数据有滞后性，学过统计学或者计量经济学的同学都知道，统计数据有时间序列数据和非时间序列数据，而Amazon上凡是能得到的数据基本都是时间序列数（时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。很多计量经济学的模型也用到了时间序列数据。），意思是这些数据与时间具有很强的关联性，它只能解释过去，并不能预测未来。

综上所述，作为运营者我们要改变曾经的运营理念：

从过去的

“数据变化→分析数据→获得灵感→改进运营内容” ×

到现在的

“获得灵感→运营实践→数据变化→分析数据→验证灵感” √

当然，这并不是意味着在进行灵感实践前就不需要数据分析，而是说数据分析是为了一次次去实践新的“骚操作”，直到通过下一次数据分析证明自己的“骚操作”正确为止。

上一期我们对接实战案例1——如何用google trends选品。

今天我们分享运营案例2 运营案例——如何通过数据分析进行运营实操

假设上图是一店铺销售额的变化表，许多运营会把关注重点放在这几点上：最高值/最低值/平均值，而我的关注点是：趋势。

在观察这类图表需要注意的是，宏观的东西是不会变化的，而微观数值则一直处于无规则的波动之中，所以可以推导该店铺业绩的变化趋势=Amazon该领域整体销售趋势，其具体描述为：

1. 美国时间周三处于一周中的销售额低谷，但不是最低值

2. 美国时间周六处于一周中的销售额低谷，且大概率为最低值

3. 销售额数值于美国时间周日~周二以及周四~周五属于增长期

现在我们已经把握住宏观趋势了，就好像炒股把握了K线一样，之后让我们再来关注一下流量和转化率之间的变化，不过在分析微观数据的时候，我们不需要再依靠折线图或者其他图表来整体观察变化，而是需要“一对一”地进行诊断，例如选出销售额中的几个较大值和较小值当天对应的流量和转化率进行分析。

8月15日 销售额$4215.07 流量3013 转化率6.94%，209单，平均客单价20美金

8月8日 销售额$3749.94 流量3112 转化率6.59%。205单

8月14日 销售额$3779.54 流量2995 转化率6.14%，184单

8月7日 销售额$3171.21 流量3020 转化率5.93%，179单

在微观数据分析时，一个重要的原则是“控制变量”，即尽量保证除比较数值外，该数据的其他属性保持一致，其中最重要的就是保证数据的“星期几”都是一样的。8月14日对应8月7日/8月15日对应8月8日，我们可以观察到这2组数据其实流量本身变化不大，其变动在3%左右，但是这2组数据中的平均转化率变化居然接近10%！

我们不妨做一个比较流量本身变化的波动处于3000×3%≈100

这一百的流量在与近似转化率相乘可以计算出100×6%=6

也就是说我们优化流量的话可以带来6笔订单大概120~180美元的收益

然后我们再来计算一下在流量不变的前提下提高转化率的话3000×（6%×1.1-6%）=18

这意味着在现有6%转化率的前提下每提高0.6%的转化率可以带来18笔订单大约360~540美元的收益！

结合之前我们得出的宏观趋势，我可以为自己所运营的店铺做出以下的战略决策：

美国时间每周六为Amazon整体低谷期，也是行业竞争低峰值期，可以加大广告投资，重点提升“周末，假期”等关键词商品的上架与改进，从“周末，娱乐，放松，假期，度假”等角度优化商品介绍界面。

美国时间周日~周二，周四~周五为冲单时间，其中重点为积累值的高峰期即周二，周五需要重点关注竞争者价格和行业趋势。

美国时间每周三销量会有所下降，可以考虑从折扣，广告的角度稳住流量。

说一说仓储数量规划。

仓储计划的设定是Amazon运营不可逃避的问题，跨境电商运营和国内电商运营不同，仓储计划的设定必须非常科学严谨，这一方面是因为商品本身从中国运往美国花费的时间更长，另一方面更是因为FBA备货需要实时更新库存，那么就介绍几个常用的仓储数量规划技巧。

在介绍不同的模型前，先预设几个计算时需要使用的参数变量（这些参数变量都可以在Amazon后台的Business Report中查询，在此不作赘述）：

FBA7天销售量——S7

FBA14天销售量——S14

FBA30天销售量——S30

FBA30天备货量——I30

1. 销售额叠加法

适合商品类目：

非季节性产品

销售额稳定商品

标准化产品，例如3C产品

非爆款

计算方法：I30=S7乘以4

评价：

适用范围小

计算误差大

计算方便简单

无法预测爆款与热销款销量，容易出现断货

2. 多阶段销售额加权法

适合商品类目：

销售额有一定波动

非标准化产品

销售额随行业整体趋势浮动

非个性类产品

非爆款

计算方法：

1.I30=S7+S14/2+S30/2

S7,S14,S30权重分别为100%，50%，50%

2.I30=S14+S30/2

S7、S14、S30权重分别为0，100%，50%

3.I30=S7+S30*0.75

S7、S14、S30权重分别为100%，0，75%

评价：

适用范围广

计算误差适中

计算方式灵活多样

权重推导比较麻烦

无法预测爆款与热销款销量，容易出现断货

3. 二次求导计量法

适合商品类目：

销售额有大幅度的波动

非标准化产品

即将上季/脱季类产品

个性类产品

爆款

计算方法：

评价：

适用所有商品

计算误差小

计算方式统一

推导极其复杂

可以预测爆款和热销产品，出现脱销概率小

今天分享的后半部分和数学，计量和统计的关系比较大，可能比较枯燥乏味，但是这些知识对于Amazon运营来说的确是不可多得的“屠龙术。

说一说关键词标准

因为销量和review呈现正比，所以统计首页高review的listing数量也就从侧面证明了该页面拥有流量的数量，那么好的关键词标准就出来。

1.搜索页面数量不多

2.搜索页面首页review数量多（高review的listing多）

3.关键词本身符合商品的特征

由于第三点可以主观判断，所以我们将搜索页面数量定为 p（page），review数量定为n（number），每一页流量的流失率定为x，那么该商品能获得的流量计算公式为：

y=n/(1+x)^p

其中x可以按经验代入，也可以通过数据报表或者编程代入精确数值，这里我先采用0.1即10%的流量流失率计算。

如果有10页的搜索结果，首页的review数量为5000个，那么分数大约为1900多分，如果有50页的搜索结果，首页的review数量为10000个，那么分数大约为85分，很明显前者的关键词得分远高于后者。

上图是我用Matlab软件进行的简单仿真结果，可以看到在首页review数目为5000，搜索结果页数为50页时，流量流失的速度是非常快的，所以在设置关键词时，不要全部设置为宽泛词，需要有一定比例的精准词汇或者高分词汇。

PS：其实review数量的获取和流量流失率的确定都可以通过Python编程确定，这些具体操作我会在之后予以介绍。

注意，如果review都集中于某几个listing那么就不能完全代表首页有较高的流量，最佳的评判方式应该是首页review数量多且分布均匀。

标题对流量的影响

很多运营编辑标题只是简简单单地将自己写的关键字随便排列组合一下就草草了事了，又或者去商品top100的商品页面中扒几个标题参考一下再重新组合就上架了，其实这两种做法都有各自的缺点。

对于前者，如果关键字不够准确详细的话无论对其进行如何排列组合都不能达到理想的曝光效果；对于后者，如果那些top100的曝光量完全依赖于关键字而不是标题，又或者别人的标题根本不符合自己的商品，那么照搬别人的标题只能是害了自己。

编辑标题的标准是什么呢？

1.针对且独特地描述产品特色

2.标注自己的品牌

3.不要重复描述图片能传达的直观信息

举个例子，卖服装，你的商品一眼就知道是纯色的就不需要再写一遍“solid”这样的词汇了，可以写一些第一眼看图片可能无法注意的细节，比如后背是否有花纹，是否属于“plus size”，什么材质，差异化功能和结构等等，然后在标题前端打上自己的品牌名称即可。

图片对流量的影响

图片编辑是很多运营者遗漏的一个重点，图片的美化，扣白等操作的确属于美工的工作而非运营的职责，但是当美工把图片给你你就只需要随便排个序全部上传吗？大错特错，对于运营者而言图片有两个重点需要把控：

1.图片排序

2.内容比较

对于第一点，其实有非常简单暴力的操作：将子父产品主图全部采用不同图片，搭配各自不同的关键字进行排列组合观察市场效果，然后选择最大流量的组合用于所有主图片。

对于第二点，则可能是流量乃至转换率的大杀器。

首先我们要明确一点，不是漂亮或者清晰的图片就是好图片。在考虑这个问题前我们先要考虑什么是流量？流量不就是让顾客通过好奇或者购买欲望来点击你这张图片吗？

那么除了选一个好商品的图片，我们也可以选一个能够勾引起顾客好奇心的图片来提高流量，就好像淘宝上那些“今天掌柜不在伙计瞎卖”的图片一样，一张别致的，能够引起顾客好奇心的图片哪怕不够清晰或者符合审美也应该放在运营者的考虑范围内。

广告对流量的影响

很多运营在做广告宣传的时候一直会绕到一个误区里去，即又想广告费用少又想流量提升足够大，即“又想马儿跑得快又让马儿不吃草”，其实这本身就是相互矛盾的。广告本身的确有一个最优价格从而使广告支出和流量提升达到一个平衡值，摸索出这个最优价格有两条途径：

1. 价格由低向高调整逐渐靠近最优值

2.价格由高向低调整逐渐靠近最优值

我个人是比较赞同第二种方案，因为做跨境运营时间就是金钱，可能做低价广告半个月效果都不怎么明显而高价广告肯定能做出一定的效果，而且高价广告可以采用“高单额，低总额”的方法来摸索市场，比如你把单点击价格提到$1但是总额设置在$15，当你发现第二天才过一半广告预算就超支的话那么你大可第二天把单点击价格降低到$0.6~$0.8，然后把总额提升到$20左右，这样摸索市场的效率和广告效果都会比较理想。

价格对流量的影响

PS：这一个要素你刚刚想到了吗？没有的话你又一次陷入运营的惯性思维喽，千万不要小瞧价格对于流量的影响，这可是四两拨千斤的因素。

这一个影响因素，如果你之前仔细阅读的话会发现我并没有放在文章开头的内容简介里，但是这一因素又是被很多运营者所忽略的，所以还是那句忠告，对于运营者，千万不要陷入惯性思维。

对于一件商品，即便它的图片再好看，关键词优化再完善，标题再精准，如果标注着$9999的价格的话估计也没有什么流量，所以，价格对于流量的影响相当关键。

考虑到每件商品成本和利润因素，我们并不能在价格上做太多的文章，但还是有以下“骚操作”可以尝试：

1. 价格“伪”阶梯化

2. 价格.99尾注法

对于第一点，言简意赅就是将原来类似“$22”的商品在不降低利润的前提下展示成“$19~$22”的效果，其本质就是挑选一件“顾客最不可能购买的子产品进行低价格标注处理”。

低于第二点，则是利用了人的心理预期差异，即把类似“$22”的产品标注成为“$21.99”的产品，使消费者产生一种少花了1美元的错觉。

今天先到这里，感觉有用的先关注，下次继续分享。