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数据的要求

作为数据化运营的原材料，数据必然是不可或缺的，在亚马逊数据化运营的过程中，数据可以分为后台数据和前台数据两大类。

后台数据，顾名思义就是运营者可以直接从店铺后台下载得到的数据，其中最重要的是店铺订单数据。

无论是listing的数据化运营，还是用户画像的建立，都离不开后台数据的支持，这是实现亚马逊数据化运营的第一个要素。

亚马逊数据化运营的第二个要素就是前台数据，即在亚马逊平台前台网站中可以查看、抓取、分析的一系列数据源，其数据种类繁多。

除了前台数据外，还有例如Q&A信息、购物车信息、库存信息等多个前台数据可以作为数据化运营的参考。如果说后台数据可以帮助运营者更好地理解自己，那么前台数据就可以帮助运营者更好地理解竞争对手，然后通过市场容量分析、类目竞争度分析等数据分析方式做到精细化运营，最终提升自身的业绩。

分析的要求

有了数据化运营的原材料——数据，自然需要处理分析这些数据的工具与人员，涉及的数据分析工具主要为Excel(2016版)，在拓展部分会包含少量的编程知识，读者只需要根据自己的需求阅读学习即可。数据化运营人员需要掌握基本的统计学与数学知识，如ROI(投资回报率)的计算、数值环比/同比的变化等。