对于每个卖家来说,使用相应的产品分析软件已成为标准操作。市面上的选品分析软件种类繁多,各具特色。卖家可以利用这些工具测试自己的在售产品数据。但在使用这些软件时,我们需要充分理解各个功能的逻辑,并思考是否有优化的空间,以帮助做出更好的决策。

1. 节点选择应从业务角度出发,目的是获得流量入口,这是获得流量的"操作方式"。决策的重点是"哪个节点可以带来更多的流量",而不应过于关注与产品本身无关的因素。在亚马逊的各个级别类别和节点名中,更多反映的是零售角度的产品分类,在评估某个类别的产品容量时,可能并不太具有参考价值。

2. 亚马逊的主流选品策略是追求同质化开发,即仿冒其他畅销产品。评估首要维度是市场容量,这无可厚非。但市场容量数据主要来源于"某一节点下现有产品的销量",这种做法存在一个巨大缺陷,因为市场容量本应是一个动态过程,过分依赖已有结果难以突破现状。

3. 从网络流量的角度来看,亚马逊也在与其他网站竞争来自Google的流量。过去某个节点的产品销售很差,可能只是暂时没有与客户需求相匹配的好产品。只要亚马逊的算法发现有好产品,就会在站外引流量,获得更多的订单在亚马逊成交。

4. 当前产品开发工作中最大的缺陷,就是过于沉溺于数据化选品,而忽略了需求研究。在数据化选品时,纠结于某一软件数据的准确性。其实,别人卖得好,往往是因为天时地利人和,而不是简单的产品复制。许多卖家甚至不知道自己的产品为何会爆款,更别提去研究对手了。

5. 如果没有全方位的产品开发,选择软件的最大意义在于"判断趋势"和"找到好的产品切入点"这两件事。在看到亚马逊上的竞品信息后,应该静下心来思考,这个产品为什么好卖,它解决了顾客什么问题,是否有更好的替代方案?数据化关注的是现实行为发生的结果,研究需求比数据本身更重要。

FAQs:

Q1: 如何在数据化选品过程中避免过于注重数据,而忽视实际需求?

A1: 在数据化选品时,要努力克服对数据本身的过度依赖,重视需求研究。了解顾客真正的需求,并寻找能满足这些需求的优质产品,而不是简单复制他人的成功。

Q2: 在使用选品分析软件时,需要注意哪些重点?

A2: 使用选品分析软件时,要充分理解各个功能的逻辑,并考虑如何优化这些逻辑,以帮助做出更好的决策。同时,还要注意关注业务目标和客户需求,而不是过于关注数据本身。

Q3: 如何利用数据化选品找到好的产品切入点?

A3: 在数据化选品时,可以利用软件判断市场趋势,找到好的产品切入点。同时,还要静下心来思考,这些产品为什么能够畅销,它们解决了哪些客户问题,是否有更好的替代方案。