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)

一个产品是否适合数据化取决于以下几点:

1. 该产品是否都基于大量历史数据?如果产品没有足够的历史数据支持,则不适合数据驱动。

2. 该产品是否面临不断变化的市场环境?如果产品面临稳定的市场,则数据驱动效果不明显。

3. 该产品是否有复杂的决策流程?如果产品决策简单直接,则数据驱动的优势不明显。

一个产品是否已经成熟到可以数据驱动,可以从以下几个方面进行判断:

1. 产品是否已经有了成熟的用户群体和使用模式?如果用户群体和使用模式还在不断演变,则产品可能不够成熟。

2. 是否已经积累了大量的历史数据,可以支持模型训练?如果历史数据不足,模型训练效果将受限。

3. 是否定义明确了产品每个环节的关键指标可以用于优化?如果没有明确的优化指标,则难以通过数据驱动进行有效优化。

选择数据驱动的应用场景,需要结合产品本身特征,主要从以下几个方面进行考虑:

1. 是否有大量历史数据可以支持模型训练?

2. 是否有明确的业务目标可以转化为优化指标?

3. 是否面临快速变化的市场环境中需要持续学习和迭代?

4. 是否有复杂的决策流程需要通过算法优化?

5. 是否有痛点需要通过数据驱动进行改进?