亚马逊数据化选品思路

对于亚马逊卖家来说，想让销量变好就要认真选品。因此，本文将来介绍亚马逊数据化选品思路。

一、选品痛点，选品逻辑。

1、从众选品，跟爆款。

2、无数据，自嗨式选品。

3、有数据，分析不全面。

4、侵权，专利风险，限制多。

二、选品常见方式。

1、已知产品–爆品横向开发，关键词延伸词选品。

F***选品法。

2、榜单选品Best seller。

New Release、Movers&Shakers、Most Wished For、Gift ldeas。

3、第三方选品工具。

4、竞争大卖。

5、节日HOLIDAY。

6、展会、供应链、周边资源、社交媒体等。

三、选品四大标准和原则。

1、稳定需求，产品生命周期。

2、市场竞争。

3、推广运营难度，改良难度、开发成本、引流成本。

4、利润，收益计算。

四、数据化市场调研分析。

1、产品生命周期分析。

谷歌趋势；关键词工具(站内关键词搜索量和转化量走势)；用Keepa对几个代表性的产品排名走势作出品类走势判断；查看国内线上批发平台的历史成交纪录及增长情况；了解供应端历史成交纪录及增长情况；询问当地朋友或当地KOL；所了解的风土人情，以及此品类。

2、垄断与竞争性分析。

没有产品垄断销量,霜占流量入口；没有品牌垄断，没有卖家垄断；中国卖家有机会，评价数量要求低，亚马逊自营在品类里没有优势，新品占比及份额，冲击力、机会，恶意竞争较少。

3、市场多维度数据调研优化原则。

自发货比例及份额；亚马逊自营在品类里没有优势；产品元素丰富，溢价能力强；可包装点多，客户挑选意愿强；价格天花板较高且稳定，产品成本低；品类综合转化率较高；白帽推广成本低，毛利能够完全覆盖；竞争对手综合实力及条件较弱；淡旺季、生命周期；品类有稳定的需求。

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