亚马逊之所以能这么强大，是因为背后的大数据能给卖家提供强有力的支持。但是卖家不懂得利用大数据，所以无法很好的维持店铺的业绩。亚马逊的大数据是怎么用的？
首先，亚马逊大数据的使用
1.灵活运用技术，通过各种工具，如数据存储、收集、处理、共享和合作，扩展其在云中的应用。灵活的计划建立在框架之上，两者相辅相成，帮助零售商高效地管理和利用分析平台。
2.个性化推荐，通过给用户提供建议，获得了10%到30%的额外利润。有200万个厂商，他们用自己超先进的数据给用户提供推荐。毫无疑问，它是提供个性化服务的先行者，通过提供有计划的购物体验来诱导用户购买。
第二，体现在哪里？
个性推荐的算法包含很多因素。在向用户推荐产品之前，要进行分析，比如购买历史、浏览历史、好友影响、具体产品动向、热门产品在社交媒体的广告、有类似购买历史的用户所做的购买等等。为了给用户提供更好的服务，亚洲一直在不断改进推荐算法。
当然，推荐不仅仅是给客户的，也是为了让市场上的厂商能够收到平台的可靠建议。
以下是老外总结的八个子选的关键:
需求强:客户需要这个产品，所以基本上只要有需求就能卖出去。
季节性低:最好不受季节影响，不然一年四季都要休息半年才能卖东西吗？
小竞争:也就是说，不要找正在被太多人推销的产品。你已经知道了。
价格区间:18~50美元，但是8 ~ 30美元对中国人来说已经足够了。当然，如果能找到就更好了。
轻量化:这涉及到配送和物流成本的问题，当然是越小越好。
没有法律问题:这是不侵权，不纠纷，投诉少。
推广空房间:对于产品，大家都希望尽可能多的卖出去。
利润不错:不过刚开始的时候，很多人都是在补单，发产品评价。对于这个，前期是亏，后期是大赚！
可以参考一下，然后按照这个规律来选择产品，争取好的销量。
亚马逊大数据的应用主要在于技术和个性推荐，为用户提供了很多便利，也让商家在商品选择上有了新的发现。他们可以高效的利用平台的数据进行分析，然后找出用户喜欢的产品，这样成交的几率就更高了。
