“我们推崇全球理念、本地化创新。”亚马逊全球高级运营副总裁Marc Onetto介绍，亚马逊的业务无论在美国还是全球任何一个分支机构，都有统一的标准去衡量，比如能准时送达订单、让全球各地的用户对亚马逊更加满意。
基于这种理念，亚马逊在全球每个分支机构，都采用同样的业务系统，用技术平台去固化流程，形成一个全球范围内有序的运营体系。但是，这也不排除一些区域市场的本地化创新，比如北京的交通非常拥堵，因此卓越亚马逊招了一个自行车队运送商品，以提高送货效率。
而在西雅图，亚马逊正在测试Amazon Fresh项目，即生鲜蔬菜牛奶等商品的在线零售，本地用户可以头天晚上睡觉前下订单，第二天早上6点之前，新鲜的食品就能送到家里。这对于仓储物流有着非常大的挑战，但是Marc认为，亚马逊也从这个创新的项目中获得了很多经验，长期打算是将这项服务推广到美国更多城市，甚至推广到中国。
数据化运营
如何更好地服务于用户？在亚马逊，数据是不可或缺的工具，它是一切重要决策的基础。
“我们每天都会花很多时间去看商家们提供的商品，从消费者的角度去分析到底有多少需求，每一分钟都在看数据。” Sebastian透露，对于商家的服务，是从数据分析开始捕获需求的。
他举了个例子，比如亚马逊上某段时间网球拍的销量非常好，工作人员便会做一些简单的搜索，看看究竟有哪些消费者在购买，也会去寻找线下相关商家，询问他们是否愿意在亚马逊上销售网球拍。“这是我们发现商家的一个最简单的办法，通过数据分析去帮助我们去寻找最有效的合作伙伴。”
当商家进驻后，亚马逊会提供一项商户中心(Seller Center)的服务，这类似于沃尔玛为供应商开设数据系统的服务，亚马逊每天会告诉商家，他们的商品价格是不是该品类最低的，由于亚马逊的搜索结果是按照低价进行排序的，因此这对商家来说非常重要，可以帮助他们进行价格决策。另外，亚马逊还会根据实时的销售数据，告诉商家根据销售趋势，在几天或者几个月之后，销量可以达到什么程度。
“我们的目的是帮助他们更好的去预测未来的销售量去帮助他们取得成功。” Sebastian说。
在亚马逊，数据化运营无处不在，数据分析改善了客户体验和成本结构，使之能以规模化的方式降低成本，从而为顾客提供低价。设立新的运营中心就是很好的例子，亚马逊会用历史数据和现有的配送网络、预期的商品品类结构、包括商品的尺寸和重量等指标来建立数学模型，测算旺季的订单峰值，从而计算出运营中心的容量，决定到底是需要针对小件物品还是大件单独运输物品的设施。
由于亚马逊是从用户需求出发去倒推业务发展策略，因此获取用户需求的渠道就变得尤为重要，这意味着要获取正确的数据。对于每个业务部门来说，都有庞大的数据库来支持。
比如在无线产品部门，工作人员每天会看数据库里收集的用户需求和想法，每个月会收到用户数以万计的邮件，工作人员会通过邮件方式和客户对话。这些还不够， “亚马逊在APPLE和Android应用下面可以以星来衡量，是三星还是四星还是五星，我们会查看商品的星级，并且也经常注意观察用户如何使用他们的移动设备”。亚马逊全球无线产品及服务总监Sam说。
对于收集上来的用户需求，亚马逊并不是每一条都去实现，而是会认真评估自己能提供什么样的服务，是不是能很好地解决用户的需求，根据自己的能力来排用户需求实现的优先次序。
从需求的收集到需求的实现，数据化运营贯穿了亚马逊业务的始终。“数据会告诉我们是对是错。”贝索斯曾经说，正是这样的方法论，让亚马逊这家总是创新的企业，在探险中总能找到正确的路径。