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亚马逊作为全球最大的电商平台,已经形成了一套包括用户、运营、市场、产品、营销、库存、管理等在内的数据化运营体系。本文将深入探讨这些体系的具体内容及其在亚马逊运营中的作用。
在用户部分,主要围绕"用户画像"这一数据化运营手段展开,其中包含用户地区分布、价格敏感度计算、购物习惯分析以及复购率推导等内容。用户体系数据化旨在搭建店铺运营者自己的用户画像体系,帮助运营者明确自己的店铺及产品定位,其数据来源主要是后台数据中的订单报表数据。
在运营部分,主要围绕广告与listing这两大要素展开,其中包含广告单次竞价的优化方法、多广告组的象限分析法、产品listing流量/转化率数据化优化方法等内容。运营体系数据化旨在以"数据驱动"的理念重新厘清亚马逊运营者的运营思路,帮助运营者解决原本经验化运营无法解决的诸多问题,其数据来源主要是后台数据中的广告及listing流量报表数据。
在市场部分,主要围绕销售波动趋势与类目市场分析两大要素展开,其中包含店铺销售的周趋势分析、类目淡旺季更替规律、类目市场容量/竞争度分析等内容。市场体系数据化旨在通过一系列数理模型,帮助运营者对自身的销量做出合理预测,也能根据业绩的波动找出对应类目市场的规律,其数据来源主要是后台数据中的店铺业绩数据。
在产品部分,主要围绕产品定位和数据化选品两大要素展开,其中包含产品类目选择、产品价格定位、产品图片分析、数据化选品的数据抓取方法等内容。产品体系数据化旨在通过对于某一类目竞争对手产品各个数据维度的分析(如图片、review、价格等 ),找出具有竞争性的产品要素作为选品依据,同时通过数据化选品的方式提升选品效率,其数据来源主要是前台数据中的listing曝光数据。
在营销部分,主要围绕营销渠道对比和实体营销册效果分析来展开,其中包含站内单渠道数据分析、站外营销技巧及数据分析方法、实体营销册效果分析这三方面内容。营销体系数据化旨在帮助运营者以数据化运营的理念,对比各个不同渠道的流量成本及推广效果,其数据来源主要是营销推广时产生的费用及订单数据。
在库存部分,主要围绕仓储备货的不同思路进行讨论及比较,其中包含库存数据的量化及分析、仓储备货的经验化/数据化思路、仿真型仓储备货分析等内容。库存体系数据化旨在利用合理的供应链库存优化模型,尽最大可能降低库存风险,其数据来源主要是后台数据中的产品销售及库存数据。
在管理部分,主要围绕店铺群管理、渠道管理和运营人员管理三点展开,其中包含店铺群数据化管理、业务渠道数据化管理、业务饱和度数据分析。管理体系数据化旨在通过数据可视化的方式将管理效果直观地展现出来,从而可以根据不同管理维度上的数据差异提升管理职能,其数据来源主要是企业经营活动中的财务数据。
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