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面向中小卖家,2019年亚马逊的数据化选品思路逻辑有哪些?

有各种各样的选品方式和选品平台,那么2019年的数据化选品思路逻辑有哪些?
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依旧是自问自答,抛砖引玉,因为知无不言的搜索功能是在是太渣了,明明有很多优质内容,但是就是找不到。
如果属于重复提问欢迎告诉我。
这里仅仅作为个人最近的思考观点:
 亮明个人观点:
未来两三年,跨境电商的产品开发专业的岗位将会逐渐消失,取而代之的是具备数据化选品能力的产品经理。
他们不仅仅选择产品,更重要的是根据数据结合供应链能力,以极高的效率生产出满足用户需求的产品。

不说废话,不做铺垫,直接开始聊聊数据化选品的步骤以及逻辑:

面向对象:中小卖家+资金和推广运营实力有限+没有独家产品
平台:亚马逊

大的逻辑框架:
  1. 选择自己熟悉的站点,选择目标意向类目,
  2. 选择该类目下,最近3个月的细分类目,进入前100的比例不为0%,最好为5%以上(说明历史3个月,至少有5个商品成功过,没有新品进入前100的类目,不要轻易折腾)
  3. 该细分类目的供求关系,以搜索量和供应商品数作为参考
  4. 判断机会指数,维度:品牌/卖家比例,销量集中度,不要选择品牌卖家过少和集中度过高的细分类目,这些都是没有变化的细分类目
  5. 判断竞争门槛:评论数,选择自己可以蹦一蹦能够够得着的新品评论数,不要一下就进入类似蓝牙耳机这种前100需要几千个评论的类目
  6. 判断细分类目行业波动:排除掉明显淡旺季因素
  7. 绘制目标蓝本商品:瞄准最近3个月进入前100的新品,查看它前后的listing和商品,并对商品各个维度抽象为表格进行对比
  8. 判断目标蓝本商品走势:根据历史数据,预判目标蓝本的未来走势
  9. 毛利核算:根据产品成本+头程+佣金+FBA,估算毛利是否可做
  10. 快速验证:快速自发货,建立listing,查看是否为限制或分类审核商品


以上500多字文章没有任何废话,纯亚马逊运营技术流的理论探讨,供参考共同学习。
可能会有新人看不懂,但可以收藏逐渐消化,相信以后会豁然开朗。
欢迎评论区交流,有问必回

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