汉堡跨境杂谈#12：亚马逊运营日常需要关注的数据（汉堡王国外）

跨境电商经常和数据打交道，没有数据辅助的运营跟踩在云端上面没有分别。既然和数据打交道，那么我们要关注哪些数据？根据我之前的经验，我把它们归类成以下4类，并且简单地罗列了以下，需要用到的数据：

• 产品类

• 运营类

• 广告类

• 财务类

产品类

首先产品类就是就是自己产品和同行的销量/排名/评论/信息等，作为运营我们要时刻监控对手，看看销量上涨的对手有没有什么做什么listing方面的改动，listing的文案图片有什么是值得参考借鉴的，例如下面这个KRAUS品牌的listing，他被收录在两个小类排名里面，我们可以参考一下这些优秀listing文案和图片是怎么做的，用插件他有没有做站外推广，价格有没有什么变化；省体积方面，我们又可以参看插件显示出来的数据，去对应改进自己的产品。好像水槽这种大件商品，有时候能省下体积和重量的话，其实对应减少对应的亚马逊FBA费用是有好处的。有些时候对手未必是在产品成本上面做了功夫，而是在包材方面别人比你省下很多成本。

再举一个例子。除了调研数据，我们还可以发现差评问题。这个listing错在图片没有正确描述产品体积，让买家以为这个东西能够骑在玩具上面，结果出现了以下能够把卖家锤死在地板上面的买家秀，这会真的可以求卖家的心理阴影面积了。所以我们在做文案描述的时候一定记得正确表现产品，不然会引来很多差评！总之多分析和参考。

运营类

店铺运营方面我们还需要观察店铺的流量与销售，库存动销，产品评价等，所以一个运营日常也会通过各种报表去评估现时店铺的状态，例如销售报表、卖家之声、店铺feedback等；例如下面的页面，我们可以清楚地知道每天流量、销售额、以及转化率的变化，从而客观地知道店铺的销售数据。我们可以通过下载报表把他们做到excel表格里面用vlookup等函数体现每天流量的变化等。

ABA分析板块汇总呈现近期品***数据，包括近期搜索关键词趋势，商品比较和替代购买行为等等。相对其他辅助软件，ABA的最大的亮点是亚马逊的官方数据汇总，是运营必定会参考的数据之一。例如下面的数据则反映了近期情人节礼物的火爆。这些数据可以反映出近期整个亚马逊的搜索趋势，以及那个关键词的搜索排名。

买家之声则是反馈产品的评价情况，并且通过不同颜色来表现产品反馈的优劣程度。产品评价反馈不好的，需要分析产品评论，找到改进方法避免出现同样情况。我曾经有款产品因为某个部分断裂，引来大量差评导致产品评分低被亚马逊禁售链接，并且无法通过申诉恢复在售库存，最终只能把库存弃置。

当然我们不仅要分析自己的产品，也要分析竞品的产品评价数据，例如每个变体的销量如何，产品的总体评论标签和内容等等，现在目前市面上都有很多软件，大家可以发掘一下软件的功能从而辅助自己更高效地进行亚马逊运营。有时候挖一下别人的产品评论以及评论图片是可以发现很多问题的。

广告类

广告类数据也有很多。平时看得最多的肯定是搜索词，我们可以通过搜索词去知道客人究竟是通过什么词语进店搜索的；同时通过广告板块我们可以知道实时的广告数据，花费，转化率，ACOS等等。搜索词报告之中可以发现浪费了点击的词语从而更好地优化整个广告结构，所以建议一两天优化一次广告活动。

财务类

财务与运营对接工作，其工作内容有关于账户利润的复核，发现财务报表中的异常数据例如过高占比的某项支出；库存数据的盘点，疫情期间库存接受货物可能因为人力关系会发生数量对不上的情况，并且大家都要准确知道月初的销售库存有多少；发现滞销许久造成大量额外仓储费用的库存，通过费用比较得出库存处理的最佳方案。库存板块一般会用到“已接收库存”“盘库”“亚马逊库存”“每月库存历史记录”等几个板块的数据，已接收库存用看每个月接收了哪些SKU，让公司和运营都知道有哪些LISTING是要马上开售创造业绩；“盘库”和“亚马逊库存”、“每月库存历史记录”是了解库存情况，针对不同库存周期的库存运营要给公司处理方案，避免不必要的费用进一步增加。

这是我去年做的一个方案比较。我管理的一个账号里面有一批占很多仓储体积的库存一直卖不动，所以我列举了费用做了一个方案比较，把每个方案里面对应已经产生的费用以及即将要发生的费用都计算了一次。另外提醒一下平时汇总好产品各种维度信息是很有必要的，例如尺寸大小、对应SKU/ASIN、FBA费用等等，这样在计算方案计算的时候会很方便。

点付款板块的“查看本结算周期的交易”，可以清晰地了解到每个结算周期里面的扣款详细。我们可以知道每笔订单亚马逊扣除了多少佣金、FBA费用，还扣除了多少广告费、仓储费，它们可以记录在账号总表里面，用以核算账号的利润，而且有些时候我们会看到一些新闻，例如天价超量仓储费、以及其他一些莫名其妙的费用。碰到这种时候我们要跟官方核实好，千万不要被多扣了。

其实在我们的运营过程中经常会碰到上级让我们分析数据，其实场景下面其实要调用的数据都不同。我们要根据自身的需要去准确分析，从而让自己的运营更加高效！