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一般我们国内电商和互联网行业对用户画像了解较多，因为这些行业与用户联系十分密切，产品本身是建立在用户需求上的，卖家必须清晰地了解用户需求和产品品类之间的差异。只要解决好用户画像的问题，就可以获取更多的流量。与跨境电商相比，国内的电商平台规则更加灵活，操作手段也更多，卖家不会等着流量和用户到来，而会通过各个触点为产品寻找用户。

亚马逊平台则有所不同，A9算法可以较为精准地向买家推送更加需要的产品，因此亚马逊为卖家制定了较为严格的平台规则，如禁止卖家从亚马逊向站外引流、禁止卖家避开亚马逊直接与买家交流等。这就使用户画像本身的数据获取途径单一，很难建立基于品牌的私域流量。换个角度来看，亚马逊一向希望卖家专注于产品本身。此时，卖家可以通过数据化的方法进行产品调研，根据站内销售情况和后端供应链情况制作出产品画像，为后期选品和运营提供借鉴。

产品画像的意义在于通过对不同产品进行精确定位，更高效地进行选品、采购、运营和销售。对亚马逊服装卖家而言，产品画像往往更有效。这是因为服装作为非标品，所具有的属性往往比标品更多，在选品过程中卖家除了要考虑流行设计元素本身，还要考虑产品本身的颜色、尺码、面料、设计，以及基于市场的流行趋势、竞品特征、生产地区、采购价格等。经验化选品需要卖家花费大量的时间逐渐积累经验，提升爆款率，但经验往往很难复制，选品人员本身甚至都不知道该款式为什么能卖。卖家通过建立产品画像数据体系并将以上数据与历史价格、销量、库存进行对比分析，不仅可以更加了解平台商品和自身产品，还能了解款式本身的特征。亚马逊是一个非常看重产品的平台,卖家通过产品画像可以进行更精确的运营操作，从本质上提升爆款率。