从数据角度看选品，值得我们细细思考

关于数据化选品：我们得认真理一理

一、为什么卖家使用了数据化选品工具后，销量不及预期？

1. 大家都在进行数据化选品

当你在进行数据化选品的同时，还有很多和你有着同类心理和获取同样资源的卖家，也在以类似的心态进行同样的选品，所以，当你看好一款产品，然后开始备货发货，在某个角落里，有很多人在做同样的事情，而这样的行为所带来的结果就是，每一个在大数据中反馈出来卖得好的产品，都会迎来一波激烈的竞争，销量被分散，利润被稀释。

2. 数据化选品不能代替人性的判断

表面上看，是帮我们省下了很多分析求证的过程，通过各种工具，你的确可以直接拿到结果，然而你却未必真的对这些结果能够有深刻的全方位的理解。当我们首先接收到"销量好、利润高"的数据后，如果不有意识去调动理性思考系统(System II) ，就可能会在整个过程中处于缺失状态。

3. 注意供应链端上市场“黑幕”

有些上游供应商为了推动自己的产品，直???在亚马逊销售上做假，通过大批量的刷单，将自己的产品刷到Best Seller。如此一来不但会阻止卖家数

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常见问答(FQAS)

从数据角度看选品,值得我们细细思考

因为不同商品在用户行为的表现上会有很大差异,一些商品用户参与度高、留存率高,这些商品更值得我们关注和优化。

我们可以基于用户行为数据,比如订单量、收藏量、浏览量、留存率等指标来判断某些商品的优势程度,那些指标较高的商品就更有潜力,值得我们投入精力来优化。

通常选择的标准包括:用户活跃度高、留存率高、毛利率高等。原则上是优化用户体验,提升转换率,同时考虑经济效益。

我们可以从描述、图片、价格等多个维度进行调整,比如改进商品描述的质量和完整度,优化图片效果,调整合理的价格区间等,利用A/B测试找出优化方案。