亚马逊选品策略深度分析

大家好,今天给大家讲一个在亚马逊开店的故事。Jenifer 服务于一家大型跨境电商公司,该公司主要的营销平台是亚马逊。因为工作表现优异, 公司升任她为美国区市场经理。

当然，欲戴王冠，必承其重。Jenifer 很快就感受到了高职位带来的压力。公司马上派了工作任务给她：充分了解美国市场，给出市场调查报告；了解各个商品品类的市场表现，为采购部门提供选品参考意见。简单的说就是希望 Jenifer 可以改善选品，从而提高公司在美国区的销售额。我们都知到同样是一个鼠标，有些款式可能销量很好，甚至成为爆款，而有些款式可能长时间都鲜有人问津。

Jenifer 的任务是在数百万种商品中挑出能受市场欢迎的商品，Jenifer 希望这项工作能有所进展，并在部门里开展了多次讨论。经过一番努力 Jenifer 的部门终于总结出针对美国市场的亚马逊商品选品策略：

第一步：Jenifer 的公司主营的是电子产品，所以 Jenifer 先确定自己的选品方向，大方向就是要尽可能的收集各种电子产品的的信息。针对自己的选品方向，研究亚马逊上现有的产品分布，当然主要是要去研究竞争对手的选品特点。根据自身的选品思路，组织头脑风暴，创新优化营销思路。
第二步：根据多年的业务经验，Jenifer 的公司在小型电子产品的营销上具有一定的优势，所以Jenifer 确定在选品上要着重了解小而轻的产品。

第三步：进一步筛选合适产品，把调查研究的范围进一步缩小。Jenifer 和同事们讨论出了一下具体的筛选条件，比如：

评论量应该在 500~1000 之间。
BSR 要小于 2000。
价格区间在：200 美刀到 300美刀之间。
对于重点商品要进行 Listing 调查，过滤掉那些图片少、质量低、描述少、变体少的商品。
过滤掉不采用FBA，评分低的商品。
通过 Google Trends 、CamelCamelCamel 等平台推测待选商品的销量走势。

第四步：确定产品，分析反馈

经过前面一系列的工作，到这里应该有一份理想的待选产品清单了，根据之前的数据反馈，从上架的商品种挑选了12个销量表现很差的商品，并从选品清单种挑选12种产品替换掉这些业绩不良的商品。之后就是联系厂商进货，最后把精选的产品上架。等待市场的反馈，然后再用选品清单上的产品换掉那些销量不佳的商品。以此循环，不断提高选品的成功率。

Jenifer 感觉自己的工作终于有了方向，满心欢喜地宣布散会。并卯足精神准备带领团队开创新的成绩。

但是到了实践环节，Jinefer 和同事们就迷茫于海量的信息和数据之中了，很多同事都开始怀疑 Jenifer 所拟出的策略是否具有可行性。部门里的工作人员数量是有限的，单靠人力根本无法处理上百万种品类商品所产生的海量信息和数据。

但是 Jenifer 没有放弃，经过多方面了解，Jenifer 找到了大数据专家，并花重金让数据科学家们为 Jenifer 的策略设计一套解决方案。数据科学家们应用互联网技术和数据科学理论，帮助 Jenifer 实现了自己的想法。通过大数据处理技术，成功的处理了海量的信息，为 Jenifer 的选品策略提供了可靠的数据支持。

利用大数据技术，Jenifer 很快取得了工作上的巨大成功。当然，Jenifer 的个人努力和其所在公司提供的资金支持，也是该策略得以落实的关键条件。

但故事到这里还没有结束，如果你也是亚马逊卖家，你也正面临着 Jenifer 当初所面临的挑战。那我们十分负责地向你表示，我们愿意成为你可靠的数据科学家。我们坚持认为，不仅仅只有财力雄厚的大公司才有机会利用大数据；我们坚持相信，科技应该给这个世界带来更多的公平，而不是大企业利用科技越来越大，而中小企业因为缺少科技工具就要被残忍的淘汰掉。我们坚持帮助中小卖家，甚至是个人卖家都有条件利用大数据科技来改善自己业务，利用大数据走向小而美。所以，多年来我们投入大量的精力，致力于打造出一款所有亚马逊中小卖家都有条件使用的【商务信息数据处理工具】——数据脉！