浅谈“亚马逊数据化思维”的成功密码_数据_思维

所属分类：生财干货

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小紫最近进行企业交流的时候发现，

无论是亚马逊行业还是其他传统实体行业，

在数字化转型过程中普遍面临着一个共同困惑——如何提升员工的“数据思维”？

一提到数据思维，我们常常会听到诸如此类的说法，数据量越大越好、数据颗粒度越细越好、数据模型越多越好。

事实是这样吗？

实际上，数据思维的本质，不是追求数据的积累或是算法的复杂度。

而是要清楚地知道，

如何用好数据、更好地解决实际问题

。

（补充一个热知识，亚马逊其实就是一个超大型云数据库。）

学会数据思维，业绩差也是一个好运营！

（一）数据思维第一步：培养数据敏感度

数据的敏感度是什么？

数据的敏感度，就是数据思维形成的基石。

就像作家对文字的敏感度、摄影师对灯光的敏感度一样。

这种敏感度并不是天生的，而是需要通过刻意练习来培养的。

在初级阶段，培养数据敏感度最好的方法就是一个字，记。

比如亚马逊广告后台各个字段的含义，每个字段的计算公式，每个公式之间有哪些联系等等...

一旦你熟练掌握关键的业务指标，在实际分析中对数据的敏感度就会越高。

其次，分析时要学会用“量”描述“质”。

举个例子，我们在分析业务涨跌情况的时候，切勿使用如“较快”、“较快”、“差异不大”，这种模棱两可的词汇，

而是要用具体的定量数据来说明情况，

比如，A品类本月销售额对比上月上涨$，环比上涨%，上涨主要原因...次要原因123，下月受影响123，预计下跌***；