又來聊選品了，這個所謂剛需的話題，這次有些不同以往。
先給各位讀文的老鐵拋個問題。
試問：
面對現有工具的對於銷量預估的不確定性，偏差或大或小，是否會對你的產品選擇判斷有所影響？
我想老鐵們一般會回答：有影響。
也會有回答：沒影響。
我的答案是：有影響也沒影響。
面對市面上所有付費免費的、能夠預估產品月銷量的工具，他們對於產品銷量預估的原理都是：
通過單品大類目排名或者說是Best Sellers排名變化曲線作為主要內容進行計算，有的還會加上New Releases。
每個工具的算法不一，所得出數值也就不一樣。資金充足的老鐵，應該每月關於選品付費工具的消耗費用也是不低的。
同一款產品用多個可預估銷量工具去驗證。但是，哪個比較準，你們心裡有數嗎？
我說的有影響是：
很多老鐵在沒看見那具體銷售數量的確切數字時，心裡沒底，人之常情。但同時又執著於預估銷量的準確性。因為偏差太大，會對產品的分析造成不可挽回的影響。
這裡為大家舉例說明一下，如下圖示（圖一、圖二）：
圖一：為老鐵們常用的JS工具插件版。
圖二：為PS web版，標註圖中紅色區域。
單品1：js預估銷量為1076，PS預估銷量為1292，正負值：-216。
單品2：js預估銷量為1348，PS預估銷量為1662，正負值：-314。
不知道老鐵更為相信哪一個數據的準確性呢？繼續上圖，如圖示：
圖一：JS抓取數據中，銷量排名第一的單品，js預估銷量為6433。
圖三：PS預估銷量為7961，正負值：-1528。
對於上述的數據，老鐵們有沒有受到一丟丟驚嚇。
上述的展示中：排名越靠前的單品，不同工具所預估的銷量偏差也會越大。即對於單品月銷量的預估，單品排名越高，實際銷量與預估銷量的正負差值越大。
其中美國站最為突出，而對於歐洲各站點，德國偏差值較大，英國、法國和其他站點相對差值影響較小。同時，對於JS工具破解版的運用，老鐵們也不要繼續深受其害。
試問：一個沒有實時數據的更新，通過軟件漏洞出來的畸形產物，它的結果會準確嗎？好比Amazon黑帽玩法一樣，只圖一時痛快，換來一生傷悲。畢竟，白吃的午餐並不便宜，尤其在跨境圈裡。
但是插件數據是可以做適當修正的，老鐵們不妨選擇幾款自營目前正在運營的成熟產品，銷量較為穩定的單品。
記錄該產品超過五天的類目排名情況，每天記錄兩次，且該時間段內每日兩次記錄的時間點要一致。同時記錄該產品每日後臺實際銷量，時間放在每日臨近美國時間零點，再同時記錄該產品此時插件所預估的銷量。
通過稍長時間實際銷量與預估銷量的對比，去修正該插件在該大類排名預估所出現的偏差值。
舉例說明一下：
如果老鐵選擇的單品日均單量在30-40單浮動，對應大類排名在7000範圍內上下浮動。
首日：上午10點記錄該單品大類目排名為6988，對應預估銷量為1650，下午三點記錄該大類排名為7102，對應預估銷量為1593。次日統計後臺實際出單量為38。
統計第五日：上午10點記錄該單品大類目排名為7058，對應預估銷量為1602，下午三點記錄該單品大類排名為6897，對應預估銷量為1686。
五日排名差值小於230，五日日均出單量為36，五日預估銷量平均值為54.3，實際出單量-預估銷量=-18，即該插件在7000左右分段日均估算單量差為18左右，對應該分段實際月銷量應為1080左右。
而位於大類3000以內的單品，排名相對穩定，如果排名出現300以上的波動，則應該視為不正常現象。如果老鐵們在記錄穩定在幾千名的單品，單品在記錄時間段中，出現類似超過500名的排名波動，仍然可以記錄下來。
因為你每日對於產品排名和預估銷量的多次記錄和重複時間點記錄，都有著你後臺實際銷量作為數據支撐，對比得結果，時間和實踐才是檢驗真知的唯一標準。
如果老鐵運營的產品較多，各個排名分段皆有產品，可以更為簡化的記錄當日末單品排名，和實際銷量以及預估銷量，持續幾天時間，可作為簡單修正，同時瞭解各rank分段對應的大致銷量情況。同時，如果老鐵們有多個可預估銷量插件，可同時監控類似數據。
以上方式也會存在誤差，想要獲取絕對準確的銷量是很難實現的，有著日均預估單量小於七八單誤差值已算不易。對於插件的監控是一個長期的過程，尤其是夏季和Q4季節的監控。
老鐵們旺季別隻顧著賣貨，那也是你收集熱賣產品信息的最佳時期，至於數據的準確與否有無影響在於你對他的閱讀。
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