Shopee卖给谁比卖什么重要：从人群反推选品

先定人群还是先定品

先定品的做法，问题往往出现在第三件商品之后。第一件凭感觉挑，第二件还能勉强搭上，到了第三件就发现和前面两件不在一个方向上。没有统一的人群作为参照，每挑一件都要重新做一次判断，越挑越散，店铺最后变成一个什么都有的杂货铺。

先定人群的做法恰好相反。确定了要服务哪一类人之后，商品之间天然有了关系。看到一件新东西，先问它是不是这群人需要的，不是就直接放下，不必再纠结。判断从一次次的独立决策，变成了围绕同一个中心的延伸。

两种顺序的差别还体现在对流量和评价的利用上。从人群出发的店铺，一个买家买过之后，很可能还会看店里其他商品，因为那些东西本来就是为同类需求准备的。从商品出发的店铺，买家买完就走，留下的评价也互不相关，很难形成合力。

之所以说人群在前更省力，是因为它把判断的复杂度降下来了。范围一旦确定，需要比较的候选就少了，很多方向会自动被排除掉。这种做法看起来缩窄了选择，实际上是把精力集中到了更值得看的地方，选出来的东西也更可能做得好。

需要留意的是，先定人群并不等于此后不能调整。人群是活的，买家会跟着生活状态变化而移动。把人群当成一个当前的判断依据，定期回看订单结构，发现偏移就调整，比把当初的判断当成永久标签要灵活得多。

判断该走哪条顺序的第一步，是看自己现在的状态。手上还没有明确方向的人，适合先定人群，用人群把范围收窄；已经有店铺在跑、只是增长停滞的人，适合先去订单数据里看看现有的买家究竟是谁，再决定要不要调整。

第二步是给人群写一句话描述，限定在一个能想象出来的具体场景上。这句话要包含他在什么时候用、为了什么用、大概愿意出什么价位。写不出场景的话，说明人群还太模糊，这时候先别急着挑商品。

第三步是拿这句话去筛手上的候选商品。符合的留下，不符合的放到一边，不必立刻删掉。筛完之后看剩下的商品能不能构成一个说得通的组合。如果剩下的是零散的几件，说明人群描述可能还是太宽，需要再收窄。

第四步是给这个人群定一个基本的商品结构。哪些是主打的、哪些是搭配的、哪些是用来试水的，各占大概什么位置。有了结构之后，上新就不再是随机挑，而是往空缺的位置上补，店铺的面貌会越来越清楚。

最后一步是把人群描述和商品结构写下来，定期对照订单数据复核。数据里的实际买家和你写的人群是否一致，不一致就以数据为准去修正。这个动作重复几次之后，判断会越来越贴近真实。

一个具体的例子。某卖家原本什么都卖一点，商品之间没有关联。后来他先把人群收窄到一类有特定生活场景的人，把不相关的商品逐步减少。一段时间之后，店铺转化变好了，因为来的人更容易找到自己要的东西，评价的内容也开始集中。

另一个例子是两个人做同类生意却走向不同。A 先生先是看到什么卖什么，商品越来越杂；B 先生先定了一类人再做，商品不多但互相带动。半年之后 B 的复购明显好于 A。同样的类目，因为顺序不同，走出来的路完全不一样。

这里有一个边界，就是先定人群不适合用在完全没有方向的时候强行闭门造车。人群描述要建立在一定的市场观察之上，而不是凭空想象一个人。可以先大致看一圈平台上有什么，再回来锁定人群，两边结合着来。

另一个边界是人群定得过于小众也不合适。太窄的范围虽然定位清晰，但可能撑不起足够的生意量。判断的尺度是这个人群能不能支撑你需要的订单量。撑不起就要适当放宽，而不是死守一个过窄的定位。

记录方法上建议把人群描述和它对应的商品结构写在同一页上，左边是人的特征，右边是给这批人准备的商品。每次上新前扫一眼，看新商品放在这个结构里合不合位置。这一页不用长，能随时对照就够了。

先定人群，商品之间的取舍就有了统一的依据

人群画像能推出什么

最常见的问题是画像画得太粗。写一句年轻女性，或者上班族，看起来有了人群，实际推不出任何具体的东西。这类描述覆盖的人太多，需求千差万别，最后还是落回到凭感觉挑商品。粗画像和不画，效果差别不大。

第二个问题是画像倾向于从人口统计维度去画，比如年龄、性别、消费水平。这些维度容易获得，但推不出使用场景。真正有用的是场景维度：他在什么情况下会用到这个东西，为了什么麻烦而买。场景一明确，商品的功能和形态方向就出来了。

第三个问题是画像只画了想买什么，没画愿花多少。同样一类需求，愿意出不同价钱的人选的东西完全不一样。价格接受度决定了商品的成本上限，也决定了描述里该强调什么。漏掉这一项，容易选出一批价格和人群不匹配的货。

画像能推出来的东西其实很具体：商品的规格方向、描述该强调的核心点、价格的合理档位、大概多久会复购一次、以及通常还会一起买什么。这五样合起来，基本就构成了一个方向的选品依据。画像的价值就体现在能推出这些具体结论上。

还有一个原因是画像能反过来验证选品。看到一件商品，对照画像问一句，这群人会需要它吗，价格他们能接受吗，用起来顺不顺。三个问题里有一个答不上来，这件商品就应该先放一放。画像的用处就是在这一步帮你把不合格的先挡在外面。

写画像的第一步是先定一个使用场景，而不是先定人群标签。场景问的是他在做什么事的时候会用到这类东西。场景一旦明确，需要什么功能、什么形态、什么规格，基本就能推出来，选品也就有了具体的依据。

第二步是补上购买动机。同一个场景里的人，买的理由可能不同，有的是为了省时间，有的是为了效果好，有的是为了好看。动机不同，商品描述里该强调的点就不同。写清楚动机，等于给描述定好了主线。

第三步是定价格档位。价格不是随便定的，它由人群的接受度决定。可以先在平台上看看这类人在哪些价位上成交得比较多，把区间框出来，再据此反推成本上限。价格和成本一旦框住，能选的商品范围就小了一圈。

第四步是判断复购的可能性。有的需求买一次就结束，有的会周期性重复。复购可能性高的方向，值得把精力放在维持老客和配套商品上；复购低的方向，则要把注意力放在拉新和单品表现上。两条路子不一样。

最后一步是把画像里的这几项整理成一段简短的话，写在固定的位置。每次看到新的候选商品，拿这段话对一遍。对得上的再往下看，对不上的直接放下。这个习惯能省掉大量无效的对比时间。

一个具体的例子。某卖家把人群定位在养植物的人身上。场景一明确，推出的东西就很具体：需要的容器要有排水，要避开容易烂根的设计，描述里要强调透气和容易养活。这些判断都是从场景推出来的，不是凭空想的。

另一个例子是价格档位的作用。同一个场景里的买家，有人愿意为省心多花钱，有人只想花很少的钱试试。这位卖家把价格接受度分成两档，对应两套商品，互相不混。分类之后，订单的转化和评价都清晰了很多。

这里有一个边界，就是画像不能只靠想象，要有一点点实际的根据。哪怕只看了几十条评价、翻了几个同类商品的问题，也比完全凭想象强。边看边补，画像会越写越准，最终能推出真正有用的结论。

另一个边界是画像要留出容错空间。刚开始的判断不会特别准，写的时候不必追求滴水不漏，先有一个能用的版本，然后在实际经营中一点点修正。追求一上来就画得完美，往往反而迟迟动不了手。

记录方法上可以把画像写成一个简短的卡片，包含场景、动机、价位、频次四栏，每栏一两句话。卡片放在能看到的地方，选品时拿出来对一遍。用久了会发现，这四栏里真正起作用的通常只有其中两三栏。

越贴近真实使用场景的画像，越能推出具体的商品需求

同一人群的连带需求

连带需求最容易被忽略，因为它不在眼前的搜索词里。有人想买一个东西，通常不会顺手搜还需要什么，但实际使用过程中确实会用到不止一件。这部分需求真实存在，却因为没有人主动搜而显得不明显。

第二个现象是把连带理解成颜色或者款式上的搭配。真正的连带是指使用上的需要，而不是外观上的统一。一个人开始养植物，可能需要的不只是花盆，还有工具、营养土、防虫的东西。这些是使用链条上自然延伸出来的。

第三个现象是连带需求往往比主商品更稳定。主商品买一次可能很久不再买，而配套的东西消耗得更快，需要经常补。一家店铺如果能围绕一群人把主次搭配好，一部分商品的复购就能带来相对稳定的生意，不用每次只靠拉新。

之所以要从使用过程去找连带，是因为凭感觉想搭配很容易想到外观上的同类。把使用过程按时间展开：用之前要准备什么、用的时候需要什么、用完要维护什么。三个环节走一遍，能想到的东西通常会比凭空想多不少。

还有一个原因是连带需求能让商品之间有相互带动。买家本来是来找主商品的，顺带看到了配套的东西，可能一起下单。这种带动不需要额外的流量成本，靠的是商品组合本身。人群越集中，这种带动越明显。

一个找连带的例子。某卖家围绕一类经常做手工的人做商品，他把这类人的使用过程按开始之前、正在做、做完之后三个阶段列出来。每列一个阶段就写下可能会用到的东西，最后得出的候选清单比他原本想象的多了不少。

另一个例子是连带需求带来的复购。主商品买一次可以用很久，配套的消耗品却需要经常补。这位卖家把一两种消耗品做成了常备，买过主商品的人过一段时间会回来再买配套的。复购不需要重新拉新，成本低很多。

这里有一个边界，就是连带商品不能硬凑。有的东西虽然和主商品在同一场景里，但买家更习惯在别处买，硬放在店里反而显得杂乱。判断的标准是买家会不会自然地想在这里一起买，不会就说明这个连带是勉强的。

另一个边界是连带商品的数量要控制。围绕同一人群可以延伸出很多商品，但一次上太多会让店铺看起来什么都有，反而模糊了主次。先上一两个最相关的，看实际带动效果，效果好再逐步加。节奏慢一点，方向反而更清楚。

记录方法上可以画一张简单的需求图，中间写人群和主要场景，往外连出他会用到的各类东西。画完之后，哪些是主商品、哪些是配套、哪些只是偶尔需要，一眼就能分开。这张图放在手边，选品时对照一下就行。

找连带的第一步，是把使用过程拆成几个环节。用之前需要准备什么，用的过程中需要什么，用完要维护什么。按这三个环节逐条列，每个环节都想一下会不会额外需要买东西，列出来的往往比自己预想的多。

第二步是把列出来的东西分档。哪些是必须搭配的，缺了就用不了；哪些是能提升体验的，有更好没有也能用；哪些只是偶尔会用到的。分完档，优先级就清楚了，选品时先做必须的，再看能提升的。

第三步是判断连带商品买家的购买习惯。有的东西买家习惯在主商品旁边一起买，有的则习惯单独去找。可以看平台上这类东西通常是和什么一起被购买的，或者看买家在追问里会不会问到。有迹象的才值得上。

第四步是控制上新的节奏。连带商品不要一次上齐，先上相关性最强的那一两个，观察它们有没有带来实际的带动。带动明显再加下一个。节奏慢一点，能看清每一个新增商品到底起了什么作用。

最后一步是把连带的效果记录下来，包括新增商品的动销情况、老商品有没有被带动、买家的购买组合有没有变化。记下来之后，下次判断该不该上某个连带商品时，就有实际的依据可参照，不用只凭感觉。

一个具体的连带例子。某卖家围绕一类在家做饮品的人做商品，主商品是器具，配套是耗材。器具买一次能用很久，耗材却会持续消耗。他把耗材做成了常备款，主商品的买家过一段时间回来复购耗材，店铺的日常订单稳了不少。

另一个例子是连带带来的人群加深。买家原本只是来找主商品，看到配套之后会顺带了解其他相关的东西，对店铺的印象也更完整。这不是靠一次性的促销做到的，而是商品组合本身自然产生的效果。

这里有一个边界，就是连带商品必须真的用得着，不能为了丰富组合而硬加。判断的办法是想一想买家会不会在没有提示的情况下自己想到要买它。如果答案是会，那就是真连带；如果只能靠推荐才想起来，就要谨慎。

另一个边界是连带商品的比例要控制。主商品和配套商品各有各的作用，主商品负责吸引人进来，配套负责提升单次和复购。配套比例过高，店铺看起来像在卖配件，主商品反而被淹没了，这个平衡要留意。

记录方法上可以做一张简单的清单，分主商品、必须配套、可选配套三栏，每栏填上对应的商品。上新时先看看新商品落在哪一栏，避免把注意力过多放在边缘的东西上，让店铺的重心始终清楚。

人群规模与购买力评估

评估规模常见的错法是凭感觉。觉得身边很多人都在用，就觉得人群很大。身边的圈子和真实的市场往往不是一回事，自己的感受容易受接触范围影响。判断规模最好还是看平台上的实际信号，而不是看自己认识的人多不多。

第二个错法是只算人数不算频次。一个人群如果人数不少，但每个人买过之后就再也不回来了，实际能产生的生意量有限。反过来，人数不多但会反复购买的群体，累积起来可能更可观。规模要乘上频次来看，才是真实的容量。

第三个错法是忽略购买力这一层。人数多但普遍只愿意出很低的价格，这样的方向做起来会非常辛苦，因为利润空间被压得很薄。人数不多但愿意为好一点的东西多付一些的群体，往往更容易做出利润。规模和购买力要一起看。

之所以要估这两件事，是因为它决定了这件事值不值得长期做。人群规模太小，做起来天花板很低；购买力太弱，做起来赚不到钱。这两项都过关的方向，才值得把时间和资金投进去。评估不必精确，但必须有一个大致的判断。

还有一个原因是规模判断会影响备货和节奏。人群大且频次高的方向适合按稳定的节奏备货；人群小但客单高的方向则适合小批量、精细做。用同一套备货方式去应对不同规模的人群，很容易不是压货就是断货。

评估人群规模的第一步，是先确认这个人群在平台上确实有聚集。可以通过相关商品的销量分布、评价数量、以及同类商品的丰富程度来做大致判断。有相当数量的商品在稳定出货，说明这个人群在平台上是真实存在的。

第二步是判断购买频次。看同类商品的老客回来买的比例，或者看商品的使用周期和消耗速度。周期短、消耗快的东西复购更频繁，同一批人能产生的生意量也更大。频次高的群体，即使人数不多也值得认真做。

第三步是估价格接受度。把同类商品按价格分档，看哪些档位成交更集中。成交集中的档位大致就是这个人群常见的心理价位。这个判断不需要精确，能框出一个区间，就足以用来反推成本和定价。

第四步是把规模和购买力合起来看，判断能支撑多大的生意。人数多但价格承受力低，靠走量；人数少但购买力强，靠做深。两种模式对备货节奏、描述风格、售后投入的要求都不一样，先确定模式再动手。

最后一步是给这个判断设一个复核的时间点。人群会变，价格接受度也会变。隔几个月重新看一次成交集中的档位有没有移动、复购情况有没有变化，据此调整自己的做法。判断有了更新，动作才能跟上。

一个评估的例子。某卖家原以为某类人群规模很大，因为他在自己的圈子里经常见到这样的人。看平台数据之后发现，相关商品的成交并不算集中，说明这个人群在平台上的消费并没有他想象的那么多。圈子的印象和数据出现了偏差。

另一个例子是规模小但购买力强的人群。一位卖家发现某个方向人数不算多，但成交集中在中高价位，买家复购也稳定。他没有因为人数少而放弃，反而做了很长时间，收益一直比较稳。规模不是判断的全部依据。

这里有一个边界，就是购买力不能只看客单价，还要看退货和售后情况。高价商品如果退货率偏高，实际的收益会被吃掉一部分。评估时把这两项一起看，得出的判断才更接近真实的获利能力。

另一个边界是人群规模会随季节或者外部环境变化。有的方向在某段时间人数会明显增加，过了这段时间又回落。判断时最好看一段完整周期，而不是只看当下的高点或低点，否则容易高估或者低估容量。

记录方法上可以写一行简单的判断：人群大概什么规模、集中在哪个价位、复购大概多久一次。三项写清楚，基本就能判断这个方向值不值得投入。过一段时间再回来看，对照实际情况修正这几个数字。

人群定位错了会怎样

定位错了最直接的表现是商品卖得零散。每一件商品都偶尔有单，但彼此之间没有关系，也看不出哪一类更受欢迎。因为服务的其实不是同一群人，每一件都在面对不同的买家。店铺看起来有商品，却没有一个清晰的方向。

第二个表现是评价内容杂乱。从评价能看出买家在意的东西五花八门，有的人在意价格，有的人在意款式，还有的人在意的是完全不同的用途。这种杂乱说明来的人本身就不是一类人，描述写得再到位也只能满足其中一部分。

第三个表现是描述越写越没方向。为了照顾不同买家的关注点，描述里什么都提一点，最后变成一个什么都没说清楚的长段落。买家看完仍然不确定这是不是自己要的东西。问题不在文案本身，在于店铺没有一个统一的服务对象。

之所以定位错了代价不小，是因为它会同时拖累商品、流量和评价三件事。商品之间不带动，流量进来转化不了，评价也没有积累出方向感。这三项互相影响，越拖越难扭转。及早发现定位偏差，比中途反复调整文案要省力得多。

还有一个现象是定位错了之后容易陷入频繁换品。看到某个款卖不动，就换一个方向试，试了几个都不行，最后怀疑是不是自己选的都不对。真正的原因可能是缺少一个稳定的参照，每换一次都是从零开始，自然积累不出东西。

定位出问题时的第一个动作，是回到订单数据里看真实的买家是谁。把销量靠前的那几件商品挑出来，看买它们的人有什么共同点，在意什么、集中在什么价位。这些信息比任何猜测都更接近事实。

第二个动作是把现有商品和这个真实人群逐条对照，分成三组：明显符合的、勉强沾边的、完全无关的。明显符合的保留并加强；勉强沾边的想清楚它服务的是哪一类人，能不能合并；完全无关的逐步减少。

第三个动作是重新写一句人群描述，并且和原来的那句放在一起比较。看差异在哪里，是原来的场景想错了，还是价格判断偏了，还是连带需求没考虑到。找到偏差的具体位置，比笼统地说定位错了更有用。

第四个动作是按新描述重新安排商品结构，把缺的位置补上。补充不必一次到位，先补最关键的一两个位置，看实际效果。补上去的商品如果表现明显好于原来那些，就说明新的定位更接近真实需求。

最后一步是给调整设一个观察期，比如一个月或者一个季度，到期看商品之间的带动有没有变好、评价的内容是不是开始集中。有改善就继续按新方向走，没有改善就再回到数据里找原因。

一个定位偏差的例子。某卖家的商品单看都不错，但放在一起就是搭不上，买家进来之后常常只在店里买一件。后来他发现自己的商品实际上服务的是两类完全不同的人，一类在意便宜，一类在意品质。分开之后，两个方向各自都顺了。

另一个例子是描述越改越乱。一位卖家为了照顾不同的买家，把描述写得面面俱到，结果转化反而下降。问题不在描述，在于他没有确定到底服务谁。确定人群之后，描述删掉一半内容，转化回升了。

这里有一个边界，就是定位错不等于商品差。很多定位错的方向里，商品本身是没问题的，只是放在了不合适的位置上。发现定位偏差时，先别急着否定商品，先看看它是不是应该服务另一类人，换个组合可能就顺了。

另一个边界是调整定位要控制节奏。一次性把不相关的商品全下掉，可能影响店铺现有的流量和权重。更稳的做法是逐步替换，每上一个新的就减少一个旧的，让店铺在过渡期间保持稳定。

记录方法上可以给定位调整记一条时间线，写清调整前后的商品结构、转化变化、评价变化。过一段时间回头看，就能知道这次调整是不是有效。有记录，后面再遇到类似情况时判断会更有把握。

人群特征不只决定卖什么，也决定定价方式和能做的规模

从订单数据反推人群

反推的第一步是把现有订单按件或者按单拉出来看。看的不是总数，而是分布。哪些商品卖得多、哪些几乎不动、买的人有没有重合。这些分布信息比总量更能说明问题，它是实际情况的直接反映，不带主观想象。

第二步是看同一批买家会不会买多件。如果相当一部分订单里包含不止一件商品，而且这些商品之间存在关系，说明这群人确实有连带的习惯。如果每个订单都只是单独一件，就要想想是不是商品组合本身缺少关联。

第三步是看评价和追问里反复出现的关注点。买家反复问同一个问题，或者反复在评价里提到同一个在意的地方，这就是人群特征最真实的提示。把这些关注点记下来，画像里那些空着的项目就能填上。

第四步是把数据推出的结论和当初的想象做一次对照。哪些猜对了，哪些猜错了，错在哪里。这个对照很有价值，它能让你看清自己判断人群时的习惯性偏差，比如总是高估价格接受度，或者总是低估复购的可能。

最后一步是按新的认识重新整理商品组合。把和人群不符的商品逐步减少，把符合的补上来，让店铺的信息重新集中。调整不必一次做完，按原来的销售节奏一点点替换，避免动作太猛影响现有流量。

反推人群的第一步，是把订单按商品分组，看每一类商品的买家有没有重叠。重叠度高说明这几类商品服务的是同一批人，重叠度低则说明店铺在同时招呼几类不同的人，这是定位模糊的一个信号。

第二步是看客单价的分布。把订单金额排开，看落在哪个区间的最多，区间是集中的还是散的。集中说明买家的消费能力比较接近，散则说明来的人差异很大。这个分布直接决定了定价该怎么定。

第三步是看下单时间的规律。有的商品会在特定时段或者特定节点被集中购买，这暗示了使用场景。掌握了这个规律，就能反推出买家大概在什么情况下会用到它，画像里的场景一栏也就有了根据。

第四步是把这几项结论写成一段简短的人群描述，并标注依据来自哪些数据。标注依据很重要，它让这段描述可核对，而不是又一次凭感觉。以后数据变了，也能知道该改哪一条。

最后一步是把这段描述用到实际选品上，看它能不能真的帮上判断。用一两次之后，你会发现有些描述项其实推不出什么有用的结论，那就删掉，只留真正能指导动作的部分。描述越精简越有用。

一个反推的例子。某卖家把订单按月拉开看，发现某类商品集中在月末下单。结合商品的使用场景，他推测买家大概是在月初需要用到。这个推断后来在买家的追问里得到了印证，他把这一条补进了人群描述。

另一个例子是重叠度带来的发现。一位卖家发现店里两类看似不相干的商品经常出现在同一批买家的订单里。顺着这条线索去想，他发现这批人有某种共同的生活方式，于是把商品组合往这个方向调整，带动效果比原来好。

这里有一个边界，就是数据量小的时候不要过度解读。几百单里出现几次重叠可能只是偶然，样本太少得出的结论容易被放大。数据量不够就先放着，等积累到一定程度再看，结论才比较可靠。

另一个边界是买家的行为会随商品结构改变。今天看到的分布是现有商品带来的结果，如果你换了商品，来的人群也会跟着变。所以反推人群是看当下，不是给未来定死，调整之后还要再反推一次。

记录方法上可以把反推得到的结论和依据的数据范围写在一起，比如基于哪个时间段、哪些商品、多少笔订单得出的。写清来源，结论才有可核对的依据，也方便后面随数据更新而修正。

从人群出发的店铺，商品之间更容易互相带动

人群与品类的一致性检查

一致性检查最常见的做法是列一张表，一边写人群特征，一边写商品特征，逐条对照。人群说在意价格，商品却是高价路线，这一条就对不上。对照不必复杂，能发现明显冲突就够了，多数问题都是在这种粗对照里暴露出来的。

第二个常见问题是只看单个商品的一致性，忽略整体。单看每一件商品都和人群说得通，但放在一起时功能重复、价位跨度太大、使用场景互相矛盾。整体的一致性要靠把商品并排放在一起看，看它们像不像同一个店铺会卖的东西。

第三个问题是把一致性理解成完全统一。同一个人的不同需求之间本来就有差异，比如日常用和偶尔用的东西价位就不同。一致性不是要求所有商品都一个样子，而是要求它们能解释为围绕同一类人的不同需要。

之所以要做这项检查，是因为定位的偏差很难被单个商品发现。一件商品卖得不好，容易被归因到款式、价格或者图片上，很难想到是人群定位的问题。用整张表对照一遍，才能把这种系统性的偏差显出来。

还有一个原因是检查能指导后面上新。有了这张表，看到新商品时先放到表里对一对，符合的考虑上，冲突的先放下。经过几次这样的筛选，店铺的商品结构会慢慢变得清晰，买家进来也更容易认出这里是给他准备的。

做一致性检查的第一步是准备一张两列的表。左边写人群特征，逐条列出使用场景、购买动机、价格接受度这几项；右边写现有商品的特征，逐件填写。两张并排，冲突的地方很容易浮出来。

第二步是逐条对照，把冲突分成两类。一类是明显矛盾，比如人群在意的价格，商品却明显超出接受区间；另一类是搭不上关系，谈不上矛盾但也没有关联。第一类要处理，第二类可以暂时不管。

第三步是把所有商品放在一起看整体结构。看它们的功能是不是重复、价位跨度是不是太大、使用场景能不能归到同一个方向。整体结构不协调时，即使每件商品单独看都没问题，店铺给人的印象仍然是散的。

第四步是按检查结果定下取舍原则。哪一类商品往后少上、哪一类可以多上，写成两三句简单的话。有了这个原则，后面看到新商品时照着判就行，不必每次都从头讨论一遍。

最后一步是把这张表和取舍原则一起保存，并定下重看的时间。人群和商品都在变，几个月之后原来的原则可能已经不合适。定期重看一次，让原则跟着实际情况走，这张表才不会变成一张过期的清单。

一个检查的例子。某卖家的商品单看都不错，堆在一起却像是几个不同的人开的。检查之后他发现有三分之一商品服务的是另一类人，比如低价试用的和追求品质的混在了一起。把这些商品拆到另一边去之后，店铺的重心立刻清楚了。

另一个例子是价位跨度过大。一位卖家的商品从很低的价格一直到很高的价格都有，买家进来之后不知道该看哪一档。后来他把价格收敛到一个人群能接受的区间，描述也跟着统一，转化比原来好了一截。

这里有一个边界，就是不必强求所有商品都高度相关。有些商品之间关联不直接，但服务的是同一群人的不同场景，这种也算一致。判断的标准是买家会不会觉得奇怪，而不是商品本身像不像。

另一个边界是检查要定期做，不能只做一次。上新一批商品之后结构就可能变化，上一次检查的结论未必还成立。把检查当成一个定期动作，比如每次集中上新之后就过一遍，结构才不容易走偏。

记录方法上把检查结果写成几条简单的取舍原则，比如低价款以试水为主不复购、配套商品优先于无关新品。原则写得越具体越好用，因为具体的句子能直接拿来做判断，抽象的表述最后还是要重新解释一遍。

常见问题（FAQ）