做 TikTok 电商，很多卖家都会遇到同一个困扰：品能卖，但卖不久；一换品，又要重新试错。尤其是在东南亚家居类目，看似需求稳定，但真正能跑长线的产品并不多。
今天分享的这位卖家，就是在这个阶段踩过坑、也成功走出来的一个典型案例。
背景与阶段
这位卖家来自深圳，是一个 2 人小团队，主做东南亚市场，类目集中在家居日用品。 他们并不缺执行力，也不缺测品经验，问题在于：选品判断不够稳定。
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有些品前期起量很快
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1–2 周后却迅速衰减
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复盘时很难判断，是市场问题、素材问题，还是产品本身不行
卖家后来意识到：与其追求“下一个爆品”，不如先把“不该做的品”筛掉。
选品第一步：先看类目是否“能活”
现在，他们在选品前，会先通过 Kalodata 做一个固定动作：先看类目趋势，再看商品。
具体做法是：
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只看目标国家下的 三级类目
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重点观察近 90–180 天 GMV 走势
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如果类目呈现明显的短期波动，而非持续增长，直接放弃
图源：Kalodata
卖家总结得很直接：“我们现在不看‘火不火’，先看‘能不能卖得久’。”
商品判断：不追极端新品，也不碰老爆款
在确定类目后，他们才会进入商品层面判断。与之前“看到销量就上”的方式不同，现在他们会重点关注：
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是否已经连续 2–3 周稳定出单
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GMV 曲线是否平滑，而不是尖峰式暴涨
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是否存在明显依赖单一达人或单一视频的情况
图源：Kalodata
对于那种刚起量、但数据波动极大的商品，他们会选择观望，而不是第一时间跟进。
评论分析：提前判断“复购风险”
在最终决定是否测试前，这个团队一定会做的一步是：看评论。
他们的原则很简单：
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只重点看 1–2 星差评
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关注问题是否集中在：
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使用不便
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材质问题
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安装或清洁成本
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如果差评集中在“体验层面”，即使销量不错，他们也会直接放弃；如果只是包装或物流问题，才会考虑是否有优化空间。这一步，帮他们避开了不少前期好卖、后期退货高的产品。
图源：Kalodata
内容与达人：不铺量，只跑可复制结构
在内容侧，他们不会一次性铺大量视频，而是：
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先测试 3–5 条结构相近的视频
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找到能稳定出单的表达方式
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再让达人按同一逻辑扩散
达人筛选时，他们更看重的是历史出单稳定性，而不是粉丝量大小。
结果与变化
调整选品逻辑后，这个 2 人团队最大的变化不是“爆得更猛”，而是：
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单品生命周期明显拉长
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复购率逐步提升
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选品决策时间大幅缩短
卖家在回访中这样总结：
“Kalodata 并不是帮我们找神品，而是帮我们少做错决定。”
我们的观察
这个案例的价值不在于规模，而在于方法。当卖家从“追爆品”转向“筛风险”，生意反而更稳定、更可持续。
