數字化營銷時代，更深層次、更高緯度、更多場景的精細化數據分析，正在跨境行業內變成主流。

有調研顯示，截止到目前為止，約有60%以上的亞馬遜賣家已經開始用數據化的方式對店鋪進行運營管理。而數據化運營之所以如此吸引他們，除了品牌化的影響之外，另外一個重要的原因是：不同維度的數據從不同場景內被匯集在一起之后，他們可以通過高效、準確、全面的數據分析模型，讓數據支撐精準的運營管理決策。

那些被忽略的數據背后是挖不完的價值和寶藏

很多賣家都知道流量是亞馬遜店鋪盈利的必要條件，但他們不知道的是，隱藏在流量背后的數據，才是決定店鋪是否可以持續收益、高效盈利的關鍵因素。

就拿產品運營推廣來說，當你通過一個活動引來了很多的用戶流量后，如果沒有數據分析的過程，那么你會陷入一個虛假的流量繁榮中，它可能會在短周期內為你產生一些訂單量，但這些訂單是因為什么樣的調整產生的，你根本無法知道。

比如下面這些問題：

為什么這一次爆單的產品是你預料之外的另一個？

花了很多的廣告預算，ACOS還是居高不下的原因是什么？

同樣的產品為什么他家的銷量就比我的高？

曝光率、點擊率、關鍵詞的自然搜索流量和排名情況如何？

貨量算得好好的，為什么還會有斷貨、積壓的情況發生？

當你沒有進行數據分析的時候，它們的答案將永遠是一個謎。

而當你分析了這些問題背后的數據后，你就會發現每一次的運營調整、廣告促銷、買家反饋，這里面都是可以發現很多問題與增長機會的。比如，高水平的運營可以通過對幾個關鍵詞的調整讓一個Listing的訂單量上漲30%；讓廣告流量和自然流量的占比維穩在1:1的平衡水準的。再比如讓老板頭疼到難受的品類選擇難題，可能一個錯過的Review評論就可以幫你找到答案......這些都是真實發生過的案例。

每一個數據身上都擁有很多可以深挖的價值，但可惜，很多賣家都不知道該如何去搭建屬于自己的數據分析體系，也因此，后來他們不得不被這個市場拋棄。這樣其實挺遺憾的，因為這個過程并沒有特別的難。

如何從0-1建立屬于自己的數據分析體系？

1、培養自己的數據分析意識

要知道一個精品運營，大概每天會花6-8個小時去做表格分析，如果是從整體流程到后面匯總，他至少需要16張表格才可以分析出全面、準確有價值的數據。所以你首先要做的就是培養自己的數據分析意識。亞馬遜后臺有很多相關的數據報表，你可以從這些報表數據開始，每天記錄店鋪的數據變化情況。

2、數據匯總

接著，你需要將可以統計到的數據源整理成表格，建立一個屬于自己的數據庫。這個數據庫需要包含店鋪維度的周期銷量數據、用戶維度的點擊購買情況、廣告維度的投放數據信息、產品維度的品類排名現狀、營銷維度的數據反饋效果、倉儲維度的庫存貨值容量以及與產品售后相關的真實用戶反饋。（當后臺數據沒有這么全面的時候，你可以借助ERP來進行數據統計）

3、數據篩選和過濾

通過一些圖表、表格，找到那些真正有效的數據信息。比如當你通過數據篩選后發現，某產品在某區域的訂單數少的可憐，那么，加大折扣力度會是一個非常好的營銷策略。

再深一些，當你通過數據分析，發現一個ASIN出了問題，那么你可以從不同的維度直接找到問題的所在，相反，如果你不進行數據分析，那么你就可能需要花一天的時間尋找問題，假如你修改了5個地方，你可能就又要花5天時間重新做數據分析。這些就是數據分析能為你帶來的最直接的實用價值。

你還需要一個省心高效的精細化運營管理方案

當流量和數據都被激活之后，你還需要一個高效省心的精細化運營管理解決方案。因為整個數據分析的過程繁瑣、耗時，繁重的數據分析工作以及持續性很強的數據分析過程，讓很多賣家不堪重負。尤其是中小型賣家，受限于人力和成本等因素的影響，能進行長期可持續性數據分析的賣家屈指可數。

那么，要如何才能實現省心高效的精細化運營管理呢？

1.優化數據統計的過程，節省時間，讓繁瑣的數據報表統計變得簡單高效。

2.進行深度的數據分析過濾，自動找到有價值的數據信息。

3.建立可循環的數據統計體系，周期對比，精準決策

在建立了省心高效的精細化運營管理體系后，那么你每天都可以發現新的店鋪問題，找到新的爆單思路，每時每刻都可以是你的爆單旺季。