“杀猪盘”背后的逻辑与选品有什么关系？

一．杀猪盘的逻辑

前几天，站内一篇关于“杀猪盘”的文章上了热搜，题目叫《4天登上BSR！疑似又一起亚马逊“杀猪盘”骗局》，大概是说：某些供应商尾货烂货/专业打造虚假爆款→低价刺激销量、刷单销量激增→选品软件识别为爆款→诱饵上钩，1688进货→收割赚钱；

二．依据什么数据维度选品？

这里面有个关键的节点，选品软件将其识别为爆款，无法做出准确判断的新手卖家，可能仅凭一些纸面数据就直接入场，最后沦为韭菜。其实严格来说，选品软件在这只是一个符号，它可以是其他任何东西，它是你朋友口中的重磅消息，它是社媒上关于这个产品帖子的热度，它是你采用的各种选品方法的热度指标，你有几种选品方法，它就会存在于这几种选品方法中，毕竟，在这些人眼中，你在哪，流量就在哪。

那么，就没办法辨别吗？都说根据数据选品，数据表现这么好，依然要谨慎入场吗？是的，依然要谨慎入场。

三．选品数据的重点是抽象的

比如：选品软件帮我们收集了很多数据，那么我们有理解这些数据是怎么来的吗？还是就是拿到数据就直接用？第一步我们应该理解数据是怎么来的？它的采集逻辑是什么？因为数据的用法不只是说看到什么产品火，就跟着卖什么产品？数据的用法应该是什么产品火？那么为什么火？支撑它火的特征是什么？把这个特征拎出来嫁接到其他产品或其他场景。

四．选品数据的重点是战场

数据的用法还可以类似上述杀猪盘的思路，不过差别在于，这个产品是真的数据好还是打造出来的繁荣。简单来说就是，数据好就意味着会有一大批卖家的入场，那么我们不赚国外买家的钱，赚国内卖家的钱。这时候你可能会诧异，当我都确认这个产品是真的好时，为什么不自己做？因为不确定性太多了，依托国外平台，加上今年整体竞争越来越大。

不止卖家竞争激烈，选品软件市场亦是。选品软件趋于同质化，我们怎么筛选？看数据之外的服务是什么？是数据的延展性，是数据还可以怎么用？有了具有延展性的数据我们就可以精细化选品，从而有效地避免上文所说的“杀猪盘”。因此我们需要选择一款选品软件，它的系统能够对数据进行理解与分析。面对这一不断增长的市场需求，船长BI（上，搜索“船长”，解锁免费试用）希望通过对各种数据进行多维分析，为卖家的选品方面提供更科的数据支撑，从而不断地帮助卖家驱动业务增长。船长BI作为亚马逊技术合作伙伴，已入驻亚马逊应用商城130+项功能辅助运营支持多终端查看。

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