在經營亞馬遜店鋪的過程中，賣家們肯定是少不了數據分析，尤其是管理層，不可能每天周旋于各個賬號機之間，只能通過呈現出來的數據報告來判斷運營的情況。
因此，會有很多問題萌發：
?單品銷量一天過10，到底是多還是少？
?一周高峰值銷售額過千，到底是好還是壞？
?在周五那天加大廣告的投入，到底是對還是錯？
而情況是好還是壞，其實都是需要一個參照物，對比産生的。
比如說下方的這個産品數據：
它一天的銷售額是兩百多美金，銷量是16，考慮到疫情的影響，小賣家們可能覺得這個單量還可以，但下意識裏賣家是跟自己的産品進行對比的。
均價大概在15美金左右，利潤率超過50%，利潤還挺高，這也是賣家通過與自家産品的情況比較之後得出來的結論。
但現實情況是，這個産品比起上周的同日單量下降了78%，銷售額少了74%：
並且通過均價的數據可以推測應該是由于庫存不足的原因進行了調價，導致單量減少，當然這個需要後台查看轉化率和流量情況再進一步確認。
這其實就是一個簡單的産品數據對比，在對比過程中知道自己的産品運營的得失。當然也有一些賣家，尤其是處于開新品階段和新手賣家，沒有多少産品數據作爲參照物，對比似乎也無從下手。
這個時候賣家可以留意的是同行競品的銷售數據，可以使用自己選品時掌握的數據作爲參照物，但最重要的還是追蹤積累自己的數據，畢竟自家數據才是最精准最能反映不同時期不同推廣動作下的真實反饋。
那麽亞馬遜賣家們需要積累一些什麽數據，怎麽去進行對比不同的數據進行分析呢？
01、確定對比的項目，橫向累積數據
積累數據的前提是找到需要對比的項。就電商而言，有幾個是賣家每天都在看的，一個是銷量，一個是銷售額，這是逃不掉的，但在抛開追求日出千單的浮華背後，越來越賣家希望在監控銷量和銷售額之余洞悉産品的利潤情況，方便自己知道這是不是一款虧錢賺吆喝的産品。
所以扣除各種費用之後得出利潤就顯得非常重要，不管是自己單幹的賣家，或者是不清楚運營推廣細節的老板。
至于橫向維度積累，自然指的就是時間的維度，不同時間點和時間段的銷售情況，對比才能得出有效的信息。一般來講，電商對比的時間維度爲，本周的情況與上周情況對比，往前推4周的情況與上個4周的情況對比，本月與上月對比，往遠了拉可以是年度對比。
?以周爲維度，找出工作日與非工作日用戶的購物偏好，找出單量最多的那一天判斷是否加大推廣力度
?以4周爲維度，拉長了時間維度看整個月的變化情況，通過延長的周期找出一些異常的數據（特別高或者低），分析其中的原因；
?以月份爲維度，當然就是對比同日不同月的變化到底有多少，尤其針對季節性産品當然更建議記錄下每次調整和推廣的情況，方便追溯查詢，比如說listing改動，比如說站外測評，記錄下日期和推廣動作，前後對比更能明確效果。
比如說下面這個産品，在2月底和3月初分別做了兩次站外Deal推廣，很明顯3月份的效果要好于2月份：
排除轉化率的問題之後，說明流量在上漲，Deal站渠道在恢複，賣家的推廣更有效果。
當然其他情況需要賣家結合更多的信息進行推理判斷。
02、串聯不同時間維度數據，從趨勢見端倪
對比難道真的就是拉數據出來瞧瞧看看嗎？當然不是，數據只是依據，賣家更希望的是通過現象看本質，透過對數據趨勢的把推測銷售的變化由來，做出正確的決策，避免掉坑。
但問題還是那樣，單個的數據並不能看出端倪，需要將數據串聯起來，並且以圖表形式展現，因爲表格的數據並不突出，而曲線圖更能突出趨勢和變化，並且推測出其中的一些端倪。
比如說有一個店鋪上周的數據是這樣的：
通過圖表一眼就能看出在本周和上周的對比中，高峰值出現在3月21日和3月28日，也就是說，接近周末的時候，銷量會增長，這個時候試著增加推廣，加大曝光不失爲一個好的選擇。
但這個規律的總結是一個漫長的過程，賣家需要時刻積累數據來作爲支撐進行推斷。並且需要時常通過圖表尋找高低峰值和變化曲線的平滑程度。
03、聯動不同項目數據，對比得出結論
有的時候，單個數據的情況並不能夠代表什麽，就像上圖中的銷量和銷售額，細心的賣家可能會發現雖然都是增長，但增幅是不一樣的，單量增幅是27%，但銷售額增幅是47%，這個情況會讓很多不明情況的賣家感到疑惑。這個時候孤立看這兩個數據是得不出結論的，只有引入平均價格，賣家才能知道問題所在：
在這個期間定價增長了16%，賣家提高了價格，但需求在增長，所以造成了銷售額和銷量增長不同，也讓賣家收獲了更多的利潤。
因此賣家不要孤立起來用時間維度看某個數據，比如說銷量，銷售額，有時候銷量漲是因爲價格調低了或者讓利幅度大了，廣告投入多了，孤立看數據永遠只能看到冰山一角。
