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在实际的工作场景中，石墨文档可以用来上传跟进每日工作进度，以及重点项目的实时跟进。当团队内多个店铺同时推一个款时，就可以使用石墨文档，每天统计各链接的流量、订单、关键词排名等信息，实现内部资源共享。这样在面临外部竞争时，店群的优势也能更好地发挥出来，从而避免陷入无意义的内部竞争中。

通过四象限分析法，可以清晰地看出新品上架属于重要紧急的范畴，需要每天安排整块的时间优先处理;其次是老款优化和店铺维护，一定要安排专门的时间进行跟进，否则将会导致其逐渐成为紧急事务，最终打乱整体的运营节奏。关于客服处理，实际上完全可以通过邮件模板等方式完成。而其他类型的工作，则需要根据实际情况的轻重缓急，利用碎片时间快速处理，避免影响重要工作的推进。

由于“黄氏曲线”需要实时的更新和追踪，在这里不建议小卖家和单店铺运营者使用。对于已经拥有自己的团队和店群，运营时间超过1年的卖家，可以尝试使用该方法使用周权重指数，可以通过实时追踪的方法解决第一类问题。

首先，0代表目标(Objective )，是指经过团队集体讨论后确定的长期目标;KR代表关键结果 (Key Results)，是指为了完成这个目标所需要达成的可量化指标。OKR 最重要的是目标，因此要求目标本身就是正确的。在确定目标时，首先要保证讨论的氛围.只有任务在团队内达成一致，才能充分调动每个人的工作积极性，进而发现销售增长的机会。

现场管理这个概念，最早来源于生产环节的质量管理，是指在生产部门的制造现场,通过标准化、目视管理和看板管理的方法，对人员、设备、物料、生产流程、生产环境和信息等要素进行管理的方法。对于亚马逊运营工作而言，现场管理的方法依然适用，只不过设备变成了计算机，而产品则是信息。

对于价格地区分布的数据，同样可以使用这个信息可视化的技巧。例如，将客单价排名前5的地区用绿色符号标注在示意图上，同时将低客单价的地区用黄色符号标注在示意图上。

用户购物习惯分析可以理解为更深一层的单日订单量波动分析，即将不同地区的单日订单量波动进行数据筛选和可视化处理，其操作方法与上文中所讲解的方法类似，这里不再赘述，可以直接下载表格“用户购物习惯分析”进行查看。当对订单报表进行数据筛选后，得到三大州地区不同时间段的订单量对比。

在3:00-5:00部分有一个峰值，这可能是由于部分“土豪”顾客的极少数大额订单造成的，所以需要将这类极值排除，使曲线更加客观，即可得到客单价优化曲线图。

运营者可以通过订单报表得到不同地区用户购物习惯的可视化图表，其中的一张图表就是CA与FL地区的用户购物习惯折线图。

在成长期，由于订单量的不断增加，产品各方面的隐患都会以邮件、差评、退款率的形式逐渐暴露出来。对于准备打造爆款的卖家而言，需要及时对产品状况进行分析并做出改进，不断补齐短板，才能使链接有更高的上升潜力和利润空间。