你的亚马逊listing即将爆断货来临时，能否提前预测到？-ESG跨境

1、爆款listing的关键指标判断

在亚马逊的运营中，爆款的打造对于亚马逊卖家来说永远是一个经久不衰的话题，无时无刻都有人在研究讨论着，也没有一个亚马逊卖家会拒绝爆款。

但想打造一条爆款链接，并不是一件容易的事，尤其是在内卷极其严重，竞争越来越激烈的环境下。因此，更加凸显了一条爆款链接在亚马逊公司的重要性，甚至于有的爆款链接决定着公司的命根子。

所以，打造一条爆款链接也算是所有亚马逊运营在工作层面上共同的理想目标，而这个理想目标也常常让他们“夜不能寐，食不知味”。

因为打造爆款涉及到的内容渗透到运营的每个细节，特别在于数据数据这一方面，大部分亚马逊卖家爆款的成功也印证了数据分析对于爆款打造的重要性。

今天，小匠就来跟大家分享一个判断爆款listing的关键数据指标，希望可以帮助各位卖家在运营中能找到方向。

在运营中，我们常常会用到H10这款工具，其中有个功能是Cerebro，可以帮助卖家做Asin反查，同时查看该Asin的关键词分布。

首先，我们先来了解几个定义：

Total Keywords：关键词总数

Sponsored Keywords：广告排名关键词，广告后匹配到的关键词

Organic Keywords：自然排名的关键词，也就是listing抓取到并且有收录的词。

Amazon Recommended：“亚马逊推荐”，这里指的是这个词没有埋到Listing里，同时广告也没有匹配到这个词，但亚马逊系统认为这些关键词与Listing相关度很高。因此这个“推荐”也是卖家不可忽略的一个找词维度。

你的亚马逊listing即将爆断货来临时，能否提前预测到？

我们拿某一类目的两个asin进行反查比较，两个Asin分别是首页的和不是首页的。

从数据中可以观察到，不是首页的产品的广告词数量是自然词的两倍之多，从运营的角度看，这个数据是不太正常的。

而首页的产品的数据显示，自然词的数量远超广告词，且OT（Organic/Total）高达85%。

两个数据对比，恰恰也说明了首页产品的关键词流量表现，自然词数量是要占据总关键词的大多数的。

1）新品期到14天后，OT（Organic/Total）数据比例达到70%以上

2）新品期到45天后，OT（Organic/Total）数据比例达到80%以上

另外，也可以通过OT比来判断关键词的权重算法：

1）大于80%以上的listing权重好，关键词排名的稳定性强

2）小于50%以下的listing权重不好，关键词收录和排名都不稳定

因此，假设你listing的OT比与爆款listing的OT比相差甚远，那么就要找出对应的问题所在，从而对症下药。

02、爆款的选品建议

除关注在新品上线后的OT比之外，卖家在进行爆款打造前对于这几方面的数据关注也不可缺少：

1、产品的市场容量、行业垄断。

市场容量决定了你选品之后订单量的天花板，如果一款产品市场竞争激烈，然而市场容量却相对较少，也就意味着产品销量岌岌可危；形成行业垄断卖家，可以根据价格定位不同阶层卖家。即使高价卖不动，降价也有应对的Asin。所以，市场容量和行业垄断程度的评估也是不可少的。

2、市场的竞争程度。

竞争程度越大的产品，那么推广起来的难度越大，对于中小卖家来说，面对资金和资源的双重挑战，做起来并非是易事，因此，在数据分析指标考量上，合理评估产品的市场竞争程度是重要因素。

3、自身的资源和目标定位。

清楚意识到自己当前的实力状况，不盲目，合理根据运营状况，定位合理的目标，一步一个脚印，最终实现盈利。

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4、产品的生命周期和发展趋势。

对于广大跨境电商卖家而言，针对新产品上架方面都会选择发展前景更为广阔的产品，而不会去选迭代性的产品，因此前期的准备工作就显得尤为重要，首先就要分析好一款产品的时间周期情况，主要分为上新期、成长期、稳定期和衰退期。因此在上新期和成长期时就要朝着爆款的趋势进攻，以致于在产品的后续发展阶段才能更为稳定。

判断产品生命周期的时候，可根据产品的搜索趋势等数据进行综合分析比对。

5、有差异化的空间。

伴随着大量第三方卖家的不断涌入，平台同质化的现象越来越严重。想要在平台上得到更多的订单，赚到更多的利润，差异化策略必定是趋势走向。产品质量过关吗？功能强大吗？跟竞品对比，买家会看上吗？跟竞品相比，自家产品有没有可以突出的点？这些都是需要卖家去考核的点。

6、清货的难易程度。

每款产品都具有生命周期，在产品的销售末期清货就显得较为困难，进而就会影响到产品的利润，因此在开发产品的时候就需要考虑到后期的清货难易程度。

当然，选品数据不单单这些维度去考虑，还应从当地国终端消费者的需求、自身供应链的优势、产品可持续的利润，获客成本推广的力度、资金链的周转、毛利率能不能达到30%以上等等因素量力而行，不盲目跟风，切勿膨胀拉长产品线。

需要注意的是如果前期无法对数据做出正确判断，应该给产品的试错成本及粗糙容忍度设计合理的界限。

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