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作者/ 孟老师
专注亚马逊、Shopify行业知识及经验分享，涵盖选品、广告投放、店铺运营等跨境电商运营核心环节，坚持原创，只做干货！
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提醒
各位粉丝朋友，因微信不再根据推送时间来推荐，为确保您能第一时间看到我们的推送，可在【跨境电商局内人】公众号右上角加星标。"七分靠选品，三分靠运营"，这句跨境电商界的老话一直是跨境人的信条，随着被跨境电商红利吸引的卖家不断增多，"如何选品"这个话题出现的频率直线上升。
市面上不乏选品技巧的文章，不过不少卖家反映效果不理想，其实很多时候并不是选品技巧不灵，而是它未必适用于你的选品思路，所以今天，我们就来讲一下如何确定自己的独立站选品思路。
孟老师总结的万能型独立站选品思路共分四步，分别为：
店铺定位
品类定位
市场饱和度
利润空间
接下来我们来详细分析一下：
店铺定位
店铺定位是选品思路的第一步，是一切选品技巧的前提。
店铺定位的首要目的是确定你的经营范围和模式，例如是做精品还是做铺货，是做大类目还是做垂直开发，以及是做有货源模式还是无货源一件代发，这些决定都很重要，我们来详细看一下。
精品 or 铺货：新手可从铺货尝试
所谓精品就是找寻几个到几十个有限类目进行上架和运营，通常需要不断优化产品和页面等等；而铺货就类似于杂货铺，各类商品都可以上架售卖。
两种方式各有利弊。
精品模式会存在测品等步骤，经过长时间的测试会保证商品的利润，但是对选品准确性和运营精准度都有不少的要求，适用于有经验和资金实力的玩家。而铺货模式对选品准确度要求不高，可以在选品实践中磨砺自己的选品能力，比较适合新手。
事实上，不少大卖也是依靠铺货起家的，比如兰亭集势：
（图片来源：兰亭集势官网）当然，随着在铺货经营中经验和资本的不断累积，卖家也可以考虑从铺货转为精品，可以便于后期品牌影响力的建立。
大类 or 垂类：即便走铺货，也尽量垂直
大类和垂类的区别，类似于服装和男士商务短袖衬衣的区别，垂直度越高，对应的受众越精准。
大类市场如今基本已经被大卖霸占，试想买家如果想买数码产品，是否会优先考虑Anker等大牌？因此，建议卖家尽量多进行垂直度开发，可以有效避开竞争。
有无货源：按需选择即可
有货源的模式优势在于供应稳定，并且方便进行商品优化和差异化开发，但是成本会相应较高。无货源模式比较难对商品进行打磨和优化，但胜在几乎没有成本，可以说各有利弊，卖家可以按需选择。
需要补充的是，如果你有长期发展品牌的打算，建议积累货源资源，不论是精品或者铺货的大卖，供应链优势都是不可或缺的。
说到这里，就会明白为什么市面上的选品技巧不一定适用自己的选品思路了，比如抖音爆品跟卖，明显更加适合无货源模式卖家快速上架销售，如果你走精品有货源的模式，响应速度较慢，很有可能错过热度。
品类定位
品类定位就是确认自己要上架的品类和商品，这一步是很多选品技巧的用武之地。
关于实用的选品技巧，孟老师会在后续的文章中一一分享，这里先给大家分享一个几乎可以适用于各个店铺定位的选品方法——树状思维选品。
通过树状图方式从大类目不断地细分细分到小类目，随着不断地细分下去，市场被分割成无数的小市场，从小市场小类目去发掘选品思路。
通过这一选品方法，你可以实现从品类到具体商品的落实。
关键词作为流量的来源之一，就需要大家借助关键词分析工具来实现了，常见的包括Google Trends以及针对电商平台的关键词分析工具，比如AmzChart：
(图片来源：AmzChart，领先的亚马逊选品工具)市场饱和度
市场饱和度可拆分为两个部分：需求量和竞争度。
一般而言需求度大的商品市场竞争度比较大，相对小众市场需求不大竞争也会弱一些，而大家都希望自己能挖掘需求正在增长且竞争不饱和的蓝海市场商机，蓝海市场的挖掘则需要充分挖掘市场需求度和竞争度两项指标。
需求度分析：多方位数据佐证
需求度的分析涵盖的数据维度较多，包括搜索量、销量、复购率、评论量等等，分析需求量除了站在目标市场买家的立场去思考需求，更直接的是参考各平台的数据，包括：
电商平台的趋势品销售数据；
平台的关键词搜索数据；
社交媒体的帖子活跃度数据等。
平台数据建议大家参考相关工具，这里推荐孟老师常用的几款：
AmzChart
聚焦亚马逊平台的选品工具，可以查看商品BSR、评论、销量、评分等数据维度，同时也有关键词分析功能，整体可以解决关于亚马逊平台的数据需求。
(图片来源：AmzChart，领先的亚马逊选品工具)FindNiche
FindNiche提供了速卖通电商平台的数据分析，以及shopify店铺的查找和分析功能，数据的维度包括销量、心愿单、评论数等，尤其可以直接参考竞品的售价和销量。
(图片来源：FindNiche，最好的dropshipping选品研究工具)BigSpy
是一款使用很广的监测社媒广告的工具，抓取了包括Facebook在内7大渠道的海量广告数据，包括展现量、互动数据、热度等等，卖家可以根据广告数据预判爆款，实现创收。
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