作者希望未来的AI能够模拟数据分析过程，甚至辅助完成一些运营工作，尽管不能完全替代运营人员，但在一定周期内可以辅助提速。
年后多个平台的销量恶化，作者讨论了同行面对的问题，包括物流、封店、风控等危机以及一线运营面对突发状况的应对问题。
作者强调了数据处理的重要性以及其中的挑战，包括数据积累、不同平台商品的数据分析、预算和出价策略等。
每天凌晨2点多的时候，都有一个固定的安排，就是把前一天从成交开始倒推数据。一个层级一个层级的排查。这还是从14年做GDT的时候就养成的阅读习惯。
积攒了多年的数据阅读量，养成数据阅读习惯后，多多少少都会在自己的脑子里形成一套数据分析和数据判断的模型。类比学外语要有的“语感”，我开玩笑说这叫“数感”。
每天的报表出来，即使第一眼看到的销量和利润的数据是可接受的。但从下往上反推，到了某个层级的时候，总是会有点不舒服。说迷信也好，至少我自己是很相信这种直觉的。
当阅读发现某个层级的数据波动有异常的时候，第一时间就要调取这个层级相关联的操作，同时继续从时间维度，操作手法，预算安排，出价调整，素材内容等更深一点的层次去看，到底是哪里对结果的变动产生了影响。直到找到问题，解决问题。
即使没有问题，很顺畅，只要有时间，都会忍不住把这些层级的变化当作游戏，模拟下当某个层级提高1个百分点后，对整体运营的影响。然后围绕个1%的提高，再去看需要补充什么样的素材，要多少预算，要什么出价。偶尔还会拿一个资料店，和一些预算专门来做类似的测试。说是测试也可以，说是验证也行。
我是真的希望在之后的AI，能够有类似的模拟功能。在喂到足够量级的数据后，就真的能有模拟，甚至辅助完成运营的一些功能。说AI能完全替代运营人员，这话我不信。客户群消费喜好的改变是不可控的。今天好用的数据模型可能到了明天就会被淘汰。但如果在这个变动之前的周期内能辅助提速，加大销量。按照目前我们的理解和对市场的了解。多少还觉得有点靠谱的。
下午接到几个同行的电话，大概都是在讨论年后的这段时间，好几个平台的销量都在恶化。除开平台，物流，封店，风控等危机外。自己家的一线运营面对一些突发状况有些手足无措，是他们目前感觉最大的问题。
想来取经，我也说得很清楚，他们的类目我没接触过，商品的生命周期，竞争环境，平台算法等我都不了解。顶多，只能从基础的数据变化规律里，看看有没有问题。
结果，因为之前更多是铺货模式，大几百个SKU，所以并没有一个完整可供分析参考的数据。甚至说怎么去形成这个数据模型。只能是依靠供应链优势，或者先下手的优势赚周期性的利润。
人少，事多的时候，是不会去重视数据积累的。自己给自己找麻烦，而且还是很枯燥的数据处理这种事情，更是绝少人会主动去做。
这个前期数据处理的工作量是很大的。自己的ERP系统，各个店铺的后台，TikTok，IG，Youtube等流量渠道的统计，其他平台的销售反馈。把每日的这些数据能准确统计，这个量就不小了，更别说还要一天天的去阅读分析，熟稔于心。
不同的平台，不同的商品，同一个商品的SKU；匹配商品的广告，链接，素材表现，又是一个层级。这个部分的数据不是树干，更是多棵大树的枝枝叶叶！很多人熬夜都看不完！
再往下就是不同时间点的预算，出价，投放，组合……如果没有系统辅助，工具辅助。我们这样的平凡之辈。搞不定。
我们有的时候都会自嘲，一天里面有几个小时的时间都是“表哥”“表姐”的身份。一份份的表格，一批批的数据。为的，就是找出问题解决，找出亮点放大，把用真金白银验证后的数据，在
第二天合理的使用到位。
但如果前面不能努力做好“表哥”的身份。那后面就得承担被数据反噬的恶果。
每家都会有属于自己的数据模型护城河。这个模型基本是无法复制的。别说你拿去看看，参考就能管用。如果真的能管用，那不管是美区还是东南亚，大卖早就一片片的了。可现在的实际情况是不管是TikTok Shop的卖家，还是TikTok的独立卖家，能在这些地方一直很成功，而且还能维持相当好的运营效果，还能把自己的模型复制出去的，至少我目前是没有接触到。
但起码，我们接触的中小卖家群体中，能一直苟着不被淘汰的。都各有各的一套打法，在对数据的阅读，和数据的把控这一块，在各自的类目里。都能算是行家里手！都是有着相当恐怖级别的数据阅读积累的经验！这个部分有没有捷径？至少目前，我不知道。
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