在卖家实际的运营过程中，一维与二维数据占到了运营决策信息的绝大多数，其中包括流量和转化率随时间的变化、关键词排名变动情况、订单数量、销售额和利润率的同比变动等。这些数据更多的是对链接本身情况的一种监控，可以作为指标性数据来观察，但当这些数据出现变化时，往往已经形成趋势，难以提前干预。
因此，多维数据往往更适合指导长期的运营工作。但这里存在诸多数据分析难点；其一是多数中小卖家处于短期经营状态，前期无法获取足够多的有效数据，只能通过经验进行判断；其二是在实际应用中，各种数据往往交织在一起，很难看出其内在联系。但这并不意味着数据化运营不再适用，相反，卖家更应该从提升数据利用效率和积极获取外部数据两个方向来获取链接成长性数据，进而辅助运营。
单独的数据往往只能看出其时间变化，并不能从根本上指导运营活动。如果想要针对特定问题寻找解决方案，那么多维度分析无疑是一个比较好的思路和技巧。要想提高一组数据的利用效率，首先要从其内部去挖掘。通过对数据进行细分，可以有效拓展其维度，得到更加细致的信息。通过为不同的变体设置不同的广告组，可以获取多SKU产品的流量详情，并进一步降低ACoS。除此之外，卖家还可以将这组数据与相关数据源联立，通过对比核心指标的变动情况，得到更多的运营思路。
以广告为例，在理想状态下，广告可以同时带动流量和转化率，通过广告的持续投放可以使产品稳定出单并获取更高利润。但在实际操作过程中，往往存在广告只花钱不出单的情况。有些运营认为此时广告带来的无效流量，拉低了链接的转化率和利润额，应该立即进行否定关键词等优化活动。另一些人则会认为广告带来的早期流量可以促进链接成长，应该继续进行高额投放吸引流量。这两种思路其实没有本质的区别，看似关注数据，但实际上都是经验化的泛泛之谈，并没有针对性的解决措施。要解决这个问题必须将链接成长度的因素考虑在内，在不同的推广阶段使用不同的广告策略，才能实现更加灵活的操作。这时，卖家就可以将广告流量与自然流量进行联立。
卖家可以通过周流量表格看出链接增长趋势明显，即链接处于逐步上升阶段，流量和单量都有所上涨，但第二周的广告效果明显不如第一周。为了了解广告流量及转化率对链接真实的影响，可以进一步分析广告的流量和转化比。
这时就可以明确地看到，在第一周时广告转化率远高于链接转化，对链接的转化提升比较明显；而第二周广告流量占比提升了将近1倍，在整体转化率提升的同时，广告转化率却在下降。通过两周的数据，初步可以判定如果没有其余特殊因素影响，第二周销量增长与前一周的高广告转化率成正相关。为了在第三周持续保持销量增长趋势，此时便可做出决策：果断优化广告提升转化率，通过提升广告额度来解决潜在的流量下降问题。
值得注意的是，这里只考虑了广告、转化率和时间因素，并未对链接本身进行优化操作。在实际运营过程中，还可以将有无“A+页面”、FBA库存是否充足、竞争链接排名情况等因素纳入考虑范围。因为这些指标都拥有共同的时间轴，就可以方便地获取多维度的数据。
