亚马逊整店托管运营
亚马逊为自己优化。我们为你的生意负责。
Make The Brands 承担亚马逊业务的整体运营责任。由资深运营者带领的团队，把日常店铺执行与利润、库存和资金效率的关键决策连成一体。
- 几分钟即可完成
- 面向已有规模的亚马逊品牌
- 资深带队，团队执行
Brand Intel Console（BIC）是 Make The Brands 自主研发的电商情报与经营操作系统。
SKU B，旅行杯库存 亚马逊
在断货发生之前补货
亚马逊信号
按当前的售出速度，库存覆盖天数短于补货周期。
库存覆盖对照补货周期
- 库存覆盖
- 23 天
- 补货周期
- 35 天
- 风险敞口
- 12 天缺口
- 预期影响
- +$11.6K/月
- 单件边际贡献
- $3.09
- 置信度
- 76%
建议
现在就下补货单，并在到货前放慢该 SKU 的广告。
审批路径
采购订单等待财务审批。
- 按策略授权
- MTB 运营专家审核
- 客户审批
- 财务审批
经营记录
$300M+
负责过的亚马逊品牌组合年销售额
最高约 $2.5M
单一品牌的月广告花费
110+
产品上市次数
运营者责任
每个账号都有
亚马逊是
广告、定价、库存、转化和运营用的是同一套经济账。动其中一个，其他都会跟着动。
- 广告预算转入上升的需求。
- 需求订单加速。
- 库存覆盖天数跌到补货周期以下。
- 自然排名风险敞口断货让出了位置。
- 经济性边际贡献随之流失。
每个决策都有经济后果。
这些不是分开的服务。它们是同一份经营责任。
是决策系统，不是仪表盘。
MTB 运营专家用 BIC 找出真正重要的事，做出决策或为决策把关，执行，并衡量实际结果。
信号
BIC 把平台表现和实际成本、广告、搜索需求、库存、定价、竞争、现金约束以及经营历史连接在一起。
经济性
每个信号都用边际贡献来计价。
决策与路径
一条建议，附带证据、预期影响和置信度。改变你商业打法的动作，等你拍板。
结果
在设定的窗口内衡量。实际结果对照预期，写回记录。
SKU B，旅行杯促销 亚马逊
调整一个会亏本卖的促销
信号
- 亚马逊信号
- 一个计划中的促销会让该 SKU 跌破边际贡献底线。
- 证据
- 折扣深度对照完整成本结构
经济性
分析
按计划的折扣深度，每一件促销商品都亏钱，销量提升也补不回来。
- 预期影响
- +$2.0K/月
- 置信度
- 71%
决策与路径
建议
降低折扣深度，缩短促销窗口。
审批路径
客户已审批，促销重新提交
- 按策略授权
- MTB 运营专家审核
- 客户审批
- 财务审批
结果
预期对照实际窗口：30 天
状态低于预期
- 预期 估算
- +$2.0K/月
- 实际 实测
- +$700/月
我们做了什么决定。实际发生了什么。
不是每个决策都奏效。账本把没奏效的也留着，因为下一次决策正是从那里变得更好。
营收不等于利润。
ACoS 只是一个指标。利润才是目的。
售出一件SKU B，旅行杯
示意数据
售价$24.99
- 亚马逊费用
- −$8.20
- 广告
- −$5.20
- COGS、运费与退货
- −$8.50
- 边际贡献
- =$3.09
- 边际贡献率 12.4% 推算
真实成果家居床品
整合管理给一个账号带来了什么变化。
月销售额
起点 $550K不到 4 个月结果 $875K
TACoS
起点 22%结果 15%
一个处于倒闭聚合公司组合中的床品品牌。
扭转靠的是搜索词状态预算法：砍掉失血词，给机会词加预算，把库存信号和排名增长绑定，让增长稳住。
随后为出售做好准备。
账号身份已隐去。数据以账号底层记录为准。这是一个账号的记录，不是对你的预测。
查看全部经营记录
由运营者打造
自动化是杠杆。管理才是产品。
Adam Attaoui 自 2014 年起在亚马逊采购和销售，曾在两家亚马逊品牌聚合公司任职多年。聚合公司不可能靠主观判断运营几百个账号，所以它们建立系统：一个数据层、一套决策方法、一份评分。我们把同样的运营方法带给独立品牌，让团队依据同一套证据做决策、协同执行并衡量结果。
可重复的交给自动化。有分量的逐级审批。
常规动作由 MTB 运营专家依据既定策略，在既定的策略、权限和护栏内执行，比如约定限额内的出价和预算。有分量的动作等待 MTB 运营专家审核、客户审批或财务审批。
亚马逊优先。亚马逊是我们的经营中心。BIC 从一开始就不绑定单一渠道，所以下一个电商渠道接进来时，用的是同一套经济账、库存和决策。
想知道我们会在
一份由运营专家审阅的亚马逊现状评估，给出重点发现和首先要处理的事。
几分钟即可完成
包含 AI 可见度评估
看看你的品牌出现在哪里，你的产品是怎么被描述的，以及在抽样的 AI 回答中哪些竞品会出现。
- 亚马逊搜索覆盖
出现在前 20 个自然搜索结果内，共抽样 12 次搜索。对比值为 3 个品牌的中位数。
- 重点发现
- 对比品牌都出现的 4 个使用场景抽样搜索中，示例品牌均未出现。
- 建议的第一步
- 在 listing 评审中优先处理这 4 个使用场景搜索词。只在证据显示有缺口的地方，补充或写清产品确实支持的使用场景，然后复查搜索覆盖。
- AI 可见度
20% 的抽样回答提到了品牌
品牌出现在 8 个抽样回答中，共抽样 40 个回答，对应的购买问题均不含品牌名。
由 MTB 运营专家审阅。
接下来会发生什么
获取你的 MTB Score
一份简短的资格问卷。我们用公开的 listing 和搜索数据准备你连接前的评分。
MTB 经营评审
我们联系你安排时间，然后带你看一遍我们看到的东西。
亚马逊整店托管运营
如果双方合适，我们承担亚马逊的经营责任。
连接账号前，MTB Score 只读公开信息：你的 listing、搜索可见度、定价和竞争位置。你的成本、库存和账号经济数据，绝不会从公开 ASIN 推断。