再不学就OUT了！这样配置和分析亚马逊数据报表，效率⼤⼤提升
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，点击图⽚查看⼤图
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，点击图⽚查看⼤图
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。通过船长数据⽅⾈可以迎刃⽽解。党员发展工作总结
⼀键获取Summary账单，更⾼效快捷
获取路径：登录后台> 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：登录后台 > ⽅⾈ > 设置 > ⾃定义公式 > 新增指标
⾃定义配置报表路径：登录后台 > 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）：
商品综合分析表
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；
脚手架搭设规范孙菲菲走红毯被踩掉●报表维护成本⾼；
●难以快速对⽐各项数据、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，如何通过数据⽅⾈解决呢？
无法复制文件简单三步完成报表配置
更有效率
❶配报表
按需设置/填⼊相关信息，构建核⼼商品综合分析表
❷筛数据
筛选分组、标签或者批量输⼊sku等
❸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
绿植养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。
卫生许可证怎么办理对于存在问题的SKU，还可以查看该SKU的各指标趋势图。针对异常，及时调整运营策略。
写在最后
以上⽅法，不仅适合对报表需求⾼，多品牌、需要深度分析的精细化运营⼤卖，同样适合业务正在加速成长中的中⼩卖家。它能够全⾯节省你的⼈⼒和时间成本！
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