2423在亚马逊运营日常的工作中，我们也一再强调，凡事必做于细。因为亚马逊下半场，比拼的是亚马逊精细化运营的能力。
亚马逊精细化运营，至少有两层含义：
一是拆解，是细分，是将一件事分解到更小颗粒度，穷尽且相互独立，具备可操作性。最典型的例子就是“把大象装进冰箱里，需要分几步”。
二是细节，是从小处将事情做到完美，通过局部体验提升整体品质，享受细节带来的感官溢价。
亚马逊精细化用户运营
1、真正的以用户为核心有什么不一样?
你可能会说，我们公司也有关注用户的啊，也看用户留存，商品购买页面下的用户反馈也非常重视，你是不是只是时不时看下留存数据，用户反馈让客服负责人去处理?
如果只看单一GMV指标来指导各业务部门，并不是真正的用户为核心。这里是指一套灌输到公司各部门、渗透至公司上下的体系和理念。商家要从用户视角把所有用户历程(Customer Journey)上的节点全部联系起来，有一整套打法来优化用户体验，吸引用户。
这里以经典的 AARRR 模型为例，这种模型把每一个新用户从第一次进网站，到被激活-购买-成为留存用户-推荐好友，都用清楚的核心指标去衡量。然后各个团队共同配合，不断优化这些指标，向大目标出发。
第一步：收集并搭建全链路打通的数据平台
首先你要有自己的品牌独立站或者APP，这样才能有一个积累第一手数据的平台。随着建站服务的成熟，亚马逊跨境电商现在已经可以几天就搭建出一个集品牌推广、产品介绍、商品销售、支付以及和消费者直接互动的平台。
无论是网站还是APP，能够为你源源不断地带来能反映用户特性的数据。比如，用户习惯几点访问网站，这可能反映他是个上班族还是学生。喜欢点击男装还是女装，可能反映出他的性别。除了收集销售及用户行为数据以外，商品信息打标签也是容易被大家和忽略的事情。每个商品适合什么人群穿着，属于什么款式颜色等，都是很有价值的数据，这需要公司投入资源把标签体系以及流程建立和梳理清楚。
收集到原始数据后，要注意数据的打通和自动呈现。想象一下，如果你是做商品开发的，你有没有经常性去和市场部了解，最近哪个campaign表现好?哪个广告素材的ROI高?你可能会说这太麻烦了我还得天天去管别的部门要数据。但其实，在数据打通的情况下，这些数据不需要专门人工去沟通，是直接呈现的。举一个简单的例子，如果我们使用谷歌广告，在接入 Google Ads 平台后，多个账号都可以同时获取实时更新的广告表现数据。
这样，商品开发的同学可以自己看看比如最近表现较好的裙子都有哪几款，极大降低沟通的成本，提高团队效率。
第二步：建立数据看版，赋能团队决策
数据打通后，就可以建立一套完整的数据看版，让每个人都能够阅读数据，找到量化的目标，更好地通过数据去辅助不同团队做决策。
但要注意的是，漏斗必须能看到细分用户的维度才有更大的价值。比如不同国家的差异在哪里，会不会某些国家或者地区的完成付款不稳定。又或者是为什么某品类的加购率有下降趋势，会不会商品图片拍的不好。在数据看版完善的情况下，用户侧的反馈会通过数据反映出来。之后，就可以有针对性地优化用户体验，慢慢养成数据驱动决策的习惯。
第三步：制定用户运营计划和策略从而成长体系提高用户价值
用户运营和CRM系统有什么不一样?成熟的公司，用户运营不只是单纯利用CRM去让客服处理工单，或者去做老用户召回。而是建立生命周期价值LTV的计算，比如计算不同投放渠道获取的用户LTV，这样才能对不同渠道的质量有准确了解，也能用结果指导下一轮投放。
用户分层运营不只有对外的价值，对内部也是一套体检报告。比如公司可以按用户的累计到访次数，把用户划分成为潜在用户、新用户、成长用户及成熟用户。持续监控各群体数量的变化，并针对各群体开展差异化精细用户运营，一些做法可参考下图：
有模特的商品图点击率真的会比没有模特的商品广告更高吗?商品评论数量对加购物车有多大影响?新产品上线想搜集一轮真实用户反馈再改进怎么办?在互联网时代，用户会在很多你意想不到的场景下被触达到，用户的需求非常多样和复杂。因此必须要以精细化运营的方法，持续提升用户体验。
独立站对比第三方平台的一大优势就是可以通过做 A/B 测试，用一小部分流量，去测试新功能，获得上述你想要的答案。
A/B 测试的重点在于快速试错快速迭代，怎样可以尽快把你对用户的各种假设。比如不同素材的转化率比较、不同受众群体定位的选择的广告效果，收集到结果后反馈进行优化，再进行验证，再优化，这整个流程的联动是广告测试成功与否的关键。
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