在完成数据采集、清洗和分析工作后，就可以结合具体的可视化表格进行决策和运营优化。
例如，运营者可以通过订单数据中的订单时间数据得到美国加利福尼亚州与佛罗里达州用户购物习惯的可视化图表。
从中可以看到，加利福尼亚州用户的购物高峰比佛罗里达州用户的购物高峰提前了近5个小时。结合用户价格敏感度分析，可以对这两个地区的用户进行“价格歧视”来获得超额利润。
除此之外，通过订单与广告支出单日变化趋势的分析，最终得到单个订单广告支出的单日变化趋势图。
比如从中可以看到，在5:00~11:00的平均支出过高，这时候运营者可以尝试如下广告优化策略：降低5:00~11:00的广告单次点击竞价或者直接在该时段暂停广告曝光。
除了listing优化与广告优化外，由数据主导的“决策优化”几乎可以用于任何一个亚马逊跨境电商运营环节，包括选品环节、市场调研环节、销量分析环节等。每一位运营者都需要在脑海中搭建“数据采集→数据清洗→数据分析→决策优化”的基本数据化运营逻辑，从而能够在未来遇到全新的运营问题时，有能力和信心通过数据化运营的方式去解决这些问题。
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