在亚马逊运营工作中，“经验导向一数据导向”的趋势在各个方面都有所体现，本节以转化率优化为例来讲解“经验导向”与“数据导向”的不同之处。
对亚马逊运营者而言，转化率的优化属于运营的基本功之一，因为转化率=订单量一流量，所以在同样流量的情况下，如何提升订单量成为提升转化的关键。一般而言转化率会受到多个因素影响: 购物车、价格、图片、图文内容、review评分、review数量、FBA服务··....“经验化运营”方法论通常会在这些要素中“取大舍小”，而其中对转化率影响最大的则是listing链接是否有购物车，而获得购物车的最高效途径则是发送FBA库存，让链接具有“prime order的蓝标，从而提升用户购买的可能性。
除了在各个要素中“取大舍小”之外，“经验化运营”还强调运营战术上的技巧。例如，通过在后台库存的特殊设置(第6章将介绍该技巧的详细操作方法)，运营者就可以让listing在前台界面中显示“Only X left in stock - order soon”，即“只有几件商品在库，请立即购买”，库存即将售罄的信息可以促进消费者购买，从而提升转化率。
在图文优化方面，“经验化运营”也可以找到提升转化率的方法。例如，在服饰品类listing的A+图文页面中，运营者可以对尺码信息进行可视化，帮助消费者更好地理解尺码数据的同时提升转化率。
虽然“经验化运营”可以做到“面面俱到+取大舍小”，但是其优化效果却无法具体量化。这时“数据化运营”的优势就可以得到体现，亚马逊店铺后台运营者可以得到买家访问次数、页面浏览次数、订单商品转化率等相关数据。
买家在页面内访问次数越多，所花费的时间就越长，购买意愿也越高。通过二者做对比，可以定义访问深度系数，其计算公式如下:
访问深度系数=页面浏览次数/买家访问次数
通过访问深度系数与转化率的变化对比，即可找出 listing需要优化的要素。不难看出，与“经验化运营”的方法相比，该方法效率更高,也更加精准。在“数据化运营”的框架中，除了转化率优化，还包括CPC广告优化、多广告组优化、listing优化、库存管理等领域，只有将数据分析与业务经验的思路相结合,运营者才能最终达到“精细化运营”的地步。
