分析一个产品的成长过程及销量的变化，判断的依据就是listing的review数据。
下面将以一个玩具类产品作为案例进行分析，该产品listing有2个子SKU，分别为“Mega Set”与“Peculiar Pets”，其review一共有121个。
了解了产品的listing页面与子SKU变体后，运营者就可以开始进行review的数据分析，需要抓取的数据为不同变体对应的review上评时间。
“Mega Set”的变体产品在2019年8月21日产生了一个review评价，那么对应的该月份(2019年8月)“Mega Set”review数量在Excel表格中数值加一,其他月份依此类推。如果是“Peculiar Pets”的变体产品产生了review，则在Excel表中将其对应的review单元格数值加一。
打开“产品review数据化分析”的Excel表格查看数据，截至2019年10月22日“Mega Set”的变体产品产生了87个review，“Peculiar Pets”的变体产品产生了29个review，总计116个review，其数量与listing页面显示的121个review相比少了5个review，这可能是由于平台删除评价/卖家删除变体造成的。
将两个产品不同月份产生的review数量汇总到Excel表后，得到数据图表。
“Mega Set”子变体从2018年10月就产生了review，而“PeculiarPets”子变体则到2019年7月才开始产生review。与此同时，“Mega Set”子变体在2018年12月-2019年1月为review高峰期，分别产生了23个与27个review。通过上述数据表格，可以将“Mega Set”与“Peculiar Pets”两个产品不同时间段产生的review数量做成可视化图表。
“Mega Set”的review数量呈现一种迅速攀升然后下降，最后逐渐稳定的趋势，“Peculiar Pets”的review数量则呈现一种缓慢上升的趋势。因为review的生成时间要慢于订单的产生时间，比如用户10月份下单购买，可能会到11月乃至12月才去编辑review文本，所以根据该产品listing的review数量变化可以推测出该产品销量的波动变化。
因为2018年12月-2019年1月为“Mega Set”子变体的review高峰期，所以将该时间段往前推移1~2个月，即2018年10月初一2018年12月末为产品订单高峰期。其次，因为在2019年7月“Peculiar Pets”子变体开始产生review，所以“Peculiar Pets”子变体的上架时间应该为2019年5月末一2019年7月初，即该玩具类目卖家在2019年5月末就开始为2019年的订单高峰期开始做准备。结合上述信息，得到如下结论。
1该玩具类目订单高峰期在每年10月初至每年12月末。
2该玩具类目listing最佳成长期在每年6月初至每年10月初。
