数据化运营打通逻辑链路

当运营者通过“经验化运营”打开业务困境后，就会遇到第一个问题:是坚持现在的业务范围稳定盈利，还是扩充团队提高业务天花板？如果答案是后者，那么运营者或者管理者必然会遇到人员培训与业务过程标准化的问题。在亚马逊跨境电商领域，经验本身是很难复制的，例如一个广告的ACoS表现不佳，那么其原因可能与曝光、点击、转化、竞价等多个因素相关，也许“经验化运营”从业者针对单一店铺的广告ACoS优化还能处置得得心应手，但是当团队扩张后，如果团队成员在遇到类似问题时无法通过成体系的数据分析思路来解决，而还是依附经验来进行拍脑袋决策的话，那么该团队后期必然会涌现管理凌乱、执行不统一的问题。

“数据化运营”就是为了解决这一系列繁琐问题而出生的，同样是遇到广告ACoS表现不佳的问题，“数据化运营”从业者会应用漏斗模型（在本书广告相关章节会进行详细介绍）来对每个环节进行数据分析，从而精准断定需要优化的要素。与此同时，对于多广告组优化的繁琐问题，“数据化运营”从业者也能灵巧应用四象限分析法等办法进行断定。与“经验化运营”不同，“数据化运营”强调办法的可复制性，因此如果一个运营团队中每个成员都有数据分析的思维，那么在解决问题时就可以应用标准化的方法去精准找到问题的核心，然后通过逻辑推导得出解决策略。