由于忙于一些私事，有一段时间没有更新了，有收到了几个小伙伴寄来的月饼，在此感谢您的支持，倍感荣幸。今天的文章，是聊选品。选品之所以重要，是因为操盘每个项目的难度不同。选品的目的，一方面是为了选择市场空间，选择足够可以赚到钱的品类。一方面是为了弥补运营能力的不足，因为切实做好一个品类，需要的能力太细分太深入了，为何不去选择一个相对上架就能出货的产品呢？所以，在有些时候，难免选择方向比努力更重要。然而，选择方向，并不代表运营能力就毫不重要，同一个产品，自然是有人可以做起来，有大部分人做不起来。这个区别又在哪里，它属于另一个体系分支，这里不展开讨论。它所考核的也并非选品能力，而是布局和操盘能力。其实在做店铺的过程，高阶运营和新手运营的区别，大部分并不是懂与不懂，知道与不知道的区别，而是每一个细分要点，考分分布在0到100分的区别。同样的内容却有不同的理解深度，诸如我们所有人都知道汽车都有车轮，车身，方向盘，座椅。我们并非是对零件的完整度缺少认知，而是无法像少数精英一样造出更高级的汽车，自己的认知水平，只能利用这些东西造就一台拖拉机。因为看不清全局，体会不到节点的意义，所以时常陷入迷茫之中。选品过程相信大家都会遇到，选出的产品无法带来效果，或者选出的产品有人问没人买，又或者出现种种问题。归根结底，是我们对市场，对需求，对买家的了解付出太少，甚至经过一系列的数据选品，选出的产品我们自己都没有信心，仅仅是得出了一个不知真假且毫无方向的结论而已，归根结底，我们卖的是数据，而非产品。验证自己选品技巧是否有效的方法之一，就是如果通过一系列的选品技巧，让你压上全部的身家或压上你几年的薪水，你敢下多大的赌注，相信绝大部分人面对实战时是心理没底的，仅仅是停留在看不清结果的理论层面。运营一个真正好的产品，是可以直接看到结果的。这里涉及到两个能力，一个是需求层面的感知力和确定性，一个是运营技巧层面的，二者相互弥补，相互作用。为什么说一个好的产品，是可以看到结果的。这两年的体感尤为深刻，不论是我们自己的产品升级，还是运营过程自己开发的一些辅助工具，只要被人看到，无需过多介绍，就有不少人咨询，并愿意花高价购买。因为，这方面的需求，是自己切实深刻体会到的。我能体会到那种每天接待客户的欣喜，也能体会每日回复客户的烦躁；可以体会分析数据的成就感，也能体会每天重复处理数据的乏味；可以体会为客户报价的激动，也能体会每天花很多时间做各种报价各种资料然后被客户修修改改的烦躁和崩溃，运营心情并不是非黑即白。其他的商品需求也是一样。在梁宁老师的产品思维课程中有提到，所有有情绪、有不满的地方，都存在着需求，都可以被优化和改善。团队运营也是一样，相对于狼性管理，约束员工，我更倾向优化反人性的流程和节点，让组织环境变得顺畅，当然这也仅仅适合小团队的管理。为了改善运营过程的点滴心情，自己在兴趣的驱使下也制作了一套自用的辅助工具，诸如自动数据获取+分析，自动报名+营销等等数十种小工具。有不少小伙伴见过，以往的文章中，也略有展示自动化运营辅助工具。将大量原本需要几个小时几天完成的反人性工作内容，缩短到几分钟内完成，让大家有更多的时间去思考去娱乐，去寻找自己内心想做的东西，更重要的是释放心情，这一点对于提升生产效率太重要了。选品也是一样，要想深入需求，就需要花费大量的时间和精力去走一遍。因为买家买的是你的产品，并非你的运营技巧和数据能力。如何深度了解产品，以前在群聊中讨论过多次，重复说有些烦躁，也许会放在后续的文章中。需求之外，是经营运作能力，主要是概率的优化。这里的概率又分为两个点来提升选品的成功率，一个是提升项目数量（选品与布局知识体系），一个是提升单个产品的成功率（单品打造知识体系）。这两个知识体系相互独立且都较为庞大，这一点，资深的运营一定要有感知，没有人可以把任何一个产品都打造成功，但是资深的运营，一定要清楚自己在做什么，以及怎样去做。这是一个需要积累的思维体系，由于内容较多，也许会放到后续的章节进行展开。选品的方式较多，有数据选品，热卖选品，文化选品，资讯选品，兴趣爱好选品，资源选品等等多种方式，今天主要是围绕数据选品来展开剖析。看过市上多多少少的选品技巧，不论选品技巧如何复杂，如何高大上。抽丝剥茧，其实都是在衡量那几个为数不多的维度，且重点只有需求和竞争两个维度。真正有高度的知识，应该是极度简单的，而非看似厉害。为了更好的理解选品，我们可以直接从底层出发，去搭建选品的数据体系。搭建选品体系或选品表格的第一步，首先要选择产品品类指标。即能代表产品品类的维度，诸如产品叫法（核心关键词）、产品类别（产品所在类目）。如图所示。有了品类维度之后，接下来就是衡量维度，衡量这些品类的市场和操作难度。品类维度主要看的是不同品类之间的对比，从而在对比中选择更容易操作的品类。选择品类方向时，有以下三个常用方向。获取全品类数据，主要用于在全网品类中寻求较为容易操作的产品（蓝海产品，利基产品），这一点对于普通商家来说，难度较大。而较为容易的，则是选择几个大的市场方向，进行切入前的数据调研工作，即只获取想要切入的几个品类进行市场数据分析比对。如选择女鞋、宠物、美妆等几个类目进行市场容量、市场竞争和市场人均分配量的分析，从而对比选择出更易操作的品类。最后一种品类划分的维度是细分类目。通常是在选定大方向（一级或二级类目调研）之后，布局和操作更加细分品类的分析。在产品发布页面，商家可查看品类的类目结构层级，将选定之后的细分类目市场需求分布情况、竞争情况进行制图对比分析，后续会有详细讲述。
（选定类目下的细分类目构成，为后续研究细分数据分布提供品类结构指导）十、如何撰写市场分析报告（多维立体型报告，商业报告）选择一个市场，我们首先看的就是市场容量，即某一个品类市场，在一个周期内（通常是一年）的需求总量，即这个市场一个周期内最大所能容纳的需求总量。衡量需求总量的指标，没有固定标准。我个人习惯性使用以下几个衡量指标来评估市场容量。（实战分析时选取少量指标即可）对于衡量市场需求量来讲，这些指标都可以评估一个市场的大小。搜索的人越多，买家数越多，询盘数越多，订单销量越多，则市场需求也就越大。商家在分析市场容量时，只需要选择其中少量指标进行分析即可，无需全部指标参与分析。在实战运营中，我们无法获取到诸如搜索量、总访客数等这样的指标数据，为了更方便的完成数据分析工作，我们可以使用后台提供的搜索指数来替代搜索人数，使用访问指数来替代访客数，用可直接利用的数据来更快的完成分析工作。例：从数千万关键词中筛选的全网TOP 2000飙升词。（数据来源-关键词指数，表来源全网词库兴趣研究组）
（数据来源-数据管家，表来源全网词库兴趣研究组）
（数据来源-数据参谋及前台商品数据，表来源全网品类兴趣研究组）
在分析市场容量时，商家可以任意选择评估市场容量的指标，无需用每一个指标都来衡量一遍，只需使用顺手的数据和方式即可，数据分析在于得出结论而非为了数据而数据。在做市场分析时，大部分商家可能无法像上述兴趣组一样，对全网的词数据和品数据进行监控和分析，处理动辄千万乃至过亿的数据体量。为了更简化的做好选品工作，商家可以先选行业，先确定要切入的大方向。比如，根据自身周边的资源和资讯风向，我们选择了如下图的几个类目方向，如图所示，来分析这些品类的市场环境和操作难度，即按品类分类的第二种分类方式（选择几个大的方向）进行市场的调研分析。（选定几个方向的市场需求数据对比分析， 表来源星球分享会青山同学制作的工具）
（大类目下子类目的搜索需求分布，表来源同上）
商家只需要在数据管家收集和整理这些数据，即可对其进行对比分析，从而分析出哪些品类的搜索量大、需求量大，对品类市场搜索量进行对比分析。相对于全网数据分析，由于大幅度缩小了研究的范围，所以手工整理这些数据也变得十分便捷。对于方向性选择，商家可以使用核心关键词代替品类，也可对该类目下的关键词进行拓展，对含有某核心词的所有词数据做指数求和汇总来衡量某品类的需求，这种方式相对于单关键词的指数对比更加精准。除了用搜索量来衡量某品类的市场需求，商家还可以使用订单数、销量等指标对品类容量进行衡量，这种方式相对于搜索量角度来说，实战意义更强。获取某品类全部商品的销量数据，商家可以使用精灵球来获取。（搜索结果数据加载为2步加载，需完成相关设置后抓取，否则只可抓取每页前一半数据。）由于篇幅关系，这里不展开具体的实操步骤，会在星球app内展开部分实操步骤。（利用精灵球插件获取的商品数据，抓取异步数据的使用技巧会在其他地方展开）
（或者使用第三方软件来获取销售数据，工具界面来源AiComce软件团队）
使用精灵球（Instant Data Scraper谷歌爬虫插件）工具，商家可以抓取某类目或某关键词下的全部商品数据。之后可对所选类目方向的商品数据进行汇总分析，来对比不同品类或不同子品类的订单量和销售量数据，从而了解市场的实际需求体量，并在对比中进行品类需求层级的划分。（此篇字数够了，今天就写到这里吧。下文为文章大纲。）1.根据大纲初步估算此篇文章字数在6-8万字，为了读者看的下去，也为了让作者喘口气，将使用连载文章的形式更新，不一定写到哪里。
2.文章以思维体系讲述为主，不准备细化展开制表实操步骤，因为实操预计涉及有二三十个数据表格的制作，以文字配图形式讲述工程着实庞大，书写有些困难。
2.如果大家有什么想法，欢迎留言，也欢迎点赞和转发，我会根据大家的反馈决定是否继续写下去，也会根据反馈量的多少深度展开某些部分，或者制作部分实操演示。毕竟没人看的话，我还是老老实实去看电视剧更舒服。（本篇暂完）
1.SWOT、波士顿、4P/4C、PEST、波特五力模型、波士顿矩阵。2.几个适用于电商领域的自定义运算维度（实用重点，选品核心）4.市场机会分析（赛道选取、用户洞察，市场定位，有效竞对对标）16个检测维度表（避免后续商业运营可能出现的问题）1.需求分析（1.细分需求、2.场景需求、3.用户画像、4.需求升级、5.前景衡量）2.资源分析（1.上下游供应链优势、2.渠道、3.资金、4.技术、5.团队，6.打法） 
