西南科技大学经济管理学院;西南科技大学计算机科学与技术学院;
针对传统跨境电商卖家选品方法存在过分依赖经验和个人判断而缺乏科学与系统性依据的问题，提出了一种基于亚马逊平台销售数据的多维度系数聚类选品方法。该方法利用大数据挖掘技术揭示隐藏在市场数据中的选品依据，从有销售历史的商品集合中筛选出具备广泛市场接受度、竞争压力小、质量有保障的优质商品，帮助卖家更加科学地进行商品选择。以亚马逊平台的篮球类目为例进行了实证分析，通过评论数、商品数、竞争指数、市场规模占比、消费者平均评分、热销商品比例构建了数据分析指标；利用KMeans聚类分析法分别对品牌、适用人群、制作材料、价格四个维度的销售情况进行了分析，总结各个维度的推荐信息，并对案例选品结果进行了为期三个月的跟踪取证。结果表明，该方法决策的目标商品的销售表现良好，证明了选品方法的有效性，为跨境电商卖家建立起一种科学、系统、数据驱动的销售商品决策工具。
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基本信息:
DOI：10.20165/j.cnki.ISSN1673-629X.2024.0370
中图分类号:TP311.13;F713.36
引用信息:
[1]李光伟,秦锦飞,黄俊.基于KMeans的多维度量化智能选品决策方法研究[J].计算机技术与发展,2025,35(03):194-201.DOI:10.20165/j.cnki.ISSN1673-629X.2024.0370.
基金信息:
西南科技大学教改项目(22xn0053); 四川省自然科学基金项目(2022NSFSC0894)