真实案例：亚马逊选品策略深度分析
Jenifer服务于一家大型跨境电商公司,该公司主要的营销平台是亚马逊。因为工作表现优异, 公司升任她为美国区市场经理。当然，欲戴王冠，必承其重。Jenifer很快就感受到了高职位带来的压力。
公司马上派了工作任务给她：充分了解美国市场，给出市场调查报告；了解各个商品品类的市场表现，为采购部门提供选品参考意见。
简单的说就是希望 Jenifer可以改善选品，从而提高公司在美国区的销售额。我们都知到同样是一个鼠标，有些款式可能销量很好，甚至成为爆款，而有些款式可能长时间都鲜有人问津。
Jenifer的任务是在数百万种商品中挑出能受市场欢迎的商品，Jenifer希望这项工作能有所进展，并在部门里开展了多次讨论。经过一番努力Jenifer的部门终于总结出针对美国市场的亚马逊商品选品策略：
第一步：Jenifer 的公司主营的是电子产品，所以Jenifer先确定自己的选品方向，大方向就是要尽可能的收集各种电子产品的的信息。 针对自己的选品方向，研究亚马逊上现有的产品分布，当然主要是要去研究竞争对手的选品特点。根据自身的选品思路，组织头脑风暴，创新优化营销思路。 第二步：根据多年的业务经验，Jenifer的公司在小型电子产品的营销上具有一定的优势，所以Jenifer确定在选品上要着重了解小而轻的产品。 第三步：进一步筛选合适产品，把调查研究的范围进一步缩小。比如： 评论量应该在500~1000之间。 BSR要小于2000。 价格区间在：200美刀到300美刀之间。 对于重点商品要进行Listing调查，过滤掉那些图片少、质量低、描述少、变体少的商品。 过滤掉不采用FBA，评分低的商品。 通过Google Trends、CamelCamelCamel等平台推测待选商品的销量走势。 第四步：确定产品，分析反馈。
经过前面一系列的工作，到这里应该有一份理想的待选产品清单了，根据之前的数据反馈，从上架的商品种挑选了12个销量表现很差的商品，并从选品清单种挑选12种产品替换掉这些业绩不良的商品。之后就是联系厂商进货，最后把精选的产品上架。
等待市场的反馈，然后再用选品清单上的产品换掉那些销量不佳的商品。以此循环，不断提高选品的成功率。Jenifer 感觉自己的工作终于有了方向，满心欢喜地宣布散会。并卯足精神准备带领团队开创新的成绩。
但是到了实践环节，Jinefer和同事们就迷茫于海量的信息和数据之中了，很多同事都开始怀疑Jenifer所拟出的策略是否具有可行性。部门里的工作人员数量是有限的，单靠人力根本无法处理上百万种品类商品所产生的海量信息和数据。但是Jenifer没有放弃，经过多方面了解，Jenifer找到了大数据专家，并花重金让数据科学家们为Jenifer的策略设计一套解决方案。
数据科学家们应用互联网技术和数据科学理论，帮助Jenifer实现了自己的想法。通过大数据处理技术，成功的处理了海量的信息，为Jenifer的选品策略提供了可靠的数据支持。利用大数据技术，Jenifer很快取得了工作上的巨大成功。当然，Jenifer的个人努力和其所在公司能提供的资金支持，也是该策略得以落实的关键条件。
来源:Lless 亚马逊资讯网
成功向来不可复制但却可以从中吸取经验。
