【老魏聊电商】如何预测一款产品的销量？
在选品过程中，通过对销量的评估来为自己选品与否做决策辅助是非常有必要的手段，可是我们该怎样去判断一个产品的销量呢？
一般来说，可以通过以下四方面的结合：
把自己做参考的Listing添加到购物车，然后，把订购数量设置为最大数量999，如果对方的库存数量少于999， 就会提示你只有多少可售（如下图），这样你就知道该Listing当前的库存数量是多少。第二天再重复上述动作，连续一周或两周，把记录下来的数据做平均，大概就可以知道该Listing的日平均销量了。然后，再根据自己的运营目标，思考这样的销量是否符合自己的预期，如果符合，那就可以初定为选品对象。
当然，这个方法毕竟有弊端，一旦你所关注的对象设置了最大订单数量（Max Order Quantity），此测试方法就时效了。那样的话，我们就可以通过下面的方法来解决。
有过亚马逊运营经验的卖家都知道，想让客户留评真的很难很难，你费劲千辛万苦，客户却无动于衷，原因就在于平台的特性，消费者一直没有被培养起留评的习惯。
对于大部分的产品来说，真实销售100个都未必能够收到一个Review，甚至有卖家吐槽，自己某个产品已经卖出了2700个，却没有收到一个Review。真实的留评率对于大部分卖家来说都是基本一样的，但考虑到有部分卖家会刷一些评论，我们可以将该比例降低一点，假设80个订单一个评论，在调研一款产品时，只需要统计一下该Listing的Review数量，就可以初步评估该Listing的销量。
但由于Review的统计和展示是从该Listing上架就开始的，三年前的数据对当下的运营来说并没有太多的可参考性，该怎么办呢？我们在统计Review数据的时候，不妨以最近三个月或者半年为时间节点，只统计这段时间以内的数据，这样的统计，数据成了当下销售状况的反映，就更接近于真实了。
如果说有不少卖家因为运营的需要在做刷Review的话，那么只有很少的卖家会做刷Feedback。因为Feedback数量的好坏与多少对运营的帮助都很小，甚至可以说丝毫不影响运营的进展，所以，几乎没有什么卖家会去刷Feedback，这就意味着Feedback数量更接近于真实数据。
根据经验来看，美国站上，如果一个店铺的销量基本稳定，那么其店铺中30天Feedback数量的4-5倍，相当于该店铺一天的订单数量，比如下图，该店铺30天Feedback数量是126个，乘以5，该店铺每天的订单数量大概是600个左右。
知道了该店铺总订单数量，再进入该店铺去查看，因为店铺里产品的默认是按照销量多少来排序的，查看自己正在评估的Listing在店铺中的位置，再配合根据Review数量的评估，就可以粗略的评估出该Listing的销量了。
有不少第三方工具，通过爬虫的原理，基本准确的核算出了一条Listing的销量，比如AMZsount的插件，就可以在打开任何一个ASIN页面时轻松知道该Listing最近30天的销量。当然还有更多其他的工具，需要的卖家也可以关注赛乐跨境导航（www.seller123.net）来寻找适合自己使用的工具。
既然工具可以实现销量的统计，我们为什么还要掌握前边的三种方法呢？有句话说“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，对于亚马逊的运营来说也是如此，如果把所有数据的获取都寄托于工具，基本上来说，你的运营也就废了。
