摘要：一文解析阿里巴巴數據參謀全功能（市場調研篇）（阿里巴巴生意參謀數據分析） 這是曉懂的第2篇原創文章你好,我叫曉懂,一個對未知充滿好奇的跨境電商人.經過幾年的數據沉淀,阿里巴巴終于在線上完成了商品數字化,買家數字化,營銷數字化,這些是數據管家升級的核心基石.2021年1月,數據管家行業版全新升級為數據參謀,成為阿里巴巴國際站最核心的數據分析決策工具,不僅優化了原有的數據模塊...

一文解析阿里巴巴數據參謀全功能（市場調研篇）（阿里巴巴生意參謀數據分析）

這是曉懂的第2篇原創文章

你好,我叫曉懂,一個對未知充滿好奇的跨境電商人.經過幾年的數據沉淀,阿里巴巴終于在線上完成了商品數字化,買家數字化,營銷數字化,這些是數據管家升級的核心基石.2021年1月,數據管家行業版全新升級為數據參謀,成為阿里巴巴國際站最核心的數據分析決策工具,不僅優化了原有的數據模塊,而且新增了四大（暫時三大）參謀幫助商家探市場行情.參流量去向.看產品情報.識優質買家,能指導商家在國家站生意經營中簡單.快速做決策,數字化經營貿易.

但是實際上,因為升級后的數據參謀功能過多,增加了關聯使用的難度,再加上數據維度的重復,數據統計口徑不一致等問題,又加大了數據參謀的使用門檻.今天我就是要和大家一起理清這些功能的特性和關系,讓大家在市場調研和店鋪診斷中,能更加輕松地上手.全文一共分為3個部分,共8900字左右,預計閱讀時間25分鐘,建議先收藏再閱讀.

一.數據參謀數據特性

我們先按照上文提到的維度拆解,對阿里巴巴數據參謀全功能進行拆解.如下圖,展示部分.通過我的整理觀察,可以總結如下幾個特點.

1.所有的功能數據可以分為行業數據和店鋪數據

行業數據：阿里巴巴國際站全行業的數據,不涉及店鋪本自身產生的數據,主要用于市場調研.

店鋪數據：店鋪在自運營之后產生的數據,通過對比同行數據和環比數據,主要用于診斷優化.

這里要注意的是行業數據跟店鋪數據不是完全分離的,有些功能就同時包含了這2類數據.其實這正好跟我們店鋪運營進程是配套的,只要在對應的階段讀取分析對應的數據就行.

2.所有的功能數據都有統計口徑和儲存長度的

所有的數據都有各自的統計口徑,常見的有按照類目,地區,時間等；還有一些特殊的口徑,比如端口（全部/PC/APP/WAP）,買家類型（進店/詢盤/交易）等.這里要注意的點是數據聯動分析需要保持統計口徑的一致；有些功能的口徑篩選位置靠前,篩選能變更全屏數據,但是跨屏瀏覽數據,會讓人誤以為數據是無法調整的.

數據有儲存長度指的是平臺可以查看篩選數據的最大時間跨度,最長的可以達到1年,最短的就是當天及時數據,大多數數據范圍都在3個月左右.如果對店鋪進行長期數據觀察的話,那就需要定期摘錄.整理.留存數據.

3.不同的功能數據的顆粒度不一樣

數據顆粒度指的是數據的細化或綜合程度的級別.細化程度越高,顆粒度就越??；相反,細化程度越低,顆粒度就越大.通俗的語言講就是微觀,宏觀.不同顆粒度的數據沒有好壞之分,根據不同的需求都能獲取參考價值.比如市場調研就可以通過縱深的方式,調研2級類目數據,選定紅利大類,再深入到3級,4級類目,選定特定的品類；店鋪診斷可以先比全店狀況,再到比類目發現具體問題所在.

4.不同功能的數據之間呈現并列和遞進的關系

部分功能數據是呈現并列關系.比如最核心的市場參謀,產品參謀可以在同一個特定行業,同一個統計時段內,同一層面內提取數據,即從不同的角度看數據.同時市場參謀的數據到市場洞察的數據又是從全球到國家遞進的,即從遠看再到近看.

掌握了以上數據的特性之后,我們就可以統一數據口徑,縱向看數據,從全行業到特定行業,從特定行業再到細分類目；從全球到國家.再橫向看數據,從人的視角看數據,從品的視角看數據,從詞的角度看數據,從場的角度看數據.其中全球層面的行業-市場-品類-用詞-渠道的數據最為豐富,這是大家可以作為基礎的常用調研層面.而顆粒度更高的國別層面的-市場-品類-用詞數據豐富度相對欠缺,可以作為更細致的補充.下面就正式開啟我們數據參謀的市場調研之旅啦.

二.市場調研應用

統一數據口徑：類目-我的訂閱行業的3級類目；時間-近30天；用+表示并列；用↓表示遞進.

1.縱向數據-貨

全球-全行業：行業報告→行業簡報；行業簡報里面涵蓋了,電器設備.禮品工藝品.機械.五金工具.紡織皮革.家居園藝.家具.建材.電子元器件等行業.其中包含的“出口金額最高的國家或地區”,“出口增長最快的國家或地區”,“搜索量來源最高的國家或地區”,“搜索量增長最快的來源國家或地區”等數據有非常重要的參考價值.

注意：行業報告里面還有專屬報告和行業報告模塊,但是后臺更新的內容非常落后.大家可以從阿里研究院等市場數據調研報告網站下載最新的行業分析,市場報告等.還有就是多關注行業小二的報告.

數據來源：阿里研究院

全球-全類目：市場參謀（查行業）→市場分析→產品排行榜（人氣榜,飆升榜,藍海榜,效果榜）；綜合評估市場規模,市場增速,市場供需,市場轉化4個維度,確定要調研的細分類目市場.

↓

全球-單類目：選擇一類目→查看詳情→市場分析（人氣榜,飆升榜,藍海榜,效果榜）；此類目在上一級類目下的細分類目中的排名情況.

全球-產品：商機分析→產品榜單（人氣榜,飆升榜,藍海榜,效果榜）；全部加入對比,分析當前細分類目下的榜單產品特性.

全球-產品：市場參謀（查行業））→買家分析（類目偏好）；與下方訪客畫像（行業買家）→類目偏好數據部分重復,訪客畫像還額外有買家數量數據,因此只參考訪客畫像的數據.

全球-產品：產品參謀→TOP50排行榜（訪客榜,商機榜,藍海榜）；全部加入對比,分析當前細分類目下的榜單產品特性.

全球-產品：訪客畫像（行業買家）→產品偏好→全站點產品偏好（訪問產品排行,詢盤商品排行,交易產品排行）；無法加入對比,需要手動記錄.

注意：截至這里產品數據維度就出現了別稱和互補.人氣榜=訪客榜=訪問產品排行；商機榜=詢盤商品排行；商機榜和交易產品排行作為互補數據.并且數據有了近7天的可選項,可以進一步作更具時效性的數據調研.

全球-產品：訪客畫像（行業買家）→類目偏好；客戶訪問產品的類目分布.通過計算每個目錄的“交易買家/進店買家”數據,可以得到各類目的交易概率.

全球-產品：商品洞察→商品分類分析；可以搜集到產品發布的一些關鍵屬性.

全球-產品：商品洞察→價格分析；通過獲悉價格與詢盤的分布,通過計算“詢盤數占比/商品數量占比”數據,可以得到各個價格區間的詢盤概率.

全球-產品：商品洞察→熱賣產品排行（熱品,飆升品）；無法加入對比,需要手動記錄.這里的飆升品（環比采購意向買家數量或銷量增長）跟飆升榜（環比買家

數年

同比）的定義有區別.

全球-產品：商品洞察→相關品類推薦（采購相關度Top20）；分析客戶采購需求,做產品套裝或者詳情頁推薦出售.

全球-產品：商品洞察→流行主題→主題類型→單一詞主題→主題商品范例→流行主題商品Top20；無法加入對比,需要手動記錄.

全球-產品：商品洞察→流行主題→主題類型→復合詞主題→主題商品范例→流行主題商品Top20；無法加入對比,需要手動記錄.

↓

全球-產品：行業商機推薦→征品主題；定征品（藍海品）有專屬的權益,發布滿足基礎要求,屬性要求,產品能力的產品就能獲取該權益.

↓

國家-產品：關鍵詞指數→趨勢榜（Top100）→相關熱品；查看明細,有參考的圖片,標題和價格.

國家-產品：關鍵詞指數（搜索或者點擊關鍵詞跳轉）→查詢類目歸屬；建議結合前臺實際展示類目選擇.

↓

國家-產品：市場洞察→熱品分析→買家國家與地區分布；此類目在不同國家及地區的需求分布.

國家-產品：市場洞察→熱品分析→產品訪問偏好排行Top20；無法加入對比,需要手動記錄.

國家-產品：市場洞察→熱品分析→產品詢盤偏好排行Top20；無法加入對比,需要手動記錄.

國家-產品：市場洞察→品類偏好→品類訪問熱度排名Top20；該國該行業訪問類目分布.

國家-產品：市場洞察→品類偏好→品類訪問漲幅排名Top20；熱度和漲幅重合類目是需要重點關注類目.

國家-產品：市場洞察→品類偏好→品類詢盤熱度排名Top20；對比各類目的“詢盤指數/訪問指數”,可獲得不同訪問類目詢盤率.

國家-產品：市場洞察→品類偏好→品類詢盤漲幅排名Top20；熱度和漲幅重合類目是需要重點關注類目.

國家-產品：市場洞察→貿易指數（僅限美國）；市場概覽數據觀測一年的采購趨勢,是否有淡旺季,針對性營銷；貿易區域數據觀測競品國的對美貿易的體量；港口分析數據觀測目的港口交易占比,做對應運輸路線的開發.

以上就完成了從全球-全行業→全球-全類目→全球-單類目→全球-產品→國家-產品的品維度的縱深調研.

2.縱向數據-人

數據來源：曉懂

全球-單類目：訪客畫像→優選買家人群；其中的身份特征.采購意向偏好.網站行為特征.地域偏好.行業專屬特征等數據可以直接作為廣告投放的參考.

全球-單類目：訪客畫像→行業買家明細→買家概況（進店買家指數,詢盤買家指數,交易買家指數）；對比“交易買家/進店買家”數據,可以得出行業平均交易買家數占比,可作為平臺業績規劃的參考轉化率.

全球-單類目：訪客畫像→行業買家明細→買家標簽（交易買家,高潛買家,高潛回訪,高潛回復,高潛活躍,藍標買家,新買家,亞馬遜賣家）；通過切換進店/詢盤/交易買家數據,可以對比各標簽的“交易買家/進店買家”,獲取各個標簽交易概率,作為人群溢價投放的參考依據.

全球-單類目：訪客畫像→行業買家明細→身份標簽（MOQ偏好,樣品偏好,RTS偏好,定制偏好）；不少行業的進店買家和交易買家的標簽數據會有明顯的差異.切換成交易買家數據,重點關注交易買家數據.

全球-單類目：訪客畫像→國家及地區分析（國家及地區Top20,買家數量,訪客平臺時段分布）；通過切換進店/詢盤/交易買家數據,可以對比各標簽的“交易買家/進店買家”,獲取各個國家交易買家占比,作為國別溢價投放的參考依據.還可以查詢國家交易買家的平臺時段分作,為分時段投放做參考依據.

全球-單類目：市場參謀（查行業）→買家分析→交易偏好（MOQ偏好,樣品偏好,RTS偏好,定制偏好）：與訪客畫像→行業買家明細→買家標簽數據重復一致.

全球-單類目：市場參謀（查行業）→買家分析→買家標簽（交易買家,高潛買家,高潛回訪,高潛回復,高潛活躍,藍標買家,新買家,亞馬遜賣家）；與訪客畫像→行業買家明細→買家標簽數據維度重復,但是數據不一致,并且數據%表示的數據無法計算交易買家占比.

全球-單類目：市場參謀（查行業）→買家分析（地域分布,買家規模指數,訪客平臺時段分布）；與訪客畫像→國家及地區分析數據重復一致.

↓

全球-產品：商品洞察→買家分布；了解關鍵詞品類的全球商機分布和環比變化.

全球-產品：市場參謀→國家(地區)排行榜（人氣榜,飆升榜,藍海榜,效果榜）；綜合評估單一行業在各國的市場規模,市場增速,市場供需,市場轉化4個維度,加上下面的互補數據,確定要調研的目標國市場.

全球-產品：市場洞察→熱門國家及地區市場人群（買家數占比,搜索指數,Top1詢盤品類,Top1詢盤產品）；與上面數據互補.

↓

國家-產品：市場洞察→買家畫像（買家數排名,買家數占比,終端占比,MOQ偏好,企業類型,采購規模）；買家畫像維度的擴充.

預測未來訪客畫像應該會升級成買家參謀.

以上完成了從全球-單類目→國家-產品的人維度的縱深調研.

3.縱向數據-內容-關鍵詞

數據來源：曉懂

全球-單行業：訪客畫像（行業買家）→優選買家人群→關鍵詞偏好；了解進店.詢盤.交易買家綜合分析后,最終抓取到的重點買家人群的關鍵詞偏好.

全球-單行業：訪客畫像（行業買家）→關鍵詞偏好→全站搜索關鍵詞；了解行業引流,詢盤,交易關鍵詞分布.通過切換進店/詢盤/交易買家數據,可以對比各詞的“交易買家/進店買家”,獲取各個詞交易概率,作為人群溢價投放的參考依據.

全球-單行業：市場參謀（查行業）→商機分析→關鍵詞榜單（人氣榜,飆升榜,藍海榜,效果榜）；暫未開放.

↓

全球-產品：商品洞察→流行主題→主題類型→單一詞主題→流行主題+主題商品范例中的流行主題詞來源示例；了解特定類目詞的關聯屬性詞.

全球-產品：商品洞察→流行主題→主題類型→復合詞主題→流行主題+主題商品范例中的流行主題詞來源示例；了解特定類目詞的關聯屬性詞.

↓

國家-產品：市場洞察→搜索偏好→搜索詞熱度排名Top20；該國該行業引流詞分布.

國家-產品：市場洞察→搜索偏好→搜索詞漲幅排名Top20；熱度和漲幅重合詞是需要重點關注詞.

國家-產品：關鍵詞指數→熱詞榜（Top100）；可以指定類目,國別搜索熱搜詞,飆升詞,藍海詞等.

國家-產品：關鍵詞指數→趨勢榜（Top100）；可以指定類目,國別搜索趨勢詞.

國家-產品：關鍵詞指數→熱門搜索詞（排序,關鍵詞,搜索指數,搜索漲幅,點擊率,賣家規模指數）；可以提取非常多的重要信息.可以了解關鍵詞熱度分布,競爭度,變化趨勢,擴展關鍵詞,查看關鍵詞覆蓋等.

國家-產品：關鍵詞指數→關聯搜索詞；用圖的方式展現詞之間的關聯程度,作用同下.

國家-產品：關鍵詞指數→來源去向詞（來源詞相關度Top20,去向詞相關度Top20,填充詞相關度Top20）；來源詞和去向詞可以擴展詞本身,還能挖掘客戶其他采購需求；填充詞作為關聯屬性詞參考.

國家-產品：關鍵詞指數→競品引流詞；這里的詞代表了不同關聯詞背后也有購買該關鍵詞產品的需求,可以作為補充引流詞.

國家-產品：關鍵詞指數→語義近義詞；跟我們理解的同義詞,別稱有點出入.更多的是熱門搜索詞列表中的詞,大多數是重復數據.

以上完成了從全球-單行業→全球-產品→國家-產品的詞維度的縱深調研.

4.橫向數據-宏觀-全球-全行業-詞

全球-全行業-品：行業市場分析→外貿出口交易規模指數；該指數融合交易量.買賣家數等多項核心指標,可通過該指數了解該品類下行業市場規模和景氣程度,數值越大代表市場規模景氣程度越高,不同品類行業指數值可橫向比較.

全球-全行業-品：行業市場分析→搜索次數指數；該指數代表當前品類搜索量總體水平變化趨勢,以此了解買家需求整體水平變化趨勢,數值越大,代表需求越強勁.

一文解析阿里巴巴數據參謀全功能（市場調研篇）（阿里巴巴生意參謀數據分析）-圖1

全球-全行業-品：行業市場分析→收匯與出貨時間差指數；該指數反應賬期變化,可了解行業內買家對賬期,或賒銷服務的需求,一定程度反應行業內賣家資金壓力變化趨勢,數值越大代表買家需要的賬期越長,賣家端資金壓力越大.

全球-全行業-人：行業市場分析→交易金額國家（地區）排行榜；該排行代表該品類當月交易金額國家分布前20,面積越大代表占比越大,可了解該品類行業交易主要的海外市場.

全球-全行業-人：行業市場分析→搜索量國家（地區）排行榜；該排行代表該品類行業關鍵詞當月搜索量的國家分布前20,面積越大代表占比越大,可了解買家主要的海外需求分布.對比每個國家的”交易金額份額/搜索量份額“,得出國家平均需求價值高低.

全球-全行業-品：行業市場分析→交易熱品交易金額占比分析；可以了解到該品類下實際出口商品交易金額占比排行榜（最多TOP10）,了解主流產品趨勢.

全球-全行業-品：行業市場分析→交易金額同比飆升品分析；可了解到該品類下當月交易額排名前100產品中,與上一年同期相比變化最為顯著榜單（最多TOP10）,了解交易變化最新趨勢.

全球-全行業-品：行業市場分析→交易金額指數趨勢；可了解當前選定hscode品類中每個子類交易金額一年的變化趨勢.

全球-全行業-品：行業市場分析→產品價格區間段分布；可了解當前選定hscode品類每個子類目當月報關價格分布規律.

全球-全行業-詞：行業市場分析→三維氣泡圖（關鍵詞搜索熱度,同比增長率,搜索點擊率）；搜索關鍵詞展示共20個；分布越靠右,即搜索熱度越高;越靠上方,則代表同比增長越快；圓圈越大代表搜索質量越高,即買家搜索后點擊商品概率高；總結：靠近右上方的即需要重點關注的行業新趨勢.

注意：行業市場分析每個賬號可最多同時選擇6個HS編碼大類,金品10個賬號可以同時查看60大類,并且不限制行業,全行業可查看.

以上就是最宏觀維度的行業市場分析模塊的人.貨.詞市場調研分析.

5.橫向數據-微觀-國家-品-詞

全球-產品-人：商品洞察→買家分布；了解關鍵詞品類的全球商機分布和環比變化.

全球-產品-人：市場參謀→國家(地區)排行榜（人氣榜,飆升榜,藍海榜,效果榜）；綜合評估單一行業在各國的市場規模,市場增速,市場供需,市場轉化4個維度單,加上下面的互補數據,確定要調研的目標國市場.

全球-產品-人：市場洞察→熱門國家及地區市場人群（買家數占比,搜索指數,Top1詢盤品類,Top1詢盤產品）；與上面數據互補.

↓

國家-產品-人：市場洞察→買家畫像（買家數排名,買家數占比,終端占比,MOQ偏好,企業類型,采購規模）；買家畫像維度的擴充.

國家-產品-品：關鍵詞指數→趨勢榜（Top100）→相關熱品；查看明細,有參考的圖片,標題和價格.

國家-產品-品：關鍵詞指數（搜索或者點擊關鍵詞跳轉）→查詢類目歸屬；建議結合前臺實際展示類目選擇.

國家-產品-品：市場洞察→熱品分析→買家國家與地區分布；此類目在不同國家及地區的需求分布.

國家-產品-品：市場洞察→熱品分析→產品訪問偏好排行Top20；無法加入對比,需要手動記錄.

國家-產品-品：市場洞察→熱品分析→產品詢盤偏好排行Top20；無法加入對比,需要手動記錄.

國家-產品-品：市場洞察→品類偏好→品類訪問熱度排名Top20；該國該行業訪問類目分布.

國家-產品-品：市場洞察→品類偏好→品類訪問漲幅排名Top20；熱度和漲幅重合類目是需要重點關注類目.

國家-產品-品：市場洞察→品類偏好→品類詢盤熱度排名Top20；對比各類目的“詢盤指數/訪問指數”,可獲得不同訪問類目詢盤率.

國家-產品-品：市場洞察→品類偏好→品類詢盤漲幅排名Top20；熱度和漲幅重合類目是需要重點關注類目.

國家-產品-品：市場洞察→貿易指數（僅限美國）；市場概覽數據觀測一年的采購趨勢,是否有淡旺季,針對性營銷；貿易區域數據觀測競品國的對美貿易的體量；港口分析數據觀測目的港口交易占比,做對應運輸路線的開發.

國家-產品-詞：市場洞察→搜索偏好→搜索詞熱度排名Top20；該國該行業引流詞分布.

國家-產品-詞：市場洞察→搜索偏好→搜索詞漲幅排名Top20；熱度和漲幅重合詞是需要重點關注詞.

國家-產品-詞：關鍵詞指數→熱詞榜（Top100）；可以指定類目,國別搜索熱搜詞,飆升詞,藍海詞等.

國家-產品-詞：關鍵詞指數→趨勢榜（Top100）；可以指定類目,國別搜索趨勢詞.

國家-產品-詞：關鍵詞指數→熱門搜索詞（排序,關鍵詞,搜索指數,搜索漲幅,點擊率,賣家規模指數）；可以提取非常多的重要信息.可以了解關鍵詞熱度分布,競爭度,變化趨勢,擴展關鍵詞,查看關鍵詞覆蓋等.

國家-產品-詞：關鍵詞指數→關聯搜索詞；用圖的方式展現詞之間的關聯程度,作用同下.

國家-產品-詞：關鍵詞指數→來源去向詞（來源詞相關度Top20,去向詞相關度Top20,填充詞相關度Top20）；來源詞和去向詞可以擴展詞本身,還能挖掘客戶其他采購需求；填充詞作為關聯屬性詞參考.

國家-產品-詞：關鍵詞指數→競品引流詞；這里的詞代表了不同關聯詞背后也有購買該關鍵詞產品的需求,可以作為補充引流詞.

國家-產品-詞：關鍵詞指數→語義近義詞；跟我們理解的同義詞,別稱有點出入.更多的是熱門搜索詞列表中的詞,大多數是重復數據.

以上就是從全球-產品,縱深到國家-產品層面之后,微觀層面的人.貨.詞的市場調研分析.

6.場

數據來源：曉懂

宏：流量來源→操作（趨勢）→搜索趨勢（店鋪訪問人數,店內詢盤人數,店內TM咨詢人數,商機轉化率）；這里可以獲取行業平均和同行優秀每個渠道的流量.

↓

宏：市場參謀（查行業）→買家分析；主要關注搜索,場景和自增渠道流量.

宏：訪客畫像（行業買家）→場景偏好；與上面數據重復一致.

平臺在場方面的數據應該是流量參謀的板塊,但是實際流量參謀的板塊的維度數據做得非常簡陋,這塊還是要期待他后續的升級.

7.同行

數據來源：曉懂

商家星等級→點擊趨勢圖；可以獲取所有1-5星級商家,所有指標的數值,每個月做固定的記錄即可.

↓

賣家特征（星級分布.年均詢盤數.年均實收GMV）；賣家發品量最多類目分布；產品類型分析；除了這些,還需要單獨做競品店鋪調研（平臺布局.產品布局.店鋪數據等）.

↓

市場參謀→賣家分析（賣家特征,星級分布,年均詢盤數,年均實收GMV）；除了可以了解行業的平臺狀態外,還可以作為平臺業績規劃的重要參考依據.

市場參謀→賣家分析→賣家發品量最多類目分布；了解同行發品類目分布.

市場參謀→賣家分析→產品類型分析；了解同行發品類型分布.

商品洞察→競爭變化；了解特定關鍵詞類目的競爭情況.

數據參謀針對市場調研的同行競品數據是非常少的,主要的數據都集中在店鋪運營后的診斷優化模塊,這里就需要大家額外從品.行業.詞.渠道.店鋪等維度去做針對性的同行調研,作為補充.

利用數據參謀的市場調研邏輯總結：橫向選定一個層面,統一口徑,從人.貨.內容（詞）3個維度結合數據調研；縱向從全行業,到單行業,到品；從全球,到國家；外加上場和同行的數據.

三.一點點優化建議

最后整理了現有數據參謀的一些問題,希望阿里平臺方可以優化,如果大家有遇到其他更多的問題,也歡迎大家在下面留言補充：

1.數據口徑名稱不統一的問題,可以統一成,日,周,月,季度等.2.相同指標命名不同意的問題,如上面提到的的人氣榜=訪客榜=訪問產品排行；商機榜=詢盤商品排行等名稱統一.3.部分維度沒有解釋按鈕圖標？,增加了學習記憶的難度.4.市場參謀和訪客詳情的場景偏好,缺少“站外”指標.5.詢盤買家的數據不是主流的咨詢習慣,可以升級成TM+詢盤詢盤買家升級成商家買家可能更加有參考價值.6.部分數據的有效留存時間非常短,無法做長期分析,是否可以優化成月數據留存.7.更多的數據維度是不是可以增加數據導出的功能,減少運營收集數據的時間,可以有更多的精力做圖表數據的分析.

祝大家使用數據參謀越來越熟練；阿里優化數據參謀越來越好用！

（來源：曉懂）

以上內容屬作者個人觀點,不代表愛六八跨境立場！本文經原作者授權轉載,轉載需經原作者授權同意.?

一文解析阿里巴巴數據參謀全功能（市場調研篇）（阿里巴巴生意參謀數據分析）

一文解析阿里巴巴數據參謀全功能（市場調研篇）（阿里巴巴生意參謀數據分析）發表于2022-07-18，由周林編輯，文章《一文解析阿里巴巴數據參謀全功能（市場調研篇）（阿里巴巴生意參謀數據分析）》由admin于2022年07月18日發布于本網，共8935個字，共5954人圍觀，目錄為外貿百科，如果您還要了解相關內容敬請點擊下方標簽，便可快捷查找與文章《一文解析阿里巴巴數據參謀全功能（市場調研篇）（阿里巴巴生意參謀數據分析）》相關的內容。