“大家现在都在用数据化选品，你能看到的，别人也能看的到。”
这句话对于亚马逊卖家来说，早就已经不陌生了。
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尤其是勤劳的广大中国卖家们，一边喊着“好卷！好累！好冷！”，一边继续绞尽脑汁看数据，挖掘市场机会，快速复制，抢夺平台流量。
根据 Marketplace Pulse 研究，中国卖家在美国亚马逊市场的销售额份额创历史新高，中国卖家反馈评论总量的百分比已回到 2020 年 11 月以来的水平。
卖家们的症结点是“数据化”么？是“复制”造成的同质化。
整体市场增长放缓、竞争加剧的同时，卖家们的数据分析意识和软件工具的运用正在快速普及，使原本的信息不对称有一定程度消解。
我国完整的供应链生态，大大提升了卖家的复制能力和速度。
“复制”就有问题吗？不，在各行业，“复制”都是一种合理的运营模式。
几乎每个新兴电商平台的启动期，都是依托大量的“复制”快速充实货品结构和多样性。更成熟的产品也更适合打出惊喜低价，帮助平台快速吸收流量。
亚马逊的跟卖制度，更是把“复制”做到了极致。如今，仍有大量活跃在亚马逊平台的跟卖卖家，他们的日常就是搜集大量有机会的在售产品、下架产品。
另外，刚起步的新卖家，对需求端消费者、供应端产业链不熟悉的情况下，选择一个相对不太拥挤的品类赛道先做“复制”，也是合理规避风险的手段。
企业寻求差异化创新，运用数据分析是最最基础的手段之一。
市面上的选品分析工具，大多都是对各类卖家行为、买家行为、产品属性等方面数据进行整理和聚合分析，辅助决策而非替代决策。
实际接触下来，我们发现有些卖家会出现几种“动作变形”：
1、表面上是“数据化选品”，实际仍然是“兴趣选品”
分享一位宝妈的选品故事：作为母婴用品的深度使用者，她2021年一开始就瞄准了母婴类目，有板有眼地分析了细分类目的数据、竞品的数据。
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她当时关注到，2021年4月起婴儿襁褓睡袋在亚马逊的搜索热度快速攀升。结果第一批上架的货品，定价￥25-30美金，销量非常惨淡，最后只能亏本清货。
事后复盘，她坦言自己开发产品时，会结合自身的过往经验，加倍关注产品对于婴儿的使用体验，选款开发上就有了偏向——自己更感兴趣的，就会花更多时间去搜集数据，验证市场机会和利润率。
2、过于沉浸“解数学题”，找不到数据背后的问题点
“这个数据是越高越好，还是越低越好？”
“XXX、XXX、XXX，这么多指标，应该怎么分析相关性呢？”
新卖家或者刚上手数据分析的朋友，更容易遇到——虽然知道了这个指标是怎么算的，但是不知道能用来分析什么问题。
这里引用一位老师的话，“你说看到的，理论和经验让你看到的”——同一份数据给到不同经验、不同行业的人来解读，结论可能大相径庭。
数据是对现实的提炼，市场也是对实际商品供需交换的抽象化。通常，我们分析一个亚马逊细分市场的未来趋势，主要的分析维度至少包括：整体搜索量、销售量、价格分布、同类产品是否存在、TOP产品是否垄断……
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以上是鸥鹭老客户分享的选品思路，都是大家熟悉的分析指标和数据，数据的使用者不同了——有经验的卖家能从中得出客观、有效的结论。
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3、开发和运营缺少磨合，选出了不适合自己的产品
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一个产品的开发过程中，需要提前考虑好后续运营推广的问题，这里需要开发人员和运营人员的充分沟通与磨合。如上图，当开发人员出现较大的判断失误，运营的意见或许还能抢救一下。如下图这款氛围灯，这款商品在今年上半年全网真的很火，但是国内的卖家也很多，大家都盯着这款商品，导致卖家产品上线后发现推广难度很大，在取得一个比较好的曝光同时会花费大量的广告支出。
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不可否认的是，相比选品开发，运营人员的工作方法论已经更成体系。从对亚马逊ABA数据、后台广告报表、第三方平台数据的持续研究，应用于关键词流量推广、listing优化等方面，业内已经逐步沉淀出更科学的一套操作手法和配套工具。（这其实也归功于亚马逊平台流量分发逻辑的成熟化——那些已经适应亚马逊的FBA卖家，在开拓其它新兴平台时遇到的不适，想必深有体会。）有体系化的方法论基础，数据分析的场景就有迹可循。
鸥鹭的老用户比较能理解：鸥鹭的“产品分析”功能，从设计之初就考虑到了“从选品到后续精细化运营”的问题。除了销售表现、SKU偏好，还会透视一个对标产品的当前和过去的流量表现、运营动作，帮助用户评估实际推广同类产品的难易度，降低选品风险。
突破信息茧房，活用数据，打开思路
信息茧房，是指人们关注的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。我们每天都不得不接收海量的信息，保持信息源的多样性，锻炼自己甄别信息的习惯和对问题真伪的判断力尤为重要。
数据化选品是否会导致产品同质化，这得看个人。
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