大卖常说的数据驱动是什么？亚马逊数据还可以这样用 ‖ 4K学堂

过年期间看的数据，年后开工该落实到运营了。

哪些产品要迭代、应该改进哪个细节，

烧了大笔广告费、广告设置是不是有效……

这些问题，大卖如何通过数据找到解决方案？

数据驱动无非涉及到，哪些数据值得关注，如何分析数据应用到决策，下面结合实操分析评论、广告、库存数据分析如何用数据驱动优化运营。

评论对购买决定的影响比很多卖家想象的更大，根据近期调查，全球超过70%的消费者表示网购时会参考商品评论。

亚马逊留评率偏低，平均不到1%，百单可能都没有一个评论。各方面条件相当的产品，评多的更容易赢得用户信任。

有足够的评论数据支撑，卖家可以从评论反馈获得产品迭代的灵感，优化方向会非常清晰。

因此，建议卖家花一定精力集中研究差评中提及的内容，针对性地解决用户关注的问题。如在下一次迭代中改进，可以有效提高产品满意度。

根据4KMILES的客户案例，一位卖家在英国站上架产品后，开启4K系统的邮件索评，一个月内新增评论135条，回评率飙升到4%。

以4KMILES提供的某产品的评论分析为样本，勾选rate为1星到3星的评论，多次出现了对产品气味的差评。用这种方式，卖家可以迅速掌握市场的一手反馈信息。

从另一个角度，只勾选4星5星的评论，也可以进一步挖掘美誉较多的产品亮点。

很多卖家对广告指标不知道从哪里分析，ACOS一高就紧张，实际上ACOS越低就越好吗？广告的本质目的不是广告单量，而是推高排名带来更多自然流量，提高总体的销售额。

ACoAS，是把广告花费与总体的销售额相比较，而不像ACOS局限于广告销售额。了解ACoAS，更能看出广告为整体的销售利润带来多大贡献, 低ACoAS是一个真正好的广告指标。

参考4KMILES提供的某份去年旺季时ACoAS与广告花费的对比数据，广告花费一路走高，而ACoAS的趋势是降低的。

ACoAS是一道安全网，只要广告花费占总体销售额控制在一定比例之下，就算高ACOS，也是稳赚的。

实际的广告设置中，一个产品可能包含在好几个广告活动中，一个广告活动里可能添加了数个同类的产品。

分析产品的广告销售利润，需要有一份针对单个产品的广告报表，以ASIN为维度整合分散在不同广告活动中的数据。

如4KMILES的ASIN广告报表，有每个产品的ACOS、ACOAS数据，才能分析产品的广告销售利润。以产品维度呈现曝光、点击数据，可以直观了解产品的广告竞争力，找到优化的切入点。

具体到广告指标的分析，以几组广告活动的曝光-点击数据为例。

广告的三种匹配类型里，广泛匹配曝光量最高，触达人群最多，相当于广撒网，面向的不全是对产品有兴趣的用户，曝光-点击率相对低。

词组匹配曝光相对小，但客户更加精确，点击率也有上升。

精确匹配面向的用户购买意向已经非常明确，广告展现之后的点击率也是最高的。

合理的数据分析其实可以推及运营的多个层面。曝光量到点击量，反应的是触及人群的匹配度。有曝光、有点击，却没有转化，就应该考虑listing的优化。

设置广告时，词相当于商品的流量入口。建议根据关键词的表现，调整匹配方式。对于展现之后可以获得更高点击率，促成转化的有价值的关键词，可以增加预算。

以4KMILES的高效词、低效词报表为例，根据广告指标划定标准，系统会自动分辨出哪些是达到标准可以出单的高效词，哪些是转化效果不佳的低效词。

根据你设定的标准，4K系统还可以自动暂停低效关键词、自动把低效的用户搜索词添加到否定，减少无效的广告展现，节省不必要的广告花费。

对照词的数据表现，调整匹配类型，为每个词分别设置竞价，4KMILES广告管理的批量调整设计，再多的广告活动也能分分钟搞定。

针对创建的广告活动，可以参照ACoAS以及其他指标，批量调整广告状态，选择暂停或归档，设置调高或调低广告预算。

库存数据能带来的价值，如库存对账申诉，可以直接获得现金或货物赔偿。

据了解，有54%的卖家从来没有进行过库存对账，而在这方面，已经有卖家获得近二十万美金赔偿的先例。

获取库存核对所需数据可以通过亚马逊后台报表：

亚马逊赔偿报告 、盘库报告、物流退货报告、已接收库存报告、结算报告、费用预览报告、移除订单详情、每日库存、库存动作详情…..

有卖家表示，自己花了整整一年才算完库存对账。

参考4KMILES的库存对账功能，用系统来做，最多6小时就能自动核查完所有数据。

以4KMILES自动生成的某次库存对账信息为例，库存数据的核对结果，可以直接作为申诉赔偿材料。