从零开始：亚马逊数据驱动的选品策略

亚马逊入门级数据选品思路

亚马逊是一个以产品为导向的平台，选择优质、市场认可的产品，可以提升销量。因此，下面就如何选择产品提出三种入门级数据选品思路。

一、数据库选品

新手卖家可以使用产品选择数据库，根据自己的商品定位，如价格范围和毛利润范围，进行筛选条件。

1）商品评分：建议选择4分以下的产品，有改进的空间；4.2分以上的产品不太适合新手卖家投入。

2）日销量：低日销量意味着市场容量小，应选择日销量高、市场容量大的产品。

3）上架天数：不要选择半年以上的老卖家的产品。

4）首页评论数：应选择评论数量低、竞争方便的产品。

5）首页品牌数量：不要选择类别中有明显竞争者或者独家供应者的产品。

在整个过程中是不断减少、剔除不合适的类别、找出最佳可能性来实现盈利最大化。

二、关联选品

关联选品是在一个或多个相关行业中找出可以发展并具有广泛相关性的类别。这样可以在一个行业内共同开发市场资源、减少测试难度。 例如如果想开发户外运动相关市场，可向俯卧板、瑜伽垫、杠铃等方向考虑开发子类别。

1) 在listing页中浏览看看本行业中是否有相关产品存在;

2) 通过JS精准的类别列表去寻找子类别去寻找相关产品;

三、热门词语选

新手卖家也可以根据JS关键词工具去寻找飙升中的新產品,从而快速开发新市场,此时也要注意選用最近上市,评论數低,竞争方便的產品:

1) 输入一个行业相关性很强的关键字,如pet,然后根据过去30天内对此词出现情况,寻找准备飙升或者新產品;

2) 通过此长尾词去Amazon前台海量浏览中,寻找最近上市, 评论少, 没有明显竞争者或者独家供应者的新產

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常见问答(FQAS)

亚马逊数据驱动的选品策略是指利用亚马逊平台丰富的用户行为数据,分析用户兴趣、购买习惯等信息,精准推荐和选择商品,形成供应链库存优化策略。

主要包括以下几个步骤:1. 利用搜索词数据分析用户需求热点;2. 分析用户浏览和购买行为模式,挖掘用户偏好;3. 运用协同过滤算法,推荐相关商品;4. 结合销量和库存数据优化供应链管理。

数据驱动的优势主要有:1. 利用大数据提升产品推荐准确率;2. 个性化满足不同用户需求;3. 提升商品采购效率和库存转化率;4. 通过实时数据调整策略,实现动态管理。

从零开始需要重点做以下几点:1. 收集整理重要数据;2. 建立数据分析团队与能力;3. 研发数据驱动模型与算法;4. 不断试错与迭代升级模型;5. 与运营线上线下深度协同。