经常遇到有卖家反映使用了某某家的选品工具，或者通过某个神秘的渠道获得了一些所谓的内部数据，选出了几款在平台上销量好利润高的产品，然后激动的备货，期盼着能够有一个比较好的销量，不成想产品上架了，销量却并没有达到预期，甚至还没等到产品上架，平台上的售价已经发生了天翻地覆的变化，风水变了，“没利润了”。

很多卖家对于这种情况感觉到焦虑又尴尬，明明是获取的得到市场验证的数据，为什么到了自己手中就不可靠了呢？

其实导致这种情况的原因很简单。

当你在进行数据化选品的同时，还有很多和你有着同类心理和获取同样资源的卖家，也在以类似的心态进行同样的选品，所以，当你看好一款产品，然后开始备货发货，在某个角落里，有很多人在做同样的事情，而这样的行为所带来的结果就是，每一个在大数据中反馈出来卖得好的产品，都会迎来一波激烈的竞争，销量被分散，利润被稀释。

在各种或是雷同甚至相互抄袭的各种数据化选品工具的选品框架下，“没有任何人是一座孤岛”，只不过，你得为此付出的是真金白银。

也正因为此，我一直都不太看好所谓的数据化选品，表面上看，是帮我们省下了很多分析求证的过程，通过各种工具，你的确可以直接拿到结果，然后呢？你却未必真的对这些结果能够有深刻的全方位的理解。

按照丹尼尔卡尼曼的理论，当我们首先接收到“销量好，利润高”的数据后，系统一（感性思考）开始活跃，如果不有意识去调动，系统二（理性思考）可能就会在整个过程中处于缺失状态，如此一来，数据化选品中，我们只看到了所谓的好的一面，而缺少了全方位多维度的思考，所以，就掉坑了。

那么，究竟怎么样的选品方式和方法才能扩大选品成功的几率呢？

在日常辅导学员的过程中，我一直强调，选品表面上是选择产品，其实还需要人性，还需要有基本的营销/销售思维，基于这几方面的考虑，选品要想成功，比数据更重要的还包括：

1、需要对产品熟悉；

2、对平台熟悉；

3、对消费者群体足够熟悉；

4、对竞争对手群足够熟悉。

只有做到对涉及产品、平台、消费者和竞争环境的全面分析的基础上，再参考数据，此时的数据才更具意义，否则，数据也只是虚无的。

说到数据，忍不住想讲一个段子。你能想象得到，有些上游供应商为了推动自己的产品，直接在亚马逊销售上做假，通过大批量的刷单，把自己的产品刷到Best Seller，然后，在供应链端赚钱。在这样的运作中，你还在傻傻的“数据化选品”，你不正是着了别人的道吗？！

和单纯的数据化选品相比，我更建议每个卖家能够根据自己的实际状况，个人偏好、资源优势、资金实力等要素，再加上对产品、平台、消费者和竞争对手分析，找到适合自己的产品去做，这才是正道。

李诞在节目中说，有多大屁股穿多大裤衩，话粗理不糙，你总得知道自己几斤几两才行。可惜，很多人总觉得自己腚大。