主要观点总结
文章主要描述了一种基于数据分析和阅读来优化电商运营的方式，并对不同平台的运营问题、数据模型和AI辅助运营的探讨进行了介绍。
关键观点总结
关键观点1: 固定安排的数据阅读和分析习惯
作者每天凌晨2点多会进行前一天的数据从成交开始倒推，排查异常，形成数据分析和判断的模型。
关键观点2: 数据驱动下的运营优化
作者通过数据阅读发现异常，会进一步分析相关操作和时间维度等多个层次，找出问题并解决问题。
关键观点3: AI在运营中的潜在应用
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。
关键观点4: 行业面临的挑战和同行讨论
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。
关键观点5: 数据处理的重要性和挑战
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。
文章预览
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。
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