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在Helium 10“Trendster”显示的商品动态数据(时间序列数据)中，运营者可以自由查看该商品从上架后每日的排名数据与价格数据，“BO7FVTLX71”商品在2019年7月24日的“Sales Rank”数据为3586“New Price”数据为19.98，“ListPrice”数据为80。

在搜索曝光页还存在一些其他的曝光信息，例如商品促销信息、品牌名称信息、“prime”服务标志信息等，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。

完成对review评分的分布分析后，即可开始针对review数量进行分布分析。下面将以“清洗后的商品画像数据”Excel表中的review评分数量数据为例进行讲解。选中表格中“评分数量”列，并通过Excel图表插入折线图时(具体操作和插入图表的操作类似)。

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。

对于亚马逊入驻商而言，如何形成自己的品牌成为是否能形成商业护城河的评判标准之一。品牌的本质是品牌拥有者的产品、服务或其他优于竞争对手的优势能为目标受众带去同等或高于竞争对手的价值。“现代营销学之父”科特勒在《市场营销学》中的定义，品牌是销售者向购买者长期提供的一组特定的特点、利益和服务。

无论是在电商领域还是热门的互联网领域，都存在“产品”与“运营”这两大角色如果说“产品”本身是从0到1，那么“运营”的任务就是在1后面逐渐添加更多的0.在亚马逊跨境电商行业中，产品从工厂生产流水线上下来的那一刻起就已经无法改变其使用价值，但是运营者可以通过服务来提升产品的附属价值。

“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。

通过人口结构分析，可以大致了解美国买家的分布情况，并推导出他们的购物需求。但在选品和运营之前，还需要对买家实际的购买能力进行分析。相比于速卖通、Wish等平台，亚马逊提供了更快的物流，更好的服务，以及随之而来的更高的客单价，因此，亚马逊的买家多为中产消费人群。虽然差异化的市场可以使一些专攻垂直产品的利基店生存下来，但对于新卖家而言，前期依然需要优先选取红海市场进入，这样才会有更大的机会。