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把Excel丢给Codex,只能得到结论;把数据接起来,才能真正做业务分析--一种更适合中小卖家的AI数据分析方式
把Excel丢给Codex,只能得到结论;把数据接起来,才能真正做业务分析--一种更适合中小卖家的AI数据分析方式最近正好有朋友来访，我们聊了聊最近各自在做的事情。 他推荐我把excel表格发给codex来分析数据。 然后他收获了我的一个白眼🙄。 原因其实很简单：一张Excel，很多时候真的分析不出太多东西。 我和他讲了：我现在是怎么做分析的？ 我现在有两套半自动化工具。 工具1：拆分Parent SKU的完整费用（财务数据） 工具2：分析关键词流量、广告表现（业务数据）。 2套工具最后把结果汇总在一个Codex读取的数据库内。 然后我给Codex的指令，并不是：“帮我分析一下这张表。” 而是：“帮我分析这一周业务发生了什么变化。” 这里的区别其实很大。 因为我能看到的不只是这一周的数据结果，而是： 这里说明下，我会在自己的广告工具里记录一些操作。 比如什么时候调整了广告、修改价格什么的。 这样再去看数据时，我看到的就不只是： “这周业务怎么样。” 而是： “业务发生了什么变化。” 这才是我理解的数据分析。 分析不是看一个结果，而是看一个过程。 我：你这次分析完以后，下次分析的时候，你还会拿它和新的数据继续比较吗？ 他：把之前的数据一起发送，去分析环比的结果。 我：内部有没有数据库专门管理这些数据。这样你直接对接就不要去重复导入数据了。 他：我可以试试ERP的MCP。 我：那我推荐你们用飞书或者企业微信了。 这里核心是需要解决数据的沉淀和共享。 对于没有IT的中小卖家这2个是比较简单的方式。 步骤也就3步： 第一步，把处理好的数据统一存下来。 这里存的不一定所有原始数据，而是你真正需要长期分析的数据。 第二步，让Codex可以读取这些数据。 可以通过飞书/企业微信的应用接口，也可以自己写一层代码读取。 技术路径其实不是重点。 重点是：Codex每次分析时，读取的是同一套持续更新的数据，而不是临时上传的一张Excel。 第三步，把分析结果也沉淀下来。 这里可以有当期指标，也可以有结论和异常等。 下次分析的时候，这些都可以继续作为上下文调用。 这样你的结论，就不是单一数据的判断，而是长期数据变化的阶段性结论。 我现在越来越觉得，业务分析的价值，不在于得出某一次的结论， 而在于通过长期复盘，不断验证和优化自己的判断。 分析需要的是，在连续的数据变化里做判断，而不能依赖单独数据的结论。
和上周相比发生了什么变化； 哪些指标发生了环比变化； 哪些操作可能带来了这些结果； 具体到关键词，流量、排名、转化发生了什么变化。