在实现数据采集、洗濯和分析工作后，，就能够结合具体的可视化表格进行决策和运营优化。。

例如，，运营者能够通过订单数据中的订单功夫数据得到美国加利福尼亚州与佛罗里达州用户购物习惯的可视化图表。。

从中能够看到，，加利福尼亚州用户的购物顶峰比佛罗里达州用户的购物顶峰提前了近5个小时。。结合用户价值敏感度分析，，能够对这两个地域的用户进行“价值歧视”来获得超额利润。。

除此之外，，通过订单与告白支出单日变动趋向的分析，，最终得到单个订单告白支出的单日变动趋向图。。

好比从中能够看到，，在5:00~11:00的均匀支出过高，，这时辰运营者能够尝试如下告白优化战术：：降低5:00~11:00的告白单次点击竞价或者直接在该时段暂停告白曝光。。

除了listing优化与告白优化外，，由数据主导的“决策优化”险些能够用于任何一个亚马逊跨境电商运营环节，，蕴含选品环节、市场调研环节、销量分析环节等。。每一位运营者都必要在脑海中搭建“数据采集→数据洗濯→数据分析→决策优化”的根基数据化运营逻辑，，从而可能在将来遇到全新的运营问题时，，有能力和信心通过数据化运营的方式去解决这些问题。。