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亚马逊选品的一些新思路

说明,所谓新思路只是自己在选品过程中为断优化的选品思路。

很多新手选品的时候,越选择头脑越一片酱糊,有木有。

开始觉的这个也可以,那个也可以,过两天,又觉的这个不敢下手,那个担心有问题。

而且,打开excel表格,照样一脸蒙逼。小组讨论,也无法拿出一个比较一个明确的决定。

算了,这些都是我们之前团队配合中常见的问题。允许我发几句牢骚。(写都写了,难道删掉)

======进入正题==========

第一轮选品:初步选品:

泛选品:我一般会去选择:

Amazon Hot New Releases

Amazon Movers & Shakers

Amazon Most Wished For

比竟人家增长最快的新品,或者趋势增长最快,又或者用户愿望最强烈的产品,个人认为都是相对有销量的。

有一些朋友肯定会说,那或许是别人刷的呢?

好吧,哪怕是刷的,人家愿意花这么大的代价操纵,操作,足以说明,人家对这个产品的信心。

 毕竟刷是存在成本的。

============通过以上的思路,先去选出适合自己的标准的产品。

此时,先不要看销量,先去计算出毛利润有多少。(看一下普遍的价格。而不是某一单一产品的价格,他可能)

把利润不符合公司要求的,先砍掉。

产品建议选择刚需的产品,产品本身不要有太多的属性,否则库存压力将变的很大。

多数搜索结果的Reviews的平均星级在4星以上,Reviews星级普遍低于4星的产品,说明产品本身有可能有缺陷,可以先了解市场是否能够找到这些缺陷的解决方案的产品,如果没有,直接否定掉。

留下利润OK的产品进行第二轮的分析。


第二轮筛选:找出关键词,分析销量,竟争度。

分析销量方法:

确定好产品,然后,点击这个小类目的产品TOP 100

然后选择这个产品排名最好的那个listing。---分析他的大类目排名是多少。

同时,往上一级产品分析,看一下上一级类目中,此类产品的top 100 占比多少?

同时,把这些top 100里面 属于和你选择产品相类似的产品的大类目排名是多少。

老司机们都知道,不同的销量排名,对应着不同的订单量。

比如:2000名左右,差不多20几单。1000名左右,差不多50单左右。(常规淡季的量。)


分析竟争度的方法

确定好产品,我们必然知道这个产品的主关键词,用几大关键词去搜索,看首页的产品的review数量,星级,查看一下一星评论里面,有没有一些恶意差评的成分,达到什么程度。这些都是考虑的因素。

选品中不一定非要选同款产品化,只要销量好,相似的产品也可能获得。

具体什么样子才认为竟争度大呢? 这个其实和小马过河是一个道理,没有一个统一的标准,

你可以站在自己的立站,去思考,我要达到这些评论数,要花多大的代价,这些代价,我能否承受。我能否实现的了。

如果你认为营销推广是小菜。那么竟争度这一块可以忽略。(我相信很多老司机,很少考虑这一块。毕竟营销套路很简单:选品+刷单+广告)。


第三轮筛选:样品分析及货源的查找。(最好能实地走访工厂)

在1688上找相似的产品,最好找目前销量好的产品的升级款。(把原有产品的痛点解决)

最好在1688上能找到几家工厂都能生成的产品,这样子多给自己留一个备胎。

对于没有消量的店铺,不建议去合作,没销量的因素很多,我们没有太多时间一一验证。

去走访工厂,拿比线上更低的价格这个是没有问题的。同时也考察一下工产的实力。尽量找流水线正规的工厂进行合作。

走访工厂,不能只坐在办公室和老板聊天,有一些工厂他自己没生产这些产品,可能是二哥(转卖),所以,得要求参观流水线。

走访时,得去问一下,产品的外观,功能是否侵权,证书是否齐全。否则被审核的时候你就蛋疼了。


其它考量因素:

1、确实好某款产品,如果属性比较多,不宜所有属性都做。得找热款去做。

2、找出对手产品的短板,在开发新品的时候把这些痛点解决掉。


下面介绍一个选品的工具,简化选品的过程。

说了这么多,其实大家还是觉的过程太复杂了,好累啊,上面其实很多思路和想法还没有展开。比如:如何建表,如何精准的判断价格。营销成本预判。


AMZHelper最近推出了一款《店铺跟踪选品

什么意思?

输入店铺的ID,AMZHelper进行云跟踪。每天给你最新报告。

操作如下:

112.jpg


过几天后得出的结果:

选品.jpg

点击数字:可以输入成本=(客单价*0.15+FBA费用)*汇率 +(出厂价+头程),得出毛利润

可以点击未入选,进行入选操作。


那么,表格就能够很直观的看出产品的利润有多少,从某种意义上说,人家会去上这个产品,当然已经考虑了这个产品的销量。

同时还可以写上货源的地址,这样子,就可以比较充份的了解产品的各项参数。这样子,在小组讨论的时候,就可以很直观的查看及讨论选品了。


其实选品的思路很多。

今天讲的是数据选品。

如果还还要了解其它的选品思路,可以参考我们公众号的历史文章。