1、过往经验套用
比如在亚马逊卖大件，到其他平台也把亚马逊热卖的品类挂上去，结果发现出不来单，就放弃了新平台，这种类型就是偏主观经验套用。
其实这样做是不合适的。例如，Temu和TikTok Shop的客单价都较低，直接拿亚马逊的爆品上架，很可能因为价格区间不合适，卖不掉。
2、盲目跟卖
看到亚马逊的爆品链接，看到别人卖得好，也不去做精确的市场分析，直接就囤货。结果发现根本卖不动，搞得一堆库存最终亏损。
跟卖带来的弊端很明显，价格低利润薄，抗风险越来越差，利润一直往下掉，甚至积压大量库存，无法聚焦沉淀。
3、选品没有深入了解客户需求和使用场景
消费者的需要是基本点。只有深入了解客户使用产品的场景和需求，才能相应地对现有产品或店铺商品结构进行针对性进优化，从而提高出单率。当他的需要特别多的时候，你需要找到可能别人忽视了的。那样你就创造了很多的机会。
我们也会经常浏览竞品的评论区，在里面总结归纳常见的用户痛点，然后想办法去改善，这样的产品更容易吸引和保留客户，打造起来的。举个例子，鸡食槽可能属于比较冷门的产品。很多人可能想像不到美国人会有人买这个，但事实上美国大农村这个物品需求量还是很大的。虽然从数据上来看不算是爆品，但基本上每月销售出去50-80的稳定单量，也稳定出售很长一段时间。
4、拍脑袋决策，不去研究数据，全凭经验
很多卖家都有选品人员，而这些人员的风格、方式都不一样。一些人看数据，一些人压根不看数据。还有一些人只看短期，哪个卖得快就卖，尤其是TikTok Shop平台这种现象最多。
看到短期营收不错立刻备货，稍微温和些就撤了，缺乏长期规划和思考。事实上，很多产品具有周期性，越过温和增长期又能爆发。机会就这么错过了。
店雷达选品建议：
所有的贸易或交易，要考虑供需关系。需求大于供给，价格就上去，反之则价格下调。比如一些新品在其他平台卖得好，卖得热，然而过了2个月这个周期就不再热了。这时候需要从供应链着手，不断找新品，去看还有谁没热卖，赶快入手。
举个例子，假设跟踪某个热卖品类，如吹风机。国内卖得好的品牌不多，商家们可以跟着这几个品牌的走势，什么时候推新款，什么时候热卖，看看这些款如果借鉴，符合知识产权后再出海。
一般做选品、数据分析的产品，针对单一平台例如亚马逊。店雷达主要提供的哪些是新品，各产品上下游销售情况，落脚供应链，面向所有卖家，不限制平台。聚焦1688超级渠道，以1688为基础，结合下游平台，比如亚马逊、TikTok、Temu、Shopee等，横向对比供需情况。比如某款产品，跟卖情况如何，有多少人跟卖。也就是，将供应链与下游品牌相结合，来进行选品和数据分析。
举个例子，“五金、工具”品类下近30天的市场销售数据，销售件数排名第一的是这款“电工工具包”，上架仅198天，销量将近170w，从商品销售趋势可以看到该类产品的稳定性，笔数少单量大，从工具性质可以看到国内下游市场的数据和国外跨境的市场数据，我们可以看出这款品在跨境市场，尤其是亚马逊平台的需求是更大的。
那么就可以利用全网图搜直接对该商品看这款品在亚马逊上的售卖情况，确保所选产品具有足够的市场需求量，然后基于店雷达筛选出的1688产品，核算在亚马逊上销售的利润空间。
