AI + 电商实战｜辅助选品篇：用多维表格洞察全品类什么好卖

电商内卷的核心，从来都是选品的精准度。能不能摸透类目逻辑、戳中用户真实痛点，直接决定店铺能不能出单、能不能走得稳。

今天就给大家分享一套可直接落地的 AI + 多维表格选品全流程，抖店为例 把抖店大盘数据采集、多维表格沉淀、AI 图片分析、数据提炼整合起来，让选品不再靠感觉碰运气，每一次决策都有数据和逻辑支撑，新手也能快速上手，精准洞察全品类畅销款规律。

这套核心流程就四步：抖店拉取大盘数据→导入多维表格→AI + 人工加工处理数据→多维表格仪表盘可视化呈现，全程工具组合拳，效率拉满，还能搭建起专属的结构化类目数据库，后续找卖点、做产品差异化都能用。（淘系也是一样的逻辑）

第一步：抓取抖店大盘数据，基础素材备齐

选品先看大盘，我们以抖店为例，从电商罗盘的电商排行 - 商品排行榜入手，这里的数是最贴合平台流量和销售情况的。

安装浏览器插件Easy scraper，这是高效采集数据的关键；

打开商品排行榜页面，点击插件，它会自动选中页面内的所有数据，直接复制；

把复制的数据先粘贴到 Excel 里临时存放，因为插件一次只能复制一页数据，需要重复 “复制 - 粘贴” 动作，把多页数据整理在同一个 Excel 表格中。

此时 Excel 里会有店铺链接、商品标题、价格带、店铺名、点击次数、销售额区间等原始数据，这就是我们后续分析的基础。

第二步：导入多维表格，开始数据加工处理

把 Excel 里整理好的原始数据，复制粘贴到飞书多维表格中，接下来的核心就是对这些数据做精细化加工，

这一步也是让数据产生价值的关键，分 3 个小步骤来做，每一步都有对应的工具和方法，新手跟着做就行。

小步骤 1：链接转图片，直观看到商品主图

多维表格里的店铺 / 商品链接是纯文字，看不到直观的商品信息，我们用链接转附件插件把链接变成可查看的主图，操作超简单：

在多维表格右上角找到「插件」，选择「新建插件」，找到「链接转附件」；

按照提示配置插件：先获取并输入多维表格授权码，然后选择「URL 字段」

（选表格里的商品 / 店铺链接列）、「附件字段」（新建一列命名为「主图」，作为图片存放位置），勾选「覆盖已有附件」后点击确定；

插件会自动将所有链接转化为对应的商品主图，稍等片刻即可完成，此时表格里会多出一列能直接查看的商品主图，后续分析卖点全靠它。

小步骤 2：AI 解析主图，提炼核心卖点信息

图片里的信息靠人工看太费时间，用多维表格的AI 图片理解功能，直接让 AI 拆解主图里的所有关键信息，还会按维度整理，不用自己逐图分析。

在多维表格新建一列，命名为「图片卖点解析」，字段类型选择「AI 生成」；

配置 AI 指令：给 AI 定角色 —— 资深电商运营视觉总监 + 数据分析师，让它按基础信息（品牌 / 品类 / 规格）、视觉创意（配色 / 布局 / 元素）、文案卖点（利益点 / 促销语）、运营策略（目标人群 / 痛点解决） 6 大维度拆解主图，所有结论必须基于图片内容，还要标注提取依据；

点击生成，AI 会自动解析每一张商品主图，输出结构化的分析文本，比如良品铺子的礼盒会被拆解出 “红金配色、国潮纹样、11 大袋 7 种爆款、主打送礼人群” 等核心信息，精准又全面。

小步骤 3：AI 精准提取，拆分关键数据字段

「图片卖点解析」里的文本是完整的分析内容，我们需要把其中的核心信息拆成单独的列，方便后续统计汇总，比如品牌名、产品规格、产品类型、目标人群等，用自定义 AI 自动填充功能就能实现，以提取「品牌名」为例，其他字段提取逻辑完全一致：

新建一列命名为「品牌名」，字段类型选择「AI 生成」；

配置 AI 指令：定角色为专业数据录入员，明确提取规则 —— 只从「图片卖点解析」的「基础信息维度」中，提取「核心品牌 / 店铺名称」冒号后的内容，去除 “旗舰店、专卖店、官方自营” 等后缀，保证数据准确；

引用「标题」和「图片卖点解析」两列作为输入内容，点击生成，AI 会自动把每一行的品牌名精准提取出来，填到对应单元格中。

按照这个方法，依次新建并提取「产品规格」「产品类型」「主色调」「目标人群」「核心卖点」等列，让原本杂乱的信息，变成清晰、可统计的结构化数据，比如 “礼盒装、3.1 斤 + 11 袋、红金配色、送礼人群、无炒货”。

第三步：仪表盘可视化，数据洞察一目了然

所有数据加工完成后，多维表格的仪表盘功能就是最后的 “点睛之笔”，它能把枯燥的表格数据，变成直观的图表、词云、统计结果，不用自己做复杂的数据

分析，一眼就能看透类目规律，核心看这 5 个维度，也是选品的关键参考：

1. 不同产品形态的价格差异

仪表盘会生成柱状图，清晰展示量贩装、罐装、袋装、礼盒装等不同形态的最低价、均价，比如一眼就能看到礼盒装均价最高，是年货、送礼类目的主流形态，罐装均价偏低，更适合日常囤货人群。

2. 头部品牌组成统计

用饼图展示类目前 100 名商品中，各品牌的占比情况，比如三只松鼠占 18.03%、百草味占 16.39%、良品铺子占 6.55%，能快速判断出类目的品牌竞争格局，看是头部品牌垄断，还是有新锐品牌、无品牌产品的机会。

3. 核心使用场景词云

把所有商品的目标人群和使用场景整合成语云，字体越大代表该场景需求越高，比如年货类目的词云里 “送礼人群”“企业团购”“家庭囤货” 最突出，直接锁定类目核心需求，选品就围绕这些场景做。

4. 全网卖点词频洞察

统计所有爆款的核心卖点出现的频率，比如 “无炒货”“大规格”“纯坚果”“国潮” 是坚果类目的高频卖点，这就是用户的核心关注点，后续选品、做文案就可以重点突出这些卖点，贴合用户需求。

5. 销售额 & 点击量关联分析

用散点图、柱状图展示不同销售额档位（如 100 万 - 250 万、1000 万 - 2500 万）的商品数量、点击次数中位数，能看出高销售额的商品需要多少点击量支撑，判断类目流量转化的效率，还能找到 “低点击高销售额” 的潜力款规律。

进阶技巧：图表联动，精准定位细分机会

表盘支持图表联动，比如想看看「礼盒装」这个形态下，哪个品牌卖得最好、占比最高，只需点击图表中的「礼盒装」，所有统计图表会自动刷新为礼盒装的专属数据，能快速找到细分形态下的头部品牌和机会点，比如礼盒装中百草味、三只松鼠、良品铺子各占 20%，竞争均等，新锐品牌可以在国潮设计、性价比上做差异化。

仪表盘的使用并不复杂， 我么之前的内容有讲过 这里就不讲了，

以上就是关于利用 AI+多维表格 分析类目畅销商品，做类目洞察的内容， 

最后提醒

AI 和电商都是变化很快的行业，可能会有更高效的工具、更贴合平台的玩法出现，但核心逻辑不会变：选品一定要基于真实的平台数据，而不是靠感觉。

这套方法的核心是 “工具整合 + 数据沉淀”，新手先把基础流程落地，后续可以根据自己的需求，调整 AI 解析的维度、仪表盘的统计指标，让它更贴合自己的选品场景。

按照这套流程走下来，哪怕是电商新手，也能摆脱 “盲选”，快速找到平台上的畅销款规律，让选品更精准、更高效，把时间花在产品差异化和运营上，而不是纠结 “该选什么”。

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