效率越高，赚钱越快
一个亚马逊团队：
如果人数在20人以内，可以非常高效的调度；
如果100人以上，效率会相对降低；
如果500人以上，效率很可能更低；
因为用人成本、沟通成本、管理成本、业务复杂度成本，都在增加。
如果GMV没有成比例增长，企业面临亏损；
如果GMV没有更高比例增长，企业停滞不前。
效率直接决定了企业净利润。所以一个优秀的管理者一定是能够让企业高效运作的操盘手。如何高效？一定是各个业务模块尽可能做到指标最优，能够快速发现问题，解决问题。
生于忧患，死于安乐，对企业来说尤其是。
1. 如果你是新的管理者，那么你需要尽可能把控全局，了解负责业务板块的核心业务优化方案。
亚马逊团队的核心业务流是从产品的诞生、备货、上架、运营推广、到库存管理、产品的迭代，形成一个完整的闭环。管理者想要快速把控全局和优化，就要懂得核心业务。
怎样做呢？每个业务板块的核心数据指标就是关键抓手，可以帮助管理者快速了解现状和深入业务；AI如DeepSeek/ChatGPT/Kimi进一步赋能提升运营效率。
2. 如果你是经验的管理者，需要尽早的发现问题而非等问题发酵。企业越是在高点的时候，越要考虑风险。这就要借助数据化管理。
一方面，通过分析指标和数据，能找到问题
举例1：人效来看：通过平均人效500万左右可对比看出，低于300万效率偏低，高于800万的企业效率就比较高了。
数据来源：《跨境电商全景复盘与推演地图》
例2：某产品流量太少了，广告加了后，也无效果，自然流量涨不起来。这是为什么？
通过流量结构的可视化数据，看流量在哪个位置少了。假设crosstable, new model，旗舰店等等流量入口都不变，唯一变的是广告。
看流量结构：即包括SP广告流量、品牌广告、视频广告、AC推荐流量、其他推荐流量等：
绿色为广告流量，蓝色为自然流量。如果还不明显，可以下载数据，那我们从图上直接看变动趋势：
从以上数据可以看出运营开关广告的动作很大，不符合流量逐步上升和软着陆的特质，具体问题表现在：
广告时开时关没有连续性，要不就是不打，要不就是猛打。对于流量的衔接极其不稳定，导致某一天突然无流量，就像断货被人为制造了出来；
自然流量起来的时候，广告流量没有适度加码，广告带动自然流量起来的时候，广告流量没有趁胜追击，而是马上关闭让自然跑，衔接突兀且自然流量还不稳定，导致后面自然流量也容易下滑；
广告的加持导致流量的大起大落，广告只想着快速激活，但并不符合亚马逊流量爬坡的喜好，所以权重自然不高；
以上结论就是通过不同流量占比的动态的变化，找到问题本质，从而指导广告。
另一方面，当发现问题后，想要改善也要借助数据分析找到关键改善点。
比如热销的断货，不好卖的滞销。备货的依据来自于历史销量和销量的预估，解决该问题的焦点在于合理的销量预估，而这个需要加权多种影响因子作为系数，结合历史销量得出。
我们不妨从：产品、运营和复购、广告、供应、目标管理来拆解关键的数据指标，能解决什么问题？怎样能降本增效？
1. 产品开发的成功率怎样提升？
产品开发了非常多，然而真正能有利润的占比可能不到50%，这样就浪费了公司大量的人力物力，势必要找到提升产品开发成功率的方法。
怎样提高产品开发的成功率呢？
只卖好卖的产品。什么是好卖的？容易成功的、高利润的产品
产品分类：利润率、利润额、ROI等指标细化，然后把产品按照标准分为SABCD级别；
比如通过波士顿矩阵可以把产品分成四类，每类产品的策略不同。
高市占高增长为明星产品，高市占低增长为金牛产品，低市占高增长为问题产品，低市占低增长为瘦狗产品。
对分级后产品分为高利润，蓝海，红海等多中竞争等级，不同等级的产品采取不同策略
定期对数据检测和复盘，淘汰低等级产品
开发高等级产品：根据分级标准在产品定义之前就确认产品等级，评估产品ROI，从而清晰产品的定位：冲销量，或利基款等。
拉通产品定位和安排运营营销资源达成目标
2. 如何通过AI提高运营的效率？
通过不断调整运营的指令，让Deepseek或ChatGPT能够生成符合我们要求的内容，比如优化listing：可通过指令式或文字描述，让AI生成
软件：Deepseek指令如下：
我是一名亚马逊卖家，我售卖的产品是XX，请帮我优化我的Listing标题。
要求：先提取XX产品卖点和特性，然后加上产品所在品类的关键词，最后优化表达，让我的[美国]客户看起来更舒服、自然。
请严谨的围绕关键词展开创作，必须达到百分百的关键词相关性以及埋词率；请给我[英文]和[中文]的版本。生成的标题[英文版]的总字符数需要控制在200个以内。
标题内容：[ ]
埋词：[ ]
如果想让AI做出多种方案，可以把指令加进去，或者追问。除了运营，广告架构和策略、站外营销等都能通过一系列指令来制定。
3. 复购率极低，该如何提高？
站内品牌，复购率能够超过5%的，通常是在细分赛道Top5；而独立站，复购率至少10%起步。
为什么呢？
因为独立站的粉丝更加精准，他们通过大数据和独立站本身更全面的数据指标，能找到忠实粉丝和高净值粉丝
其实，亚马逊站内可以做到：通过数据来对精准定位我们的老粉，意向粉，还有高净值粉
先把所有用户分类通过指标：下单量、下单频率和下单金额等维度测算一定的数值集
划分用户群体并分析用户群体特征
通过后台的数据清洗、合并等方式得出
简言之，通过数据分析把把用户的某些属性和关键指标打分和处理，就能得出非常清晰且可监控的答案。
4. 哪些广告投放烧钱？
广告烧钱，通常指的是广告的ACOS高于毛利导致毛利率为负，以及广告的花费占比偏高，导致利润偏低。
那么如何能找到烧钱的广告并降低不必要的费用呢？
通常有这几类情况容易造成广告的浪费：
词太多而预算太少：
分组特别多而每组预算太少：
如果架构没问题，通常就是关键词：高花费/高点击无转化的词，需要定期排查建议否定，可以通过数据分析来筛选出：
低效投放词
低效搜索词
低效广告活动
对于头部大卖而言，这些低效词的筛选标准和应对方案，都是经过精密计算后得出。
5. 降本增效，从哪里要利润？
想要降本增效，供应商不愿意怎么办？
人事要降本增效，要砍掉50%人员，怎么办？
先明确本质：
毛利高，就是产品有竞争力
净利高，就是管理有效率
通过四个维度：供应、产品、运营推广、公司管理都可以降本增效。
比如供应：包括物流选择、产品包装，柔性备货，发货用直发不经过中间环节，整柜发货等；
举例：热销品有断货风险，快船VS慢船VS空运？
数据计算逻辑：用缺货数量的产品能够卖出的利润VS物流费用
通过数据分析发现，反而是快船的利润>空运>慢船，而非物流单价的高低决定。所以结论是要合理的推演，找到事情的本质才知的。
我们很多卖家都在寻找提升利润的方式，2025年市场竞争更加激烈，管理者想要全方位的降本增效，不是单方面的，而我们可以通过数据分析来解决非常多的问题。
为此，我们特邀一位拥有跨境16年经验的数据化转型专家——无忌老师，3月7-8日分享《亚马逊数据分析高阶课》
关于无忌老师
国内顶尖商学院MBA，CDA数据分析师)持证人
资深产品经理，数据化转型专家，精通供应链、物流、仓储、订单及财务管理等多种管理系统
10亿+企业运营总监/CIO首席信息官，擅长团队构建、梯队优化、目标管理、专业人才招聘和薪酬激励等
具有出色的数据获取、分析、预测和评估能力，能够通过数据分析驱动日常管理
精通类目：服装服饰，家居家具，汽车用品厨房家电，照明安防，五金工具，户外运动，宠物用品等
《亚马逊数据分析高阶课》主要分享
1.头部大卖、体系化、可复制的数据分析驱动管理决策SOP，16年运营管理与企业利润增长经验总结
2.独创“3DBA分析法”-自动化数据分析，抽丝剥茧，从底层解决四大“玄学问题”
【目标】360度解析企业目标管理&GMV提升方法:从目标制定、年/季/月度目标拆解、产品分级、销售计划、市场趋势洞察、用户分层，到目标踪复盘，全方位确保目标达成(利润翻倍、扭亏为盈)
【库存】掌握精益订货量EOQ模型，科学合理备货，避免断货、库存积压(动销率提高20%+)
【广告】多指标加权ROI分析，让你把钱花在刀刃上，合理分配预算
【利润】从管理、供应商、产品策略各维度降本增效(一个流程优化就节省200万+)
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