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在进行计算之前，运营者首先需要对退货率和退款率进行区分。退货率是产生退货订单数量占总订单数量的比例，FBA产品退货率超过10%，链接就会被亚马逊警告和禁售。在后台数据报告>退货报告中，可以下载产品退货表格。通过分析买家的退货原因，可以及时对产品进行改进，或者开发新的产品。

当链接从导入期逐渐进入成长期时，流量和销量将呈波动上涨趋势，竞品也会逐渐增多。此时首要目标是稳定链接关键字排名，快速解决产品隐患，避免链接遇到瓶颈。在这个阶段，运营者必须同时关注流量和转化率的变动情况。在流量方面，需要分析链接流量增长情况，找出精准的流量来源;而在转化率方面，则需要重点关注退款率、FBA库存和review 内容，避免链接在成长期天折。

在成长期，由于订单量的不断增加，产品各方面的隐患都会以邮件、差评、退款率的形式逐渐暴露出来。对于准备打造爆款的卖家而言，需要及时对产品状况进行分析并做出改进，不断补齐短板，才能使链接有更高的上升潜力和利润空间。

大部分链接都设置了最低价作为招揽定价，其中最低价格只有1.62美元。通过计算可知，平均最低价为18.5美元，而平均最高价为28.45美元，类目整体竞争激烈，即使0利润时按照27.81美元进行定价，竞争优势也不明显。与此同时,服装又具有季节性，因此在实际上架时，运营者可以采取低定价，高推广费用的快速渗透策略。此时的推广手段可以包括广告、促销、Coupon、早期评论者计划、QA、测评等。

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。