亚马逊卖家通过数据分析挑选出了部分潜力款，其占比应该在10%左右；但是鉴于爆款率一般为5%不到，所以还需要做一次精简的工作。因此，卖家还需要实时监督潜力款排名，一旦发现其排名有稳定趋势且销量颇高，则该产品大概率为未来的热卖款式，可以立即上架销售，并且同时整合供应链资源开始生产产品。
数据化选品需要强大的供应链支持，如果卖家自身供应链薄弱，则可以从批发网站上用同样的步骤抓取热销产品，从而搬到亚马逊站进行销售。
需要注意的是，如果选择数据化选品，数据抓取统计的时间至少为1周；同时为了能够降低风险，需要再进行1周的数据观测来确认款式是否为潜力款。但是如果等确认是潜力款再整合供应链进行生产，再等商品FBA到货时，距离第一次数据分析已经过去至少1个月了。虽然一个产品的成长周期一般为1个月以上，但是鉴于通过爬虫程序实时跟踪亚马逊每一个新上架新品的数据波动非常困难，所以最好把这个“数据分析+测款验证+真实销售”的周期控制在21天内。
建议通过如下两个方案来解决这一难题：
1.前期先进行数据收集，找到一部分潜力款式，然后寻找其是否在“1688”或其他国内批发网站上拥有对应链接，如果拥有链接且“1688”卖家支持小订单销售，那么直接购买小批订单。在确认质量中等以上的情况下，于第一次数据抓取后的10~15天，确认该款式为潜力款，将该小批订单直接发送FBA销售。当商品到货后，观察其流量走势，决定是否继续在“1688”采购或者自行生产。
2.前期先进行数据收集，找到一部分潜力款式，直接开始制作样品，于第一次数据抓取后的10~15天，确认该款式为潜力款，同时确认样品开始批量生产，争取在25天内完成产品制作，保证1个月内自行生产的产品可以发送FBA销售。
亚马逊平台上很多中小卖家都是在“1688”等网站上进行产品购买，然后到亚马逊网站上进行销售。因此，卖家可以实时分析这些批发网站上的销售数据，然后将销售数据暴涨的产品放到亚马逊上进行销售。以裙子为例，卖家可以先在“1688”上搜索“亚马逊裙子”，然后可以看到具体的销售信息。
在选定了产品类目后，卖家就可以利用爬虫程序抓取其销售额，根据销售额的增长波动来判断哪些款式近期热卖，从而判断出什么是近期的热卖产品或爆款产品。
数字化选品方法的利弊
利：
实时跟踪竞争者数据变化，不放过亚马逊平台上任何一款具有爆款潜质的商品。
“爆款”评测客观科学，可以节约大量选品成本与测品时间。
弊：
排名数据仍然具有一定程度的滞后性。
对于卖家或者从业组织的IT能力与数据挖掘能力要求较高。
需要高效编译算法，否则信息处理周期过长。
对供应链要求较高。
