数据化选品的两个基本点

所谓数据化选择，就是通过海量的数据，将亚马逊平台上无数列表的销售数据信息结构化，提供某种呈现和计算逻辑，帮助卖家选择他们想要参考的竞争对手产品。

要跳出来选品，所有的资料分析都有两个基本要点：一是资料来源，二是分析逻辑。

各种数据化选品软件，其实都很相似，在数据源上用爬虫或者通过一些灰色渠道获取，将数据按一定程度模糊后，做出各种分析功能。

比方说，将销量估值曲线和BSR曲线放在同一图上，判断淡季，将关键词和与该关键词相关的产品及其销量联系起来，做市场趋势分析。

它最大的同质化功能，应该是将某一段时间内的数据，提供一个数据过滤器，让销售商从价格、类别、评分、BSR范围、出货方式、销售范围等各种数据条件中进行选择，从而得到卖方定制的产品参考清单。

数据选品的逻辑分析方法，其实懂一点技术的人，都能实现。一个连科技都不懂的Excel操作，也能做到这一点。

因为平台的开放数据，变成了一个抄款神器。当前亚马逊电商行业，数据化选品盛行的原因，的确是因为卖家太多，大家迫切需要抄款神器。

为什么要抄款？直说就是，走别人走过的路，卖别人已经卖过的产品，以更低的价格、更好的文字、更炫的图片来抢市场，的确是最稳妥的选择。

只是长期而言，这条路应该越来越窄，因为行业洗牌已经十分明显，当你可对标参考的卖家越来越少时，其实就越依赖你的自主创新决策。

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。