加载中…
个人资料
  • 博客等级:
  • 博客积分:
  • 博客访问:
  • 关注人气:
  • 获赠金笔:0支
  • 赠出金笔:0支
  • 荣誉徽章:
正文 字体大小:

亚马逊erp运营数据分析,精细化运营必备

(2022-04-27 15:30:55)
标签:

erp

跨境电商

亚马逊

分类: 跨境电商

数据是人们洞察信息内涵、理解蕴藏价值的有力工具,以“数据”驱动亚马逊业务增长已经成为重要的走向,想要实现精细化管理,每一个运营决策和战略调整都离不开数据的支撑。

精细化时代 亚马逊运营3大数据分析挑战

各种运营情报藏身于海量信息中,想要从密密麻麻的数据表格中提炼有价值的信息指导决策,首先要整合各项数据报表,然后通过数据分析发现问题,最后对异常数据进行优化。传统的表格数据统计方式方式自动化水平不高,瓶颈太多,亚马逊卖家需化解以下挑战:

不懂看哪个表:数据量多且不集中,难以快速整合归类。

不懂发现问题:数据瞬息万变,难以及时发现异常数据。

不懂怎么分析:数据维度太繁杂,难以针对性地分析。

如何从0-1建立属于自己的数据分析体系?

1、培养自己的数据分析意识

要知道一个精品运营,大概每天会花6-8个小时去做表格分析,如果是从整体流程到后面汇总,他至少需要16张表格才可以分析出全面、准确有价值的数据。所以你首先要做的就是培养自己的数据分析意识。亚马逊后台有很多相关的数据报表,你可以从这些报表数据开始,每天记录店铺的数据变化情况。

2、数据汇总

接着,你需要将可以统计到的数据源整理成表格,建立一个属于自己的数据库。这个数据库需要包含店铺维度的周期销量数据、用户维度的点击购买情况、广告维度的投放数据信息、产品维度的品类排名现状、营销维度的数据反馈效果、仓储维度的库存货值容量以及与产品售后相关的真实用户反馈。(当后台数据没有这么全面的时候,你可以借助积加ERP来进行数据统计)

3、数据筛选和过滤

通过一些图表、表格,找到那些真正有效的数据信息。比如当你通过数据筛选后发现,某产品在某区域的订单数少的可怜,那么,加大折扣力度会是一个非常好的营销策略。

再深一些,当你通过数据分析,发现一个ASIN出了问题,那么你可以从不同的维度直接找到问题的所在,相反,如果你不进行数据分析,那么你就可能需要花一天的时间寻找问题,假如你修改了5个地方,你可能就又要花5天时间重新做数据分析。这些就是数据分析能为你带来的最直接的实用价值。

你还需要一个省心高效的精细化运营管理方案

当流量和数据都被激活之后,你还需要一个高效省心的精细化运营管理解决方案。因为整个数据分析的过程繁琐、耗时,繁重的数据分析工作以及持续性很强的数据分析过程,让很多卖家不堪重负。尤其是中小型卖家,受限于人力和成本等因素的影响,能进行长期可持续性数据分析的卖家屈指可数。

那么,要如何才能实现省心高效的精细化运营管理呢?借助跨境电商积加ERP

1.优化数据统计的过程,节省时间,让繁琐的数据报表统计变得简单高效。

比如下面这张图,就很全面的分析并展示了店铺和商品的运营情况,从综合的分析维度再到销售、广告、费用利润、买家评论等细分维度,常的分析模块让卖家可以直接从分析图表中得出结论,数据清晰可见。

https://p3.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-i-qvj2lq49k0/f61591ef3ea241a0b5d8a7d15e69d0bf?from=pc

图片来源积加ERP

2.进行深度的数据分析过滤,自动找到有价值的数据信息。

比如下面这张图,广告投放情况被全面直观的展现在一个页面内,广告Asin表现、关键词表现、用户搜索词表现清清楚楚,卖家可以通过它的数据分析结果对 Listing进快速优化。

https://p3.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-i-qvj2lq49k0/615dcf6d96024127877247a8d7e7c512?from=pc

图片来源积加ERP

3.建立可循环的数据统计体系,周期对比,精准决策

比如下面这张图,除了与Listing相关的多个数据信息外,及时高效的数据更新频率让数据分析变得可持续。

https://p3.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-i-qvj2lq49k0/e255eab2a9d24666a63a34c873066749?from=pc

图片来源积加ERP

在建立了省心高效的精细化运营管理体系后,那么你每天都可以发现新的店铺问题,找到新的爆单思路,每时每刻都可以是你的爆单旺季。

以上图片为积加ERP的后台截图,它由15年经验的技术团队基于对跨境电商行业底层逻辑的深刻理解精心打造,现有积加ERP-X版、积加M版两款产品。

0

阅读 收藏 喜欢 打印举报/Report
  

新浪BLOG意见反馈留言板 欢迎批评指正

新浪简介 | About Sina | 广告服务 | 联系我们 | 招聘信息 | 网站律师 | SINA English | 产品答疑

新浪公司 版权所有