在完成數(shù)據(jù)采集、清洗和分析工作后,就可以結(jié)合具體的可視化表格進行決策和運營優(yōu)化。

例如,運營者可以通過訂單數(shù)據(jù)中的訂單時間數(shù)據(jù)得到美國加利福尼亞州與佛羅里達州用戶購物習慣的可視化圖表。

從中可以看到,加利福尼亞州用戶的購物高峰比佛羅里達州用戶的購物高峰提前了近5個小時。

結(jié)合用戶價格敏感度分析,可以對這兩個地區(qū)的用戶進行“價格歧視”來獲得超額利潤。

除此之外,通過訂單與廣告支出單日變化趨勢的分析,最終得到單個訂單廣告支出的單日變化趨勢圖。

比如從中可以看到,在5:00~11:00的平均支出過高,這時候運營者可以嘗試如下廣告優(yōu)化策略：降低5:00~11:00的廣告單次點擊競價或者直接在該時段暫停廣告曝光。

除了listing優(yōu)化與廣告優(yōu)化外,由數(shù)據(jù)主導的“決策優(yōu)化”幾乎可以用于任何一個亞馬遜跨境電商運營環(huán)節(jié),包括選品環(huán)節(jié)、市場調(diào)研環(huán)節(jié)、銷量分析環(huán)節(jié)等。

每一位運營者都需要在腦海中搭建“數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)清洗→數(shù)據(jù)分析→決策優(yōu)化”的基本數(shù)據(jù)化運營邏輯,從而能夠在未來遇到全新的運營問題時,有能力和信心通過數(shù)據(jù)化運營的方式去解決這些問題。