再不學就Out了！這樣配置和分析亞馬遜數據報表，效率提升80%！

（圖片來源：圖蟲創意）

通常，月底和月初是財務和運營最為忙碌時候，各部門領導都催著要報表。財務要做賬、算利潤，運營要分析業績戰況、制定新目標……這其中涉及到大量的數據要處理，有限時間內很難搞定，不得不加班完成。

如果財務做賬不準確、商品銷售數據分析不及時，將很難在第一時間發現店鋪的運營問題及潛在的增長機會，把控整體業務實現良性的、可持續發展。

一、人工統計和處理數據

人效和質效低，問題出在哪？

大家都知道，亞馬遜運營過程中產生的數據非常多，后臺的各項報表也特別復雜，一個屏幕根本裝不下決策者關心的運營數據信息！想要整合自己想要的數據報表需要輾轉每個店鋪的后臺，手動查詢、下載、篩選并整合到Excel中！

就拿財務做賬來說。傳統常規的做賬方法是先從亞馬遜后臺導出店鋪Summary賬單，手動輸入到Excel表格當中，然后將lncome和Expenses大類下的費用明細用不同顏色進行標記，進一步進行費用劃分，并且將相同顏色的費用相加后，得出新的費用指標。

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財務統計完單個店鋪的Summary賬單后，再以相同的方式計算其他店鋪的Summary賬單，最后映射匯總成所有店鋪的月利潤賬單。

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你會發現，在處理這些數據的過程中，存在以下難點。

1、時間和人力成本高昂

整個做賬的過程需要相關運營人員一起配合，前前后后需要耗費數天甚至更久的時間才能完成。

2、數據統計易遺漏和出錯

人工手動統計，很難確保數據的完整性和準確性，哪怕數據出現一塊錢的差異，可能就要全部重新核對，查找誤差。

3、無效重復的工作增加

每個月都要把此前做賬的全部流程再重復做一遍。

大多數亞馬遜財務和運營人員可能正面臨著上述難題，而這些問題也是當下大家亟待解決的。

使用“數據方舟”財務做賬，可幫助你實現自定義利潤計算，滿足個性化做賬需求。

一鍵獲取Summary賬單，更高效快捷

獲取路徑：登錄船長BI > 方舟 > 報表中心 > 主題報表 > 財務分析 > 亞馬遜月度Summary賬單

（圖片來源：船長BI）

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不同場景下的財務做賬需求，更具個性化

通過自定義公式配置所需指標與自定義配置報表實現自定義利潤計算。

自定義公式路徑：登錄船長BI > 方舟 > 設置 > 自定義公式 > 新增指標

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自定義配置報表路徑：登錄船長BI > 方舟 > 報表中心 > 我的報表 > 新增報表 > 保存報表

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完成這兩步之后，建立了自己的「全店鋪月利潤賬單」報表，往后的每個月，只要進入「數據方舟」即可查看，支持一鍵生成并下載報表。

在亞馬遜運營過程中，合理配置報表、重視數據分析能夠為財務人員改善財務做賬模式提供方向，也能夠為決策者進行正確的運營決策提供有效的數據支撐。

在配置報表和分析數據前，需要做好哪些準備，注意什么問題？

對運營人員來說，雖然大家都知道亞馬遜運營工作少不了做報表，數據分析對亞馬遜運營起到至關重要的作用，但每當談及這些工作，可能很多賣家下意識會感覺無從下手。

比如我要分析一款商品的銷售數據表現，該重點分析哪些指標？如何從數據中找出問題或潛在的增長點？這是每一位賣家打造爆款、推動業務發展過程中首先要理清楚的。

以核心商品的數據分析為例，重點關注數據如下表。

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除以上數據之外，以下問題也需要注意。

1、數據周期

建議統計周期選擇最近15天，如果是每日銷量分析則選擇按日，不建議選擇周期太長的，時效性差，無法體現市場變化。

2、銷量

建議過濾報表中銷量太低的商品（視商品實際銷量值而定）。一般來說，數據越小，在統計上的偏差越大，也相應使得分析結果產生更大的誤差。

3、轉化率

建議將轉化率按降序排列，快速找出轉化率低的商品，分析原因并重點優化調整。

完成以上事項后，接下來，我們就需要針對性地進行配置報表，并分析報表中的數據，以便及時調整決策，更好地推動業績增長。

三、高效配置數據報表及分析數據的方法

傳統商品分析報表配置和數據分析的方法：首先，你需要到亞馬遜后臺導出相關報表；其次，篩選、排序、整合并做好數據匯總；最后，通過手動對比、查找出異常數據指標。

賣家表示，通過Excel表格拉取數據問題點多

● 耗時費力。

● 報表維護成本高。

● 難以快速對比各項數據、找出異常指標。

● 無法提供實時有效的數據分析支撐。

其實，報表配置和數據分析用不著這么麻煩，通過「數據方舟」即可輕松搞定，保證你事半功倍！

使用“數據方舟”配置報表，可幫助你自定義拉取想要的數據，效率大大提升

簡單三步完成報表配置，更有效率

? 配報表

按需設置/填入相關信息，構建核心商品綜合分析表。

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? 篩數據

篩選分組、標簽或者批量輸入SKU等。

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? 預覽并保存報表

每日打開報表查看數據即可，方便后續做核心商品的定期維護。

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使用“數據方舟”分析數據，可幫助你快速發現異常數據，及時把控經營決策

商品多指標對比分析，更有針對性

在商品維度下，賣家通常需要做這些分析：

● 商品銷量分析

● 商品廣告分析

● 商品庫存分析

● 商品退款分析

……

以“商品銷量分析” 為例。銷量=流量*轉化率。考慮流量和轉化率變化產生的影響，根據實際情況采取對應措施以優化商品銷量。

我們可以通過“數據方舟”設置閾值標記，快速找出異常數據的商品并做出運營決策。例如，以核心商品的平均買家訪問次數、平均轉化率為標準來設置閾值標記。

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完成設置后，我們可從報表中馬上找到平均買家訪問次數、高于平均轉化率的商品數據，這些是我們可以嘗試加大市場推廣、引流的商品。

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當我們發現異常數據后，還可以再做進一步的數據分析。例如，發現被閾值標記的某個父ASIN買家訪問次數較低，點擊右側“查看明細”按鈕，打開子表查看具體是哪個SKU可能存在問題。

（圖片來源：船長BI）

對存在問題的SKU，還可以查看該SKU的各指標趨勢圖。如下圖中，我們可以明顯看出，1月6日和1月13日買家訪問次數存在異常。針對這些異常，及時調整運營策略。

（圖片來源：船長BI）

寫在最后

船長BI“數據方舟”，覆蓋亞馬遜運營全場景數據，不僅適合對報表需求高，多品牌、需要深度分析的精細化運營大賣，同樣適合業務正在加速成長中的中小賣家。它能夠全面節省你的人力和時間成本！

優勢如下：

1、數據全

14個統計維度 * 6個統計周期 * 100+指標，銷售、庫存、廣告、財務等全鏈路數據，滿足你在不同業務場景、不同時間維度下的數據報表支撐。

2、配表快

只需三步就能快速配置出一張報表，有效提升你獲取數據報表的效率，解決亞馬遜后臺數據分散難整合的問題。

3、易分析

數據對比、閾值標記、數據下鉆、表格加圖形化（柱狀圖、趨勢圖、餅狀圖、折線圖），幫助你可視化分析，解決傳統數據分析時效性差的問題，以驅動運營決策。

（編輯：江同）

（來源：船長BI）

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