这样配置和分析亚马逊数据报表，效率提升80%

船长BI

通常，每月底和月初，是财务/运营最为忙碌时候，各部门领导都催着要报表。财务要做账、算利润，运营要分析业绩战况、制定新目标……这其中涉及到大量的数据要处理，有限时间内很难搞定，不得不利用加班来完成。

如果财务做账不准确、商品销售数据分析不及时，你将很难在第一时间发现店铺的运营问题及潜在的增长机会，以把控整体业务实现良性的、可持续发展。

人工统计和处理数据
人效和质效低，问题出在哪

大家都知道，亚马逊运营过程中产生的数据非常多，后台的各项报表也特别复杂，一个屏幕根本装不下决策者关心的运营数据信息！想要整合自己想要的数据报表需要辗转每个店铺的后台，手动查询、下载、筛选并整合到Excel中！就拿财务做账来说:

传统常规的做账方法：先从亚马逊后台导出店铺Summary账单，手动输入到Excel表格当中；然后将lncome和Expenses大类下的费用明细用不同颜色进行标记，进一步进行费用划分，并且将相同颜色的费用相加后，得出新的费用指标。

亚马逊财务核算口径

财务统计完单个店铺的Summary账单后，再以相同的方式计算其他店铺的Summary账单，最后映射汇总成所有店铺的月利润账单。

店铺的月利润账单，你会发现，在处理这些数据的过程中，存在一系列难点：

01、时间和人力成本高昂

整个做账的过程需要相关运营人员一起配合，前前后后需要耗费数天甚至更久（具体看店铺规模）的时间才能完成。

02、数据统计易遗漏/出错

人工手动统计，很难确保数据的完整性和准确性，哪怕数据出现一块钱的差异，可能就要全部重新核对，查找误差。

03、无效重复的工作增加

每个月都要把此前做账的全部流程再重复做一遍。

大多数亚马逊财务/运营人员可能正面临着上述难题，而这些问题也是当下大家亟待解决的。

一键获取Summary账单，更高效快捷

获取路径：登录船长BI > 方舟 > 报表中心 > 主题报表 > 财务分析 > 亚马逊月度Summary账单

不同场景下的财务做账需求，更具个性化

通过自定义公式配置所需指标与自定义配置报表实现自定义利润计算。

自定义公式路径：登录船长BI > 方舟 > 设置 > 自定义公式 > 新增指标

自定义配置报表路径：登录船长BI > 方舟 > 报表中心 > 我的报表 > 新增报表 > 保存报表

完成这两步之后，建立了自己的「全店铺月利润账单」报表，往后的每个月，只要进入「数据方舟」即可查看，支持一键生成并下载报表。

在亚马逊运营过程中，合理配置报表、重视数据分析能够为财务人员改善财务做账模式提供方向，也能够为决策者进行正确的运营决策提供有效的数据支撑。

在配置报表和分析数据前
需要做好哪些准备，注意什么问题

对于运营人员来说，虽然大家都知道亚马逊运营工作少不了做报表，数据分析对亚马逊运营起到至关重要的作用，但每当谈及这些工作，可能很多卖家下意识会感觉无从下手。

比如我要分析一款商品的销售数据表现，该重点分析哪些指标？如何从数据中找出问题或潜在的增长点？这是每一位卖家打造爆款、推动业务发展过程中首先要理清楚的。

以核心商品的数据分析为例，重点关注数据如下表（某大卖的商品综合分析报表案例）：

除以上数据之外，以下问题也需要注意：

01、数据周期

建议统计周期选择最近15天，如果是每日销量分析则选择按日，不建议选择周期太长的，时效性差，无法体现市场变化。

02、销量

建议过滤报表中销量太低的商品（视商品实际销量值而定）。一般来说，数据越小，在统计上的偏差越大，也相应使得分析结果产生更大的误差。

03、转化率

建议将转化率按降序排列，快速找出转化率低的商品，分析原因并重点优化调整。

完成以上事项后，接下来，我们就需要针对性地进行配置报表，并分析报表中的数据，以便及时调整决策，更好地推动业绩增长。

高效配置数据报表
及分析数据的方法

传统商品分析报表配置和数据分析的方法：首先，你需要到亚马逊后台导出相关报表；其次，筛选、排序、整合并做好数据汇总；最后，通过手动对比、查找出异常数据指标。

卖家表示，通过Excel表格拉取数据问题点多

● 耗时费力；

● 报表维护成本高；

● 难以快速对比各项数据、找出异常指标；

● 无法提供实时有效的数据分析支撑。

其实，报表配置和数据分析用不着这么麻烦，通过「数据方舟」即可轻松搞定，保证你事半功倍！

简单三步完成报表配置

更有效率

? 配报表

按需设置/填入相关信息，构建核心商品综合分析表

? 筛数据

筛选分组、标签或者批量输入sku等

? 预览并保存报表：

每日打开报表查看数据即可，方便后续做核心商品的定期维护

商品多指标对比分析

更有针对性

在商品维度下，卖家通常需要做这些分析：

● 商品销量分析

● 商品广告分析

● 商品库存分析

● 商品退款分析

……

以“商品销量分析” 为例：

销量=流量*转化率：考虑流量和转化率变化产生的影响，根据实际情况采取对应措施以优化商品销量。

我们可以通过「数据方舟」设置阈值标记，快速找出异常数据的商品并做出运营决策。例如，以核心商品的平均买家访问次数、平均转化率为标准来设置阈值标记。

完成设置后，我们可从报表中马上找到平均买家访问次数、高于平均转化率的商品数据，这些是我们可以尝试加大市场推广、引流的商品。

当我们发现异常数据后，还可以再做进一步的数据分析。例如，发现被阈值标记的某个父ASIN买家访问次数较低，点击右侧「查看明细」按钮，打开子表查看具体是哪个SKU可能存在问题。

对于存在问题的SKU，还可以查看该SKU的各指标趋势图。如下图中，我们可以明显看出，1月6日/1月13日买家访问次数存在异常。针对这些异常，及时调整运营策略。

写在最后

船长BI「数据方舟」，覆盖亚马逊运营全场景数据，它能够全面节省你的人力和时间成本！优势如下：

01、数据全

14个统计维度 * 6个统计周期 * 100+指标，销售、库存、广告、财务等全链路数据，满足你在不同业务场景、不同时间维度下的数据报表支撑。

02、配表快

只需三步就能快速配置出一张报表，有效提升你获取数据报表的效率，解决亚马逊后台数据分散难整合的问题。

03、易分析

数据对比、阈值标记、数据下钻、表格加图形化（柱状图、趋势图、饼状图、折线图），帮助你可视化分析，解决传统数据分析时效性差的问题，以驱动运营决策。