只看销量还不够，这些维度都要考虑
市场群体：卖家需要充分了解所在市场消费者的文化背景、生活方式、消费需求与习惯。通过浏览各大电商平台销量排行榜，Google、Facebook、Instagram等搜索引擎/社交媒体的热搜关键词或话题，挖掘符合当地人需要的商品。
电商平台：不同平台有着不同的市场定位和规则，每个站点的热销品类也不尽相同，卖家需要提前做好功课。注意不要选择审核过程复杂的品类，像医疗器械、保健品、贵重珠宝首饰等商品，在亚马逊属于限售/禁售范畴，需要卖家额外提供补充证明和销售资质，这类商品新手最好不要碰。
物流：跨境电商物流的不确定性因素较多，天气突变、路线调整、海关扣留等情况，都可能到影响运输时效，保质期短、易碎、怕挤压的商品，需慎重考虑。
利润：第一要务是控制好成本，主要包括：商品成本（尽量选一手货源）、包装成本、库存成本、物流成本（注意商品重量、体积）、推广成本、人力成本，另外还要留意电商平台的隐性成本，如服务费、交易佣金等。在总体上，确保成本和售价之间有足够的差价。
产品线规划：在选单品的同时，结合不同SKU的特性，科学地排兵布将，设定“引流款+爆款+利润款”的产品结构，让不同类型的产品发挥不同的作用。引流款，用来给店铺带来流量，以低价吸引客户；爆款，满足广大客户刚需、高性价比的需求；利润款，用来支撑卖家的主要盈利。
锁定心仪的类目或产品后，则需要重点关注：
该产品的市场容量、销量、复购频率、竞品规模，以及在各大电商平台的排名、评价、上架时间，在搜索引擎/社交媒体的关键词热度、广告投放趋势、互动量等等，以此判断产品是否具备爆款的潜力。
如何利用大数据工具高效选品？
面对这些大量、多维度的数据时，大数据选品工具可以为企业决策提供更科学高效的支撑。一些卖家过于依赖自己的直觉，做出的决定往往和真实的市场差之千里，这就犯了做跨境的第二个大忌。
大数据选品工具，简单来说，是一个支持多维度数据筛选方式的海量商品库，可以用来研究爆款背后的数据特征。通过筛选不同维度的数据，比如类目、销量、关键词等等，可以快速缩小范围，直到找出自己想要的产品。
“一千个读者，就有一千个哈姆雷特”，大数据选品工具的自由度很高，不同的排列组合能够衍生出不同的结果，一切基于卖家的选品策略。
举两个简单的例子，如果卖家的策略是主推处在上升期的高潜产品，筛选条件可以设定为：上架时间短、BSR当前排名相对靠后/正在上升、评分高/数量少、销量持续增长。
如果卖家想利用季节性产品，快速起量，那么可以搜索相关产品的关键词，了解具体的数据特征，按此条件筛选。需要提醒的是，做周期性强的产品，前提是卖家要对市场变化有充分的预判，同时，供应链也必须足够给力。
除此之外，大数据选品工具还能实时洞察竞品动态、整体市场变化，帮助卖家规避风险，及时调整策略。36氪企服点评整理了几款大数据选品工具，供卖家参考。
1. Jungle Scout：
一款面向亚马逊卖家的大数据选品+运营工具。卖家可以按类目、预估销售额、销售排名、review和收入等条件进行精确筛选，快速找到符合业务要求的理想产品。自带的FBA利润计算器，可以评估亚马逊FBA物流费用和销售佣金，快速计算出产品利润，提前淘汰盈利能力差的产品。
2. Sorftime：
面向亚马逊、沃尔玛卖家的智能分析与选品软件，分为网页插件、PC软件版。支持全类目多维度数据排序，上万类目一张表，数十个数据维度任意排序，可以清晰洞察市场垄断、演化趋势、新品占比。每日更新全类目Best Sellers爆品，每周更新热搜关键词。
3. SellerMotor：
主要面向亚马逊卖家提供选品、智能广告投放、AI店铺报表、出海营销等服务。在选品环节，卖家可以基于商品、类目、关键词、品牌、卖家这五个维度的数据，进行决策。店铺投入运营后，SellerMotor还会继续提供这五个维度的深度洞察，帮助卖家持续优化运营方向。
4. 鸥鹭：
一站式选品和运营服务商，提供市场调研、选品开放、监控跟卖、洞察趋势、流量分析等SaaS工具。每日更新5000万+的ASIN数据，长期监控各品类节点销售表现，智能算法可推荐潜在竞品，直观对比产品特征、运营动态，总结同类产品流量打造规律。
5. 魔选：
一款面向跨境电商卖家的机器人自动化选品平台。机器人可以模拟人工搜索，实时从亚马逊获取产品信息，基于数据仓库，自动对产品进行全方位分析，并按照各种经营模式将产品归类。只要用户给它一个指令，它就可以模拟人工选品流程，自动挑选出相应产品，并提供详尽的数据分析报告。
6. Myyshop：
敦煌网于2020年推出的社交电商SaaS产品，旨在帮助小微卖家，特别是入门级卖家，以直销商的身份经营自己的在线商店。其先知AI系统可以基于对行业、商品、短视频、运营等方面的大数据分析，帮助用户完成选品、投放广告、联络红人等工作，快速发现流行趋势，在社交平台热门视频中获知新的需求，在热门产品流行之前发现它们。
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