选品,《选品需要迎合算法吗？但很多人对算法的理解实际是片面的》二

选品，选品需要迎合算法吗？但很多人对算法的理解其实是片面的二核心内容

                                                                                               

选品,《选品需要迎合算法吗？但很多人对算法的理解实际是片面的》二正文

图片来源：图虫创意

大家好，卖家和朋友们。在最后一篇文章中，我们谈到了电子商务平台作为交易匹配方，在处理如何匹配人和商品时使用的方法是数据。即将具体产品转化为计算机识别语言，即数据结构。

在这篇文章中，我们将深入讨论商品数据中包含的细节以及平台如何使好产品脱颖而出。

第一部分：电子商务平台的三个数据。

正如我们在最后一篇文章中所说，电子商务平台需要建模和处理两类数据：商品数据和用户数据，然后匹配它们。但实际上还有一个数据我没有说，是电子商务平台本身的业务数据，所以分类是以下三个数据：

图片来源：作者xmind自制

由于用户数据和平台业务数据是由电子商务平台内部运营商处理的，这与我们的卖家关系不大。事实上，平台不会向卖家开放这些数据，所以我们关注商品数据的两个维度。

A;商品基础数据：我们应该更好地理解这一点，即描述产品本身的关键词 参数 分类等listing发布时需要填写的信息。

这些数据包括：产品名称、颜色 功能 功率 型号 外观 材料 品牌 图片 定价 类别等，准确描述产品数据统称为产品基础数据。

B:商品性能数据：用于表达产品市场反馈的数据都是商品性能数据，

这些数据包括：点击率 转化率 销售额等。

然后性能是一个动词，所以我们需要将时间维度引入商品性能数据，所以产品性能数据在不同的时间段是不同的。

B.1:新品期

商品性能数据：关键词 图片 定价 点击率 转化率 销量等。

常见的操作方法：1.做好图片，产品描述，A 页面等基础工作。2.通过朋友或vine快速获取约10种产品reviews，而且都上。3.启动广告引流。

供应链要求：特别是计划通过产品质量vine获取reviews交货前应逐一进行质量检验。

决定因素：产品有一定的独家优势，可以是定价、独家卖点或差异化，最好两者兼有。

加权：亚马逊拥有数据性能特别好的产品。New Release NO.1该平台加权产品的标签，能有效提高转化率。

B.2: 成长期

商品表现数据：listing评分 退货率 复购率 畅销SKU缺货率等。

常见的操作方法：1.为listing上QA，2.提高上产品开箱视频转化率的操作。3.后台数据包括广告 转化率等。

供应链要求：确保畅销SKU有些卖家可能会考虑不断的商品listing新增SKU，可以是产品pro增加版本listing利润。

决定因素：能保证产品质量的稳定性listing得分高于行业平均水平，畅销SKU不断稳定商品listing销售和类别排名。

加权：可能会有“amazon choice只要平台的加权标签能够稳定排名，平台的免费流量就是加权。

B.3:成熟期

商品性能数据：可能会有best seller等待平台加权标签。

常见的操作方法：1.优化和降低广告成本。2.思考产品升级迭代方案。

供应链要求：梳理好产品供应链是此阶段老板工作的核心，确保交货期与产品质量稳定。

决定因素：稳定的供应链和健康的现金流尤为重要。

加权：可能会有“best seller这个标签，但概率很小，毕竟只有一个，可以稳定你的预期排名。

第二部分：消费者对商品数据结构的看法。

在我们通过基本数据和性能数据对商品数据进行分类后，我们实际上可以切换到消费者的视角来理解产品数据。因为它是消费者的视角，它通常被称为产品标签。我的理解是，产品标签有两个维度：一个是产品基本标签，另一个是市场反馈标签，该平台帮助消费者做出购买决策。

基本产品标签：

1. 售价

2. 产品类别 产品关键词 功能 颜色 型号 功率 大小等关键词。

3. 图片 卖点描述

协助消费者做出购买决策的标签:

1. 产品评分

2. reviews内容 QA等。

3. 产品new release NO.1 best seller amazon choice 等平台标签。

4. 产品BSR排名标签。

由于商品数据从消费者的角度无法反映产品的部分性能数据，建议卖家更严格地理解商品基础数据和性能数据。

第三部分：商品数据处理的利弊，以及衍生问题。

平台制定的这些商品量化指标能客观反映产品的质量吗？

我的回答是，无论电子商务平台使用的商品数据结构有多合乎逻辑，都无法客观地反映产品的质量，但在目前的技术水平上找不到更好的替代品。毕竟，人是高级动物。他们可以调动五种感觉来感知产品，而机器只能通过具体指标的数据和最大公约数来判断产品，从而使正反馈高的产品慢慢脱颖而出。因此，电子商务平台的机制可以说是赛马制或科举制。它不客观但有效。就像高考实际上是对一个人的量化一样，它不能反映性格、脾气和性格，但社会运作规则是这样的。

我们可以延伸另一个想法，为什么电子商务会刷账单，实际上是因为它在数字电子商务场景中是错误的，但它是有用的。

因此，关于文章标题中的问题选择是否需要迎合算法，我的答案是选择必须迎合算法。

如果你有问题，看完这两个问题，你可能会同意我的观点:

1. 材质和外观的差异哪个更讨巧？

我的答案是，外观差异化明显的产品更容易在电子商务的购物场景中运行更好的商品性能数据。除非产品的材料差异可以同时带来外观差异，例如，我在亚马逊产品选择的第五步——如何做产品差异化中提到的产品案例透明小腰淋浴。

2. 哪个产品质量达到65分，价格便宜，质量达到90分，价格更高？

我的回答是，在其他因素相同的情况下，质量65分但价格便宜的产品更容易在电子商务购物场景中运行更好的商品性能数据。

我经常会跟做工厂或做B2B当朋友们聊天时，每个人都会抱怨电子商务杀死了产品，无尽的内部卷和价格战，事实上，每个人都在迎合电子商务平台的基本逻辑来制作产品。因此，只要产品的质量标准仍然基于数据量化，这种情况就永远不会避免，但除此之外，还有一种情况，认知的卖家。

做两个解释：以上两个问题的观点被反驳，有不同观点的朋友欢迎私人信件讨论。然后我在商品性能数据的前半部分关于新产品期、增长期、成熟期，所以划分不一定严格，只是为了方便您了解不同阶段的产品性能数据是不同的，也提醒卖方朋友做操作阶段目标合理，货架上6个月listing想做成best seller其实野心很高。

未完待续。整篇文章写下来修改和排版发现有7000多个单词，一次发送我们可能没有耐心阅读，所以我们选择了这个子系列发布的方式。在接下来的第三篇文章中，我们将讨论在电子商务平台上处理商品的数据结构，以及我们应该采用什么样的产品选择和产品设计策略。

最后，我做了一张电商平台人货匹配逻辑的照片，感兴趣的朋友可以私信索要。

图片来源：作者绘图软件自制

卡卡孔庆黎

说说我懂的，说说大家能听懂的。

   

   (来源:卡卡聊跨境)

   

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