亚马逊品牌旗舰店的业绩可以用哪些指标来衡量,“卷王”亚马逊

亚马逊品牌旗舰店的业绩可以用哪些指标来衡量,“卷王”亚马逊 摘要

亚马逊品牌旗舰店的业绩可以用哪些指标来衡量？：品牌旗舰店洞察信息提供详细的流量和销售数据，可帮助您了解品牌旗舰店的业绩。“卷王”亚马逊 今年5月，硅星人曾经写过一篇文章吐槽亚马逊。这家全球业绩最好的电商和云计算公司，在薪酬福利、晋升渠道、工作生活平衡（WLB）等方面却远远落后于硅谷/西雅图其它大厂，并且加班严重、PIP频繁，伤透了打工人的心，以至于被其员工吐槽为“香蕉厂”、“军训营”……

亚马逊品牌旗舰店的业绩可以用哪些指标来衡量？

品牌旗舰店指标

品牌旗舰店洞察信息提供详细的流量和销售数据，可帮助您了解品牌旗舰店的业绩。

品牌旗舰店洞察信息提供以下指标：

指标定义访问者数量

在选定日期范围内访问您的品牌旗舰店的访问者总数，根据每日唯一身份用户或设备计算。一位访问者可以访问多个页面，他们可以从多个流量源访问您的品牌旗舰店。按页面或按源统计的访问者总数可能大于当日访问品牌旗舰店或页面的访问者总数。

我们提供 2017 年 8 月 30 日以来的数据。访问次数

一天内访问页面或来自某个流量源的总访问次数。每个访问者可以访问多个页面，他们可以从多个流量源访问您的品牌旗舰店。

我们提供 2018 年 5 月 30 日以来的数据。浏览次数

页面浏览量。

我们提供 2017 年 8 月 30 日以来的数据。浏览次数/访问者数量

每位访问者的平均页面浏览量。

我们提供 2017 年 8 月 30 日以来的数据。浏览次数/访问次数

每次访问的平均页面浏览量。

我们提供 2018 年 5 月 30 日以来的数据。销量

品牌旗舰店访问者在上次访问后的 14 天内产生的预计总销量。了解有关销量的更多信息。

我们提供 2017 年 12 月 25 日以来的数据。已售商品数量

品牌旗舰店访问者在上次访问后的 14 天内购买的预计商品数量。

我们提供 2017 年 12 月 25 日以来的数据。订单数量

品牌旗舰店访问者在访问后 14 天内下的预计订单总数。订单包含售出的一件或多件商品。

我们提供 2018 年 4 月 15 日以来的数据商品数量/订单

每个订单的平均商品数量。

我们提供 2018 年 4 月 15 日以来的数据。销量/订单

每个订单的平均销量。

我们提供 2018 年 4 月 15 日以来的数据。销量/访问者

每个访问者的平均销量。

我们提供 2017 年 12 月 25 日以来的数据。销量/访问次数

每次访问的平均销量。

我们提供 2018 年 5 月 30 日以来的数据

指标具有以下维度：

维度定义日期

访问者的访问日期。

我们提供 2017 年 8 月 30 日以来的数据。

页面

品牌旗舰店页面（按名称）。已删除页面的数据。如果存在，将汇总为“已删除页面”。

我们提供 2017 年 8 月 30 日以来的数据。

流量来源

访问者从其到达品牌旗舰店的流量源。

我们提供 2017 年 12 月 25 日以来的数据。

品牌旗舰店洞察信息提供不同流量源的指标细分数据。我们按照以下方式对流量源进行分类：

流量来源定义品牌推广来自亚马逊上品牌推广广告的流量亚马逊自然流量来自亚马逊商品详情页上您的品牌链接的流量您的标签来自您的品牌旗舰店的源标签的流量。创建源标签。其他来源未对所有其他流量源进行分类

我们提供 2017 年 12 月 25 日以来的流量源数据。

亚马逊官网原文详情：

Stores metrics

Stores insights provides detailed traffic and sales data to help you understand your Store's performance.

Stores insights provides the following metrics:

MetricDefinitionVisitors

Total visitors to your Store within the selected date range, calculated based on daily unique users or devices. One visitor can visit more than one page, and they can visit your Store from more than one traffic source. The total visitors by page or source may sum up to a value larger than the total visitors by day to the Store or to the page.

Data is available from August 30, 2017.Visits

Total visits to a page or from a traffic source within a single day. Each visitor can visit more than one page, and they can visit your Store from more than one traffic source.

Data is available from May 30, 2018.Views

Number of page views.

Data is available from August 30, 2017.Views/Visitor

Average number of page views per visitor.

Data is available from August 30, 2017.Views/Visit

Average number of page views per visit.

Data is available from May 30, 2018.Sales

Estimated total sales generated by Store visitors within 14 days of their last visit. Learn more aboutSales.

Data is available from December 25, 2017.Units sold

Estimated units purchased by Store visitors within 14 days of their last visit.

Data is available from December 25, 2017.Orders

Estimated total orders placed by Store visitors within 14 days of their visit. Orders contain one or more units sold.

Data is available from April 15, 2018Units/Order

Average units per order.

Data is available from April 15, 2018.Sales/Order

Average sales per order.

Data is available from April 15,2018.Sales/Visitor

Average sales per visitor.

Data is available from December 25, 2017.Sales/Visit

Average sales per visit.

Data is available from May 30, 2018

Metrics are available by the following dimensions:

DimensionDefinitionDate

Date of the visitor’s visit.

Data is available from August 30, 2017.

Page

The Store page by name. Data for deleted pages, if it exists, is aggregated as “deleted page.”

Data is available from August 30, 2017.

Traffic source

The traffic source from which the visitor arrived to the Store.

Data is available from December 25, 2017.

Stores insights provides a breakdown of metrics by traffic source. We categorize traffic sources as follows:

Traffic sourceDefinitionSponsored BrandsTraffic from Sponsored Brands ads on AmazonAmazon organic trafficTraffic originating from your brand link on Amazon product detail pagesYour tagsTraffic originating from your Store's source tags.Create a source tag.Other sourcesAll other traffic sources not categorized

Traffic source data is available from December 25, 2017.

文章来源：亚马逊官方网站

“卷王”亚马逊

更为夸张的是，由于亚马逊有着“hire to fire”的隐性招聘策略，人员流动频繁，每年流出的大量前亚马逊员工，散落到美国科技行业的各家公司——却把亚马逊的种种遭人诟病的文化，也带到了新东家……

上周，一条发布在职场匿名社交平台 Blind 上的帖子，点燃了亚马逊和美国科技行业其它公司之间的文化战火。

这条帖子题为“前亚马逊员工，停止散布你们的文化”，来自一名Google的员工。他在帖子里表示，自己在原团队组织架构调整之后，加入了一个前亚马逊员工浓度极高的新组——然而，这批人十分之“卷”，不但天天加班，还在放假期间抓人干活……

“这批人正在设定一种非常可怕的工作预期，将原来‘香蕉厂’的那种每周80小时工作时间的文化带到了Google。这个感恩节/黑五节假日，我在放假时间刚刚结束后的几秒钟内就收到了经理短信，要求我在code freeze结束后去查看代码。我假装不在，他又马上 ping 了我。”

“前亚马逊员工，无论是技术员工还是经理，还在做这种事儿的，都滚蛋吧。”

这个帖子获得了200个赞，和超过100条留言。

有人留言：唯一能够避免这种糟糕工作文化散布的方式，就是不要从亚马逊招人。

有人跟帖：真的别从亚马逊招人，特别是 L6 以上的。我的组织的文化已经被永远玷污了……

这个帖子彻底引爆了亚马逊和其它科技公司员工之间的骂战。

甚至有亚马逊员工“反串黑"，高呼：在Google建立一堵墙，阻挡更多亚马逊员工的加入！

还有亚马逊员工留言：我们可以突变为新的变种。你无法阻挡我们！

下面也有员工回帖：我们将变为奥密克戎亚马逊变种，坚持最高的工作标准，将 PIP带给更多人！

（PIP 就是“绩效提升计划”，实际上在亚马逊可以理解为“裁员预警”。这条回帖吐槽的是亚马逊的 PIP 情况尤为严重，比例高达10%，而在其他公司一般在0.5%到3%之间。职场社区上10条讨论 PIP 的帖子里，可能有8条是亚马逊员工发的。）

以及，也有亚马逊员工留言“不客气”，却遭到更多其它公司员工回帖香蕉 emoji的吐槽……

香蕉 emoji 是对亚马逊的一种吐槽。亚马逊公司内的免费饮料零食和其它各项福利少得可怜，却只有一样东西管够，那就是免费的香蕉。创始人、前 CEO 贝佐斯在2015年宣布，向西雅图公众免费发放香蕉，以鼓励健康饮食。自那之后，亚马逊公司内的香蕉也对员工无限量供应，公司也因此被戏谑为“香蕉厂”，员工被吐槽为“小黄人”。

（以及，香蕉 bananas 这个词，在俚语里也有“疯狂/脑子有问题”的意味。）

类似的帖子，在 Blind 上也有很多。

比如，一位在苹果和三星工作的用户表示：在两家公司担任经理期间，都招聘过相同一批曾经在亚马逊工作的非程序员同事。这些人很有才，却非常“好斗”(combative)，和其它团队成员很难和平共处。

并且这批人又跳槽走了之后，这位经理也追踪了一下他们的后续工作经历，发现都是跳来跳去，在一家公司无法呆超过几个月的时间——言外之意，这批前亚马逊员工，可能在文化上和其它硅谷科技公司无法兼容。

这则帖子下方一条留言更是格外经典：不是你在亚马逊内部成长，而是“亚马逊文化”在你体内滋长！(You don't grow inside Amazon. Amazon grows inside you!)

去年8月，一张似乎来自于微软团队的截图引爆了整个互联网圈。当时，在微软内部举办的一个黑客马拉松上，有人开发了一个专门监控办公软件 (Teams) 在线状态的机器人插件，从而抓出那些从其它公司跳槽来，在下班时间仍然显示在线的“奋斗x”，避免“996”、“福报”文化的渗透……

后来内部人士也辟谣说，这个插件只是做着玩的，公司内也不存在抵制其它公司跳槽同事的现象。不过，这一事件仍然在互联网科技行业引发了大量讨论。它所影射出来的情况，实际上在整个互联网行业是都有存在的。

在中国，可能是来自某几家过去“996”方面比较出名公司的员工，会在跳槽之后让同事感到担忧；而在美国，科技行业的人们往往只担心一家公司——毫无疑问，那家公司只可能是亚马逊。

大家对于硅谷和美国科技公司的普遍印象，一般都是“注重工作生活平衡”、“福利好”、“工作少”、“适合养老”。然而亚马逊可能是美国科技公司当中的一个特例。

在亚马逊，加班、on call 属于常态，不少岗位的员工经常要在深夜和节假日待命，如果错过消息还会被“夺命连环call”……

在五大公司（Facebook/Meta、苹果、亚马逊、Netflix、Google，一般合称 FAANG），以及其它硅谷比较知名的科技公司当中，亚马逊是薪酬/工作强度比值最低的那家，其他公司，要么工作强度比亚马逊低、薪酬比亚马逊高，要么就是工作强度和亚马逊差不多或者稍高一点，但薪酬比亚马逊高出很多。

有人做过统计，如果把亚马逊的薪酬/工作强度比定为1的话，Google是2.5、Google云是1.875，苹果是1.66，微软是1.25，Salesforce 是2：

图片截自于知乎网友 更多信息请查看原网页： 　　https://zhuanlan.zhihu.com/p/373126299

在 Quora 上，曾经有人提问，为什么简历上有亚马逊，不如有其它公司的工作经历更“高级”。而最高赞的回答非常直截了当：因为亚马逊的形象就是“节俭”和“廉价”，不光工资低，股票套现锁定期也更长。

这么看上去，亚马逊和其它公司比起来，简直太不是人呆的地方了。

然而，因为这家公司的招人规模非常之大，再加上本身是非常成熟的企业，相比创业公司而言，对于大学刚毕业的职场新人，或是对于居留身份、工作和收入稳定性有较为紧急需求的求职者来说，一份亚马逊的 offer，还是非常值得考虑的。

结果就是，虽然亚马逊的文化成天被人抨击，每年还是有很多人加入这家公司，在原本重视工作生活平衡的美国科技行业，被迫浸泡在“节俭”的文化里，经受着“PIP”的压迫。

更遗憾的是，就像前面 Blind 上那条经典留言所说的那样——在这样的公司工作时间长了，可能会有一部分员工认为这样的工作节奏和状态才是正确的……而当这批人跳槽到其它公司的时候，也会不由自主地将这种文化带入到新岗位、新团队里，从而引发和同事的文化冲突。

其实从这部分员工的主观意识角度来看，他们更多也只是想要努力工作，对于新环境、新节奏也确实需要时间适应。而如果因为太“卷”被同事冷落、排挤的话，反而不利于他们洗刷掉过去积累的糟粕，甚至会形成对立，更进一步强化他们对糟粕的坚持……

应该被怪罪的，不是他们，而是他们浸泡了太久的，那种不健康的工作环境和文化。

在前面提到的 Blind 原帖中，也有很多亚马逊现任、前任员工，对公司的文化进行了阐述和批评，并且分享了自己的观点。

用户 axela 回帖写道，自己是一位前亚马逊员工，有两个女儿，其中妹妹患有自闭症，因此自己必须努力工作到60岁甚至更老，才能确保妹妹长大了不会成为姐姐的财务负担。他想说的是：1）并不是所有前亚马逊员工都有公司的文化遗毒，2）有些人离开亚马逊，正是因为受不了原帖所描述的文化问题。

用户Hawk-I 表示，对于那些在亚马逊工作了太久的人来说，想要“洗掉”那种行为模式需要两三年的时间，而如果新团队里亚马逊浓度太高的话，难度会非常大。但是即便如此，人们还是应该通过正确的方式去表示抗议、改变文化。

用户tobym 在亚马逊工作，他认为原帖主的情绪可能过激了：

“我不确定如果我的同事在周末 ping 我的话，我也会像你这样上蹿下跳。我的工资不是按照小时计算的，我也可以根据情况紧急与否，来决定是否要在别人 ping 我的时候做出反应。

我不会因为我的同事过度狂热而感到紧张。如果我的经理过度狂热的话，那么为他设立正确的期待值应该是我的责任。大不了谈个话嘛，我们都是人，我们完全可以沟通。我觉得没必要在这里大呼小叫，指责一整家的5万名工程师都有文化问题。”

其它用户也对 tobym 的发言表示赞同。用户 eudyse 回帖表示：原贴主所吐槽的这种情况，同时也是这名员工帮助纠正团队文化、体现自己领导力的一个绝佳机会。

“我不认为 ping 我是件坏事。我非常欢迎别人在周末和节假日 ping 我，前提是你的事情紧急性真的足够高。而且，考虑到我自己当时是否有空，我也可以自行决定是否答复你。如果大家都这样的话，我真的完全不介意……”