数据化选品
所谓的数据化选品，就是通过大数据，把亚马逊平台上无数Listing的销售数据信息结构化，提供一定的呈现和计算逻辑，帮助卖家选择自己想要参考的竞争对手产品。
跳出选品这个事，所有的数据分析都有两个基本点：一是数据源，二是分析逻辑。
各类数据化选品的软件，其实大同小异，在数据源上使用爬虫或者通过一些灰色渠道获取，把数据按一定程度模糊掉之后，做出各种分析功能。
比如说，把销量估值和BSR 曲线放在同一个图表中，判断淡旺季，把关键词及与该关键词有关的产品及对应销量做关联，做市场趋势分析。
最最同质化的功能，应该是在把某个时间段的数据，提供数据筛选器，让卖家从价格、类目、评分、BSR 范围、发货方式、销量范围等各种数据条件中进行选择，得出卖家自定义逻辑的产品参考清单。
数据化选品的逻辑分析方法，其实懂一点技术的人，都可以实现。甚至不懂技术的人，通过Excel的傻瓜操作，也能做出来。
由于平台的数据开放性，变成了抄款神器。目前亚马逊电商行业，数据化选品盛行的原因，确实是因为卖家太多了，大家都急需抄款神器。
为什么要抄款？坦白讲，走别人走过的路，卖别人已经卖起来的产品，用更低的价格，更好的文案，更炫的图片去抢市场，确实是最稳妥的选择。
只是从长远来说，这条路应该是越来越窄的，因为行业洗牌已经很明显了，当你可对标参考的卖家越来越少的时候，其实越依赖你的自主创新决策。
数据化选品，是一种畸形的选品方法
大多数人不能客观地理解数据。亚马逊上一款产品的热卖有N个原因，大概可以分为选品和运营两个方面，每一个公司的销售结果，都是运营跟选品的效率结果总和。我们看到结果，想要同样的结果，却无法复制所有的原因。
对选品人员来说，他们最多只能复制“选品”中的一小部分原因，却很难有信心一定能卖好。这就是运营跟产品开发撕逼的由来。
过于依赖数据化选品，很可能缺乏耐心去理解客户需求，失去对产品和业务的优化机会。目前主流的产品创新和差异化手段，是基于热销品的Review 所提的痛点，进行产品的迭代和改进。
不得不说，这一个“差异化”手段，可能已经开始同质化了。所以对于真正想做好产品的人来说，如何真正理解客户需求，是一件最重要的事情。
如果不是铺货式的产品开发，选品软件最重要的意义应该是在于“判断趋势"和“发现好的产品切入点"这两个事情上。
在你把亚马逊上的竞品信息看完之后，应该静下心来想，这个产品为什么好卖，解决了客户什么问题，有没有更好产品。你所看到的数据化，都是现实行为发生的结果，研究需求比数据重要。
当前产品开发工作最大的病态，是过于痴迷数据化选品而忽视对需求的研究。在数据化选品的时候，还纠结某个软件的数据准不准。
事实上，别人卖得好，就是天时地利人和。一模一样的产品，不可能复制同样的天时地利人和。何况，很多卖家有时候连自己产品为什么会爆，都搞不清楚，更别说看数据研究对手了。
从互联网流量的角度，亚马逊也在和其他网站竞争来自google的流量，过去某个节点的产品销量不好，也可能只是暂时还没有匹配到客户需求的好产品，但亚马逊算法发现有好的产品，会加重向站外引流量，获得更多的订单在亚马逊成交。(这也是站外选品的意义)
该篇文章为卖家之家特约作者“Amy聊跨境”投稿文章，转载本文不得修改标题及原文，并保留来源以及原文链接，否则我们将保留追索权利。
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