亚马逊跨境电商数据化运营指南 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国铁道出版社有限公司

作者:叶鹏飞

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2020-7

价格:79.8

装帧:平装

isbn号码:9787113268077

丛书系列:

图书标签:

跨境电商
亚马逊
跨境电商
数据分析
运营
实战
流量
选品
推广
营销
工具

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具体描述

本书内容主要围绕数据分析与数据化运营展开，其中包含运营、产品、市场、营销

等多个体系。全书共分为 11 章，其中第 1~3 章主要讲述亚马逊数据化运营的概念和有关

图表的基础知识，同时阐明了数据化运营的四大步骤。第 4~10 章为亚马逊数据化运营的

主体部分，分别从用户、运营、市场、产品、营销、库存、管理这七个角度，详细讲解

数据化运营的思路和方法。第 11 章结合全书内容阐述未来数据化运营的发展趋势，以及

数据化运营无法触及的运营实际操作中的细节问题。

本书针对亚马逊跨境电商从业者和创业者阅读使用，亦可作为刚入门想要学习跨境

电商知识的读者使用，还可作为大中专院校电子商务专业的教材使用。

好的，这是一份关于一本假设的、名为《环球航线：国际贸易的数字化转型与供应链重塑》的图书简介。 --- 书名：《环球航线：国际贸易的数字化转型与供应链重塑》图书简介在瞬息万变的全球经济格局中，国际贸易正经历一场深刻的范式转移。技术的迭代、地缘政治的波动以及消费者行为的快速演变，正共同驱动着传统贸易模式的瓦解与新生。本书《环球航线：国际贸易的数字化转型与供应链重塑》，并非聚焦于单一平台的运营细节，而是以宏观的战略视角，深入剖析当代国际贸易的底层逻辑、技术赋能路径以及未来供应链的构建蓝图。第一部分：全球贸易格局的重塑与数字化浪潮本书开篇即构建了一个清晰的全球贸易环境全景图。我们首先探讨了当前世界贸易面临的核心挑战——从贸易保护主义的抬头到地缘政治冲突对物流节点的冲击，以及可持续发展目标（ESG）对企业供应链提出的新要求。随后，我们将视角转向驱动变革的核心引擎：数字化转型。本部分详细阐述了物联网（IoT）、区块链、人工智能（AI）和大数据分析如何渗透到国际贸易的各个环节。例如，物联网在货物流动中的应用，不再是简单的货物追踪，而是实现全生命周期透明化管理的基石。我们分析了传感器如何实时监测温度、湿度和震动，从而保障高价值或易腐货物在漫长运输过程中的品质稳定。区块链技术的集成是本部分的重点内容之一。我们不讨论其在特定电商场景的应用，而是探讨其在简化国际信用证、海关清关文件流转以及提升贸易融资透明度方面的潜力。通过去中心化的分布式账本，如何有效减少文书工作的时间和欺诈风险，是这一章的核心论点。大数据与预测分析则被视为提升供应链韧性的关键。本部分深入研究了如何利用历史贸易数据、宏观经济指标甚至社交媒体情绪分析，来构建更精准的需求预测模型。这使得企业能够提前布局库存、优化运输路线，从而将“被动响应”转变为“主动预见”。第二部分：供应链的敏捷化与韧性构建传统的国际供应链强调成本效率，而新的全球化强调的是敏捷性与韧性。本书深入剖析了构建现代供应链的核心策略。我们详细探讨了“去中心化”与“区域化”的趋势。随着“近岸外包”（Nearshoring）和“友岸外包”（Friendshoring）概念的兴起，企业如何平衡全球化带来的规模效应与地缘政治风险？本书提供了一系列案例分析，展示了企业如何通过在关键市场建立区域制造和分销中心，缩短交货周期，规避长距离运输的不确定性。智能仓储与自动化物流是保障敏捷性的重要支撑。本章将讨论先进的自动化立体仓库（AS/RS）、穿梭机器人系统（AGV/AMR）以及自动化分拣技术，如何集成到跨国物流网络中，显著提高处理效率和土地利用率。我们着重分析了这些技术对劳动力结构的影响以及企业需要进行的组织能力升级。风险管理框架的革新是本部分的重头戏。我们引入了“数字孪生”技术在供应链规划中的应用，即在虚拟环境中模拟不同中断情景（如港口关闭、原材料短缺），从而评估风险敞口并预先制定多重应急预案。这是一种从“事后补救”到“事前预防”的根本转变。第三部分：合规、可持续性与全球贸易新生态在全球贸易中，合规性与可持续性已不再是可选项，而是企业生存的必要条件。全球贸易合规的复杂性是一个绕不开的话题。本部分系统梳理了不同国家和地区在数据隐私（如GDPR）、产品标准（如CE认证、RoHS指令）以及反垄断法方面的差异。我们探讨了RegTech（监管科技）如何帮助企业自动化地监控和更新其合规要求，确保跨境交易的合法性。可持续供应链的构建是本书对未来贸易生态的深刻洞察。这包括碳足迹的精准核算、循环经济原则在产品设计和废弃物管理中的实施，以及如何利用可再生能源驱动的物流方案。我们强调了ESG报告的透明度对于吸引机构投资者和提升品牌价值的重要性。最后，本书展望了“贸易即服务”（TaaS）的兴起。随着金融科技（FinTech）和物流科技（LogiTech）的融合，未来贸易可能更多地通过高度集成化的服务平台完成，降低中小企业参与国际贸易的门槛，实现真正的普惠贸易。总结《环球航线：国际贸易的数字化转型与供应链重塑》旨在为企业高层管理者、供应链规划师、国际贸易分析师以及希望全面理解现代贸易体系运作机制的研究者，提供一套结构化、前瞻性的战略思考工具。它提供的是一个理解复杂世界的地图，而非简单的操作手册。通过对技术、战略与合规的全面梳理，本书帮助读者在全球贸易的巨大变革中，找到并驶向属于自己的“环球航线”。

作者简介

叶鹏飞，网络IP及笔名为“旭鹏”，书籍《亚马逊跨境电商运营实战》与《亚马逊跨境电商数据化运营》作者。知乎、喜马拉雅FM、网易云课堂等平台知名跨境电商内容创作者，亚马逊官方广告培训课程卖家讲师、多家跨境电商企业内训主讲人，亚马逊跨境电子商务运营专家，拥有行业关注者及粉丝超过5万人，擅长精细化运营与数据化运营。

目录信息

目录
第1章
了解亚马逊数据化运营的概念（数据化运营和传统经验化运营的区
别是什么？数据化运营有什么作用？数据化运营的优势有哪些？）
1.1? 什么是亚马逊数据化运营? /1
1.2? 跨境电商和国内电商数据化运营的区别? /2
1.2.1? 数据处理工具的精细化程度不同? /2
1.2.2? 数据化运营的用途不同? /4
1.3? 亚马逊数据化运营和经验化运营的区别? /4
1.3.1? 适用团队及场景的不同? /4
1.3.2? 适用运营环节的不同? /4
1.3.3? 适用技术门槛不同? /5
1.4? 数据化运营有什么要求? /6
1.4.1? 数据的要求? /6
1.4.2? 分析的要求? /9
1.5? 数据化运营有什么优势? /10
1.6? 亚马逊数据化运营的体系及其作用? /12
1.6.1? 用户体系数据化? /12
1.6.2? 运营体系数据化? /12
1.6.3? 市场体系数据化? /12
1.6.4? 产品体系数据化? /13
1.6.5? 营销体系数据化? /13
1.6.6? 库存体系数据化? /13
1.6.7? 管理体系数据化? /13
1.7? 数据化运营入门思路讲解：过程标准化，结果可视化? /13
第2章
搭建数据图表的认知体系（哪些数据图表是运营过程中很常用
的？不同的数据图表有什么差别？）
2.1? 利用柱状图比较数据大小? /16
2.1.1? 利用二维柱状图比较数值大小? /16
2.1.2? 利用三维柱状图比较地区差异? /18
2.1.3? 利用排列图分析累加数值? /21
2.2? 利用散点图表示数据关系? /23
2.2.1? 利用散点图比较信息对象? /23
2.2.2? 利用气泡图观察多指标间的关系? /26
2.3? 利用折线图观察时间序列数据? /28
2.4? 利用雷达图展现多维数据? /32
2.5? 利用漏斗图分析数据转化? /35
第3章
掌握数据化运营的步骤（数据化运营要分几个步骤完成？每个
步骤的意义是什么？每个步骤分别需要怎样的技能？）
3.1? 数据采集? /41
3.1.1? 人工采集? /41
3.1.2? 报表采集? /44
3.1.3? 自动化抓取采集? /46
3.2? 数据清洗? /46
3.3? 数据分析? /48
3.4? 决策优化? /51
第4章
用户体系数据化（我们的用户是谁？我们的用户有怎样的特征？
如何通过亚马逊后台的数据，抽丝剥茧一步步构建属于自己的
用户画像？）
4.1? 用户画像介绍? /53
4.2? 用户地区分布分析? /54
4.3? 用户地区数据的应用? /61
4.3.1? 针对化选品? /61
4.3.2? 多店铺市场差额比较与运营能力分析? /62
4.4? 用户价格分布分析? /64
4.4.1? 价格时间分布分析? /64
4.4.2? 价格地区分布分析? /70
4.5? 用户价格敏感度分析? /73
4.6? 用户价格敏感度数据的应用? /74
4.6.1? 价格时间分布敏感度数据的应用? /74
4.6.2? 价格地区分布敏感度数据的应用? /75
4.7? 用户购物习惯分析? /76
4.8? 用户购物习惯数据的广告应用? /80
4.9? 用户购物习惯数据的 listing 优化应用? /81
4.10? 用户复购率分析及其应用? /85
第5章
运营体系数据化（站内广告如何通过数据化运营的方式做到精
准优化？ listing 的转化率如何通过数据分析找到优化重心？）
5.1? 站内广告数据化运营思路? /86
5.1.1? 广告类别区分——品牌广告和效果广告? /86
5.1.2? 亚马逊站内 CPC 广告数据的分析技巧? /88
5.1.3? 亚马逊站内 CPC 广告的优化顺序与节奏? /89
5.2? 广告曝光流量转化漏斗模型? /91
5.2.1? 效果广告营销漏斗分析 ( 主要针对 CPC 广告优化 )? /91
5.2.2? 如何通过广告投放漏斗模型来优化站内 CPC 广告? /92
5.3? listing 广告单次点击出价优化? /93
5.3.1? 根据不同时间段分析订单与广告支出变化? /93
5.3.2? 根据数据分析推导出最优单次点击竞价? /96
5.4? 多广告组的象限分析法? /99
5.4.1? 广告效果量化方法分类? /99
5.4.2? 为什么要从宏观角度量化广告效果? /99
5.4.3? 波士顿矩阵概念及其分析方法? /100
5.4.4? 如何从宏观角度量化广告效果? /101
5.4.5? 使用象限分析法时的常见误区? /104
5.5? 单广告组的关键字选择? /104
5.5.1? 概率矩阵匹配法? /104
5.5.2? 广告结构细分法? /110
5.6? 产品 listing 数据化运营思路? /112
5.7? 产品 listing 运营决策模型? /112
5.7.1? 产品 listing 曝光流量转化模型? /112
5.7.2? 用户购买链路模型? /113
5.8? 产品 listing 曝光优化方法? /115
5.9? 产品 listing 流量优化方法? /116
5.9.1? 流量报告分析方法? /116
5.9.2? 品牌店铺流量分析方法? /117
5.9.3? 根据曝光流量漏斗模型优化流量? /118
5.10? 产品 listing 转化率优化方法? /119
5.10.1? 转化率经验化优化方法? /119
5.10.2? 转化率数据化优化方法? /125
5.11? listing 关键字的数据化优化方法? /128
5.11.1? 关键字词库的建立与管理? /128
5.11.2? 如何选取基本关键字? /129
5.11.3? 如何扩展关键字词库? /129
5.11.4? 如何使用及更新词库? /131
5.11.5? 如何对关键字进行数据化评分? /131
第6章
市场体系数据化（不同的类目市场具有怎样的数据波动规律？
市场竞争度、市场容量如何通过亚马逊平台数据进行计算？）
6.1? 市场体系包含的不同数据维度? /140
6.2? 销售波动周趋势分析? /140
6.2.1? 周权重指数介绍及计算? /140
6.2.2? 周权重指数的应用? /143
6.3? 淡季旺季更替的数据表现及规律? /145
6.3.1? 类目宏观流量数据分析? /145
6.3.2? 产品微观销售量数据分析? /148
6.4? 不同 keyword 有效曝光市场容量分析? /150
6.5? 不同 keyword 市场竞争度分析? /153
第7章
产品体系数据化（如何确定自己的产品定位？如何实现数据化
选品？如何在众多产品中做出取舍？）
7.1? 产品类目市场的选择? /154
7.2? 产品价格定位? /156
7.2.1? 成本定价? /156
7.2.2? 现行价格定价。? /157
7.2.3? 心理定价? /157
7.2.4? 产品价格区间及竞争度判断? /158
7.3? 产品图片分析? /163
7.3.1? 产品图片种类选择? /163
7.3.2? 产品图片细节优化? /168
7.3.3? 信息类图片的选择? /169
7.4? 产品 review 数据化分析? /171
7.5? 铺货类运营模式的产品取舍方法? /174
7.6? 数据化选品与经验化选品的对比? /175
7.6.1? 数据分析 + 经验判断类选品? /175
7.6.2? 纯经验判断类选品? /180
7.7? 数据化选品的数据抓取方法? /184
7.7.1? 利用爬虫程序抓取排名数据? /185
7.7.2? 简易代码? /188
7.8? 数据化选品的数据分析方法? /189
第8章
营销体系数据化（线下营销和线上营销孰轻孰重？不同营销渠
道的效率到底该如何对比？）
8.1? 站内营销思路及营销策略选择? /192
8.1.1? 站内营销思路简析? /193
8.1.2? 促销策略选择? /194
8.2? 站外营销技巧及数据分析方法? /195
8.2.1? 如何从站内走向站外? /195
8.2.2? 如何辨别“网红”类型? /197
8.2.3? 如何获取免费流量? /199
8.3? 实体营销册效率分析? /202
第9章
库存体系数据化（面对海量的 SKU 库存，到底该如何对库存
信息进行数据分析？针对不同的商品未来应该如何进行备货和
生产？）
9.1? 仓储备货的经验化思路? /205
9.1.1? 销售量叠加法? /205
9.1.2? 多阶段销售量加权法? /206
9.1.3? 销售量一般计量法? /207
9.2? 仓储备货的数据化思路? /208
9.2.1? 稳定款自配送库存管理策略? /208
9.2.2? 稳定款 FBA 库存管理策略? /208
9.3? 仿真型仓储备货分析? /210
第10章
管理体系数据化（当面对大量管理维度上的宏观数据时如何做
出有效的判断？亚马逊运营管理者该如何形成高效的数据化管
理思路？）
10.1? 店铺群数据化管理? /215
10.1.1? 店铺群管理的象限分析法? /215
10.1.2? 店铺群管理的类目关联性分析? /217
10.1.3? 店铺群资金回报率分析? /221
10.2? 业务渠道数据化管理? /222
10.2.1? 产品供应链的管理与优化? /222
10.2.2? 物流供应链的管理与优化? /222
10.2.3? 营销渠道引流效率优化? /224
10.3? 业务饱和度数据分析? /234
第11章
亚马逊数据化运营总述（除了前十章中提到的内容，还有其他
数据化运营的技巧吗？数据化运营是万能的吗？有什么环节不
能只依赖数据呢？）
11.1? 数据化运营技巧总结? /236
11.2? 数据化运营不是万能的? /236
11.2.1? 亚马逊站内的 review 营销? /237
11.2.2? 亚马逊店铺 AZ 投诉处理? /239
11.2.3? 平台新功能利用——自动投放匹配度分析? /240
11.3? 数据化运营的进阶思维及技能讲解? /240
11.3.1? 一维数据的筛选和应用? /241
11.3.2? 二维数据的筛选和应用? /241
11.3.3? 三维数据的筛选和应用? /242
11.3.4? 多维数据的筛选和应用? /242
11.3.5? 多维数据的获取? /243
11.3.6? 外部数据的分析? /245
11.3.7? IT 技术在数据化运营中的应用? /247
11.4? 未来跨境电商领域的运营发展方向概述? /250
11.4.1? 精细化运营? /250
11.4.2? 垂直类目运营? /250
11.4.3? 品牌化运营? /250目录
第1章
了解亚马逊数据化运营的概念（数据化运营和传统经验化运营的区
别是什么？数据化运营有什么作用？数据化运营的优势有哪些？）
1.1? 什么是亚马逊数据化运营? /1
1.2? 跨境电商和国内电商数据化运营的区别? /2
1.2.1? 数据处理工具的精细化程度不同? /2
1.2.2? 数据化运营的用途不同? /4
1.3? 亚马逊数据化运营和经验化运营的区别? /4
1.3.1? 适用团队及场景的不同? /4
1.3.2? 适用运营环节的不同? /4
1.3.3? 适用技术门槛不同? /5
1.4? 数据化运营有什么要求? /6
1.4.1? 数据的要求? /6
1.4.2? 分析的要求? /9
1.5? 数据化运营有什么优势? /10
1.6? 亚马逊数据化运营的体系及其作用? /12
1.6.1? 用户体系数据化? /12
1.6.2? 运营体系数据化? /12
1.6.3? 市场体系数据化? /12
1.6.4? 产品体系数据化? /13
1.6.5? 营销体系数据化? /13
1.6.6? 库存体系数据化? /13
1.6.7? 管理体系数据化? /13
1.7? 数据化运营入门思路讲解：过程标准化，结果可视化? /13
第2章
搭建数据图表的认知体系（哪些数据图表是运营过程中很常用
的？不同的数据图表有什么差别？）
2.1? 利用柱状图比较数据大小? /16
2.1.1? 利用二维柱状图比较数值大小? /16
2.1.2? 利用三维柱状图比较地区差异? /18
2.1.3? 利用排列图分析累加数值? /21
2.2? 利用散点图表示数据关系? /23
2.2.1? 利用散点图比较信息对象? /23
2.2.2? 利用气泡图观察多指标间的关系? /26
2.3? 利用折线图观察时间序列数据? /28
2.4? 利用雷达图展现多维数据? /32
2.5? 利用漏斗图分析数据转化? /35
第3章
掌握数据化运营的步骤（数据化运营要分几个步骤完成？每个
步骤的意义是什么？每个步骤分别需要怎样的技能？）
3.1? 数据采集? /41
3.1.1? 人工采集? /41
3.1.2? 报表采集? /44
3.1.3? 自动化抓取采集? /46
3.2? 数据清洗? /46
3.3? 数据分析? /48
3.4? 决策优化? /51
第4章
用户体系数据化（我们的用户是谁？我们的用户有怎样的特征？
如何通过亚马逊后台的数据，抽丝剥茧一步步构建属于自己的
用户画像？）
4.1? 用户画像介绍? /53
4.2? 用户地区分布分析? /54
4.3? 用户地区数据的应用? /61
4.3.1? 针对化选品? /61
4.3.2? 多店铺市场差额比较与运营能力分析? /62
4.4? 用户价格分布分析? /64
4.4.1? 价格时间分布分析? /64
4.4.2? 价格地区分布分析? /70
4.5? 用户价格敏感度分析? /73
4.6? 用户价格敏感度数据的应用? /74
4.6.1? 价格时间分布敏感度数据的应用? /74
4.6.2? 价格地区分布敏感度数据的应用? /75
4.7? 用户购物习惯分析? /76
4.8? 用户购物习惯数据的广告应用? /80
4.9? 用户购物习惯数据的 listing 优化应用? /81
4.10? 用户复购率分析及其应用? /85
第5章
运营体系数据化（站内广告如何通过数据化运营的方式做到精
准优化？ listing 的转化率如何通过数据分析找到优化重心？）
5.1? 站内广告数据化运营思路? /86
5.1.1? 广告类别区分——品牌广告和效果广告? /86
5.1.2? 亚马逊站内 CPC 广告数据的分析技巧? /88
5.1.3? 亚马逊站内 CPC 广告的优化顺序与节奏? /89
5.2? 广告曝光流量转化漏斗模型? /91
5.2.1? 效果广告营销漏斗分析 ( 主要针对 CPC 广告优化 )? /91
5.2.2? 如何通过广告投放漏斗模型来优化站内 CPC 广告? /92
5.3? listing 广告单次点击出价优化? /93
5.3.1? 根据不同时间段分析订单与广告支出变化? /93
5.3.2? 根据数据分析推导出最优单次点击竞价? /96
5.4? 多广告组的象限分析法? /99
5.4.1? 广告效果量化方法分类? /99
5.4.2? 为什么要从宏观角度量化广告效果? /99
5.4.3? 波士顿矩阵概念及其分析方法? /100
5.4.4? 如何从宏观角度量化广告效果? /101
5.4.5? 使用象限分析法时的常见误区? /104
5.5? 单广告组的关键字选择? /104
5.5.1? 概率矩阵匹配法? /104
5.5.2? 广告结构细分法? /110
5.6? 产品 listing 数据化运营思路? /112
5.7? 产品 listing 运营决策模型? /112
5.7.1? 产品 listing 曝光流量转化模型? /112
5.7.2? 用户购买链路模型? /113
5.8? 产品 listing 曝光优化方法? /115
5.9? 产品 listing 流量优化方法? /116
5.9.1? 流量报告分析方法? /116
5.9.2? 品牌店铺流量分析方法? /117
5.9.3? 根据曝光流量漏斗模型优化流量? /118
5.10? 产品 listing 转化率优化方法? /119
5.10.1? 转化率经验化优化方法? /119
5.10.2? 转化率数据化优化方法? /125
5.11? listing 关键字的数据化优化方法? /128
5.11.1? 关键字词库的建立与管理? /128
5.11.2? 如何选取基本关键字? /129
5.11.3? 如何扩展关键字词库? /129
5.11.4? 如何使用及更新词库? /131
5.11.5? 如何对关键字进行数据化评分? /131
第6章
市场体系数据化（不同的类目市场具有怎样的数据波动规律？
市场竞争度、市场容量如何通过亚马逊平台数据进行计算？）
6.1? 市场体系包含的不同数据维度? /140
6.2? 销售波动周趋势分析? /140
6.2.1? 周权重指数介绍及计算? /140
6.2.2? 周权重指数的应用? /143
6.3? 淡季旺季更替的数据表现及规律? /145
6.3.1? 类目宏观流量数据分析? /145
6.3.2? 产品微观销售量数据分析? /148
6.4? 不同 keyword 有效曝光市场容量分析? /150
6.5? 不同 keyword 市场竞争度分析? /153
第7章
产品体系数据化（如何确定自己的产品定位？如何实现数据化
选品？如何在众多产品中做出取舍？）
7.1? 产品类目市场的选择? /154
7.2? 产品价格定位? /156
7.2.1? 成本定价? /156
7.2.2? 现行价格定价。? /157
7.2.3? 心理定价? /157
7.2.4? 产品价格区间及竞争度判断? /158
7.3? 产品图片分析? /163
7.3.1? 产品图片种类选择? /163
7.3.2? 产品图片细节优化? /168
7.3.3? 信息类图片的选择? /169
7.4? 产品 review 数据化分析? /171
7.5? 铺货类运营模式的产品取舍方法? /174
7.6? 数据化选品与经验化选品的对比? /175
7.6.1? 数据分析 + 经验判断类选品? /175
7.6.2? 纯经验判断类选品? /180
7.7? 数据化选品的数据抓取方法? /184
7.7.1? 利用爬虫程序抓取排名数据? /185
7.7.2? 简易代码? /188
7.8? 数据化选品的数据分析方法? /189
第8章
营销体系数据化（线下营销和线上营销孰轻孰重？不同营销渠
道的效率到底该如何对比？）
8.1? 站内营销思路及营销策略选择? /192
8.1.1? 站内营销思路简析? /193
8.1.2? 促销策略选择? /194
8.2? 站外营销技巧及数据分析方法? /195
8.2.1? 如何从站内走向站外? /195
8.2.2? 如何辨别“网红”类型? /197
8.2.3? 如何获取免费流量? /199
8.3? 实体营销册效率分析? /202
第9章
库存体系数据化（面对海量的 SKU 库存，到底该如何对库存
信息进行数据分析？针对不同的商品未来应该如何进行备货和
生产？）
9.1? 仓储备货的经验化思路? /205
9.1.1? 销售量叠加法? /205
9.1.2? 多阶段销售量加权法? /206
9.1.3? 销售量一般计量法? /207
9.2? 仓储备货的数据化思路? /208
9.2.1? 稳定款自配送库存管理策略? /208
9.2.2? 稳定款 FBA 库存管理策略? /208
9.3? 仿真型仓储备货分析? /210
第10章
管理体系数据化（当面对大量管理维度上的宏观数据时如何做
出有效的判断？亚马逊运营管理者该如何形成高效的数据化管
理思路？）
10.1? 店铺群数据化管理? /215
10.1.1? 店铺群管理的象限分析法? /215
10.1.2? 店铺群管理的类目关联性分析? /217
10.1.3? 店铺群资金回报率分析? /221
10.2? 业务渠道数据化管理? /222
10.2.1? 产品供应链的管理与优化? /222
10.2.2? 物流供应链的管理与优化? /222
10.2.3? 营销渠道引流效率优化? /224
10.3? 业务饱和度数据分析? /234
第11章
亚马逊数据化运营总述（除了前十章中提到的内容，还有其他
数据化运营的技巧吗？数据化运营是万能的吗？有什么环节不
能只依赖数据呢？）
11.1? 数据化运营技巧总结? /236
11.2? 数据化运营不是万能的? /236
11.2.1? 亚马逊站内的 review 营销? /237
11.2.2? 亚马逊店铺 AZ 投诉处理? /239
11.2.3? 平台新功能利用——自动投放匹配度分析? /240
11.3? 数据化运营的进阶思维及技能讲解? /240
11.3.1? 一维数据的筛选和应用? /241
11.3.2? 二维数据的筛选和应用? /241
11.3.3? 三维数据的筛选和应用? /242
11.3.4? 多维数据的筛选和应用? /242
11.3.5? 多维数据的获取? /243
11.3.6? 外部数据的分析? /245
11.3.7? IT 技术在数据化运营中的应用? /247
11.4? 未来跨境电商领域的运营发展方向概述? /250
11.4.1? 精细化运营? /250
11.4.2? 垂直类目运营? /250
11.4.3? 品牌化运营? /250
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我最近购入的这本《亚马逊跨境电商数据化运营指南》，可以说是我近期亚马逊运营生涯中，一次非常及时的“知识补给”。我一直认为，在这个充满不确定性的电商环境中，数据是唯一能够为我提供稳定支撑的要素。而这本书，恰恰就聚焦于“数据化运营”这一核心理念，让我看到了希望。我非常看重书中关于“流量来源分析”的部分。我知道，流量是电商的生命线，但亚马逊的流量构成复杂多样，如何区分优质流量，如何判断不同流量渠道的效果，一直是我的困惑。这本书是否会详细介绍如何通过平台数据、第三方工具等多种方式，来分析自然流量、付费流量、社交媒体流量等不同来源的效果？我希望它能教会我如何根据流量的质量和数量，来调整我的运营重心，比如将更多的资源投入到那些转化率更高的流量渠道。另外，对于“转化率优化”的实操性建议，我也格外期待。很多卖家都会花费大量精力去获取流量，但如果转化率不高，一切都是徒劳。这本书是否会从数据分析的角度，指导我如何去优化Listing的各个要素，比如标题、图片、五点描述、A+页面，甚至是促销活动？我希望它能提供一些具体的、有数据支撑的优化方法，让我能够更有效地提升产品的转化率。总而言之，我希望这本书能够帮助我摆脱“流量思维”的局限，真正做到“以终为始”，将流量转化为实实在在的销售额。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《亚马逊跨境电商数据化运营指南》，拿到手的第一感觉就是“专业”。作为一名在亚马逊运营道路上摸索了几年的人，我深知数据的重要性，但总感觉自己在数据分析和应用方面不够系统，不够深入。这本书的名字就直接点明了主题，让我充满了期待。我特别想从书中学习到如何构建一个“数据驱动的决策体系”。我希望书中能提供一套完整的流程，指导我如何从海量的数据中提取出有价值的信息，如何将这些信息转化为可执行的运营策略。比如，在选品方面，它是否会教我如何利用数据分析来识别市场趋势和潜在的爆款？在Listing优化方面，它是否会提供一些基于数据反馈的优化建议，例如如何通过数据来判断哪些关键词更有价值，哪些图片更能吸引用户？我还非常关注书中关于“风险预警与应对”的部分。亚马逊平台变化莫测，了解潜在的风险并提前做好应对非常重要。这本书是否会教我如何利用数据来监测平台的政策变化，识别潜在的违规风险，或者预测市场波动，从而提前做好库存调整和营销策略的部署？我希望它能让我从一个“凭感觉”的运营者，转变为一个“靠数据”的策略家，让我的亚马逊生意在数据化的指导下，更加稳健，更具竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我最近买的这本《亚马逊跨境电商数据化运营指南》，拿到手的时候就有一种“终于等到你”的感觉。我在亚马逊上摸爬滚打也有好几年了，虽然有了一些经验，但总感觉在数据分析这块儿是个短板，很多时候都是凭感觉在做决策，结果也是时好时坏。这本书名直接点出了我的痛点，我非常期待它能教我如何真正把“数据”运用到“运营”中去。我最感兴趣的部分是书中关于“客户洞察”的部分。我希望能够通过数据，更深入地了解我的客户是谁，他们的购买习惯是什么，他们对我的产品有什么样的偏好和反馈。这本书是否会提供一些方法，比如如何分析客户的购买历史、评论内容，甚至是一些用户行为数据，来构建更精准的用户画像？这样我就可以更有针对性地去优化产品，改进服务，甚至制定更有效的营销策略。另外，对于“风险控制”和“趋势预测”方面，我也非常期待。在亚马逊这个竞争激烈的平台上，了解市场趋势、提前规避风险至关重要。这本书是否会教我如何利用数据来分析市场变化，识别潜在的竞争对手，或者预测产品的生命周期？我希望它能提供一些实操性的技巧，让我能够更早地发现问题，抓住机遇，而不是等到问题出现的时候才手忙脚乱。总而言之，我希望这本书能够为我提供一套系统的、可执行的数据化运营框架，帮助我从“经验主义”走向“数据驱动”，让我的亚马逊生意做得更稳健，更高效。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚拿到这本《亚马逊跨境电商数据化运营指南》，拿到手的时候就感觉它的分量不轻，翻开一看，果然内容很扎实。我之前在亚马逊摸爬滚打好几年了，踩过不少坑，也积累了一些经验，但总觉得在数据这块儿做得不够深入，不够系统。很多时候，我们都是凭着直觉或者一些零散的渠道信息来做决策，效果往往是时好时坏，不稳定。这本书的出现，就像是为我打开了一扇新的大门。我特别期待书里面关于“数据化运营”的详细阐述，特别是它如何将这些抽象的概念落地到具体的亚马逊运营场景中。我希望它能告诉我，到底应该关注哪些核心数据指标，这些指标之间又有什么关联？比如，它会不会教我如何分析商品的自然流量和付费流量的构成，如何通过数据来评估Listing的健康度，又或者如何解读竞争对手的销售趋势？我对书中关于“数据采集”和“数据分析工具”的介绍也很感兴趣。目前市面上有很多数据分析工具，但究竟哪些是真正对亚马逊卖家有帮助的，哪些工具又该如何使用，这本书里是否会有详细的指导？我最希望看到的是，它能够提供一些进阶的数据分析方法，比如如何利用数据来做用户画像，如何预测爆款，如何进行精细化的用户分层运营等等。我理解“数据化运营”不是简单地看报表，而是要构建一个持续的数据反馈闭环，不断地优化和迭代。如果这本书能提供一套完整的流程和方法论，指导我如何从数据的收集、清洗、分析到最终的决策和执行，那将对我未来的运营工作产生巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚入手了《亚马逊跨境电商数据化运营指南》，这绝对是我近期亚马逊运营方面最期待的一本书了。我目前在亚马逊上做的是一家小而美的店铺，虽然销量还算稳定，但总感觉增长乏力，效率也不够高。很多时候，感觉自己像是在大海捞针，不知道到底哪里出了问题，也不知道该往哪个方向使劲。这本书名里的“数据化运营”几个字，就像是给我指明了方向。我特别想从这本书里学习到如何更系统地理解和运用亚马逊平台上的各种数据。比如，我一直对用户行为数据很感兴趣，例如用户是如何浏览我的产品，他们是在哪个环节放弃购买的，什么样的图片或者描述更能吸引他们。我希望书中能够提供一些具体的方法和工具，教我如何收集和分析这些数据，并从中找出提升转化率的关键点。此外，对于“流量”和“转化”这两个核心指标，我也希望能有更深入的解读。这本书是否会告诉我，如何通过数据分析来诊断流量质量问题，如何识别哪些流量是有效的，哪些是无效的？在转化方面，它是否会提供一些基于数据的优化建议，例如如何通过数据来指导Listing的标题、五点描述、产品图片的优化，甚至是价格策略的调整？我还特别关注书中是否会涉及一些“预测性分析”的内容，比如如何通过历史数据来预测未来的销售趋势，或者如何提前识别潜在的库存风险。这本书对我来说，更像是一个“路标”，希望能帮助我告别盲目摸索，走向一条更加清晰、有条理、并且效果可预见的运营之路。

评分☆☆☆☆☆

拿到《亚马逊跨境电商数据化运营指南》已经有一段时间了，我一直在断断续续地阅读，每次阅读都会有新的收获。这本书的独特之处在于，它没有仅仅停留在理论层面，而是非常注重将数据分析与亚马逊的实际运营场景相结合。我最欣赏的是书中关于“竞品分析”的篇章。我一直认为，了解竞争对手是做好亚马逊运营的关键，但如何进行有效地竞品分析，很多时候都显得模棱两可。这本书是否会教我如何利用数据来分析竞争对手的产品销量、价格策略、营销手段，甚至是他们的流量来源？我希望它能提供一些具体的方法和工具，让我能够更全面、更深入地了解我的竞争对手，从而找到自己的差异化优势。此外，对于“客户评价分析”部分，我也非常期待。我深知客户评价的重要性，它不仅是产品改进的宝贵依据，也是提升Listing转化率的重要因素。这本书是否会教我如何从大量的客户评价中提取有价值的信息，比如用户对产品的满意度、不满意点，甚至是一些使用场景的建议？我希望它能提供一些自然语言处理或者情感分析的入门级方法，帮助我更有效地处理这些非结构化数据。总而言之，我希望这本书能够成为我亚马逊运营的“智囊团”，通过数据的力量，帮助我做出更明智的决策，规避潜在的风险，并最终实现业绩的持续增长。

评分☆☆☆☆☆

我刚拿到这本《亚马逊跨境电商数据化运营指南》，就迫不及待地翻阅起来。作为一名亚马逊卖家，我深知数据的重要性，但却常常感到力不从心，不知道从何入手，也不知道如何将数据转化为实际的行动。这本书的名字就非常吸引我，它承诺要带领卖家进入“数据化运营”的时代，这正是我所急切需要的。我特别关注书中关于“产品生命周期管理”的数据化方法。我希望能够通过这本书，学习如何利用数据来跟踪产品的销售表现，分析产品在不同阶段的表现，并据此制定相应的运营策略，比如如何通过数据来判断一个产品是否进入了成熟期，是否需要进行推广升级，或者是否应该逐步退出市场。我还在期待书中关于“用户体验优化”的数据化方法。在亚马逊上，用户体验直接关系到转化率和复购率。我希望这本书能够教我如何通过分析用户在产品页面上的行为数据，比如停留时间、跳出率、点击热力图等，来找出用户体验的瓶颈，并提供一些基于数据的优化建议，例如如何优化产品详情页的布局，如何调整图片和文案，甚至是如何改进售后服务。此外，对于“跨境物流与库存管理”的数据化，我也非常感兴趣。高效的物流和合理的库存是降低成本、提高效率的关键。我希望书中能提供一些关于如何利用数据来预测销量、优化库存水平、选择最佳物流方案的指导。总而言之，我希望这本书能够为我提供一套完整的、可落地的、基于数据的亚马逊运营解决方案，帮助我提升运营效率，降低运营成本，最终实现业务的持续增长。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第二天，我就迫不及待地开始阅读了。书名《亚马逊跨境电商数据化运营指南》就足够吸引人了，因为作为一名亚马逊卖家，我深知数据的重要性，但却常常感到力不从心。这本书从封面到内容，都透露出一种专业和系统性。我最感兴趣的部分是关于“数据驱动的选品策略”。我一直在寻找一种科学的方法来确定哪些产品有潜力，而不是仅仅依靠市场调研或者个人喜好。我希望书中能提供一些基于数据的选品方法论，例如如何分析关键词搜索量、竞争对手的销售情况、产品评论的情感分析等等，来帮助我精准地找到那些市场空白或者潜力巨大的产品。我还在期待书中关于“Listing优化”的数据化方法。很多时候，我们对Listing的优化都是基于经验，但如果能有数据来支撑，比如通过分析关键词的转化率、图片和描述的点击率，甚至用户在页面上的停留时间，来指导我们进行A/B测试和迭代优化，那效果肯定会事半功倍。当然，对于“亚马逊广告投放”的数据化运营，我更是充满期待。广告是亚马逊运营的重要组成部分，但如何高效地投放广告，如何控制成本，如何提高ROI，这都需要深入的数据分析。我希望书中能提供一些实用的广告投放技巧，例如如何通过数据分析来选择精准的关键词，如何设置合理的出价策略，以及如何通过数据来评估广告效果并进行调整。总之，我希望这本书能够提供一套完整的、可执行的、基于数据的亚马逊运营体系，帮助我从“凭感觉”走向“靠数据”，实现更高效、更科学的运营。

评分☆☆☆☆☆

这本《亚马逊跨境电商数据化运营指南》是我最近在亚马逊运营方面最满意的一次购书体验了。我作为一名电商新手，在入局亚马逊之前，就听闻了数据化运营的重要性，但一直苦于没有一个系统的入门教程。这本书的出现，就像是为我量身定制的一样。我最喜欢的是书中关于“数据基础知识”的讲解，它用非常通俗易懂的语言，把一些看似枯燥的数据概念，比如流量、转化率、ROI等，解释得明明白白，让我这个新手也能快速理解。我特别期待书中关于“Listing优化”的数据化方法。很多时候，卖家都会强调Listing的重要性，但到底该如何优化，才能真正打动平台和消费者？这本书是否会教我如何利用数据来分析关键词的搜索热度、竞争程度，如何通过数据来评估不同文案和图片的效果，甚至是如何通过A/B测试来找到最优的Listing组合？我还对书中关于“广告投放策略”的数据化解读很感兴趣。亚马逊广告的花费可不少，如何花钱才能花到刀刃上，提高广告的ROI，这是每个卖家都头疼的问题。我希望书中能提供一些基于数据的广告投放技巧，比如如何选择合适的广告位，如何设置精准的关键词和受众，以及如何通过数据分析来不断优化广告效果。总而言之，我希望这本书能够为我打下坚实的数据化运营基础，帮助我避免走弯路，少踩坑，让我能够更加自信地在亚马逊平台上开展业务。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真是看了一半就迫不及待想来分享一下我的感受了！首先，书名的吸引力就不用说了，“亚马逊跨境电商数据化运营指南”，光是这几个字，就已经精准地戳中了像我这样的亚马逊卖家痛点。我之前一直摸索着用各种零散的工具和方法，有时候觉得效率不高，有时候又抓不住重点，总感觉差了点什么。看到这本书，就像找到了救星一样，迫切地想知道里面到底有什么“干货”。我最期待的是书中对于数据分析的解读，因为我知道，在如今这个信息爆炸的时代，数据才是王道。如果这本书能教会我如何更有效地收集、分析和利用亚马逊平台上的各类数据，比如销售数据、流量数据、转化率数据，甚至竞品数据，那我真的觉得这笔投资太值了。我希望能从中学习到具体的指标解读，理解每个指标背后的含义，以及如何根据这些指标来调整我的选品策略、Listing优化、广告投放，甚至是库存管理。我特别关注的是，书中是否能够提供一些实操性的案例，通过具体的数字和图表，一步步地演示如何从数据中挖掘出 actionable insights，而不是泛泛而谈的理论。比如，它是否会教我如何识别出高潜力的产品，如何优化广告花费以获得更高的ROI，如何通过A/B测试来提升转化率，或者如何利用客户反馈数据来改进产品和服务。我对书中关于“数据化运营”这个概念的理解，不仅仅是简单的报表查看，而是希望能够建立一套完整的、基于数据的决策体系，让每一次运营决策都有数据支撑，能够预测风险，抓住机遇。我希望这本书能够帮助我摆脱凭感觉做事的泥潭，真正实现科学、高效的运营。

评分☆☆☆☆☆