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跨境电商店铺诊断

普通运营可能会注意到在4号和12号分别出现了流量的小高峰，同时销量也有小幅度的上涨，在其他时间流量变化属于正常波动。有些应该也注意到4号与12号相差7天，猜想链接A也满足流量和销量周期性变化的规律。这些都是存在于表面的数字，并不难理解。数据化运营的目的是要使用这张表格指导下一个周期的运营，要从这张表中看出链接A存在什么问题。如果以周为单位进行统计，可以得到图表。

在商品详情页还存在一些其他的商品信息，例如五点描述信息、A+图文内容信息Q&A信息、review文本信息等这类信息在商品画像体系搭建时作用并不明显，运营者可以结合自身业务需求自行考虑是否获取这些数据。

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。

“数据化运营”就是为了解决这一系列复杂问题而诞生的，同样是遇到广告ACoS表现不佳的问题，“数据化运营”从业者会使用漏斗模型(在本书广告相关章节会进行详细介绍)来对每个环节进行数据分析，从而精准判断需要优化的要素。与此同时，对于多广告组优化的复杂问题，“数据化运营”从业者也能灵活使用四象限分析法等方法进行判断。与“经验化运营”不同，“数据化运营”强调方法的可复制性，因此如果一个运营团队中每个成员都有数据分析的思维，那么在解决问题时就可以使用标准化的方式去精准找到问题的核心，然后通过逻辑推导得出解决策略。

在一个店铺刚刚开设，或者一个团队刚刚搭建时，以经验为主导的运营方式是打开销量困境的不二选择。这是因为在业务发展初期，运营者根本无法获得大量的订单数捷进行参考和分析，也无法将选品、运营、营销、客服等工作内容实现单人单岗，在身兼数职且无数据辅助的情况下，由以往运营经历积累的经验成为最宝贵的资源。

亚马逊跨境电商行业已经发展了很多年，在行业最初始的阶段，业界并没有体系化的内容与教程，这就导致许多从业者只能“摸着石头过河”慢慢积累经验。一段时间以后，这些积累了一定经验的从业者中，会有部分从业者转岗成为培训讲师或者服务商,而他们所积累的技巧，这时就成为“经验化运营”的核心方法论。

Lazada，作为东南亚最大的综合电商平台，市场竞争激烈，对于卖家而言，如何在这个平台上进行有效的运营与引流已成为不可忽视的问题。本文将分享一些Lazada运营引流的经验，旨在帮助新手卖家提高运营效率，取得更好的业绩。

产品画像可以分为店铺产品画像和平台产品画像。因为卖家对店铺产品更熟悉，所以店铺产品画像的构建也比较容易，简单来讲就是通过记录店铺产品的类目、成本重量、历史销售和物流等信息，并且匹配前台的销售状况和链接的生命周期来构建。此时,卖家可以通过四象限分析法，对店铺不同产品的利润情况和其他因素进行对比从而为后期的运营工作提供借鉴。

​链接的数据化运营一半在销售，另一半在库存。很多没有经验的服装卖家最担心两件事情:缺货和压货。亚马逊对卖家绩效要求较高，根据标记发货时间、有效追踪率和订单缺陷率三重绩效进行审核，缺货过多必然导致绩效中的一环或多环出现问题，最终轻则链接禁售、店铺 Feedback评分降低，重则直接关店。