从数据角度看选品的要点

数据化选品

一、资料来源

数据化选择依赖于海量的数据，将亚马逊平台上无数列表的销售数据信息结构化，提供某种呈现和计算逻辑，帮助卖家选择他们想要参考的竞争对手产品。

二、分析逻辑

各种数据化选品软件，其实都很相似，在数据源上用爬虫或者通过一些灰色渠道获取，将数据按一定程度模糊后，做出各种分析功能。将销量估值曲线和BSR曲线放在同一图上，判断市场趋势；将关键词和与该关键词相关的产品及其销量联系起来；从价格、类别、评分、BSR范围、出货方式、销售范围等各种数据条件中进行选择；得到卖方定制的产品参考清单。

三、原因分析

平台的开放数据使得数字化选品盛行，因为卖家太多，大家迫切需要这样的神器：“走别人已经走过的路，卖别人已经卖过的产品”。但是随着行业的变化，这条路会愈来愈狭窄，未来却要依靠创新来保证市场地位。

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常见问答(FQAS)

从数据角度看选品的要点

从数据的角度来看,选择销量、收益和留存率等重要指标高的商品为重要商品。这些商品都能带来更好的商业效果。

可以对不同商品属性(如颜色、尺寸等)的销量或留存进行对比分析,即哪些属性组合的商品表现最好,这样的属性最可能符合用户喜好。

可以对不同时间段的商品访问量、收藏数等进行对比,最近增长较快的商品可能就是新兴热点商品。也可以分析用户评论,看哪些商品受到用户的普遍好评。

在选择商品时,需要 对已有类目下的商品数量和占比进行统计,避免选择类型相似但质量差异不大的商品,以优化整体品类混合。