与产品售后相关的真实用户反馈。（当后台数据没有这么全面的时候，你可以借助运营工具来进行数据统计）
03数据筛选和过滤
通过一些图表、表格，找到那些真正有效的数据信息。比如当你通过数据筛选后发现，某产品在某区域的订单数少的可怜，那么，加大折扣力度会是一个非常好的营销策略。
再深一些，当你通过数据分析，发现一个ASIN出了问题，那么你可以从不同的维度直接找到问题的所在，相反，如果你不进行数据分析，那么你就可能需要花一天的时间寻找问题，假如你修改了5个地方，你可能就又要花5天时间重新做数据分析。这些就是数据分析能为你带来的最直接的实用价值。
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