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在产品上架初期，首要目标是产生流量和转化，尽快获取市场反馈。由于导入期产品的销量较少，而投入相对更高，所以运营者需要挑选合适的产品，找到恰当的时机进行上架销售，并且需要利用各项运营操作，将产品直接投向最有可能的购买者，从而缩短导入期时间，使链接更快地进入成长期。在此过程中，运营者可以适当降低对利润的要求。

运营者可以通过订单报表得到不同地区用户购物习惯的可视化图表，其中的一张图表就是CA与FL地区的用户购物习惯折线图。

在日常运营过程中，listing链接会产生各种各样的问题，包括低流量、跟卖、差评断货、恶意竞争等。与此同时，解决问题的方法也有很多种，但不少卖家往往在解决了一个问题的同时，造成了更多的问题。虽然在运营过程中做了不少努力，但链接迟迟没有起色，竟品的链接反而越卖越好。

在3:00-5:00部分有一个峰值，这可能是由于部分“土豪”顾客的极少数大额订单造成的，所以需要将这类极值排除，使曲线更加客观，即可得到客单价优化曲线图。

用户购物习惯分析可以理解为更深一层的单日订单量波动分析，即将不同地区的单日订单量波动进行数据筛选和可视化处理，其操作方法与上文中所讲解的方法类似，这里不再赘述，可以直接下载表格“用户购物习惯分析”进行查看。当对订单报表进行数据筛选后，得到三大州地区不同时间段的订单量对比。

对于价格地区分布的数据，同样可以使用这个信息可视化的技巧。例如，将客单价排名前5的地区用绿色符号标注在示意图上，同时将低客单价的地区用黄色符号标注在示意图上。

完成价格时间分布分析与价格地区分布分析后，即可开始分析用户价格敏感度。价格敏感度是指用户对价格高低的接受程度，敏感度越高，对于高价商品越难以接受，敏感度越低，对于高价商品越容易接受。

之后的操作为对“ship-state”进行“筛选”操作，然后选择不同的州地区计算其平均客单价，此操作讲述的时间“筛选”操作基本一致，所以这里不再重复讲述。完成“筛选”操作且计算出各个州地区的平均客单价后，得到相关的表格。

除了可以通过订单报表推算出单日24小时平均客单价的变化外，还可以根据订单报表数据得到每小时的订单量(在计算平均客单价时，每个时间段客单价数据的数量就是该时间段订单的数量)。根据每个时间段的订单量数据和平均客单价数据，用Excel制作组合图来实现数据可视化，其操作步骤如下。 第一步，选择“订单量”和“平均客单价”所有数据。

在多数跨境电商公司，运营者或者运营团队很多时候并不会使用单店铺运营的模式而是采用多店铺运营的模式(一个公司或者团队同时运营多家店铺 )，那么这时如何去辨别各个店铺的运营水准则成了难题。例如，如果一个团队中有A、B、C三家店铺，店铺A日均业绩4000美元，店铺B日均业绩2000美元，店铺C日均业绩1000美元，这时大多数运营者会认为店铺A的运营水平最高，店铺C的运营水平最低，但是这种草率的结论不一定是正确的。