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有数据分析经验的运营者都知道，获取的第一手数据一般是无法直接进行分析的，这时就需要对数据进行“清洗”。

运营者完成数据采集和“清洗”工作以后，就要对数据进行分析和处理了，数据分析一般分为两类:数值分析和可视化分析。

对亚马逊卖家而言，数据是不可或缺的参考要素，获取数据的方式有很多，一般分为人工获取、报表获取。 1.人工获取 人工获取，顾名思义就是卖家通过“复制粘贴”的方式在亚马逊平台上获取数据，其一般应用于亚马逊前台数据，数据都可以通过人工获取的方式获得。 人工获取的优点是无技术门槛、灵活方便，缺点是效率低，因此这种方式一般应用在亚马逊跨境电商运营的关键领域。人工获取是数据化运营中最常见的数据获取方式，其获取的数据可以大量应用在关键字优化、产品Listing优化等重要的运营环节。

对亚马逊卖家而言，数据体系主要分为三大模块:采购、销售和库存。当前，市面上充斥着各种各样的ERP软件，它们都将这三大模块的数据进行汇总，方便卖家在SKU数量庞杂的情况下，快速、准确地调配线上线下库存。

评价优化是指在Listing及店铺页面上的由买家上传的内容，包括 Q&A(亚马逊页面模块之一，买家可在此就产品进行提问)、Rating(评分)、Review和Feedback。

产品页面优化的方法包括五点描述和产品描述。品牌卖家创建的A+页面将直接覆盖产品描述页面，因此A+页面的优化也算入产品描述。

亚马逊通过关键词搜索的方式来展示产品，买家通过输入关键词进行搜索，而关键词将与链接信息(产品名称、描述等)匹配。

在买家搜索和购物时，亚马逊页面上最醒目的就是图片。与文字信息相比，可视化信息被人脑接受的速度要快6万倍，比起阅读标题和描述，买家更愿意根据图片进行购物，这一点在移动端表现得更为明显。

在亚马逊选品流程结束以后，卖家就可以同步推进运营流程了。目前，许多卖家依然秉承经验化运营的思路，通过大量上架铺货完成测款流程，再找到表现较好的款式。

货期追踪的核心在于和供应商建立良好的合作关系。服装在制版到生产的过程中往往会涉及各方沟通的问题，版型、尺码、装饰、面料等都需要反复确认。如果供应商距离较远，前期改版就有可能花费1个月以上的时间，这会使销售产生隐形的损失。这些都需要选品人员来跟进处理，在此过程中选品人员要遵循以下两个原则。 第一，保证产品本身的质量。在销售旺季，部分卖家会催工厂加急，这样做不但会使人力成本提高，而且会使产品质量下滑，这对后期的销售来讲是极其不利的。有条件的卖家应该选择直接从生产厂家进货，并且配备跟单员和质检部门，保证供应商严格按照订单要求进行生产。对于违反订单要求的供应商，卖家一般不再将其列入后期采购计划的考虑范围。卖家可以通过ERP(Enterprise Resource Planning企业资源计划)系统对供应商进行评估，也可以单独制作供应商日志，追踪其历史订单交付情况。 第二，保证链接销售的稳定。采购备货的最终目的是提高收入，如果产品本身即将过季或链接有很多差评，就需要及时停止下单，避免产生额外的库存和损失。对服装类目而言，旺季时间往往较短，一旦运营无法抓住最佳时期，将会直接影响后期的销售和跟单。因此，后期的采购更多的是由运营人员发起的，选品人员只需要把控产品质量即可。