一.杀猪盘的逻辑
前几天,雨果站内一篇关于“杀猪盘”的文章上了热搜,题目叫《4天登上BSR!疑似又一起亚马逊“杀猪盘”骗局》,大概是说:某些供应商尾货烂货/专业打造虚假爆款→低价刺激销量、刷单销量激增→选品软件识别为爆款→诱饵上钩,1688进货→收割赚钱;
二.依据什么数据维度选品?
这里面有个关键的节点,选品软件将其识别为爆款,无法做出准确判断的新手卖家,可能仅凭一些纸面数据就直接入场,最后沦为韭菜。其实严格来说,选品软件在这只是一个符号,它可以是其他任何东西,它是你朋友口中的重磅消息,它是社媒上关于这个产品帖子的热度,它是你采用的各种选品方法的热度指标,你有几种选品方法,它就会存在于这几种选品方法中,毕竟,在这些人眼中,你在哪,流量就在哪。
那么,就没办法辨别吗?都说根据数据选品,数据表现这么好,依然要谨慎入场吗?是的,依然要谨慎入场。
三.选品数据的重点是抽象的
比如:选品软件帮我们收集了很多数据,那么我们有理解这些数据是怎么来的吗?还是就是拿到数据就直接用?第一步我们应该理解数据是怎么来的?它的采集逻辑是什么?因为数据的用法不只是说看到什么产品火,就跟着卖什么产品?数据的用法应该是什么产品火?那么为什么火?支撑它火的特征是什么?把这个特征拎出来嫁接到其他产品或其他场景。
四.选品数据的重点是战场
数据的用法还可以类似上述杀猪盘的思路,不过差别在于,这个产品是真的数据好还是打造出来的繁荣。简单来说就是,数据好就意味着会有一大批卖家的入场,那么我们不赚国外买家的钱,赚国内卖家的钱。这时候你可能会诧异,当我都确认这个产品是真的好时,为什么不自己做?因为不确定性太多了,依托国外平台,加上今年整体竞争越来越大。
不止卖家竞争激烈,选品软件市场亦是。选品软件趋于同质化,我们怎么筛选?看数据之外的服务是什么?是数据的延展性,是数据还可以怎么用?有了具有延展性的数据我们就可以精细化选品,从而有效地避免上文所说的“杀猪盘”。因此我们需要选择一款选品软件,它的系统能够对数据进行理解与分析。面对这一不断增长的市场需求,船长BI(上雨果,搜索“船长”,解锁免费试用)希望通过对各种数据进行多维分析,为卖家的选品方面提供更科的数据支撑,从而不断地帮助卖家驱动业务增长。船长BI作为亚马逊技术合作伙伴,已入驻亚马逊应用商城130+项功能辅助运营支持多终端查看。
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