关于亚马逊选品你必需了解的知识点
一、表格一大堆，选品还是选不好！
做跨境这行，调研和数据分析能力是两项核心能力。无论是选品还是运营，讲的是数据（决策依据）和逻辑（行动方式），这两块做对了，产品热卖不再是小概率事件。前不久有个卖家联系小编，说选品好头疼，辛辛苦苦做一大堆表格，但都卖得不好。
问题出在哪呢？拿选品来说，他是听说哪个好卖就去搜几个大卖款式，看个大概市场分析，就以为印证了自己的判断。选品也好，运营也罢，每个决策都应基于全面、客观、有时效的数据分析得出，而不是先有结论，再去找数据配合这个结论。
二、卖家的选品误区和难处
1、盲目跟风追热门，不考虑自己的运营，供应链能力是否匹配；
2、专攻冷门，盲目追求独家和差异化，导致私模成本高，进展缓慢甚至不赚钱；
3、贪多求全，什么都想做。一头热地准备，时间拉长之后，缺少持续数据分析的方法和能力，导致库存滞销；
4、缺少自动化数据分析工具，资料收集耗时耗力，信息缺失或失真，分析维度不全面，无法获得产品和大盘走势的准确数据，难以做出正确决策。这是很多卖家的难处。
三、什么是正确的选品思维？
卖家要有数智化选品思维，利用大数据看产品、市场是否良好，是否适合进入。掌握“大盘走势”，基于全面、客观、有时效的数据做出科学决策。
/ 什么是数智化选品 /
数智化选品就是以数据为导向，通过分析产品的生命周期来进行选品。您要充分了解品类TOP100卖家销量走势、利润情况、品牌销量分布、价格区间、评价数量（看是否还能进入，上千评价卖家不要占比太多）、评价星级分布（产品是否 OK）、上架时间(近三个月是否有新品涌入)、市场容量趋势（商品生命周期处于哪个阶段）、专利查询等，最后判断产品是否可以做。
/ 数智化选品的好处 /
1、全面的分析维度
卖家通常会对商品属性、热卖原因、利润构成等做一些分析，但并不彻底。卖家获得的数据来源、分析维度不够全面，其中最容易忽视的数据就是竞争程度和运营成本。
2、快速聚焦垂直类目，提高选品成功率
泛品类的选品大家都在做，反而会让卖家陷入红海。数据化选品可以筛滤品类，自动分析每个品类相关数据，快速定位垂直类目，找到真正可行的蓝海产品。
3、避免踩雷
如果你想销售一款产品，但是它的评论数、星级都很低，这个时候到底是机会还是挑战？如果平均的星级都很低，比如两星、三星说明这个类目的商品大多数很难获得用户的好评，它在销售过程中遇到的问题可能会比较多。若不看这个数据，直接做，而你又没有能力解决这类产品的缺陷，结果可想而知。
四、做好需要了解“大盘走势”
掌握各品类/品牌/卖家的销售情况、价格区间、竞争格局；不同产品的市场占有率和垄断程度，方便评估自身优势与目标市场的匹配度。
数据化选品方法分为以下5个步骤：
1.关键词获取&搜索量
2.产品竞争性确定
3.产品开发时间调研
4.产品市场调研
5.产品属性调研
理想的产品需要满足以下几个条件。
√ 已经出现在亚马逊前台。
√低运输成本。
√合理的销售价格区间。
√合理的利润空间。
√热度低竞争度。
√无品牌垄断和销量垄断。
√处于上升生命周期。
√功能简单易于清关。
那么如何才能找到这些理想的产品呢？
数据化选品，是当前被大卖们使用最多也是公认最有效的方法。
那么数据化选品，一般哪些数据呢？
1、Review和Sales Rank
Review的数量可看出产品一段时间销量，要基于时间段来看，但有时候review增长速度过快你懂的！
所以Review的增长速度一定要结合Sales Rank。
如果Sales Rank+Review都成长较快，基本上可判断这是一款有潜力又有销量的实力热卖商品。
2、价格利润
很多中小卖家选品时容易在“出单多，利润低”和“出单少，利润高”中纠结，其实这不是问题。
中小卖家初期很难日出千单，建议可稍微放低价格，保证订单率来沉淀成品的综合权重，先养好listing各方便指标！
3、Reviews星级
若Review评价平均低于4星，要小心，这样的产品通常有很大的缺陷，需要结合Review的具体评论问题来看。
如果买家反馈的问题你能解决，那这个产品就是适合你的，如果你无法解决，建议敬而远之。
第一，宏观了解市场趋势、区域分布和销售概况，这个作为决策的根据点。
第二，微观把控产品动向，产品的开发、销售到消亡一定是正态分布的，有上山，也有下山的阶段。同时还要考虑流量转换率的问题，在eBay这样的平台，除了做战内的营销推广，也有人会做站外的引流。
第三，很多人集中在前端的市场分析，只追逐销售，而没有关注后面的供应链，这种情况下，问题也很严重。
一个数据分析在整个创造价值的过程中，竞品分析，其实不一定是去盯某一个具像化的产品，可能是分析这样的品类，也就是eBay的品类会有很多的层级，在最细分的品类追逐热销产品。
第二是扩大热销产品交易，可能就是卖的好的一些产品，去追逐热点，跟随市场的脚步，不断扩大市场的占有量、交易的体量。
第三是成长型产品，这种产品最有价值，也就是在整个产品开发属于前一个阶段，这时候市场属于上升期。如果我们现在再去卖指间陀螺，还会有市场，但是市场竞争会很激烈，但如果你在半年前发现这样的产品提前布局，保证供应链的跟随，这时候产生的效率和利润最大化就非常明显，产品生命周期也会延长。
目前大家无力下手，数据分析做不好或者不知道怎么做的大部分原因可以归结为几点。
第一，很难到市面上找到真正的数据分析的工具可以如实地呈现产品的真实的状态，大部分的数据经过了二次的加工，这种加工会让我们取得错误的数据，当我们用错误的数据分析得出的结论就会产生巨大的问题。
第二，数据的庞大，eBay的平台是上亿级或者十几亿级，订单的交易量也非常庞大，产品周期相对短，数据分析能够在短时间内达到有效的使用，这就很难。
第三，价值的深挖。有人能从数据分析中看到深层次的价值，有的人看不到。怎么发挥它的价值解读它，跟我们的方法有很大的关系。
第四，指导交易。做卖家的经验告诉我，做数据分析的前六个月，甚至前一年都是很痛苦的，基本上很茫然，不知道自己该怎么做。但是当你真的学会一些套路，掌握一些规则规律之后，你发现它真的会给你带来更高的转化和效率。
指导过程中你的渠道的分析和供货销售的供销匹配也是非常关键的节点。
