1791亚马逊选品数据库可以给卖家提供大量数据来进行分析，亚马逊选品数据这一过程也是质量管理体系的支持过程，在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
Jungle Scout能够帮助商家分析产品排名，查看产品销量数据，目前其功能有选品数据库，竞品跟踪器，供应商数据等，其中其选品数据库涵盖超过10亿个亚马逊产品数据，数字参考价值高。
如何设置 Jungle Scout 产品数据库来帮助选品呢?
Jungle Scout 的产品数据库不同于亚马逊的产品目录，是改良之后的结果，对卖家更为友好，使得产品更加的直观。我们首先用美国站来举例，因为百万美金案例的产品将在美国站发售，但是这个筛选方法也适用于其他的站点。
首先全选所有的类目，然后开始剔除如下Jungle Scout不建议选择的类目。
图书、CD、唱片、电影、电视、音乐、软件和视频游戏等(媒体类易有法律问题)
服装、鞋子、箱包和珠宝等(不适宜自有品牌)
手表、家电、大多数的电子产品和电脑等(工艺繁琐复杂)
随后依据我们在选品(上)提到的五个标准，在过滤区域，即为类目搜索器中，加入想要的爆款选品的五个特质，依次为：
最低价格：18 美金
最低月销售额：200件
最少的测评量：5条
最多的测评量：50条
最高的星级评分：3.7分
在输入这些选品筛选之前，我们可以对选品一无所知，但是产品数据库会依据我们键入的数据向我们展示高需求、低竞争力且可以改善的产品。
从数以亿万计的商品中，Jungle Scout 为我们选出了8,855 款商品，即便如此，8,000多件商品一次性看完也是一个体力活，所以我们采用浏览图片的方式，快速看一遍这些产品然后剔除掉一些明显不合适的。
我们在一开始的选品(上)提到过，理想的爆款是简单、相对耐用且便于运输的，因此我们可以很快排除那些易碎的(玻璃类)，不轻便的，以及不容易与供应商沟通加以改进的。
在粗浅的浏览了第一页的结果之后，我们选择了最靠前的三个潜在的选品，分别是：捕蝇器、耐用塑料桌布和食品罩。
在这里我们需要强调，如上的三个潜在的选品并不是生活中每天都容易看到的、也不是在办公司冥思苦想容易想出来的，但通过产品数据库我们就可以很轻松的找到。例如某款食品罩，月销量达到433件，售价为27美金，评级为3.7星就符合我们选品的标准。
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