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2021-08-30 20:02:56
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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)


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