平台数据选品的利与弊

麦田里的摆渡人 1月前 1051

三分靠运营,七分靠选品


Hello,大家好,我是小李子!


选品,这是大家不得不面对且首先需要应对的问题,选择卖什么非常重要却让人头疼,能想到一个好产品来卖并不是一件容易的事情。放眼望去,各种品类的产品已经都有人在做了,消费者的选择也非常多。

 

针对这种情况,大家也已经试过通过很多方式来选品,利用平台数据选品就是其中之一。但是实施下来,有些人的效果不错,有些人的效果则不是非常理想。说明这个方法是有利有弊,并不是适合所有人的方法,或者说简单的使用单一方式可能很难达到预期。那么今天我们就来简单分析一下利用平台数据选品的利弊。

 


首先我们聊聊利用平台数据选品的弊端。

 

1.数据滞后性。

 

平台的数据都是在已经形成的销售基础上的呈现。那么尤其是对于一些热点型产品来说,你在爬到了销售数据快速上升,觉得发现了一个爆款产品的时候,这个产品的销售已经到达了一个高峰。等到自己准备完货品铺进去销售的时候,热度已经过去,销售基本停滞。比如在去年,随着游戏堡垒之夜的大火,其周边产品也跟着快速热卖。

 

笔者曾接触过的一款主题背包,日销能做到800-1200单。如果在平台上发现了这个数据和机会,再去跟进,就不一定能赶得上了。因为准备产品再发货到仓,热点的热度已经过去,再铺货过去销售前景不容乐观,很容易形成呆滞库存。

 

2.竞争对手多。

 

你容易发现的,别人也容易发现。大家每天都在看同样的销售榜单,爬取的也都是相同的数据。很容易我发现了这个产品正在快速上升,你也发现了。然后一起选择了这个产品,刚进入就开始互相竞争,最后都发展不起来。

 

17-18年的时候空气净化器开始快速上升。不单是辰北一家在做,其他家也开始进入这个市场。最后发展到各家争夺供应商资源,上来直接谈10万台包销。激烈程度可想而知。

 

3.容易选到大卖的优势领域,导致自己非常被动甚至失败。

 

有些朋友选品的方法可能就是进入一些大卖家的店铺页面,去观察下他们最新上架的产品是哪些,毕竟这些大卖家在选品这一方面都是有着他们自己通过经验累积而来的思路,往往复制他们所选择的产品,会比你自己想当然的产品成功率更高。

 

这个思路是没错的。但是这样就很容易误入到大卖的优势领域。即使自己的产品很有竞争力,但是大卖不会轻易放弃市场,然后招致剧烈的冲击,导致自己的失败。比如吸尘器的例子。因为在欧洲市场被大卖狙击,又没有足够的资源和预案去应对,导致自己的销售全线溃退。

 

4.数据量较大,不好处理。

 

光就页面数据,排名,RV,价格,产品参数,品牌数,卖家数就已经有很多维度,再细致一些,用户数据,运营数据,销售数据,产品数据这些数据堆到一起,没有足够专业的数据分析能力是没办法从中理出自己需要的内容的。大部分的卖家对数据的分析能力并不是很强。

 

笔者之前在给大家做分享的时候介绍过一些数据处理的方法和表格,但是听众们表示这些方法我们不会啊,可操作性很低。所以这就出现了一个问题,花了大力气收集了大量平台数据,即使可以收集整理出来,但不会分析,也无法得出可靠结论。

 

5.数据面窄,可能影响判断。

 

前面已经说到,平台的数据量非常大,光处理这些数据就已经是非常可观的工作量了。如果还需要其他的数据和信息来辅助判断,工作量会成倍的增加,导致选品的周期很长。但是如果不去辅助其他数据,那么很可能选到自己难以操作的产品,也可能选择到了错误的产品或者产品卖点。

 

记得之前团队为公司选品的时候,瞄准了一个品类。平台给出的数据非常好,市场大,年总量6千万刀左右,又是夏季产品,进场后日销量预测刚好补足公司只有冬季一个旺季的短板。一切数据都显示出这类产品市场容量可观,销售潜力也具备,消费者接受度也较高。于是公司非常认可,然后准备开品销售,做进一步评估的时候发现物流问题导致产品成本包不住。

 

这个产品在本土的价格虽然不低,但是按公司当时的物流方案,会超出同级产品售价的一个价格带。这时候又赶快寻找技术方案看是否能解决产品的物流问题,技术上也无法解决。最终不得不放弃这类产品。最后,选品工作前功尽弃,还浪费了大量的时间和人力物力。


然后我们说说利用平台数据选品的优势。

 

1.准确性较高。

 

尤其对于市场容量的判断会比较准。对于需要做体量或者做供应链要求较高的产品时,会比较好制定销售规划。平台数据不但会给到市场的基本数据,还能辅助时间维度给出市场趋势的变化和别的一些特点。

 

比如季节性产品。这类产品的销售集中在旺季很短的时间。备货过早资金占用高,风险也高,备货过晚销售受影响大,还有可能形成呆滞库存,所以对供应链管理的要求非常高。笔者做两季产品较多,所以对市场销售时间节点的判断要求非常高。

 

如果能利用平台数据,可以直接判断旺季开始的时间和结束的时间。那么备货节奏就可以根据这个时间节点倒推出来,还可以避开供应商旺季提前备料,还能淡季生产降低产品成本,充分利用淡季时间多发海运,进一步压低产品成本,提高产品竞争力和盈利能力。

 

2.洞悉用户需求。

 

REVIEW对大多数人来说,主要是看差评,回复消费者,希望能改掉差评提高产品分数。好一些的则是通过找出自己产品的问题,改进自己的产品。但是实际上通过RV是可以找到消费者的需求的。笔者介绍两种方法,一个是消费者对现有产品的吐槽,这些产品出现的问题往往就是你的产品机会。

 

只要能找到解决这些问题的产品,你的产品很大可能就会成为爆款。比如Hipo shower radio (洗澡用的收音机)就是其中的一个,他的设计者就是通过阅读RV发现用户对产品的种种不满,然后用对应的产品解决掉问题,让自己的产品实现了大卖。

 

另一种是消费者对产品的期望,笔者在设计自己的产品的时候,发现消费者对清洗产品有非常强的需求。但是现在市面上的产品都同样存在这个缺陷。于是笔者联合工厂用新的技术解决了这个问题。新产品推出后,销量增长速度爆棚,日销很快久甩开各竞品几条街。消费者反馈回来的RV10个有8个都是,能方便清洁,真的是太好了。

 

3.找到差异点。

 

针对现在产品的问题和消费者需求,找到差异点,构建产品差异性,提高竞争力达成销售目标。这一点是紧紧跟着上一点的。平台不但会呈现销售的数据,也会呈现产品信息和数据。这些内容可以收集整理出来,结合上一条的用户需求,用来打造自己的优势产品。

 

记得在做USB风扇的时候,我们对比了不同市场的不同产品,然后发现日本市场没有一款结合了充电宝和随身功能的USB风扇,而日本的用户通勤又多是使用公共交通,随身风扇的需求非常大。于是我们抢先定下了一款电池可以拆下做充电宝的USB风扇,用便携+充电的方式打造了产品差异点,跟竞争对手不能拆卸但也能充电的USB风扇直接竞争。结论是我们的风扇在日亚卖到了单日400PCS,提价60%后还能日销200PCS以上,一周卖到断货。

 

4.把握趋势。

 

亚马逊的几个榜单是非常好用的。虽然前面有提到,大家都拿到的是相同的数据,但是对数据的分析和判断都是不同的。这些榜单和数据表现出的趋势是需要分析后再输出结果,而依据分析方法和目的以及分析者本身的特征不同,得出的结果会有较大的差别。然后对这些榜单,我们需要每天观测并针对性的做一些记录,真正的去发现其中的趋势。除了热销榜,还可以多关注亚马逊波动趋势-Amazon Movers & Shakers,亚马逊最新热点-AmazonNew Releases,亚马逊愿望清单-Amazon Most Wished for等等。

 

5.降低风险。

 

首先是市场体量明确,能大体上预估出总市场大小,然后再根据产品特性和销售特点,大致判断供应链和运营投入,减低资金与库存风险。我们的两季产品就是根据市场体量做了充分的销售预算,确认了每月的销售计划,然后跟供应商达成交付方案。

 

在旺季开始前即已经有小批货物进入FBA。然后一直保持一批货在制,一批在途,一批在FBA仓库的节奏,同销售确保了4个月旺季不断货,不压货,价格和销量都非常稳定。旺季结束,不但销售任务圆满完成,还完全没有清仓的需求,只需要正常补货即可。

 

综合来看,利用平台数据选品其实是一个不错的方法。我们可以通过一些方法去处理这些弊端,来优化这个方法。比如学会数据分析。




 

首先,分析数据有效性和重要性,剔除不必要的数据,然后结合一些外部数据,扩宽数据面,优化基础数据的质量以提高数据可靠性。

其次,利用EXECL做数据表格,减少数据处理时间。学会一些数据分析的方法来提高结果的正确性和工作效率。利用供应链收集信息,避开大卖的优势区域,找到自己的产品定位和存活空间。

再次,需要了解产品的特性,比如是否是热点产品或者季节性产品。可以多了解一些产品的相关信息来确认,尤其热点型产品,都会有明显的特征或者主题。可以通过延长时间线和参考Google Trends趋势等方式去排查。

最后,可以利用平台数据找到用户需求和产品问题,满足用户需求和解决现有问题的产品,能很好的构建有强大竞争力的产品差异性。这样的产品都有大卖的潜力。然后结合平台的销售数据和淡旺季等特性,可以制定对应的销售计划和供应计划,降低自己的资金占用和风险。



 

如果大家有不同的思路和想法,希望大家能够在下方留言,大家一起探讨下哦。祝福大家2019爆爆爆单!




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