爆量Google广告文案有多走心？这8条技巧看到赶紧抄！
数字化营销时代，更深层次、更高纬度、更多场景的精细化数据分析，正在跨境行业内变成主流。
有调研显示，截止到目前为止，约有60%以上的亚马逊卖家已经开始用数据化的方式对店铺进行运营管理。而数据化运营之所以如此吸引他们，除了品牌化的影响之外，另外一个重要的原因是：不同维度的数据从不同场景内被汇集在一起之后，他们可以通过高效、准确、全面的数据分析模型，让数据支撑精准的运营管理决策。
很多卖家都知道流量是亚马逊店铺盈利的必要条件，但他们不知道的是，隐藏在流量背后的数据，才是决定店铺是否可以持续收益、高效盈利的关键因素。
就拿产品运营推广来说，当你通过一个活动引来了很多的用户流量后，如果没有数据分析的过程，那么你会陷入一个虚假的流量繁荣中，它可能会在短周期内为你产生一些订单量，但这些订单是因为什么样的调整产生的，你根本无法知道。比如下面这些问题：
为什么这一次爆单的产品是你预料之外的另一个？
花了很多的广告预算，ACOS还是居高不下的原因是什么？
同样的产品为什么他家的销量就比我的高？
曝光率、点击率、关键词的自然搜索流量和排名情况如何？
货量算得好好的，为什么还会有断货、积压的情况发生？
......
当你没有进行数据分析的时候，它们的答案将永远是一个谜。而当你分析了这些问题背后的数据后，你就会发现每一次的运营调整、广告促销、买家反馈，这里面都是可以发现很多问题与增长机会的。比如，高水平的运营可以通过对几个关键词的调整让一个Listing的订单量上涨30%；让广告流量和自然流量的占比维稳在1:1的平衡水准的。
再比如让老板头疼到难受的品类选择难题，可能一个错过的Review评论就可以帮你找到答案......这些都是真实发生过的案例。
每一个数据身上都拥有很多可以深挖的价值，但可惜，很多卖家都不知道该如何去搭建属于自己的数据分析体系，也因此，后来他们不得不被这个市场抛弃。这样其实挺遗憾的，因为这个过程并没有特别的难。
要知道一个精品运营，大概每天会花6-8个小时去做表格分析，如果是从整体流程到后面汇总，他至少需要16张表格才可以分析出全面、准确有价值的数据。所以你首先要做的就是培养自己的数据分析意识。亚马逊后台有很多相关的数据报表，你可以从这些报表数据开始，每天记录店铺的数据变化情况。
接着，你需要将可以统计到的数据源整理成表格，建立一个属于自己的数据库。这个数据库需要包含店铺维度的周期销量数据、用户维度的点击购买情况、广告维度的投放数据信息、产品维度的品类排名现状、营销维度的数据反馈效果、仓储维度的库存货值容量以及与产品售后相关的真实用户反馈。（当后台数据没有这么全面的时候，你可以借助积加ERP来进行数据统计）
通过一些图表、表格，找到那些真正有效的数据信息。比如当你通过数据筛选后发现，某产品在某区域的订单数少的可怜，那么，加大折扣力度会是一个非常好的营销策略。
再深一些，当你通过数据分析，发现一个ASIN出了问题，那么你可以从不同的维度直接找到问题的所在，相反，如果你不进行数据分析，那么你就可能需要花一天的时间寻找问题，假如你修改了5个地方，你可能就又要花5天时间重新做数据分析。这些就是数据分析能为你带来的最直接的实用价值。
当流量和数据都被激活之后，你还需要一个高效省心的精细化运营管理解决方案。因为整个数据分析的过程繁琐、耗时，繁重的数据分析工作以及持续性很强的数据分析过程，让很多卖家不堪重负。尤其是中小型卖家，受限于人力和成本等因素的影响，能进行长期可持续性数据分析的卖家屈指可数。
那么，要如何才能实现省心高效的精细化运营管理呢？
比如下面这张图，就很全面的分析并展示了店铺和商品的运营情况，从综合的分析维度再到销售、广告、费用利润、买家评论等细分维度，常⽤的分析模块让卖家可以直接从⻚⾯分析图表中得出结论，数据清晰可见。
比如下面这张图，广告投放情况被全面直观的展现在一个页面内，广告Asin表现、关键词表现、用户搜索词表现清清楚楚，卖家可以通过它的数据分析结果对 Listing进⾏快速优化。
比如下面这张图，除了与Listing相关的多个数据信息外，及时高效的数据更新频率让数据分析变得可持续。
在建立了省心高效的精细化运营管理体系后，那么你每天都可以发现新的店铺问题，找到新的爆单思路，每时每刻都可以是你的爆单旺季。
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