亚马逊跨境电商运营是做什么的呀？

亚马逊运营的工作内容主要包括以下几个方面：

产品管理：负责对亚马逊平台上的产品进行管理和优化，包括产品信息维护、产品排名提升、评价管理等。

库存管理：掌握库存情况，根据销售情况及时调整库存，保证库存充足，同时避免过多滞留库存。

促销策划：根据销售数据和市场情况，制定合理的促销策略，提高产品的销售量和盈利能力。

广告投放：通过亚马逊广告平台进行广告投放，提高产品的曝光率和销售量。

数据分析：分析产品销售数据，了解市场趋势和竞争对手情况，制定合适的运营策略。

售后服务：及时处理顾客投诉和退换货等售后服务问题，提高顾客满意度和口碑。

供应链管理：与供应商沟通，掌握产品生产和运输情况，保证产品的及时到货和质量

#亚马逊运营

哈喽大家好，我是唠唠姐。最近有一个产品就是二三年对比二二年，去年以及今年对比二三年的同期，销量下降了将近一倍。排除了其他平台瓜分流量之后，我想从战内入手看一下销量跌的主要原因是什么？

看一下大类的变化，在卖家进行插件这里点一个keep插件代替，然后横向拉动去对比大类和小类这一到两年内的波动情况，尤其是那个季节，观察那个时间节点，它变化并不是特别大，但是也是有波动的。

所以去看一下榜单头部见对手的情况，点一下卖家精灵顶部的销量，然后打开左上角的月销量，全年的那些数据就都在这里面了，也可以下载表格去做对比。

然后看一下自己的销量数据还有竞争对手的往年销量度数据去做比较，在对比销量的过程当中，见对手在某一些时间节点销量比我们多了三到四倍，某一些节点是一倍、两倍，甚至对手的广告都占比并不是很高，反而自身的占比会高一些。

就广告方面的支出，如果排除了其他平台瓜分流量这么一个情况，还要关注自身的竞争对手的情况。

AI渗入跨境电商日常：亚马逊广告运营如何实现智能进阶？

AI，毫无疑问是当下最热门的一个话题。在过去一年多时间里，大家见证了OpenAI公司从ChatGTP到Sora的狂飙”后，许多行业和企业都将如何拥抱AI、利用好AI提到更高的战略优先级。

虽不清楚未来究竟会是什么样子，但它一定是种可与蒸汽机、电力、计算机的发明相提并论的巨大能量——这是大家一致的结论。

放到中国跨境电商行业，无论平台、服务商还是商家，如何顺势而为都是摆在眼前的重要课题。纵观目前已被验证的AI应用成果，主要围绕在选品决策、内容生成、广告投放、客服工作等领域。尤其是广告投放领域，通过AI驱动的数据技术，帮助商家实现从效率提升到价值创造的升维，可以说是创造新增量的一个重要切口。

然而，不清楚AI的底层算法逻辑、功能边界、投入应用方式、数据安全性、如何与现有流程融合等问题，都阻碍着更多商家使用AI工具来解决运营问题。为此，SparkXGroup邑炎科技集团旗下智能广告投放平台——Xmars，以亚马逊AI广告运营”为主题组织了一次深度研讨会，聚集众多运营专家共同交流亚马逊广告趋势、商家运营痛点、AI广告运营底层逻辑，AI广告运营实战经验等。

01AI抢占广告运营新高地

据亚马逊广告高级合作伙伴发展经理沈君华的介绍，在广告库存增加、卖家需求多元化、解决方案越来越丰富的基础上，2023年亚马逊广告在全球市场迎来强劲的增长，其中，中国市场也增长迅速，2023活跃的中国广告主是2017年的13倍多。

与此同时，2024年亚马逊广告迎来五大趋势：一是生成式AI的应用，如自动化创建广告素材，降低制作成本；二是通过流媒体电视广告，触达更广泛受众，提升品牌知名度；三是Clean Room数据融合，增强广告投放精准度，提升转化率；四是机器学习提升相关性，以精准触达目标受众，提升广告效果；五是互动广告增强用户参与度，提升品牌体验。

然而，在全球化竞争加剧的情况下，商家也面临着营销策略复杂、需要综合运用多种广告产品和策略、难以证明营销价值等挑战。具体到广告运营层面，则有着缺乏目标管理能力、缺乏有效的投放策略、缺乏系统化数据分析及决策优化能力、没有足够精力去执行策略和追踪广告效果等普遍痛点。

AI技术的进步就像是照进营销领域的一道光，让很多问题迎刃而解。比如，AI基于商业数据或者广告投放数据，可以更好地判断在接下来的时间点应该使用什么样的预算，并根据现有商业目标优化或者投放广告。此外，结合AIGC的内容还可以实现更加个性化、更加实时的落地页文案和广告创意；通过优化营销数据，向消费者传达更精准信息，从而形成一个从洞察到行动的完整闭环，让广告投放更加高效。

即使拥有SOP，不同运营（人员）的业绩水平仍大相径庭，通过AI提升平均水准尤为重要。”

亚马逊广告运营是个非常庞杂的知识体系，新卖家需要借助工具快速上手，资深卖家需要借助工具做重复低价值的工作。”

从关注Acos值，到关注广告结构，再到现在关注数据模型，关注指标维度在增加，公司更需要通过接触市场人才和技术趋势，去迭代广告运营思路。”

对于AI在亚马逊广告运营当中的价值，多位商家、运营专家在研讨会上表达了肯定的意见。他们一直认为，从当下来看，通过AI跑数据、去验证和优化广告运营方向，是一个大大提升效率的方式。

以作为亚马逊AI广告优化SaaS的Xmars为例，在亚马逊广告运营中，AI所做的事情类似于日常运营工作，或者说是模仿、扩展人为运营。它的行动空间主要涉及竞价优化、预算优化、定向优化和广告结构的优化。

02透过Xmars认识AI广告运营

SparkXGlobal首席解决方案官凌晨在分享中指出，自2017年之后，AI进入高速发展期，与之相伴的是机器学习”和深度学习”两个概念的诞生。前者的核心是让机器自动学习、找到规律，不同于按照人工规则执行的系统；后者需要大量带标签的数据来训练模型。Xmars的原理就是利用机器学习来优化亚马逊广告的投放，找到最优的广告投放策略。

Xmars数据科学团队负责人Kun则介绍了Xmars如何基于AI来优化亚马逊广告。总结来看，数据和算法是Xmars运行的两大核心要素，即通过收集和处理大量数据，借助机器学习、建模预测、专家系统调整等步骤，实现精准竞价、定向、预算和优化广告结构。

具体而言，Xmars的底层运作方式包含三个层面：

1、用又快又全”的数据为AI优化提供数据分析和决策。Xmars有包括亚马逊相关数据、Xmars独有数据（如产品信息、关键词信息、行业信息等）、一方数据（即客户CRM或其他自有数据）在内的全面数据来源，且可以获取小时级的广告数据和生意结果数据，做出预测和判断。

2、借助机器学习模型训练实现广告优化。Xmars通过先进的算法（如具备20种预测算法、拥有专家系统”针对复杂场景补充调整逻辑）、极速的算力，可以预测用户广告转化率等，并据此自动提供竞价及预算优化策略。

3、人与AI搭档实现更好、更个性化的运营效果。广告创建方面，商家设定推动增长、保持订单稳定、活动冲量目标，AI智能推荐引擎实现智能竞价、预算，以及关键词、竞品定向推荐；广告优化方面，针对已有广告和广告活动组，AI智能优化引擎可基于目标实现竞价、定向、预算自动调优。

此外，可解释性AI、个性化AI是Xmars的一大特色。可解释AI，通过提供支持决策的数据分析，帮助商家直观了解AI调整背后的原因；个性化AI，通过商家自主调节数值（如通过调整AI执行频率、调整幅度、数据回看窗口等来设定AI激进”和保守”的程度），逐步训练和交互，使得AI越来越符合商家的个性化需求。

03如何正确理解和应用AI？

把商家日常在亚马逊广告运营工作中的动作、流程进行总结和积累，以实现批量化的操作和基于规则的自动化——这种方式并没有涉及到AI，只是机器自动化过程，即通过简单的机械执行来提高效率。而AI基于商家的生意目标和营销目标，做进一步判断，并主动进行广告创建、优化和全闭环提升。

换句话说，可以将AI视为商家在运营中的超强合作伙伴和搭档。AI所做的工作与人所做的工作非常接近，但AI凭借背后有大量的积累和完整的算法逻辑，可以确保每个动作比人更加精准、及时并符合未来业务目标。

不过，在积极接触前沿科技、加强AI知识学习，并根据自身业务需求选择合适的AI工具来辅助广告运营工作的时候，商家也需要正确地理解AI的应用：首先，大量的数据对于AI工具的有效性是至关重要的，因此，足够的数据是一切的基础。其次，不应过于期待快速的结果，因为AI需要时间来学习和优化，是一个逐步调整的过程。

正如亿丰电商学院创始人Daniel Dong在研讨会上的分享：用好AI需要过程，最重要的是要管理好预期、花精力了解它、耐心等待效果。

Daniel Dong以自身案例分享了引入Xmars后所经历的三个阶段：一开始，期待值很高，数据趋于正向，但效果未达预期；后来，开始调整预期，降低期待值，并减少人工干预频次，经过一段时间的数据积累，效果逐步接近目标；现在，设置合理目标，有序降低ACoS，经过20天左右，ACoS成功从30%+降低到20%+，最终达到与Xmars的理想协同状态。

据其介绍，自己使用Xmars后，跑出效果的周期是14-25天，成功率大约在80%。在其看来，AI能量对亚马逊日常运营工作而言是一个强有力的辅助：目前，我们使用Xmars去完成许多人工不能做的事，如分时调价、分时预算、锁排名等，这让我们的运营能够从琐碎的工作中抽离出来，去做更多策略型的工作。”