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都知道亚马逊数据分析很重要,提效80%的报表配制和分析诀窍了解一下?-船长BI

船长BI 2023-05-19 1725 0 0

数据分析对于亚马逊经营的重要意义早已不言而喻,亚马逊运营主要是依靠数据分析来支撑的,分析业绩战况、制定新目标、做账、算利润等等,数据可说是贯穿了亚马逊生意的始终。

我们需要通过及时分析数据来发现风险、发现机会,制定下一步运营动作,把控住整体业务的良性、可持续发展。

然而,对于许多卖家而言,获取数据、制作报表和分析数据是非常困难的,这也使得许多卖家们在竞争中处于不利的位置。

PimeDay大促还有1个多月即将开展,大促期间的各方面的数据量也会随之而激增,如何通过数据驱动运营决策,打好这场胜仗,提升数据分析的能力至关重要。

今儿将重点来帮助卖家解决数据获取难、制作报表难、分析数据难的痛点。


数据获取难、制作报表难

难在哪儿?

数据源复杂:

亚马逊报告数据分散

a、数据报告多:

业务报告、广告报告、促销报告、销量报告、库存报告、付款报告等数百份报告。

b、解读难度大:

每份报告中字段多、字段类型多、翻译不准确,以财务payment为典型。

c、多店铺整合难:

多店铺运营是卖家的常态,而单店铺获取数据的工作量*多店铺,工作量成倍增加。


数据加工制作报表的过程难

a、成本高:

经过多个人操作,人工成本高;经历时间长, 时间成本高。

b、时效差:

数据产生后,需要经过人为处理再生成报表,通常都有一周的延迟。

c、易出错

人为参与导出、导入、整合难免出错,影响决策判断。


以传统财务做账目为例:

从财务发出通知,运营从每个亚马逊后台导出每个店铺Summary账单开始,到整理完结果出分析报告,可能需要10天的时间,还是要在各部门高效协作、数据不出差错的情况下。

不少卖家朋友都会想到采用第三方SAAS软件来辅助运营决策以及做账,但是很多软件往往是固定的功能,不同的卖家需求的维度、指标、时间可能并不一样,难以满足自身实际的场景需求。


做报表用数据方舟

几乎满足所有卖家/角色/时间维度的报表定制需求

一键获取数据 小时级更新

船长BI作为亚马逊SPN服务商、亚马逊广告高级伙伴,对接了亚马逊各类官方数据接口,汇聚并整合亚马逊生意全链条的数据,实现小时级数据更新。卖家不需要再去亚马逊后台下载各类繁杂的报表来获取基础数据,首先解决了数据获取难的痛点。

如何快速获取想要的报表?

在庞大的数据基础之上,我们来看,如何通过船长的数据方舟,实现各类报表的制作。

首先,明确一张报表的三个重要因素:

维度:对什么对象分析?

指标:分析什么数据?

时间:统计周期是多长,开始和截止日期分别是什么?

·假设您需要一份《商品日销量报告》

打开船长BI>方舟>我的报表>新增报表,假设维度为商品,统计指标为销量,统计周期为按日。立即可得商品日销量报告。

(商品日销量率报表,可放大查看)

·如切换指标:

你就可以得到《广告日报表》、《日流量报表》、《日转化报表》、《日单价报表》。

(商品日转化率报表,可放大查看)

如切换维度:

你就可以得到 《店铺日广告花费报表》、《运营人员日广告花费报表》、《部门日广告花费报表》等12个维度的广告花费报表。

(商品日转化率报表,可放大查看)

如切换周期:

您可以得到您想要的时间内的报表,如月、年或者自己设定的起止日期。

如您想要人、货、场等进行综合分析:

您可以自己设置指标字段,自行配制表格,也可以在报表模板中使用大卖的模板,看大卖日常是如何进行人、货、场等维度的报表配置和分析。

(图为数据方舟主题报表-模板库,点击放大查看)
(图为亚马逊月度Summary账单,财务做账必备)

在构建报表上。还支持:

设置数据统计方式:

成本计算方式、币别、统计口径

筛选数据范围:

时间、店铺、发货方式、类目、分组、标签、运营人员、负责人等。

以得到更符合卖家需求的报表。


还支持:

新增指标

• 补充系统内未获取到的数据。

• 例如:站外推广费、结算工资等。

自定义公式

• 通过既有指标,进行二次计算得到新的指标。

• 例如:库存周转率、实时单价、含税销售额等。

数据方舟的自定义报表功能,通过 13个统计维度 * 6个统计周期 * 300+指标 ,能生成数千份用户所需报表。用户只需熟悉一套系统,就能得到想要的报表。

几乎满足行业内所有卖家、各类角色、所有时间维度(日周月年)的95%数据分析及数据支撑。


获取报表之后,如何进行分析?

数据驱动的底层逻辑是什么?

·数据分析发现异常。

·对异常进行归因。

·归因后驱动运营决策。

数据分析有哪些关键点?

·标准,设置健康度模型。

·对比,让数据产生价值。

·变量,管理可控的指标。

所以,当我们拿到一份报表,要如何进行分析呢?

①根据自身的具体运营场景,设定标准,即健康度模型,比如在某一个周期,销量、广告花费、退货量等在哪个范围才健康。

②根据健康度模型在报表中筛选结果,

③根据结果锁定问题,

④根据呈现的问题调整运营决策。


· 给数据图上颜色 -- 设置阈值

在对应的报表页面-点击左侧“做分析“-点击”阈值标记“,设置对应的阈值

·从毛利润出发,找异常商品

通过设置好的阈值,表格中异常的数据,会以设定的颜色呈现出来。如需要从毛利润出发,找出颜色异常的商品。


·找异常变量,及时发现问题

·分析异常指标,下沉查找原因

如订单商品转化量异常,运营人员到亚马逊listing页核查:

- 是否有新增差评
- 是否图片不具吸引力

- 是否商品描述没能打动买家等原因筛查。

如购买按钮赢得率异常:

到【船长】→【罗盘】→【跟卖监控】,查看跟卖情况

如销量环比结果异常:向下核查原因:

- 看流量、转化同环比情况

- 看广告投放情况

- 看竞争对手情况


写在最后

数据方舟,覆盖亚马逊运营全场景数据,帮卖家把用在数据整理、数据分析的大量时间省下来,去做更多的业务增长的工作,快速提效。

不仅适合对报表需求高,多品牌、需要深度分析的精细化运营大卖,同样适合业务正在加速成长中的中小卖家。它能够全面节省你的人力和时间成本!

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