不久前，桨歌分享了一篇关于桨歌的文章Jungle Scout数据准确性内容（点击此处查看），包括我们可以为卖家提供哪些数据，这些数据对选择和操作有什么帮助，以及我们背后强大的数据算法和人才团队。
同样，我们也收到了一些卖家的问题。
Jungle 如何计算Scout呈现给我们的这些数据？
JS的独家算法有什么强大之处？
别担心，让桨小歌再为你解答！
JS如何计算选品数据？
01、判断市场规模
判断市场规模往往是选择产品的第一步。打开Jungle
Scout网页版选品数据库，输入选品初始数据(如月销量、售价、评论数等)，确定类别后，选择产品类别，然后将类别名输入选品关键词筛选器中的“包含关键词”，您可以获得包含此类所有商品的详细选择数据。
*图片中的选择案例是baby lounger nest(点击放大查看)
如果你把月收入从高到低排序，你就能知道这类头部商品的月收入是多少，是否能覆盖卖方的日常开支，月收入的计算方法也很简单，即月销量*当月价格。
02、判断季节性
季节性判断不仅可以依靠经验，还可以通过检查月销量的分布和波动来更准确地判断商品是否具有季节性。打开它JS插件，输入类别关键词，您可以看到该类别中许多商品的月销量，任意点击3-5个，您可以看到一年内商品的销量分布。
从上图可以看出，该商品季节性较弱，冬季销量仅略有增加
有了这个数据，你可以根据淡季和旺季有计划地备货，最大限度地节约物流成本。
03、了解竞争程度
已进入红海竞争类别的新卖家应尽量避免。在JS插件中，下载前100名商品的月销量数据，并根据销量排序，再用Top
10总销量/Top 100 总销量，比例越高，类别垄断程度越高，一般建议这个数字不超过30%，越低越好。
04、了解搜索热度
搜索热度可以反映商品的季节性和热度变化，在产品选择、运营和广告中起着至关重要的作用。在Jungle
Scout的关键词功能，卖家可以查看任何关键词30天/90天的搜索量和趋势变化，同时，还可以通过ASIN对竞争产品的搜索趋势变化进行反查，定位低竞争、高转化的关键词。
二、Jungle Scout独家算法
估计商品的销量绝对不是一件简单的事情，而估计销量正是反映选择/操作工具数据准确性的最重要维度。
市场上大多数工具的销售预测主要取决于亚马逊ABA数据，加上少量历史数据的积累。不同的是，JS在2017年推出了自己的独家算法AccuSales™，该算法模型不仅积累了大量的数据，而且积累了行业中最长的时间。它还充当了JS所有数据背后的超级大脑，支持销售数据的不断更新和纠正，不断提高销售估计的准确性。
AccuSales™最大的特点是能够不断自我修正，消除异常值。因为亚马逊有很多因素可以影响销售，这些因素也会相互影响，而Accusaless™算法系统可以考虑所有数据点，并根据不同的类别优化和更新数据模型，并排除异常值（如刷卡引起的销售异常增长）。这些优点使Accusales™成为业内公认的最准确的销售预测算法。
三、JS的数据呈现模式
与大多数选品软件不同，JS不会直接向卖家提供产品选择建议，而是客观地呈现数据，由于选择数据变化非常快，甚至按小时计算，桨小歌认为，与直接向卖家提供选择建议相比，让每个卖家根据数据做出自己的判断是更好的方法。
同时，由于其他选品/操作工具的数据准确性不高，即给出选择意见不一定正确，反而会造成更大的误导，因此，我们坚持直接向卖方呈现准确的数据，并将判断权留给卖方。
有了准确的选择数据，可以为卖家提供数据决策方法，让选择和操作脱离“拍额头”，而是科学合乎逻辑的。
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