在選品過程中，通過對銷量的評估來為自己選品與否做決策輔助是非常有必要的手段，可是我們該怎樣去判斷一個產品的銷量呢？

一般來說，可以通過以下四方面的結合：

一、添加購物車

把自己做參考的Listing添加到購物車，然后，把訂購數量設置為最大數量999，如果對方的庫存數量少于999， 就會提示你只有多少可售（如下圖），這樣你就知道該Listing當前的庫存數量是多少。第二天再重復上述動作，連續(xù)一周或兩周，把記錄下來的數據做平均，大概就可以知道該Listing的日平均銷量了。然后，再根據自己的運營目標，思考這樣的銷量是否符合自己的預期，如果符合，那就可以初定定為選品對象。

當然，這個方法畢竟有弊端，一旦你所關注的對象設置了最大訂單數量（Max Order Quantity），此測試方法就時效了。那樣的話，我們就可以通過下面的方法來解決。

二、根據產品Review數量

有過亞馬遜運營經驗的賣家都知道，想讓客戶留評真的很難很難，你費勁千辛萬苦，客戶卻無動于衷，原因就在于由于平臺的特性，消費者一直沒有被培養(yǎng)起留評的習慣。

對于大部分的產品來說，真實銷售100個都未必能夠收到一個Review，甚至有賣家吐槽，自己某個產品已經賣出了2700個，卻沒有收到一個Review。真實的留評率對于大部分賣家來說都是基本一樣的，但考慮到有部分賣家會刷一些評論，我們可以將該比例降低一點，假設80個訂單一個評論，在調研一款產品時，只需要統(tǒng)計一下該Listing的Review數量，就可以初步評估該Listing的銷量。

但由于Review的統(tǒng)計和展示是從該Listing上架就開始的，三年前的數據對當下的運營來說并沒有太多的可參考性，該怎么辦呢？我們在統(tǒng)計Review數據的時候，不妨以最近三個月或者半年為時間節(jié)點，只統(tǒng)計這段時間以內的數據，這樣的統(tǒng)計，數據成了當下銷售狀況的反映，就更接近于真實了。

三、根據店鋪Feedback數量

如果說有不少賣家因為運營的需要在做刷Review的話，那么只有很少的賣家會做刷Feedback。因為Feedback數量的好壞與多少對運營的幫助都很小，甚至可以說絲毫不影響運營的進展，所以，幾乎沒有什么賣家會去刷Feedback，這就意味著Feedback數量更接近于真實數據。

根據經驗來看，美國站上，如果一個店鋪的銷量基本穩(wěn)定，那么其店鋪中30天Feedback數量的4-5倍，相當于該店鋪一天的訂單數量，比如下圖，該店鋪30天Feedback數量是126個，乘以5，該店鋪每天的訂單數量大概是600個左右。

知道了該店鋪總訂單數量，再進入該店鋪去查看，因為店鋪里產品的默認是按照銷量多少來排序的，查看自己正在評估的Listing在店鋪中的位置，再配合根據Review數量的評估，就可以粗略的評估出該Listing的銷量了。

四、借助于第三方工具

有不少第三方工具，通過爬蟲的原理，基本準確的核算出了一條Listing的銷量，比如AMZsount的插件，就可以在打開任何一個ASIN頁面時輕松知道該Listing最近30天的銷量。當然還有更多其他的工具，需要的賣家也可以關注賽樂跨境導航（www.seller123.net）來尋找適合自己使用的工具。

既然工具可以實現銷量的統(tǒng)計，我們?yōu)槭裁催€要掌握前邊的三種方法呢？有句話說“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，對于亞馬遜的運營來說也是如此，如果把所有數據的獲取都寄托于工具，基本上來說，你的運營也就廢了。