亚马逊卖家如何参考选品软件的数据

选品软件通过技术手段推算出来的数据，这种数据可以作为参考，但不能作为亚马逊的精确数据。

首先，差异把软件分析出来的各要素的数据统计到表格里，得出相应结果，就可以看到这个类目标产品特征。这个表格里有价钱、销量、色彩、形状、特征等。通过分析，我们可以得出产品开发的价钱区间、色彩、款式定位。值得大家留意的是，TOP100的排名不是恒定的，有些产品的销量可能是站外活动或其他促销方法短时间带来的，所以要拉长时间观测排名情形，间隔3~7天再査看节点排名，得出的数据更加精确。

其次，要点分析各产品的评价数量和评分，统计出类目平均评价数量。当我们选择分析的一个类目标评价数量平均超过1000，这个类目一定是竞争很剧烈的类目，那么这个类目标产品可进入的可能性不大。如果评论的平均评分低于4分，那么这个类目标产品广泛会遇到难以解决的问题，比如供给链问题或设计缺点。做这种品类中的产品，运营难度会加大，需要反复推广，不断上新增长运营工作，容易让团队发生疲乏感。如果这个痛点能解决，那开发这个类目标产品在同行中胜出的概率就会大很多。