亚马逊选品技巧：月入过万的运营都不一定会的选品技巧!-ESG跨境

刚开始做亚马逊，选品真的一头雾水找不到办法!手头有很多供应链，这些商品在亚马逊能不能卖得动吗?头疼!我头疼!工作了好几年，越来越不知道如何选品爆款……

选品问题上司难，不同类型的卖方各有烦恼。但是，请不要着急。小编提供干货满满的选品方法论，避免选品错误。每个成长阶段都有妙计，选品产品制造起爆款不是梦想!

首先，让我们看看下面的雷区。你有多少人?

1、我的主观判断是正确的。

仅从主观上判断产品是否畅销，单方面也不正确，卖方不是主观的判断，而是应该根据客观数据分析来决定选品。

2、卖得多=赚得多。

即使亚马逊的类别卖得很大，赚的也不多。选品不仅考虑能否销售，利润也很重要，成本问题不容忽视。

3、从单一产品分析选品。

选品基点应该是一种产品，而不是一种产品，因为个人分析的误差选品应从细分类别开始，满足同类消费需求和消费者诉求的产品称为细分类别。例如，亚马逊家具的大类下面有照明器具，在照明器具中，天花板灯、台灯、自拍灯等属于细分类，明确细分类后可以进行选品分析。

这些选品雷区可能多少踩过，选品到底该怎么办?事实上，做好选品并不难。掌握核心想法很容易。也就是说，综合考虑市场容量、收益空间、难易度和发展空间的几个要素。

但是，在实际操作中，不同阶段卖方的具体方法也不同。不用说，首先迅速提供这次的选品三阶法论

单个ASIN分析法，

分析需求+评价利润，确保销售赚钱。

前面说要先分析市场需求，我应该看哪些数据来分析?

首先在亚马逊上找到与想卖的类别具有相同属性的产品，分析ASIN的销售表现。具体的方法往下看!

01通过亚马逊排名和评论，预测对标ASIN的需求。

你觉得Ranking怎么样?

排名分为大排名和小排名，卖方需要关注大排名-大排名在1000名以内的产品，需求空间很大。1000名以后的类别需要具体分析，但是如果小类别的第一名排在大类的10万名的话，这个类别的需求空间很小。

你觉得Review怎么样?

通过每天的Review数量推测每天的销售量进行选品分析。大类排名在1000名以内，Review至少一天一根。如果现在的类别有10个以上的ASIN，有1万+的评论，这意味着头部销售已经占据了大部分市场空间，需求容量已经很少。

*每日Review数=Review总数/(现在看ASIN的时间-最早的陈列时间)

举一个例子:

以某无线充电大类产品为例，其大类排名第874位，小类排名第28位，Review集合页共746条Review，已陈列198天。

第一步:判断符合大类排名<1000，市场空间相当大

第二步:根据上述公式，每天Review为3.77个，作为初学者的卖方，以评价率为1%进行保守估计，每天销售377张，说明分析的产品需求相当大，可以进一步验证期权的市场需求。

02根据经验值毛利率评估利润空间。

经过上述对市场需求的分析，产品的利润率需要进一步计算。经验值表明空运利率在20%以上，海运利率在30%以上的选品值得尝试，掌握利润空间确保利润。

*毛利率=(ASIN客户单价-所有成本项目总和)/客户单价，成本项目包括采购成本、最初费用、类别佣金、FBA仓库费、FBA配送费、折扣、退货(以美元为单位)，如果是欧洲车站的卖方，也需要考虑VAT费用。

分析单个关键词ASIN/小类BestSeller

选品很难事先判断。

01收集目标ASIN的TOP产品数据，判断类别的总体需求和平均需求。

方法1:找到目标ASIN类别的BestSeller，收集前100名的数据。

方法2:搜索目标ASIN类别的关键词，除广告位外收集前3页的数据。

通过以上任何方法，收集了在目标ASIN产品类别下排名靠前的ASIN数据，根据这100个ASIN的排名状况和累计Review数量进行销售额估算，分析了市场的整体需求和平均需求。

举一个例子:

以室内串灯产品为例，收集了BestSeller前100名ASINS的数据，累计Review数量为6万+，平均ASIN的Review数量为600，如果评价率为1%，平均ASIN的销售量为6万

BestSeller前100名ASINS的数据分析示例。

02估计产品销售额，分析新产品和品牌份额的比例。

分析新产品的份额，可以估计期权运营的难易度

从BestSeller前100名数据中提取近一年陈列的新产品数据，以上方式计算新产品的销售额，分析占总销售额的比例。新产品份额的经验值:10%是合格线。如果新产品的销售额不足10%，这种类型的新产品就很难运营。

*最近一年陈列的新产品:今天是2021年5月31日，2020年5月31日至今天陈列的ASIN满足筛选条件。

分析品牌份额可以判断期权市场容量

拉动每个ASIN对应的品牌，收集BestSeller前5名的品牌数据，用上述方法进一步计算销售额，分析前5名占总销售额的比例。如果占<35%，则表明没有明显的品牌垄断，选品时应选品没有强品牌垄断的产品。

分析的数据感觉很多，Excel白怎么办?

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03通过毛利率计算分析价格区间

价格区间过低不仅有赤字的可能性，还面临供应跟不上的问题，所以必须避免价格区间明显低的选品。如何选品价格区间?需要考虑自己是工厂、贸易商还是传统企业的变革，不同卖方的成本不同，毛利率在20-30%以上是有利的选品。

抓住更广泛的数据高精度分析

大幅度提高选品的成功率。

01抓住更广泛的数据，高精度分析市场需求趋势。

精细化选品的要点是抓住更广泛的数据量，提高数据垄断率，提高选品分析的精度。分析的ASIN数据量从100名增加到500-1000名，抓住的BestSeller对象也从单个类别增加到类别下的各类数据。总之，精细化选品需要把握类目的整体情况，分析的样品量越大，分析的结果越准确。

02以高精度数据为基础，通过商品价格和风险评价进行选品决定。

商品定价。

分析价格区间后，需要考虑价格，亚马逊主要是消费者方面的价格，也就是消费者可以接受的价格范围。分析这种商品在哪个价格段出售比较好，同时根据商品的定位进行定价。

风险评估。

首先，有必要考虑侵权问题。侵权是一条非常严重的红线。一旦被发现，严重的结果可能会导致商店关闭，卖方需要谨慎对待，以避免踩坑。例如，一些珠宝和工艺品有侵犯设计专利的风险，在选品阶段必须明确是否有侵犯。其次是产品认证问题，只有认证完整的产品才能顺利陈列销售，证明书不足被撤销的，需要立即补充。

无论哪个阶段的选品方法，其分析构想的核心都不会改变，但是说到这个，很多卖方可能很难掌握精细的选品方法——如何掌握巨大的数据量?其中的方法论和构想是什么?精细化选品的入口多三两句话真的说不出来。

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