亚马逊运营需要具体的广告分析目标有哪些？-ESG跨境

有卖家说：电商的终点是数据应用，做数据分析最核心的就是知道自己想要什么，然后再去对目标进行一步步地分解，找到影响目标的最小元素，再从这些最小元素出发，最终慢慢实现目标。

但据了解，大部分的亚马逊的数据运营能力都还不是很突出，甚至可能还没有。

虽然能看到很多亚马逊运营的每天的工作都做得风风火火，从查看销量、回复邮件、安排发货、到整理报表、查看广告数据、优化listing等各项工作事项都忙得不可开交，但有时实际上只在瞎忙一通而已。

为什么这么说?举一个例子，比如整理广告报表，很多运营可能只是整理报表3-4小时，但分析只用了5-10分钟，对于销量上升的原因的，只有简单的做了广告，根本不会去分析背后的逻辑和关联，也不会用数据去印证。

因此想要作为一名好的亚马逊运营，必然就要具备数据思维能力，拥有搜集数据、整理数据、筛选数据、分析数据的能力，因为亚马逊不管从选品、发货、广告、库存、竞品分析、销量评价，每一个运营环节都脱离不了数据的支撑。

今天，就跟大家讲讲好的运营的广告分析思维是怎么样的。

大数据时代，其实不管是分析什么数据，分析的思路都万变不离其宗。

首先，做事情前，目标很重要，比如大家分析CPC广告都会有很多的目标：看看哪些词的曝光量高?看看哪些词的点击率高?哪些关键词的转化效果不错?哪些词只烧掉广告费，实际并没有带来优化等等问题。

亚马逊分析报告具体的广告分析目标有：

1、首先要仔细了解自己的广告数据，根据数据指标的好坏，去有效的进行优化;

比如需要关注那些数据指标呢?比如曝光量、点击次数、点击率、广告花费、CPC、广告订单占比、自然订单占比、Acos等，当运营知道这些数据代表着什么的时候，对广告的优化也会变得更加有效。

把这些数据记录当做放在日常工作表中，逐一分析。

广告数据的不同指标与哪些因素有关，这里有一些内容可供大家参考。

曝光——预算、bid、产品类目高度相关性，关键词等;

点击率——主图、价格、Review、Rating、关键词等;

转化率——价格、QA、Review、Rating、五点描述、A+等;

ACOS——点击次数、点击均价、价格、订单数等;当ACOS值远低于利润率，卖家可以考虑加大广告预算，让广告为产品带来更多收益;在产品新品期，因为前期要靠广告增加流量曝光，不要因为ACOS高就不打，权衡收益，若点击转化的指标正常，前期的广告还是要正常打的。

2、否定一些不精准的词，避免产生过多垃圾流量，节省不必要的花费;

否定词的作用其实就是在排除垃圾流量降低广告成本。当广泛和词组匹配到的词与产品偏差太大且表现很差时就要及时否掉;或匹配到一些带品牌词的长尾词，这些词如果出单特别少，且转化率不行的话也要否掉。

因此在前期关键词的调研中，卖家对于关键词板块花费的时间要下足精力和功夫，不然广告很容易由于关键词的不精准，引出更多不相关的词，跑出大量的垃圾流量，白花花的银子就会如流水般从腰包里流出去。

3、根据广告数据合理安排广告预算，给带来有效流量和转化的广告组或者表现好的词更多的广告预算

我们在之前的文章中提过，做CPC的目的就是为了效果，假设卖家把预算调得特别低，最后跑出来的效果相当于没做，还浪费钱，那索性CPC还不如不做。

4、发现哪个时间段的广告出单好，并选出最适合自己产品的广告时间

据知，很多卖家学员在深夜经常会起来看自己的广告数据，会经常去分析在哪个时间段广告数据是最好的，并因此作为投放的时间。

因此，对于广告的投入切记不能盲目，不合理的投入方式和时机都会造成没有必要的浪费，在销售时间内，选择什么样的时机进行广告投放，以达到广告效益的最大化，也是卖家要去思考的问题。

多的问题，都是可以通过数据指标深挖出数据表现后面的逻辑。只要你想知道什么，都可以一步一步去分析后得出，但需要有足够的耐心。

这里举一个例子，比如像做关键词调研工作，像我们有一部分学员现在已经可以做到上百万甚至几百万个了，这花费的时间和毅力是很多亚马逊运营都比不上的，而且这些努力也让他们获得相对应的成果，比如有的卖家同学新品14天就做到日销100多单;4个评论3颗星的老品做到BSR等等。

分析广告数据，第一步要列出需要分析的ASIN，对所有的数据进行整理，包括曝光，点击率，花费，CPC竞价，投入产出比，acos等，对广告数据有个大致的了解。

打开关键词报告，选定之前的asin和一个广告活动，看这个ASIN在这个广告活动中各个广告组的成绩，看曝光，点击率，花费，CPC竞价，投入产出比，acos等 并对不同指标的相关因素进行逐个分析验证。

如果是手动，就看投放词的数据如何;如果是自动广告，选定其中的一个广告活动，确定一个匹配模式，根据搜索词数据，观察各个数据指标，不管降序也好升序也好，要有耐心。

当然这些运营数据不是像某些ERP工具的数据那么简单，数据越精细化，就越能够呈现出依据可以给你日常临时或长期运营调整方案的判断。

这里汇总了30个亚马逊运营数据跟踪维度，数据越细化越能找出问题且能把问题量化解决。

30个亚马逊运营数据跟踪维度详情

这些多维度的数据跟踪也有以下几个好处：

一、可以及时给以运营人员做运营调整;

二、可以量化运营达标维度;

三、可以量化考核指标;

四、可以清晰地知道这个产品是如何打爆起来的;

五、可以量化运营打法细节做可复制传递。

写在最后：

一般来说，不认真做数据分析的运营分两种：第一种是本来就缺乏这种意识，这种运营往往只停留在前面所提到的：每天查看销量，安排发货，这些浅层工作。

第二种就是把大量时间花费在机械性工作上，没时间去深入分析数据背后的逻辑和关联的。

因此，想成为一名优秀的亚马逊运营，无论如何，我们都应该花费最多的时间去分析数据。

培养数据思维，以数据为导向，才能快速的找出问题所在，快速地做出正确的决策。

(来源：董海温)

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