亚马逊数据化选品是极力推荐的一种选品方法，这种选品方法可以形成一套较有力的打法，从根本上解决爆款率和选品的问题

。要想实现数据化选品，选品人员首先要了解爆款的产生原因及产生条件，这一点在前面已经详细讲解过了，不再赘述;其次选品人员要用控制变量的方法，将原来凭感觉的经验化选品思路转变成固定的标准化流程，从而稳定地提升选品的爆款率

。

有些卖家只要一想到数据化选品，就认为需要购买第三方数据和关键词，其实这并不是必需的

。一方面，当前已经存在大量的选品数据化工具及插件，大部分数据都可以免费获取;另一方面，数据只有与业务结合，然后进一步分析处理才会产生价值，卖家通过单纯的降序排列很难直接选出爆款

。更多的数据确实可以让选品变得更加高效和便捷，但对小卖家而言，如果没有高效的数据分析手段，那么大量的数据只会分散卖家精力，并不能有效提升选品质量

。在这里，笔者将介绍一种简单的数据化方法，方便大家理解数据化选品的本质特征

。 

在数据化选品初期，选品人员需要积累一定的选品内容和数据，这些都需要原始的经验化运营人员进行原始数据的积累

。比如，假设前期每天需要选出5款产品，那么需要记录这5款产品的选品思路、选品来源、市场竞争状况，以及选品以后找到的采购链接、销售情况等

。这些内容越详细，后期的分析就越有效

。通过采取这样一系列操作，如果选品人员所选款式的爆款率达到了平均动销率3%，那么每20天即可统计100个选品链接，此后追踪店铺对应新上架Listing(销售链接)的流量和销量，就可以明显看出采取怎样的选品思路可以选到热卖的款式

。

数据化选品还可以与运营相结合

。在进行选品时，选品人员已经对产品特性、供应商资源和市场情况等做了一定程度的调查研究，如果选品人员通过数据化整理的方法将这些资源交给运营人员，那么这将对后期的优化起到重要的辅助作用

。