一、亚马逊运营怎样做好数据分析

1、店铺数据

店铺的数据包含订单销售数据、产品利润分析、市场容量评估、产品生命周期、客单价等要素，亚马逊卖家每天要查看分析店铺销量、订单数、销售额、报告量、被加入购物车的时间、和前一天对比同比情况，了解产品的市场潜力。

2、广告数据

广告数据卖家主要看中三点：

（1）花了多少钱，一天给到的广告预算是否会提前花完，如果不够花，这些钱重点关注前20%转化词；

（2）查看通过广告卖出的产品，都是通过哪些词带来的销量，该词目前排名情况；

（3）广告投放的ACOS，降低ACOS提升利润。

通过这三者的分析，卖家可以对店铺广告投放进行调整，剔除无转化无点击的关键词，细化点击高转化的关键词，优化好点击低转化的关键词，通过否定关键词节省广告费用，根据广告数据分析结果不断的优化来提升自己的广告效果。

3、商品数据分析

亚马逊商品数据的分析，主要包括商品的关键词排名，流量、销量，转化等情况来发现自己的商品Listing是否存在问题，比如流量的准确性，销量起伏波动是否很大，是否出现差评等等，通过分析找到问题，解决问题。

4、经营数据分析

众所周知利润=收入-支出，但亚马逊的收入不仅仅指销售额，支出费用也颇多，它包括亚马逊费用、促销、广告、采购以及物流等，这5种费用之下又是十多余种费用明细;而亚马逊后台的结算报表并没有详细统计出这些信息，另外，传统财务核算周期较长，卖家们经常面临无法精准核算商品利润，导致可能出现新品利润低没能及时止损、或者单品利润高销量大没有及时进行补货等窘境，影响整体战略布局。

除此之外，如果卖家整个业务板块需要核算利润，除了在平台上的投入之外，还需减去人员工资、办公室租金、水电费、记账报税、公司团建等各项公司运营费用之后，才是净利润。

二、亚马逊运营做数据分析的优势

1、推荐引擎，精准推荐

人们在网上购物的时候，因为商品太多的原因，时常会感到毫无头绪，亚马逊利用推荐引擎，为用户进行精准的推荐，不仅帮助用户缩短了决策的时间，也提升了购买的转化率，在用户购买过一个商品的同时，向他推荐与此相关的商品时，成效率更高。

2、简单快速，个性化推荐

一般情况下，购物者在购物网站通常会产生四种数据：即使数据，行为数据，社交数据以及属性数据。这些数据都是购物者在日常的搜索，浏览，购买商品时为平台所提供的一些数据。亚马逊会从用户在搜索关键词开始到访问商品页面并完成购买的整个流程进行采集分析，并且会对用户浏览倾向偏好以及兴趣爱好和观点态度进行采集和分析，同时加上对顾客以往的购物行为进行分析，使得顾客能够找到自己满意的商品，亚马逊通过个性化的大数据推荐，不断的提升用户的购物体验。

3、充足的库存，高效的配货

亚马逊精准的推荐，充足库存以及高效的配货，在你还没有下单的时候，亚马逊就已经用”读心术”做出预测，同时亚马逊还会根据情况来调节物流和仓储的成本，运用大数据系统，为用户挑选合适的仓库，从而降低配送成本。亚马逊大数据为用户提供了一套很好的购物体验，因此一定要充分利用好大数据，这样的话才会给购物者带来极大的便利之处。