选品地时候要预测品类发展趋势，需要有着科学的方式方法。在现今的众多教学中，越来越多的培训机构开始普及预测未来市场走势等技巧。而这种预测要想落地产生实际参考价值，需要考虑的维度很多。
由于有效预测的方式，需要考虑很多维度，并且通常在预测后还需要验真处理。其中涉及的内容除了线性回归预测，还包含不同品类的周期性、独特性等特征的算法处理。
在样本量不足的情况下，哪怕是更复杂的预测方式，都难以很好的准确衡量未来趋势。除此之外趋势规律往往体现着品类的 浮动周期 。特别是季节性强的商品，这种规律浮动会更加明显。把握规律可以帮助商家划分好淡旺季，对全年整体市场有一个心理准备。提前规划减少淡季时对业绩的冲击。趋势规律的另一个作用，是帮助人们定好运营的时间节点，比如7月份是夏季款式的爆发期，那么在5月份就要考虑规划上架和重点推广某些产品。同理，冬季也是一样。
除了明显的季节性规律，还有节日性规律和活动大促规律，在某些特定的时期，往往会出现需求的上升期。这些趋势规律和对应的时间节点，也是商家提前做好运营规划的数据依据。
初步分析市场的竞争度，主要是分析市场上的竞争商家数和竞争商品数。细致的商品竞争维度需要在细化市场范围后再进行分析。
初步分析大的市场环境时，通常只先看所要切入的品类市场中卖的人够不够多，同类商品够不够多。如果一个市场内有大量的同行，那么初步判断该市场具备一定的竞争强度。分析市场的竞争商家数和竞争商品数，通常使用类目或者关键词搜索的形式来统计这些数据。市面上也有很多类似的工具，然而不论是哪一种方式收集这些数据，都仅仅是用于参考而已。给我们分析市场竞争环境一个大致的印象，并非一定准确。
特别是以搜索结果数为竞争维度的衡量，更是参考价值骤减。阿里官方客服小何也称搜索结果数存在严重不准问题误导商家所以下架了该数据。即便如此，依然流传着大量以搜索结果数为主要影响因素的教学课程，需要商家朋友站在实战立场仔细辨别。只可参考，切不可过度依赖。此外，细致的市场分析还需要分析市场的销售集中水平。具体品类的卖点、价格、款式、功能等多种细分维度的数据对比和分布分析。
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