“每天上班第一件事就是打开Excel，筛选、分类、整合、排序各种杂乱无章的数据，感觉快要被淹没在数据的海洋中！”

“别提了，光是下载报表就费了我好多时间，辗转亚马逊后台去下载对应的报表，店铺体量大，这样操作太麻烦了！”

“你们还算好了，我才惨，好不容易辛苦加班做好了数据分析报表，结果开会却挨批，说数据的价值点没体现出来，难搞！”

人工做报表和数据分析难在哪

对于大多数亚马逊卖家而言，如何快速、准确地理清自己店铺的所有数据是件头疼的事，拿报表来说，涵盖类型就不少！比如销售报表、广告报表、库存报表、财务报表……这些都是卖家日常运营过程中最基本的且必须制作和分析的数据报表。

再说说数据项，更是繁多而且复杂！比如我要核算利润，就需要对相关店铺的各项运营支出成本和销售利润进行统计和分析（如下图，店铺部分成本列举）。

此外，对于每一项成本费用（涉及多渠道、多方的费用）还需要做细分，数据量大！想要精准核算这些数据之间的关系，就要花费大量的时间和精力！不少卖家表示，运营的多半时间都花在做报表上，整理过程中容易出错和遗漏，做得很凌乱，没有体系化，时效性也跟不上！

在日益竞争激烈的市场环境下，我们必须追求数据的及时性，快人一步推动运营决策，这样才能确保在竞争中占据优势，并从中脱颖而出。

那么，就没有一种高效且成本低的方法做报表和数据分析吗？当然有！在本文中，我们将结合大卖使用船长数据方舟的案例和大家分享，看看大卖是如何快速配置报表并进行数据分析的。

如何高效做报表和分析数据

报表配置

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这是一个大卖日常用来维护爆款商品的商品综合分析表，通过统计这些爆款商品的各指标数据，来做这些商品的运营维护。

我们可以看到表中罗列的数据非常多，单纯手工去筛选统计非常不现实。那么如何使用数据方舟快速地配置这个报表呢，我们可以根据此报表的统计维度、统计周期以及指标的可行性等几个方面去分析。

1、确认报表信息

▲统计维度：商品维度；

▲统计指标：销量、销售额、退款量、销售退款金额、退款率、大类目Rank、小类目Rank、留评数量（无）、星级（无）、买家访问次数、买家访问次数百分比、页面浏览次数、页面浏览次数百分比、购买按钮赢得率、广告花费、广告出单、ACOS广告投入产出比、曝光数据、点击次数、广告点击率、每次点击费用；

▲统计周期：按日；

▲统计时间：11/22-11/28；

▲展现方式：按指标展现；

▲统计口径：销售（1-客户下单时间）、退款（2-费用产生时间）、财务费用（1-客户下单时间）；

▲统计货币：美元。

确认完报表信息，接下来配置报表就很简单了。完成后，可先预览检查一遍，然后保存就配置完成卖家的这张爆款商品的综合分析表。在我的报表中可以找到，每次需要查看数据的时候，直接点开该报表即可。同时你也可以下载这张报表做二次加工分析，补充自己需要的字段，大大提升做报表的效率。

报表做完了，接下来需要进一步对这些数据进行分析。

报表分析

1、销量同环比，查看商品销量发展趋势

假设我们要对2021年12月的销量与2021年11月和2020年12月的销量进行对比，查看整体销量的变化趋势。在数据对比中，环比指标和同比指标选择销量，保存后即可获得2021年11月、2020年12月的销量统计，及其对应的环比和同环比结果。

2、设置阈值，快速标记异常商品

比如想要查看销量同环比结果下降超过10%的商品，则可以使用阈值标记快速将这部分商品的数据标记出来。

如果觉得商品较多，虽然这部分数据标记出来了，但是问题数据还不够聚焦，那么我们可以结合指标筛选进行应用。

3、数据可视化，分析更有针对性

接着，我们需要进一步分析问题产生的原因，才能做出针对性的决策优化。比如某一父ASIN的销量同环比下降了较多，想要知道具体是哪些SKU导致的销量环比下降，此时，可以在报表列表中查看明细，打开数据子表，就能清楚的看到是哪些SKU的销量同环比结果下降了较多，快速、精准的锁定目标数据。同时可以在报表列表中查看趋势可查看这个父ASIN 在12月中每天的销量趋势图，找出具体是哪天的销量同环比下降了。

不仅如此，你还可以利用按折线图、柱形图和饼图来展示整个主表的数据。更直观地查看数据，发现问题，以此来做下一步的运营决策。

不会做报表和数据分析将失去竞争力

数据可以说是各行各业的“万金油”！会做报表，懂数据分析，这是当下及未来每个人在工作和学习中都应具备的技能。对于亚马逊卖家来说，亦是如此！它是辅助企业决策、推动业务增长的必备利器。如果你不会做报表和数据分析，你将慢慢失去竞争力。