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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。

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。

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。

虽然产品画像也可以辅助卖家进行选品，但与用户画像不同，它更多的是从产品本身的属性出发，通过关联分析等方法挑选出成本合适且热销概率更高的产品。

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。