选品指标数据法两种验证思路详解

指标数据法

这种方法一般是用的最多的。设定好具体数据指标例如客单价，单量，排名，review数量，挑选出符合趋势的产品。这种方法的优点是有大量的数据可循，设置好严格指标就可以看到一些刚起来的趋势和蓝海品，但是在供应链端也需要卖家投入大量的精力去寻找厂家，没有办法像专注类目的精品卖家有较深的供应链支持。

这个指标选品，大概上有两种验证思路:

验证市场潜力，通过搜索量/在线商品数比值，比值越大，代表这个商品它的需求旺盛，但尚且未被满足。通常鉴于各大平台选蓝海产品

设置门槛过滤产品，例如review数目少于50排名在排名在3w-5w，客单价在50以下。门槛的设置，可以搜出一段时间内符合数据指标的产品。

这种模式，好处是可以拓宽产品线，发现不同类目的机会;同时通过设置不同的门槛去过滤搜索结果。不过由于软件的数据库是在不断更新的所以每段时间搜索的结果的都各有不同。通过设定一定方向反推要筛选的指标:

例如我是一个刚起步的卖家，没啥能力做FBA我是不是可以设置:FBM+评分数<50+价格<50例如我是一个做小产品起家的卖家，目前想开拓大尺寸，高客单价的产品，我是不是可以设置小-中-大号-特殊大件+评分数<50+价格>50例如我是一个深耕某个类目的卖家，是不是可以设置某个类目+月销量增长率+BSR增长数去发

拙尖日里叫史加月准力的广品呢!

就像1000个人有1000个哈姆雷特一样，我们不应该简单粗暴地设置同样的指标，而是根据自己的情况每次调整。每次设置不同的指标，也会带来不同的发现。

这种方法有个弊端就是销售数据需要进一步鉴别。因为极个别listing可能使用了SD或者站外等手段刺激销量，造成这个产品好卖的假象。所以我们也要结合销售曲线去看，看产品的排名是是否有突然之间飙升，以防被SD的链接结果蒙蔽了双眼。