选品全能王来了，爆款生效中！

通过在输入目标细分产品关键词，来查看该细分市场的选品整体销量的潜力，新产品推荐基于店铺的同类目产品自动推荐，也可以输入目标ASIN进行查询。

我们可以看到ASIN详情、客户需求、客户反馈和市场竞争程度。根据以上数据信息可以判断产品的受欢迎程度，我们切入该类目的机会指数的大小，以及该ASIN所在类目下的潜力。

商品列表是基于小伙伴店铺的已有选品进行推荐，反应有旺盛市场需求但供给不足的商品，就可作为新选品对标商品参考。

我们可以从数据中看到机会分数指标，该指标是亚马逊基于买家浏览量、销售速度、销售转化率等做出的分析，机会分数在 750 至 1000 之间。最高机会分数为“1000”，这意味着该商品拥有高需求量，并且在该站点的销售很优秀。

输入我们所需的类目搜索大词，然后查看围绕该搜索大词展开的细分市场，按照搜索量进行排序，再依次查看过去一年及过去90天的搜索增长，选择点击商品数量相对位于中间值的细分类目。

例如"halloween mask"，从数据中，我们可以看出它是一个高搜索，低增长产品（季节性产品）。

目前消费者对该产品需求是在大幅度增加，但未产生购买，因为是季节性产品。节日在不久的将来，消费者已经对产品蠢蠢欲动，开始挑选心仪的节日产品，后续会有大幅度的销量产生。

我们可以通过类目搜索量和类目搜索增长趋势来判断，该产品的市场容量及增长趋势。

输入目标类目搜索大词，查看与该大词相关细分类目下过去一年及3个月的搜索量及增长趋势 ；对于季节性较强的品类，过去一年的数据与过去90天数据可能呈现较大不同。

通过头部商品/品牌集中度和卖家及品牌数量，查看不同时间段内头部ASIN和品牌的点击集中程度，百分比越高，则代表头部ASIN或品牌的垄断程度越高。

分析上新速度（即已发布新产品的数量），和新品发展情况（即成功发布商品的数量），来判断该市场下对新品的友好程度。

成功新品概率=成功新品数量/上新数量 ，如果成功新品概率越高，那么就代表该细分市场下对新品越友好。

我们也可以通过对发布日期进行排序查看，头部的新品列表及在细分市场下的点击份额，在近段时间新品的数量越多，点击份额占比越大，则说明该类目下新品接受度越高。

我们可以看到在选定类目下，产品价格区间的整体分布情况，可以与头部80%产品的平均价格作为互补，对应细分市场品类下，点击最多的前80%商品的平均售价。

同时我们还可以按照热销产品的销售单价进行排序，对照点击数量，进行不同价格下商品的出单量预估。

竞品出单量预估=点击数 x 该关键词下平均转化率

单品毛利预估=预估销量（对标竞品出单量）x产品售价-FBA费用-运费-佣金-产品成本

通过以上公式可以核算出我们预计的单品利润点。

我们可以对目标产品热点进行属性排序，选定类目下排名前三的重点属性，条状图越长代表该属性的推荐度越高。

展现该关键词下买家点击最多的商品，小伙伴可以根据任意数据组进行排序，点击具体ASIN后，方可进入竞品listing页面，查看更多具体竞品信息。

通过查看具体ASIN详情，我们可以查看到竞品基本信息、竞品趋势动态以及竞品的细分市场，我们还可以推算出竞品出单量（竞品出单量预估=点击数 x 该关键词下平均转化率）。

我们可以根据搜索量以及商品数量的季节性趋势，来判断该商品的销售高点和预判上新时间。

通过比较搜索量上涨与商品数量的时间差，判断大量市场缺口出现的窗口期。类目搜索转化率趋势，可以用来进行相应的销量趋势预估；特定关键词转化率，可以用以对全年出单量进行预估。

把握新品上架的节奏，可以增加消费者的关注度，提高产品的成长期冲得更快、更稳，增加店铺的流量和曝光率。

搜索特定关键词，查找所有相关的细分市场以及对应的热门搜索关键词，可通过筛选结果缩小搜寻的细分市场范围，查看搜索词页面下，与该关键大词相关的所有搜索词排序。

细分市场关键词可以帮助小伙伴重点经营一个产品，打造出产品优势，再通过设置合适的长尾关键词来获取精准流量，解决源头流量问题，从而在市场上具有竞争力。

退货率显示你选择的最小类目的平均退货率，商品类型平均值为更大类目节点的平均退货率。

小伙伴可以根据退货率，对产品的质量和功能与描述进行优化和补充，帮助消费者解决问题。

例如"Costume Masks"为商品类型；"Men's Costume Masks"为最小类目节点，如下图所示

对消费者过去6个月在亚马逊留下的评论进行分析，将买家评论分为正面评论和负面评论，对两种评论提供主题、提及次数、 评论摘要等信息。

帮助小伙伴量化具体评论关键词，对星级评定产生的正面影响，提供某一主题或关键词在细分市场销售额排名前25%的ASIN，以及某个ASIN的影响系数。

从买家的角度来看，电商平台拥有详尽的全品类产品介绍和完整的评论体系，消费者在购买产品前常常面临信息量太大、选择太多的问题，因此翻阅买家评论是最直观的决策要素之一。

从卖家的角度来看，通过分析用户对产品的评价，卖家可以更好的了解消费者的偏好，进行用户分群偏好研究，挖掘消费者偏好的差异性，进行用户分群偏好研究，进行市场空间对比，取强补弱制定更适合的市场策略。