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对于3C、户外等类目，产品需要经历更长的开模和生产周期，前期需要投入更多资源，因此需要更加精准地安排工作计划，以便踩准节点进行爆款推广和运营。

多平台比较选品适合市场成熟的产品，但其本质仍然属于追随策略。一旦进入竞争激烈的红海市场，运营者很容易失去利润空间。因此在选品时除了对市场进行分析外，还需要对利润空间进行计算。

首先，因为关键词搜索结果下偶尔会有不属于该关键词的产品，运营者需要使用COUNTO函数计算该产品在过去14天内，出现在该关键词搜索页面下的次数，然后排除出现次数4次及以下的链接。这样既不会因为保留数据过多导致后期数据分析产生误判，又可以尽可能保留更多的潜力新品。

在第三方采集器完成抓取后，对原有数据进行下载，得到表格，最终需要的数据是链接父ASIN、链接上架时间、大类目排名这3列数据。此时需要提取字段6中的大类目排名，即#之后的内容，可以使用 Excel的分列功能完成该操作。

完成粘贴后单击“下一步”按钮，进入抓取数据环节。等待1~2分钟，爬山虎就会自动对网页信息进行试抓取和整理。最终生成的数据文件。从表格中可以看到，此处的7列数据中并没有数据化选品需要的数据。单击其他列上方的筛选按钮，即可选择删除该数据，最终只保留第2列的链接和第5列review数量进行深入采集。

关键词选品的优势是可以批量操作，快速找到大量处于上升期的链接，并能够确定产品后期广告推广的方向。劣势是部分产品前期排名变化较大，数据有一定的延迟性，不是每个ASIN的日排名都可以爬取到。此外还存在刷单等操纵排名的情况对数据产生干扰，因此需要进一步进行分析。第三方采集器可以使用爬山虎采集器、八爪鱼采集器、后羿采集器等，在此以爬山虎为例进行讲解。

删除无效数据后，因为回归分析的目的是探究不同变量对商品销量排名的影响，所以以“阶梯定价”为代表的差异化定价对商品销量排名的影响也在考量范围内，因此需要在原表格内加入一新列数据，取名为“商品价格差”，其取值为“商品价格范围(最高价)”减去“商品价格范围(最低价)”。

正序动态排列图展现了review文本由少到多时，不同形容词出现的频率变化，随着review单词的增多，频率上升的形容词为最新review文本(最近时间段内由用户生成的review)中经常出现的词汇，代表了最近消费者对该产品的主观描述。

虽然“dress”与“women’s”两词是“dress”类目下的必要词汇，但是搜索排序19 152的词频分析中，两个词汇出现的比例也要高于搜索排序100的词频分析结果，这说明很多长尾卖家在进行标题编辑时过多使用了“dress”与“women’s”，即在标题编辑的运营功底上仍然没法像头部卖家一样熟练。

在商品画像中，如果要对review评分趋势进行分析，可以使用“review评分累计平均数”这个指标。当对“商品画像”Excel表中的“评分”列数据进行累计平均数的计算后，可以通过Excel的折线图对其进行可视化处理。