不同的数据分析选品方法

独特的数据分析选品技巧

跨境卖家在选品时，要把握市场需求，而利用数据分析的方式可以有效的了解市场需求。下面小编就给大家介绍一些独特的数据分析选品技巧，希望能够帮助跨境卖家更好的选品。

一、空白期看周边

当你想开发一个新产品，但是这个产品目前市场上还是一片空白时，你不要光看淘宝、1688的销量，因为歪果仁脑袋里装着什么，你压根就不知道。此时你可以尝试爬取周边产品的数据，来看市场需求。例如，如果你想开发一个马桶周边产品，你可以爬去其他马桶周边产品的数据，如马桶盖、马桶脚架、马桶坐垫，从而知道老外对上厕质量的追求还是很高的。

二、增长期看特性

当你想开发的新产品处于增长期时，就要利用各种信息来观察其市场受应度。新的产品在第三批生产后将会达到95%以上的成熟度，此时根据公司情况来定这个产品方向就很重要了。例如宠物用的车子座套，凭借37个评价全5星就能成为best seller。

三、存量期看大小

当开发出来的新产品已处于存量期时，就要去看整体市场大小、竞争对手数量多少、实力大小、供应商行业内地位及其创新能力、利润等内容。这样才能够找准思路并抢占市场。

四、衰退期看脉动

如当前开发出来的新产品已处于衰退期时，我们要对这个产品进行“心理”分析：是否处于“假死”中?是否会再度回升?或者说是否能够开发成怀旧或者情怀产品? 对此要进行充分思考并把脉。

总之，85%以上的精力要集中在存量期与新长期上，考虑好各方因素才能够得出好的选品方法。

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常见问答(FQAS)

常见的数据分析方法包括:描述统计分析、关系分析、预测分析等。描述统计分析主要用于描述数据本身的一些特征,如平均值、标准差等;关系分析用于分析变量之间的相关性,如线性相关分析、非参数相关分析等;预测分析则用于在已有数据基础上对未来数据进行预测,如回归分析、决策树等。

描述统计分析主要描述一组数据本身的特征,如平均值、标准差等指标;关系分析则针对不同变量之间的关系,能够分析变量之间是否有线性相关或者非线性相关关系。描述统计分析注重数据整体的分布特征,关系分析则注重不同因变量之间的影响关系。

常用的预测分析方法包括:线性回归分析、logistic回归分析、决策树分析、神经网络分析等。其中,线性回归用于预测连续型变量,Logistic回归用于预测分类变量,决策树和神经网络则更适用于处理复杂特征和关系的预测任务。除此之外,支持向量机、K-最近邻等算法也常用于数据预测任务。