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产品画像的实质是通过数据化的方法，从产品本身的属性出发，更加全面地了解产品本身及市场状况，从而加强对服装类目的认知，摆脱经验化和数据化的局限。这种方法不仅可以帮助卖家提升选品能力，还能提升运营效率。

产品画像可以分为店铺产品画像和平台产品画像。因为卖家对店铺产品更熟悉，所以店铺产品画像的构建也比较容易，简单来讲就是通过记录店铺产品的类目、成本重量、历史销售和物流等信息，并且匹配前台的销售状况和链接的生命周期来构建。此时,卖家可以通过四象限分析法，对店铺不同产品的利润情况和其他因素进行对比从而为后期的运营工作提供借鉴。

服装类目产品的基础信息体系繁杂，不仅包含供应链端面料、工厂、货期、采购成本等信息，还包含销售端竞品数量、市场容量、生命周期、买家评价等信息。

亚马逊A9算法中很重要的一块是基于物品的协同过滤算法，简单来说就是将产品的特征进行匹配，将产品推送给浏览过类似产品的用户。

产品属性会为后续的选品和运营带来很好的示范效果，从而使卖家避免盲目赌款，真正做到数量和质量的双重提升。比如，卖家通过分析一款产品在各个店铺产品画像的销售情况、库存销售比和评价情况，同时对比平台用户画像中的市场容量、竞品数量、竞品好评数和其他销售属性数据，已经可以对该款产品实现较为精细的管理了。如果卖家有编程和数据挖掘的能力，那么还可以直接进行数据建模，根据产品购买的关联分析结果，采用交叉销售和向上销售的方法，实现精准的选品和运营。

亚马逊售后一直是困扰卖家的一个难题，受英语能力和运营经验的限制，很多卖家并不能从邮件、Review、Feedback中获取足够多的有效信息，从而导致沟通不畅，甚至与买家发生纠纷。

邮件回复的工作流程优化主要可以分为两类:回复时间和邮件内容。首先是回复时间，亚马逊以邮件作为沟通方式，并且给予 24 小时的回复时间。

因为服装类目退货率高，所以大部分邮件都会以退货为主题，其中大约 60%的退货都是因为尺码问题。

对服装类目而言，款式、颜色、面料共同决定了其最终的上身效果。

我们必须要明确的一点是，欧美人和亚洲人的服装尺码存在很大的差异。