在卖家后台的业务报告中，我们可以看到依据ASIN给出的父商品详情页面上的销售量与访问量表格，其中包含了15个数据指标。
对链接的数据化运营而言，卖家只要对流量(买家访问次数)和订单量(已订购商品数量)这两条数据进行分析，就可以追踪到链接的实际销售情况，以便及时进行运营操作。在此，将以真实的运营数据为例，进行详细的分析讲解。
通过下载某段时间的流量报告并根据ASIN进行分类统计，我们就可以得出下面这张亚马逊链接流量整理表格。
链接上架后的3天内卖家未对其进行操作，而链接持续产生自然流量，这证明链接的关键词、标题等优化效果较好。但从第4天起链接完全失去自然流量，此时对应的操作为开启自动广告。我们可以明显看到，在4月16日开启广告以后，链接流量快速增长并开始间断出单。此时，商品依然为自发货状态，并未发送FBA。我们可以预料该产品在后期优化和发送FBA以后，销量会有进一步提升的空间。我们从这里也可以明显看到，即使是这样一张简单的链接流量整理表格，对运营的帮助也是巨大的。
此外，卖家还可以根据子 SKU流量订单报告，对链接进行进一步分析。假设某产品有6个颜色的变体，在自动广告投放一周以后，可以得出不同颜色SKU 的流量。
通过统计不同颜色KU 的流量，我们发现白色、黑色产品流量较高，而酒红色军绿色产品流量一般，深蓝色、紫色产品流量最低。假设此时只有白色产品和黑色产品出单，我们可以判断军绿色产品和酒红色产品发送FBA 后出单概率较高，可以考虑备货;而紫色产品表现效果最差，卖家需要及时判断是图片展现效果有问题，还是买家不喜欢紫色。
在进行子SKU流量分析时，不建议卖家通过分析尺码信息来决定采购数量，原因有以下几点。首先，产品在前台展示时只有主图，买家点击时并不知道对应的尺码，买家访问次数并不能完整地反映其尺码需求;其次，即使使用页面浏览次数这个指标，也会因为买家随机浏览的可能性高、数据粒度过细而导致误判。考虑首批 FBA采购的数量时，卖家不仅要看链接出单情况，还要看不同颜色流量数量，如果都没有那么卖家再根据经验适当增加热销尺码的数量即可，这样一方面避免后期库存不足，另一方面也要避免早期误判变成荣誉库存。
对于广告流量表格，卖家同样可以采用类似的操作进行点击率测试，不过需要在前期优化广告结构。
运营是一个持续的流程，因此链接成长到一定阶段以后，就可以累积足够的流量和订单数据了。这时，卖家可以针对转化率环节进行优化，选取链接FBA到货后35天的流量数据，运用订单量除以流量的方法计算订单转化率，生成数据透视图。之所以选择35天，是因为零售以7天为一个周期，35天可以累积足够的数据量。
我们可以明显看出，该产品的流量高峰在星期一和星期五，而转化率高峰在星期三和星期五。此时，卖家需要对比店铺整体的流量转化率数据，制定具体的优化策略。如果星期三是店铺流量高峰，那么卖家在星期三就需要提升广告配额，提升销量;反之，卖家则可以维持现状，将更多的广告预算保留在星期五。
最后，我们来看增长率。卖家在以周为周期计算链接在FBA到货后的流量及销售状况以后，还需要计算环比增长率，因为如果单纯以订单量来判断，很容易认为链接销量增长迅猛，通过增长率数据卖家可以发现链接真实的情况，避免误判。
此时，卖家需要再次对产品做出判断，如果链接评价、FBA库存等各项指标稳定就可以判断产品即将进入稳定期，那么备货也可以按照比较平稳的节奏进行，不需要超量备货。反之，如果链接流量和订单增长率维持在一个稳定的水平，或者越来越高，就证明产品仍在寻找最佳曝光展示区间。这时，卖家需要增加广告预算以提高产品曝光率，与此同时在备货时需要考虑爆单的可能性。由此可见，数据化的产品运营能使供应链的复杂程度大幅降低，并且更容易精确地掌控生产流程。
