阶段总结 - 浅谈选品方法论和文章逻辑

最近有朋友问我如何解决数据源的问题，并真正选一款产品出来，我觉得并没有一个放之四海而皆准的方法，都需要根据具体情况进行调整。公司规模、实力、投入的不同，策略也不同。如果把以精品路线为主的公司简单的划分为两个类别：大卖和小卖。那么，从核心来讲，大卖的路线是选中一条产品线，制定市场份额的目标，从宏观上布局。而小卖是以单品为主，并不一定要求上架整个产品线的产品。从选品维度上考虑，一些限制条件如评论小于1000，前10名销量大于3000，星级大于3.7等等更适合小卖。大卖家有实力去冲击BSR，所以他们考虑更多的是市场份额。在终极的推广下，一切产品都是蓝海，但经久不衰才是长胜之道。

关于数据源的问题，有两种思路。如果你有技术能力，可以自己爬取亚马逊的数据，当然这有一定难度，小卖家操作空间有限。另外，可以购买市场上服务商提供的数据作为参考。其实，很多服务商都可以做到80%，从80%到85%有一定的难度。同时，从85%到90%难度更大，真正实现的也不多。不过，对于一般需求的话，80%的准确度就可以满足需求。我知道你想说，失之毫厘，谬以千里。那么，我们思路开拓些，在大数据的范畴内其模糊性的特点，使得数据不用那么的精确，小范围的数据误差并不影响整体的结论。所以，不用太纠结数据准确性的问题，而应把精力放在如何分析、利用数据使效率最大化，根据公司的策略来灵活的调整选品维度。

到目前为止，我总共写了关于跨境电商的12篇文章。为什么强调“跨境电商”？因为之前在学习数据分析的时候，我会把每个阶段性的学习总结成一篇文章发到知乎。所以，这并不是第一次写作的经历，还记得我发布的第一篇文章是关于如何使用工具来提高工作效率。在写了一些文章后，我觉得是时候停下来总结一下。那么，既然是阶段性总结，我先说下这12篇文章的思路。

首先前两篇讲了关于亚马逊的底层逻辑，其实很多事情都有关“二八原则”，很多道理都是相通的。我也是转行做电商，会把之前的一些经验结合到现在的工作。之后，看到了一个传播很广泛的日本站数据，就拿来试着分析一下。接着，我对行业内的工资很感兴趣，就开始爬一些数据出来做个简单的分析。这里有朋友反映，是否可以做份全国范围内的分析，有时间我会去尝试。可以预想到的是，这在数据清洗上要花的时间会很多。接着开始了一系列的类目分析，先从家居类目开始，一级级的往下深入。同时，分析了两个品牌的产品线。而这两篇文章也是大家反馈最多的。大众的声音是这些分析对小卖没有参考价值，产品也不能上，品牌价值也比不了，营销手段也不够多样，社交媒体粉丝也不好积累等等。这时，我想起了某位大神写了一篇关于anker站外营销渠道的分析，下面留言也是类似的声音。其实我想说，这样的文章定位是品牌故事，提升行业认知，扩大格局。我的初衷是以百科的形式、数据的角度分享一系列的线上品牌。接到各位观众的通知后，我会适当减少这部分的内容的比例，转而利用我身边的数据资源，增加蓝海类目的推荐，提高实用性。

还有一些朋友反映文章中的一些可视化图片纯属炫技，我觉得是时候回应一下了。首先，我这方面的技能有限，也是一个学习的过程。其次，我想用新颖的方式来展示一些枯燥乏味的数据，毕竟我们是做电商的，不是搞数据分析的。当然，电商是实质，数据分析是载体，所以，我会尝试增加内容的深度。最后，我也想说下tableau简单说就是个高级的透视表，如果能好好利用，可以大幅度的提高工作效率。比如说，导出后台一些本地数据，做一些固定的可视模板，每次只要刷新数据就可以快速达到想要的效果。

感谢各位朋友的支持，在与你们的讨论中，我学到了很多。因为白天工作时间较多，经常加班（做电商的谁不是呢），所以，文章的更新频率较慢。我会在保证质量的同时，加快更新速度。希望之后的文章更有深度和见解，在把我的想法分享给大家的同时，也做好接受批评的准备，只有这样才能更好的成长，也希望我们一起成长。如果你觉得文章对你的朋友也有帮助，那就分享出去。如果你有一种思想，我有一种思想，彼此交换，我们每个人就有了两种思想，甚至多于两种思想。（点击“阅读原文”，查看文章目录）