常常听到有卖家讨论“大数据选品”，那么选品究竟是靠”直觉”、“敏锐度”，还是由具有精准数据的条件来判断更靠谱呢？最近，在各个卖家群出现了一个活跃的数据分析师Sunny，深受大家欢迎，甚至连和泽宝的产品经理都向她咨询。笔者联系到了Sunny本人，和她聊了聊大数据选品的相关问题。
讲师简介
名称：Sunny
年龄：92后
爱好：逛街
擅长：通过数据挖掘和分析判断市场走势，做出选品判断。
Sunny
Q：请你先简单地自我介绍一下。
A：我是个92后，毕业于香港大学数学系，英文名Sunny，我是江苏人，我喜欢逛街。我接触亚马逊平台4年了，目前是一家公司的首席数据分析师。
之前我在一个论坛上发表亚马逊产品的数据报告，跨境知道网找到了我，他们付费获取我提供的数据报告，我们达成了合作关系。虽然从数据报告上不能直接产生销售线索，但是却可以直接指导选品等环节，可以说我的工作是做亚马逊的最强辅助。
Q：大学学习数学专业对你现在的数据分析工作有什么影响？
A：我大学入学时是商学院的学生，后来发现自己对穿西装做演示的生活提不起兴趣，转系读了数学。因为想成为能“解决问题”的人，做一个有技术的穿拖鞋上班的极客。数学专业的学习给了我强大的内心，因为做不出来是正常的，看不明白是正常的，“难”是正常的。
我觉得数据分析这个行业本身和数学没什么关系，可能和统计/计算机更对口一些，但G点是一样的，都是从繁杂世界寻找pattern的过程，能看到一些insight就很兴奋。然后电商行业很多创业公司，其实也是一样，想找到一个简洁有效的pattern，一个商业模型。
Q：选品和大数据到底有什么的关系？
A：数据可以反映事物的发生、变化、结果，这一切都可以反映成数字，数字集合起来就是数据。
选品是一个结果导向型行为，到最后也可以通过看数据得出来。
Q：你接触亚马逊的这4年有什么变化和体验？
A：前两年我只是公司的一个普通的数据分析员，主要是选品和CPC方向上面的数据分析。后面两年，在工作中逐渐形成了自己的一条工作体系和对数据分析的认识，有一定的沉淀，然后公司邀请我任职公司的首席数据分析师，负责公司数据中心的全面工作。
Q：你是怎么想起来用直播的方式讲解数据分析？
A：现在，直播已经是一种非常普遍的沟通交流方式，在跨境电商行业直播也比较普通、但是对于我来说，是第一参与直播互动，心里还是比较紧张。
做数据分析的重点就是数据来源，我一般是从国外的一些权威专业的数据网站获取，同时公司也会搜集和提供大量的相关数据给我，然后就是大家常用的一些数据获取软件。
我基于这些数据源做出自己的分析和判断，分享给广大卖家朋友，大家对于我的工作还是比较认可，互动的时候也很开心。
Q：做亚马逊数据分析工作需要什么职业素养？
A：最重要的是对行业要有了解，要知道亚马逊是一个做什么的平台？都吸引什么样的卖家和客户去使用？然后还需要基本的数据处理能力和编程技术，以及英文能辅助能力。但是我还是觉得，对于行业的理解和专业性是第一位的，你拿到了数据后，要知道你做的是什么，应该要做什么，这一切都是围绕着你对行业的理解程度深化的，不然你拿到再多的数据也没有用，因为你根本不知道自己要什么？
同时，在基本的素养中有一点：就是不要欺骗自己。我们在做数据分析的时候，心里一定会有一个期望值。但是往往数据分析出来的结果和我们所预想的不一样。很多人在遇到这种情况的时候，就会把数据结果尽量往自己想象的方向去靠拢，或者去找很多不正确的理由去解释。每当这个时候，我们要保证不欺骗自己、不为自己找借口。因为这个行为是没有用的，只有去接受现实，才能得到最真实的结果和原因。
所以，做数据分析，要在足够了解行业的基础上，用客观事实去说话。
Q：小团队卖家进行大数据分析选品是不是很困难？做数据是不是要非常专业？
A：我觉得不是的。现在有很多专业的软件工具可以辅助我们分析数据，软件可以给我们提供数据，我们需要的只是思路而已。小卖家去搜集大数据是不可能完成的，这一个步骤有大服务商来提供，对于小卖家的考验还是对于市场、产品的清醒认识，还是自我的运营能力的考验，数据分析很重要，但只是一种辅助手段。
大数据就是分析市场和分析消费者，了解消费者的特征，把握消费习惯和趋势，以便在做产品和服务的时候有的放矢。对于大卖来说，这个资源非常宝贵。而小卖对此不可盲目，因为受限于很多因素，即便掌握了数据也不一定能抢占市场。小卖对自己的实力要有清醒的认识。
Q：对于数据分析，小卖家要注意什么“坑”？
A：亚马逊的数据是海量数据，小卖家只能掌握到有限的部分信息，对这样残缺的信息加以分析会让小卖家的决策失误。
尤其是亚马逊的品类分布极其广，细分极为纵深，不同的品类行业属性大大不同。比如：服装类做得再大也只能占据市场份额的1%，反之3C类做得好则可以形成品牌寡头，例如全球手机行业都是被几个有限的品牌所垄断。
小卖需要有效过滤掉无效的数据，充分地调动自己的经验和运营能力，同时将创新思维融入产品的开发和选择中，着力打造精品。对于无用、或者无法理解的数据，要果断抛弃，不要被数据所累。
当前的大势是大数据和人工智能结合，资源有限的小卖可以共享其他创新企业的技术成果。总而言之，大数据虽好，也要量力而行，不要贪杯哦！
相关文章
