在经营亚马逊店铺的过程中，卖方们必须进行数据分析。特别是管理层，不能每天在各个账户之间旋转。只能通过提交的数据报告来判断运营状况。

　　因此，有很多问题

　　单品销售额一天超过10，到底是多还是少?

　　一周的高峰销售额超过一千，到底好还是坏?

　　星期五增加广告投入是对还是错?

　　情况是好是坏，实际上需要参考物，比较产生。

　　例如，以下产品数据:

　　一天的销售额在200美元以上，销售额在16美元以上，考虑到疫情的影响，卖方们可能认为这个单曲还不错，但意识到卖方和自己的产品相比较。

　　平均价格约为15美元，利润率超过50%，利润仍然很高。这也是卖方比较自己产品的情况得出的结论。

　　但是，实际上，该产品比上周同一天的单一量减少了78%，销售额减少了74%

　　另外，平均价格的数据可以推测，由于库存不足，价格调整应该会减少单价。当然，这需要在后台查看转化率和流量状况进一步确认。

　　这其实是简单的产品数据比较，在比较过程中知道自己产品运营的得失。当然，也有一些卖家，尤其是在新产品的开放阶段和新手卖家。没有多少产品数据作为参考，比较似乎无法开始。

　　此时，卖方可以注意同行竞争品的销售数据，以自己选择时掌握的数据为参考物，但最重要的是追踪积累自己的数据，结果自己的数据是最正确、最能反映不同时期不同推进动作下的真实反馈。

　　亚马逊卖方们需要积累什么样的数据，如何比较不同的数据进行分析呢?

　　01.确定比较项目，横向积累数据。

　　积累数据的前提是找到需要比较的项目。对于电器商品来说，有几个卖方每天都在看，一个是销售额，另一个是销售额，这是逃不掉的，但是在追求日出千单的浮华的背后，越来越多的卖方想在监视销售额和销售额的馀地了解产品的利润状况，自己知道这是不是赚钱的产品。

　　因此，扣除各种费用获利非常重要，无论是自己单独工作的卖方还是不知道运营推进细节的上司。

(有单量有销量却没利润)

　　关于横向维度的积累，当然是指时间维度、时间点和时间段的销售状况，比较可以得到有效的信息。一般来说，电子商务比较的时间维度是，本周的情况与上周的情况相比，向前推进4周的情况与上周的情况相比，本月与上月的情况相比，向远推进可以是年度的比较。

　　以周为维度，找出工作日和非工作日用户的购物喜好，判断单量最多的日子是否加大推进力。

　　牙齿以4周为维度，延长时间维度整个月的变化状况，通过延长周期找到异常数据(特别高或低)，分析其原因

　　以月为维度，当然，比较同一天不同月份的变化有多少，特别是季节性的产品，记录每次调整和普及的情况，比如listing的变更，比如车站外的评价，记录下一个日期和普及的动作，前后的比较可以明确效果。

　　例如，下一个产品在2月末和3月初分别推进了2次车站外Deal，显然3月的效果比2月好

　　排除转化率问题后，流量上升，Deal站渠道恢复，卖方的普及更有效。

　　当然，其他情况需要卖方结合更多信息进行推理判断。

　　02、串联不同时间维度数据，从趋势看端倪。

　　比较真的是拉数据看看吗?当然，数据只是基础，卖方希望通过现象看本质，通过推测数据趋势销售的变化，做出正确的决定，避免漏洞。

　　但而，问题仍然是这样的。单个数据不能显示端倪。它需要串联数据并以图表形式显示，因为表格的数据不突出，而图表可以突出趋势和变化，并推测其中的一些端倪。

　　例如，某店上周的数据如下

　　通过图表一目了然，在本周和上周的对比中，高峰出现在3月21日和3月28日，也就是说，接近周末，销售额增加，在这个时候增加普及，增加曝光是个好选择。

　　但是，这个规则的总结是一个漫长的过程，卖方需要经常积累数据作为支持来推断。此外，需要通过图表寻找高低峰和变化曲线的光滑度。

　　03、联动不同项目数据，比较得出结论。

　　有时候，单一数据的状况并不代表任何东西。像上图的销售量和销售额一样，细心的卖方可能会发现增加了，但增加幅度不同，单一增加幅度为27%，但销售额增加幅度为47%。这种情况会让很多不明情况的卖方感到困惑。此时孤立地看这两个数据是得不到结论的，只要引进平均价格，卖方就能知道问题

　　在此期间，价格上涨了16%，卖方上涨了价格，但需求在增加，销售额和销售量的增加不同，卖方也获得了更多利益。

　　因此，卖方不能孤立地用时间维度看某个数据。例如，销售额、销售额、销售额上升是因为价格下降或者利益幅度变大，广告投入变多，孤立地看数据的只有冰山的一角。