必看 | 亚马逊团队如何培养系统化的运营思维

今天我在浏览优联荟圈子精华帖的时候，发现一些价值巨大的帖子，由优联荟的圈友Lenrylee贡献出来。

感觉这样的文章，应该反复拿来咀嚼，也希望帮助更多的跨境行业从业者。

本文值得大家收藏，转发。

加入优联荟后一直在圈子里学习各位前辈的分享，最近一周系统化的了解了圈子的内容，不仅发现了很多价值不菲的实操干货，更重要的是感受到了系统化思维的价值，如：

· 从0-1的亚马逊启动，
· 团队管理，绩效管理，
· 运营SOP，
· 广告架构，
· 选品分析等等，

从对亚马逊的底层数据逻辑分析到上线后的运营节奏再到流量营销和售后，都有完整的内容体系和思维框架，对于管理者或者运营人员，都非常值得深入学习和落地实操。

我在亚马逊赛道也懵懵懂懂的走过了6年，一直也在思考亚马逊平台的底层商业逻辑，团队的SOP流程，成本结构的优化等等

今天也分享一点我对如何培养系统化运营思维的理解，希望抛砖引玉，得到更多优秀小伙伴的思维碰撞。

首先，简单的说下当前的一些感受：

1，随着行业越来越成熟，行业的资源越来越完善，每一个运营环节都诞生了很多优秀企业，包括物流，海外仓，运营服务商，电商供应链等。行业虽然处于稳定增长期，但是人才的竞争已经是微竞争状态，精细化运营成为了很多公司转型的重要方向。

2，新入场的企业不断增多，从业人员规模不断加大，但是整个行业的管理经验还不成熟，电商团队的考核，工作流程标准，人才制度等都还在不断的学习完善，公司没有体系，从业人员的经验能力就比较分散。

所以越努力学习的人就成长的越快，更早的分享行业的红利。

我们经常可以看到，很多运营虽然经验丰富，做事的执行力好，但是如果要求他去总结经验，输出经验，就会很困难，这是为什么呢？

很重要的一个原因就是很多运营都是不断的学习来增加知识点，但是不重视思维逻辑的搭建，对问题没有底层的认知能力，无法形成完整的业务框架。

我所以理解的认知就是知识的链接能力，拿运营的日常工作来作为切入点，如何去规划运营工作：

首先，电商运营就是销售，销售的核心工作就是把货卖出去，也就是2个问题，卖多少钱，挣多少钱。

（1）销售额=订单*客单价=流量*点击率*转化率*客单价

（2）利润=销售额-产品成本-物流成本-运营成本-推广成本-退货成本-售后成本

所以，把整个工作拆分成最基本的单元，再去思考，这些单元我们需要怎么做。

1，流量

（1）亚马逊的流量来源是站内和站外

（2）站外流量包括：红人营销，deals网站，社交折扣促销

（3）站内流量包括：搜索流量，关联推荐，类目导航，活动促销，广告付费流量

（4）搜索流量主要来源于关键词排序和关键词数量

（5）关联推荐主要是依据产品属性的相关性，包括相同关键词的转化率，listing的关键词属性

（6）类目导航主要是根据平台分类规则放置正确的类目节点

（7）活动促销指站内的7DD，LD，BD，DOTD，大促活动专区

（8）广告付费流量的来源有SP广告，SB广告，SD广告

2，点击率

（1）首图吸引力

（2）价格吸引力

（3）标题的产品描述准确度

（4）review的评分和数量

（5）BS,AC,新品榜单NO1标志

3，转化率

（1）listing的质量

（2）产品的转化能力

（3）价格优势

（4）review可信度

（5）QA的产品问题答疑

4，客单价

（1）产品品质

（2）产品卖点

（3）产品溢价能力

（4）流量优势

（5）售后退货成本

（6）产品市场和消费人群

5，产品成本

（1）产品品质

（2）订单规模

（3）供应链成本

（4）产品账期

6，物流成本

（1）备货周期

（2）发货渠道

（3）产品包装

（4）库存管理能力

（5）后端仓库地址

7，运营成本

（1）关键词成本

（2）转化率成本

（3）流量成本

（4）活动资源成本

8，推广成本

（1）流量定位

（2）广告效率

（3）产品能力

9，退货和售后成本

（1）供应链能力

（2）产品专业度

（3）产品理解能力

（4）客户沟通能力

接下来，我们再从物流成本，点击率，流量三个维度进行业务拆解，试着思考亚马逊运营的业务逻辑。

并通过底层逻辑的认知来搭建团队，建立目标，制定策略，跟踪进度，复盘数据，优化流程。

物流成本

在亚马逊的运营环境越来越合规，原材料市场价格波动，物流市场海运成本一路走高，国家限电政策导致产能紧张，后端的综合成本占比越来越高。

相比以前三分靠产品，七分靠运营的粗暴模式，现在的成本链路已经被拆解的足够细分，

供应链成本30%，
物流成本10%，
运营成本15%，
推广成本15%，
售后成本5%，
仓储成本5%，
毛利润30%

基本上已经成为了大部分品类的上限。

在成本结构变化而且趋于稳定的环境下，我们更需要把各项成本做到极致，今天我们就从运营角度分析如何优化产品的物流成本。

物流成本=头程运费+FBA配送费

一：头程运费

即把货物从中国发出到亚马逊仓库的运费，很多人会简单的把头程运费归结为渠道因素，这样有失偏颇，每一个成本都要进行拆分，细化到商业的每一个维度，我们一般对头程运费的定位会结合以下思考：

（1）产品属性

决定运费成本的是渠道，但是决定渠道的是产品属性。如果我们是轻小件产品，我们的渠道定位就是空运，因为单位运费成本低，时效快，库存周转快，资金流循环率高；

如果我们是大件产品，我们的渠道定位就是海运，因为其他渠道的单位运费成本高，但是海运的时效差，库存周转慢，资金流差。

这时候我们需要优化的不是物流渠道，而是供应链管理，库存周转率通过精准的库存和销售管理，控制最低的库存量保证销售；资金流通过供应链账期和物流账期来解决。

（2）成本结构

轻小件，大件属于明显的特征属性，很好抉择，但是对于大部分的标准件产品，空运和海运的绝对成本都能接受的情况下，就不知道如何选择，这时候我们需要考虑的是成本占比，即运费成本在总成本的占比。

物流成本的占比会严重影响我们的毛利润，随着订单规模的增长，损失的成本绝对值就会被放大。比如一款售价15美金的产品，按照空运渠道，物流成本是2美金，海运成本是0.5美金，绝对成本都可以接受。

但是空运物流运费占比是13.33%，海运运费占比是3.33%，相差巨大，如果月销量1000件，绝对损失就是1500美金，所以如何定位渠道要根据我们的产品成本结构。

（3）供应链属性

产品属性很大一部分影响因素是供应链属性，即生产端的效率。

随着电商的高速发展，订单量的规模不断增长，卖家开始直接接触工厂端的生产，但是普遍都有有一个问题就是生产效率，电商公司在销售过程中习惯了快准狠，忽略库存的管理，经常由于供应链的供货无法跟上而断货。

这就是不熟悉供应链管理的结果，包括原材料的采购周期，产品的生产周期，订单排单周期，设计/开模/打样/生产的流程周期，环保/污染/工人短缺/限电限产等政策风险。

如果常规生产周期在40-60天的产品，就需要大库存备货，再结合我们的销售情况定位物流渠道。

（4）销售目标

选择物流渠道，除了考虑产品和生产端的属性，还是考虑我们的销售目标，是测款还是补货，是长尾还是主推，是做利润还是做销售规模，是通过产品收集用户数据还是找到优势抢占市场。

不同的销售目标决定了我们的库存规模和周转时效，选择的渠道也就不一样。

二：FBA配送费，即亚马逊仓库把商品配送到消费者的单位费用。

亚马逊关于配送费标准有明确的规定，有标准就有解决方案，只需要研究他们的标准，无非就是控制产品的尺寸和重量，尺寸决定了产品的类型（标准件或大件）

重量决定了费用，那我们的配送成本优化主要就是围绕这个两个维度，我们先来看几个案例。

案例1：优化包装尺寸

通过这两个链接对比：

1，产品是一模一样的，20卷，100 yard

2，FBA配送费是2.83美金和3.63美金，产品常规收集是8.99美金，也就是FBA运费相差8.9%，月销量3000件，利润就相差2400美金

3，包装的体积和重量差异小，对于头程运费的影响小，但是为什么FBA运费差异这么大，在于包装的设计，通过改变高度，一个包装是小号标准件，一个包装是大号标准件

案例2：优化包装重量

通过这两个链接对比：

1，产品的尺寸一样，配件一样，产品的设计也一样

2，FBA配送费一个是3.63美金，一个是4.24美金，相差0.61美金，产品常规收集12.99，配送费差距4.6%

3，包装的体积大小和重量大小差异很小，不影响头程运费，但是通过50g的重量调整，配送成本降低了0.6美金

案例3：优化产品设计

通过这两个链接对比：

1，产品的尺寸和重量差不多，产品使用基本上一样

2，FBA配送费是12.08美金和5.67美金，相差6.41美金

3，产品通过拼接组装式设计，从大件变成了标准件，降低配送成本

通过这三个案分析，我们能看到细节的优化对于成本结构的影响甚大，在不影响客户体验和产品功能的前提下，成本的节省就是利润的增长

而这些还只是配送费的优化，包装设计的优化还能影响装箱率，影响整柜的体积，当库存出货规模越来越大的时候，这些成本优势就会越来越明显。

点击率

点击率，我们从以下几个方面进行拆解：

1，点击率的重要性

2，如何拆解点击率的影响因素

3，如何优化影响因素来提高点击率

一：从消费者行为模式的漏斗分析

我们可以看到渴望是决定最后成交的重要一环，而在亚马逊的购买路径中，产品从曝光到点击再到加购收藏最后购买，点击就是成交机会，点击率决定了成交机会的概率。

二：从亚马逊对于关键词排序算法层面分析，我们来挖掘点击率的重要性。排序算法是很复杂的系统，我们简单的梳理下：

（1）首先排序是通过ECPM这个指标，ECPM：千次展示期望收入

（2）ECPM = 收入/网页展示次数×1000，收入 = 广告单价×网页点击率×网页展示次数，ECPM = 广告单价×网页点击率×1000

（3）广告单价在广告系统就是CPC，在自然成交系统就是点击价值，受转化率和客单价影响

（4）从商业角度分析，对于亚马逊而言，广告收入就是CPC和点击率影响，佣金收入就是点击率，转化率和客单价影响

（5）除了这些影响因素，亚马逊还会考量用户体验，也就是产品的差评率，退货率，有货率

（6）亚马逊系统还会有实时计算，根据用户标签，浏览记录，设备，ip 等，实时更新数据，来影响排名结果

通过排序的算法分析，我们可以了解点击率是影响广告价值和点击价值的核心因素，而广告价值和点击价值会影响排序的核心因素

三：从平台对用户的推荐算法分析，我们可以思考下，点击率有什么影响。

在你逛淘宝时给你推荐商品，在你刷抖音时给你推荐视频，在你逛网页时给你推荐广告，这背后的推荐逻辑是怎样的？点击率预测就是推荐算法中的一个重要方向。

点击率预测 CTR：

每点击成本(Cost per click，CPC)计费是广告系统中最常见的计费形式之一，广告商根据广告的每一次点击收取费用。在CPC广告系统中，点击率预测（click-through rate，CTR）的表现不仅影响整个平台的最终收益，还会影响用户体验和满意度。

应用场景定义：

通常，一个推荐系统包括两个阶段:候选推荐的生成和候选推荐的排序[1]. 在候选生成阶段, 通常采用一些简单但高效的推荐算法(如协同过滤算法)从庞大的候选项目集中得到相对较小的项目集合。

在候选项排序阶段，采用复杂但功能强大的模型(如神经网络方法)对候选项进行排序，从而选出排名前k个的项目推荐给用户。

点击率预测的意义：

以一个例子展示兴趣：一位年轻的母亲最近浏览过羊毛大衣、T恤、耳环、大手提袋、皮包、童装等商品。这些行为数据给我们提供了关于她购物兴趣的线索。那么，推荐系统应该优先展示一些购物的链接以供点击从而提高CTR。

亚马逊利用深层神经网络的学习能力从用户的历史行为数据中（比如该用户之前看过哪些商品）挖掘出候选生成阶段得出的候选项目集合中用户最有可能进行点击的的项目（本次可能最想看的商品）

从这个角度我们可以倒推，亚马逊这么重视用户的点击率，算法层面是因为点击意味着更深度的匹配到用户需求提高了用户体验，商业层面是因为点击是触达成交购买的最后一环。

基于以上分析，我们了解了点击率的重要性，接下来我们就拆解下，如何做好点击率。

这时候我们需要站在消费者视角去思考，因为商家只能决定产品曝光，用户才是决定点击行为，作为消费者，产生点击行为的场景就是几点：

1，我们在哪里看到产品？

2，我们能看到产品的什么信息？

3，我们为什么会点击产品？

我们先提炼用户看到产品的场景，然后根据用户看到的信息去理解如何优化点击率，我们通过案列逐一拆解：

核心场景一：关键词搜索页面

通过这四个搜索结果的对比，影响客户点击的信息因素有：

1，链接的首图，关键词搜索结果页面首图的占比是最大的，视觉冲击最明显，首图的吸引力能直观的改变客户的点击。那如何优化首图呢？

我们可以通过review和Q的用户反馈，提炼用户最关心的卖点，最核心的使用场景，最需求的功能，表达到首图，再结合竞品的图片和自身产品的差异做出调整，提高吸引力。

2，标题，用户购买一个产品最关心的信息是产品关键词，产品参数，产品配件，产品功能，使用场景，使用人群等，标题是搜索结果页文字占比最大的板块，所以标题的核心用作就是让消费者通过文字了解我们产品的核心信息。

标题我们一般的布局思路：品牌+核心关键词/核心卖点+精准关键词/核心场景+长尾关键词/人群+属性标签。

如何通过标题提高点击率，核心就是关键词要准确，符合用户真正的产品需求；卖点要突出，让用户有购买冲动；产品参数解决用户对产品的疑问；场景定位匹配用户的喜好。

3，review的数量和review的评分，评价体系是提高用户的信任度，有了信任度才会更容易点击，review数量和评分当然越高越好，但是我们也要根据品类的属性，研究用户对review的依赖程度，合理去规划review的成本，尤其是现在review环境越来越严格的情况下

我们需要从产品端优化，降低对review的依赖。review还有一个重要的细节就是评分，4.2是显示4颗星，4.3是显示4颗半，0.1分的差异对点击率是有非常大的影响，所以我们对评分的优化要特别注意这个点。

4，价格结构，用户最关心的永远都是最终成交价，这点一定要理解。而coupon，promotion，prime code这些都是锦上添花，用户决定点击的还是最后成交价格，所以我们要根据我们的关键词位置，对比前后左右的竞品价格，定位我们的优势。

关于价格结构的优化也有很多的小技巧。比如会员日期间，prime code的权重更高；小金额的coupon可以用百分比，大金额的coupon用数字模式；日常销售中coupon有颜色标签更吸引用户；coupon和prime code的生效时效和取消时效不同，适用于不同的销售策略；

coupon的成本高，但是有专门的展示流量；coupon可以只针对会员展示，避免价格竞争；coupon不影响秒杀价格，prime code会影响；站外促销期间，站内显示promotion code不影响自然流量的成交，等等，这些不同的价格结构都可以优化点击率。

5，到货时间，基本上做FBA不断货，到货时间都是差不多，在电商平台日益发展的今天，用户服务的比拼已经开始内卷，用户对于到货时间的要求也越来越高，所以尽可能的使用FBA，维护好有货率，更好的配合亚马逊的prime会员服务。

6，是否包邮和发货方式，决定用户购买的运费成本和物流时效，基本上FBA就可以解决了

通过这四个搜索结果对比，影响客户的点击因素有：活动促销标志，DOTD/BD/LD/7DD等站内促销活动，都会在价格上方生成专属的活动标签，醒目的红色活动提示能大大的提高点击率。

我们运营中，尽可能的多去参加站内的官方活动，一方面会有专属的活动流量，一方面会提高搜索页面的点击率，一方面在listing页面会增加转化率，是销量增长和关键词排序增长的有力工具。

通过这四个搜索结果对比，影响客户的点击因素有：Best Seller/Amazon’s Choice等官方推荐标签。

BS是销量最好推荐，跟我们淘宝购物通过销量排序是一个心理逻辑，用户对于销量最好的产品推荐更加信任。

AC是亚马逊推荐，类似淘宝购物的综合排序，通过订单量，转化率，差评率，退货率，有货率等多个维度指标的综合考核推荐给用户，如果一个产品在一个关键词下同时有AC和BS标志，关键词搜索页面会展示AC标

从这个角度我们可以理解AC推荐对用户体验会更好，用户会更加认可，而且AC推荐的产品是Aleax语音购物入口的重点推荐产品。

我们要想提高点击率，BS和AC的标志推荐是一个非常好的方法，BS的核心是类目和销量，类目决定竞争，销量决定排名，选择跟谁竞争最容易拿到排名，就是BS最核心的思路；

AC的核心是订单量，转化率，差评率以及退货率，更重视产品质量指标，所以我们在产品端做好优化，通过关键词的AC推荐来提升点击率也是我们差异化运营的一个重要方向。

另外AC还有一个取巧的玩法，就是做大词关联推荐位的关键词AC，竞争相对小，流量也很大。

核心场景二：关联商品页面

通过广告商品页面分析，影响用户点击的因素：

1，产品首图

2，产品价格（注意这里是看不到任何促销折扣的）

3，review的数量和评分

4，是否支持prime会员服务

5，是否有活动促销标志

6，是否有BS或AC官方推荐

通过商品关联自然推荐页面分析，影响用户点击的因素：

1，产品首图

2，产品价格（注意这里是看不到任何促销折扣的）

3，review的数量和评分

4，发货模式和是否包邮

5，品牌和卖家信息

6，产品基本参数

通过商品关联页面的信息，我们可以看到影响点击的因素基本上和搜索页面一致，优化的方向也是一样，但是有一个特别明显的差别就是价格展示，商品关联页面的价格展示是销售价格，不会展示任何促销折扣，而搜索页面会展示促销信息

而价格结构是影响点击率的重要因素，这点差异给我们的思考启发就是我们要根据我们品类的流量结构去定位我们的价格策略，如果是以关联流量为主导的产品，就不要通过促销折扣的形式去做价格优势，会影响关联流量的点击率。

拆解点击率的核心就是用平台的角度去分析重要性，然后通过消费者的视角去思考如何优化：我们在哪里看到产品？能看到什么信息？这些信息如何吸引我们点击？

流量

亚马逊流量的渠道来源有很多，站内是我们的主要渠道，站内重要的几个流量入口要怎么玩，主要理解底层逻辑，理解了战略，战术执行就简单很多了。

1，搜索流量

listing的主要流量构成就是搜索流量和关联流量，关键词的搜索流量占比最高，一般情况下能占到整体流量的70%左右。而且如果产品处于新品期，搜索流量的占比会更大。

因为新品前期没有销量和曝光，很难和其他产品形成关联，基本上所有的流量来源都是关键词搜索。

而关键词搜索流量的大小就取决于关键词的排序，所以我们做搜索流量的增长基本上就是围绕两件事情：

· 一是拓展更多的关键词流量入口，

· 二是提高核心关键词的排序来增加流量

在讨论关键词之前，我们首先要明白关键词权重这个概念，在亚马逊的算法里，关键词的权重是词根的权重累积，比如wireless headphone这个关键词的权重是wireless词根权重和headphone词根权重的累加，那词根的权重是如何积累的呢？

其实倒推原理也是一样，我们的listing包含了大量的关键词，每一个关键词都包含了数个词根，我们推广是以关键词的形式触达流量，通过点击，转化完成购买，每一个关键词都产生订单量和转化率，形成综合权重，然后权重被分解到每个词根。

比如我们同时推wireless headphone/Bluetooth headphone/waterproof headphone，关键词的权重就会分解累加到wireless/ Bluetooth/ waterproof/ headphone 四个词根。

所以词根权重就是靠关键词词频高低和关键词数量决定，这也就是为什么通过推大量长尾关键词的排序也会促进核心关键词排序增长的原因，权重在于词根。

（一）拓展更多的关键词流量入口：

所谓的关键词流量入口，就是有排序的关键词数量，而且根据数据分析，80%的用户只会浏览关键词排序前三页的产品（每页按照48个产品），排序在三页以后的产品曝光非常小。

所以我们把排序在前三页的称之为有效曝光，市面上所有的关键词反查工具都只统计进入搜索前三页的关键词数据也就是这个原因，有效曝光的关键词才能带来流量。

基于以上的思考，我们拓展关键词流量入口需要做好两点：

1，布局更多的有效关键词到我们的listing：

有效关键词词是指能给listing的销售指标带来增长的词，订单=流量*点击率*转化率，所以提高这三个指标的词我们都称之为有效关键词，而有效关键词的进一步分类还要通过这三个指标的综合收益表现。

（1）流量大，点击率和转化率低于行业平均水平，对listing更多的作用是带来流量，我们称之为流量词

（2）流量大，点击率和转化率高于行业平均水平，对listing提高订单规模和关键词排序，我们称之为转化优质词

（3）流量大，点击率和转化率跟行业平均水平相近，对listing提高订单规模，我们称之为转化平稳词

（4）流量小，点击率和转化率高于行业平均水平，对listing少量提高订单量，我们称之为精准转化词

如何获取有效关键词，我们常用的三种办法：

（1）竞品ASIN批量反查，下载关键词词库，按照综合收益表现进行分类，布局listing的不同位置

（2）通过词根在ABA数据库搜索，下载关键词词库，分析每个关键词TOP ASIN的点击和转化占比，按照竞争程度进行进一步的分类，优化我们的推广策略

（3）通过广告数据提炼优质的关键词，根据后台的广告报表，搜索词分析，按照曝光，点击，转化不同维度的分析提炼需要的关键词

（二）提高这些关键词的排序（至少到前三页）

1，关键词排序的主要影响因素：曝光量，点击率，转化率，客单价，差评率，退货率，有货率，这些指标如何影响我们的排序，我们拆解下：

（1）曝光量：曝光也就是流量展示，在点击率和转化率相同的情况下，曝光量越大，订单量越多，关键词的权重越高，排序越靠前

（2）点击率：亚马逊的自然排序跟eCPM 有关，eCPM是千次展示期望收入，ECPM = 广告单价×网页点击率×1000

（3）转化率：这点很好理解，无论从用户角度还是亚马逊平台的利益角度，高转化率都是最优质的的指标

（4）客单价：电商平台都有坑产的权重，亚马逊也一样，客单价就是坑产的核心影响因素

（5）差评率，退货率，有货率：这三个指标不仅影响账户绩效，还会影响listing的权重，从而影响流量的推荐和搜索加权

2，基于以上分析，我们如何提高关键词排序呢？

（1）关键词要多而且要精准，符合产品属性（包括产品信息，卖点，场景，人群等），保证点击率和转化率

（2）通过价格，review，listing质量，QA等细节的优化提高转化率和订单量

（3）通过优化广告结构加大关键词的曝光展示，促进关键词的收录，提高产品相关性，获取更多的流量推荐

（4）通过提高订单量和转化率，更快的获取更靠前的自然关键词排序，提高产品的定价能力，提高坑产

（5）加强库存管理，处理好退货，降低差评率，维护好listing的权重获取更多的搜索加权和流量推荐

2，关联流量

关联流量是一个完整且复杂的体系，也是蜘蛛网络的，不同的点连成不同的面，形成一个巨大的关联网络，和搜索网络其实一样的，而且并不弱于搜索网络。关联的逻辑是依据产品的相关性，包括关键词属性，用户结构，消费环境等。

而关键词属性是影响相关性的主要因素。我们在推关联流量的时候，其实就是推ASIN的关键词集合，这也是为什么关联广告会展示在关键词搜索位置的原因。

站的关联流量分为两个板块：自然推荐和付费关联

1，自然推荐：一起买

一起买推荐的逻辑比较简单，只要消费者买了A产品，也买了B产品，这样重复的购买动作日积月累以后，就能够形成自然关联

记住，不一定A和B要同时买，这个月买了A，下个月买B，对关联算法来说，和同时间买是一样的权重，所以当A B重复购买组合比较少的话，会出现在买了又买这个栏目（现在看不到了）。

当组合足够多的情况，比如属于是所有购买组合里最多的情况下，就会出现在FBT 里面，也就是一起买这个栏目下面。

关于促进FBT我们常见的一些玩法：

（1）观察竞品的FBT推荐，找到我们产品的互补性流量，然后投放这个品类产品的展示广告（我们测试的数据，只有展示广告适合投放互补性产品有效果），形成更多的关联购买

（2）针对我们自己的热销产品，分析同类竞品的关联推荐产品，如果推荐类型高度一致的，可以针对性产品开发，通过捆绑销售，形成流量闭环（不建议去做套装，因为消费人群有很大的差异）

（3）通过挖掘推荐产品的review对应的客户邮箱，通过邮件营销和目标产品形成关联购买，提高推荐几率（资源要求高）

2，自然推荐：对比推荐

对比推荐的逻辑是产品相关性，而产品相关性里面最重要的因素是关键词属性，关键词属性除了词根一致性外，还有关键词的订单权重和转化权重，依据这样的推荐逻辑，我们一般会通过以下几点去推进自然关联：

（1）同类竞品的关联广告，我们提前提到了ASIN其实是关键词的集合，所以我们通过竞品的关联广告形成转化，本质上还是关键词转化（前提是客户通过关键词搜索进入竞品listing页面，然后购买了我们的产品）

（2）通过反查竞品的关键词数据，通过数据分析他们的主要出单词，然后针对这些目标关键词进行推广，提高这些关键词的订单量和转化率

3，付费关联：商品广告

我们了解了关键词排序的逻辑和自然关联推荐的逻辑后，相信对于关键词广告和关联广告都有更深刻的认识了，所以付费关联的重要性我就不赘述了，直接说影响：

（1）付费关联产生购买，长期的转化积累会促进自然关联推荐，形成推荐流量

（2）付费关联的本质是关键词集合广告，所以订单转化的权重还是在关键词上，也会关键词的成长

（3）付费关联相比关键词广告，流量的承接页是竞品ASIN，相当于多了一个流量过滤，流量更精准，转化率更高

3，类目导航流量

通过类目导航的路径进入到类目节点，我们会发现和直接用关键词搜索有一点区别，就是类目导航相当于定位了类目节点的精准搜索。

基于这个差别，我们的listing要重视类目节点的正确性，因为很多对电商搜索不太熟悉的用户会通过类目导航路径购买商品。

4，活动流量

亚马逊站内deals有三种：Best deals (savings&sales) /lightning deals /deal of the day，我们重点聊下卖家最常用的秒杀，秒杀的出单效果对订单和关键词成长影响很大。

尤其是现在秒杀是12个小时时间，对于销售的增长作用非常明显，如何让秒杀效果最大化是我们需要重点研究的。

首先我们要理解影响秒杀效果的因素，然后针对性的优化解决方案：

（1）秒杀活动的时间段

解决方案：现在秒杀活动是12个小时，基本上覆盖了高峰流量段，时间的影响降低了很多，这点可以忽略

（2）产品在活动页面的排序

主要有几个方面的影响：

该产品上一次deals的表现出单情况，上次好这次排名就会高，上次差，这次排名就会被拉低。
产品做deals期间以及deals开始前几天，listing的流量多少以及出单情况。
listing的上架时间，越是新品，deals排位越靠前。
LD进度条的领取百分比越高，排名越靠前

解决方案：

· 每一次秒杀都控制好库存，争取每一次秒杀结束都是完成100%
· 秒杀开始前三天通过加大广告配合站内折扣，或者站外放量的形式，提高listing的BSR排名和关键词排序，秒杀期间保证更多的流量来源，利用秒杀期间高转化率提高订单量
· 通过人为跟进秒杀，递增式的增加活动库存，保证每个时间点的进度条在85%以上，给用户展示秒杀的热度和紧迫感促进转化，同时也提升在活动页面的排名（如果活动报名的库存很多，也可以通过服务商控制进度条）

（3）秒杀期间的流量大小

解决方案：秒杀除了给我们带来活动流量，更重要的是通过秒杀标志和活动价格优势提升转化率，转化率的提升是否能成为订单增量，还要取决于流量的大小。

所以秒杀期间，我们需要增加广告预算，提高广告展示位置，增加广告投放类型，全方位的提高流量来源；另一方面在秒杀前一周重点提升核心关键词的排序，保证更多的自然流量，从而保证秒杀期间销量的最大化。

流量是一把双刃剑，能增加你的订单量，也能降低你的转化率，所以我们在做流量增长的同时，还要从多个维度去考量流量的价值。

ok，以上就是我对系统化培养运营思维的一些思考和经验，希望能带来一点思维启发，一起加油！

最后，如果大家觉得有用的话，大家收藏，点赞起来。

期待下次再分享~

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