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2018-10-14 00:06:17
32

前言


今天在逛论坛的是时候看到一个很有趣的话题,直觉还是数据选品。有时候分析了很多数据,但依然选品失败,有时候只是一个直觉却意外收获爆款。我相信很多人同我一样有过相似的经历,所以我想结合自身的案例,分析直觉与数据选品。


直觉选品成功要素(刷单很少情况下)



1.需求量大


这点不需要解释,因为我们直觉选品的时候是观察了类似产品销量很高所以才选这个产品.


2.listing优化良好


图片好,listing存在差异化(非价格因素下,如果图片一般或者listing无差异化即使拥有很好的曝光转化率也会很低)


    3.出单词多


    一.长尾词排名靠前:举例宠物加热垫有很多出单词,pet heating pad, pet heating pad small,两个关键词下产品的竞争程度不同。(如图1.2分别是pet heating pad,pet heating pad small搜索结果)

    如果人为或非人为的方式优化长尾词,让它排名比较靠前,从而可能带来一定销量(通过分析自动和手动广告,可以分析出主要出单的几个长尾词)


    二.自动广告:使产品与一些同类别产品相关联(如果listing本身优势所以能保证一定的转化)


    注:直觉选品而不人为刷单情况下,产品出单量不会特别多,大约在5-20单左右。


    数据失败原因



    1.分析的维度不够


    常见维度分析包括:品牌,刷单,店铺,关联产品,相同款式数量。

    举例如图:我们看到一个新品销量不错,reviews数量1个,但是他是一个这个品牌RIOGOO是行业大卖,店铺feedback也很多,所以有很多关联流量,如果我们忽略这些去做相同的产品,很可能会失败。



    2.时差造成的竞争环境改变


    如果我选品的方式是直接copy热卖款式假如它现在热卖,但是很多人都同时看到这个款式,当我们产品上架时候竞争换发生改变,导致选品失败。(如图)



    3.审美误差


    选品不存在绝对的数据,任何选品都会注入人为的审美。

    举个例子,我们看到两款热卖产品,一款是灰色带图案的宠物加热垫,一款是蓝色无图案的宠物加热垫。这时我们不想直接copy热卖款,而是根据微创新的方式去选品,我们选择去开发一款灰色无图案的宠物加热垫,理论上它一定是一个爆款,但是这个时候又很小的概率存在审美误差,老外只喜欢灰色带花纹,而不喜欢灰色无图案的产品。

    这就是我分析的数据选品失败的原因。


    总结:


    其实选品是一种概率性事件,数据选品是概率大一点的选品方式,而直觉选品是概率小一点的选品方式。


    好了,今天的分享就到这里,大家对直觉与数据有什么更好的解释或补充请留言,大家一起探讨,我希望把一些大家认为抽象,不科学的选品用逻辑性的思维解读出来。


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