关于数据化选品，有些东西我们得认真谛一理

经常遇到有卖家反应应用了某某家的选品工具，或者通过某个神秘的渠道获得了一些所谓的内部数据，选出了几款在平台上销量好利润高的产品，然后冲动的备货，期盼着能够有一个对比好的销量，不成想产品上架了，销量却并没有到达预期，甚至还没等到产品上架，平台上的售价已经产生了天翻地覆的变更，风水变了，“没利润了”。

很多卖家对于这种情形感到到焦虑又为难，明明是获取的得到市场验证的数据，为什么到了自己手中就不可靠了呢？

其实导致这种情形的原因很简单。

当你在进行数据化选品的同时，还有很多和你有着同类心理和获取同样资源的卖家，也在以相似的心态进行同样的选品，所以，当你看好一款产品，然后开端备货发货，在某个角落里，有很多人在做同样的事情，而这样的行动所带来的结果就是，每一个在大数据中反馈出来卖得好的产品，都会迎来一波剧烈的竞争，销量被疏散，利润被稀释。

在各种或是雷同甚至相互剽窃的各种数据化选品工具的选品框架下，“没有任何人是一座孤岛”，只不过，你得为此付出的是真金白银。

也正因为此，我一直都不太看好所谓的数据化选品，表面上看，是帮我们省下了很多分析求证的流程，通过各种工具，你的确可以直接拿到结果，然后呢？你却未必真的对这些结果能够有深入的全方位的懂得。

依照丹尼尔卡尼曼的理论，当我们首先吸收到“销量好，利润高”的数据后，体系一(感性推敲)开端活跃，如果不有意识去调动，体系二(理性推敲)可能就会在全部流程中处于缺失状况，如此一来，数据化选品中，我们只看到了所谓的好的一面，而缺乏了全方位多维度的推敲，所以，就掉坑了。

那么，究竟怎么样的选品方法和办法能力扩展选品成功的几率呢？

在日常辅导学员的流程中，我一直强调，选品表面上是选择产品，其实还需要人性，还需要有基本的营销/出售思维，基于这几方面的思考，选品要想成功，比数据更关键的还包含：第一，需要对产品熟习;第二，对平台熟习;第三，对消费者群体足够熟习;第四，对竞争对手群足够熟习。只有做到对涉及产品、平台、消费者和竞争环境的全面分析的基本上，再参考数据，此时的数据才更具意义，否则，数据也只是虚无的。

说到数据，忍不住想讲一个段子。你能想象得到，有些上游供给商为了推进自己的产品，直接在亚马逊出售上做假，通过大量量的刷单，把自己的产品刷到BestSeller，然后，在供给链端赚钱。在这样的运作中，你还在傻傻的“数据化选品”，你不正是着了别人的道吗？！

和单纯的数据化选品相比，我更建议每个卖家能够依据自己的实际状态，个人偏好、资源优点、资金实力等要素，再加上对产品、平台、消费者和竞争对手分析，找到合适自己的产品去做，这才是正道。

李诞在节目中说，有多大屁股穿多大裤衩，话粗理不糙，你总得知道自己几斤几两才行。惋惜，很多人总认为自己腚大。