数据化选品的正确逻辑

基本每个卖家都会用到相应的产品分析软件，市面上的选品分析软件也是多种多样的，各式各样的，数据怎么样卖家可以拿自己在售的产品测试一下就出来了，特别强调在使用各类选品软件时，充分理解各个功能的逻辑，并考虑“有没有办法优化这个逻辑”来帮助实现更好的决策：

1、节点选择从业务角度出发，目的是获得节点的流量入口，这是获得流量的“操作方式”。决策远测“哪个节点可以蹭到更多的流量”，许多与产品无关。再说，在亚马逊的各个级别类的计划和节点名中，应该是从零售角度划分产品类别，具体到某个类别的产品容量评估时，不一定很有参考价值；

2、亚马逊的主流选择目标是抄写风格开发，或也可称为仿冒开发，评估首要维度首先是市场容量，这当然无可厚非。市场容量数据主要依靠“某一节点下现有产品得销量”：这种做法实际上有这一巨大缺陷，因为市场容量本应是一个动态过程，过分依赖已有结果，难以突破现状。

3、从网络流量的角度来看，亚马逊也在与其他网站竞争来自Google的流量，过去有一个节点的产品销售很差，可能是暂时没有与客户需求相匹配的好产品。只要亚马逊算法发现有好产品，就会在家里向站外引流量，获得更多的订单在亚马逊成交。(这也是站外观点的意思)

4、目前产品开发工作中最大的缺点，就是太过沉溺于数据化选择而忽略了需求研究。在数据化选品时，还纠结于某一软件的数据准不准。其实，别人卖得好，是天时地利人和，产品一模一样，不可能像天时地利人和。况且，许多卖家有时甚至不知道自己的产品为何会爆炸，也不清楚，更别提看资料研究对手了。

5、如果没有铺货式的产品开发，选择软件的最大意义在于“判断趋势”和“找到好的产品切入点”这两件事。当您看到亚马逊上的竞品信息后，应该静下心来想一想，这个产品为什么好卖，它解决了顾客什么问题，是否有更好的产品可以代替？-你们看到的数据化，都是现实行为发生的结果，研究数据需求比数据本身更重要。

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常见问答(FQAS)

数据化选品是指通过分析用户行为数据挖掘出潜在好商品,并推荐给用户的一种商品展示方式。它可以帮助用户更快地找到心仪的商品,同时也可以增加平台商品的销量。

主要方法包括:通过用户的浏览、收藏、购买历史挖掘用户的偏好;运用协同过滤算法分析用户间的点赞和评论关系,找到相似喜好的用户群;通过商品属性(如类别、价格、评分等)构建 goods graph,寻找用户可能喜欢的相关商品。

主要通过以下指标评判:用户点击率和转换率是否上升,重复购买率是否提高,用户满意度是否提高,平台商品销量是否增加等。同时也要关注是否侵害用户隐私或引发不良用户体验。

数据不足确实会影响数据化选品的质量。当用户购买历史和行为轨迹不足时,算法很难准确地了解用户喜好。但数据量不足不代表就不能做了,我们可以通过其他渠道补充用户资料,同时也可以基于大数据总体趋势给用户一定的默认推荐。随着时间的累积,数据量越来越丰富,效果也会越来越好。