使用数据进行良好选品

数据化选品的正确逻辑

一、选择节点

1.1 节点选择从业务角度出发

1.2 零售角度划分产品类别

二、抄写风格开发

2.1 评估首要维度市场容量

2.2 某一节点下现有产品销量

2.3 过分依赖已有结果，难以突破现状

三、竞争来自Google的流量

3.1 寻找客户需求相匹配的好产品

3.2 向站外引流量，获得更多的订单在亚马逊成交

四、数据化选品忽略需求研究

4.1 太过沉溺于数据化选择而忽略了需求研究

4.2 研究数据需求比数据本身更重要

4.3 这个产品为什么好卖，它解决了顾客什么问题？

4.4 是否有更好的产品可以代替？

五、判断趋势和找到好的产品切入点

5.1 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。

5.2 注意看竞品信息，思考问题

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常见问答(FQAS)

你可以考虑数据的质量、代表性、可靠性这些指标。高质量的数据能更准确地反映用户需求;代表性强的数据样本大小足够,能代表整体用户群;可靠的数据来源可信,不会产生偏差。

你应当重点关注主流用户,但不應忽略边缘用户。面部数据时,抽取代表性样本进行深入分析;对特殊需求用户,可以广泛采集少量数据来了解。而且,分析结果要实事求是,切忌以自己的看法取代数据。

重复数据可以直接过滤;不一致数据需要进一步调查理由;缺失数据你可以考虑填充平均数或常数,或者直接排除该字段。处理完后需要记录下来,保证数据处理的可信度。

定量数据能清晰显示趋势,但忽略用户真实体验;定性评论提供细节,但说法主观。可将二者结合,用定量数据找出问题点,再用定性数据揭示原因。也可以把定性结果定量,如分级评论满意度。以此达到定量与定质相互 complement。