做亚马逊如钓鱼,鱼饵(选品)重要,但没搞清楚你旁边的钓鱼佬,就是选品背后的卖家,再怎么努力都白费...

做亚马逊和钓鱼其实道理是一样的......
天气状况是行业大盘,钓点是类目,鱼饵是产品本身,渔具是推广运营,那么钓鱼佬就是背后的卖家;
这些信号在帮助我们判断是否有鱼上钩。
回想一下,初期亚马逊高速增长期,选品需要关注的信号,只需要单纯地分析销量、利润率、成本核算,合适的话就能出单。
再到大数据选品工具辅助选品的时代,信号扩展到类目竞争态势、垄断率、退货率、CPC 等更为综合的指标分析。
用钓鱼来比喻,过去从只需关注鱼饵成本与渔获利润,到要关注钓点有无被垄断、新鱼饵的效果等竞争因素。
但随着卖家数量的不断增加,亚马逊市场从供不应求转变为供过于求,如果还只对产品和类目进行分析,可行吗?
试想一下,你和一堆资深钓鱼佬在同一天同一个钓点用同样的渔具和鱼饵,这个钓点的鱼就那么点,那么谁能钓的鱼比较多?
也就是分析跟你在同一个钓点竞争的钓鱼佬,除了分析他的鱼饵,还分析他的钓鱼技术和钓鱼方法论,那你钓到鱼的概率也就高点了。
那怎么分析卖家?经验老道的亚马逊卖家可能会说“那我自己进去他的店铺去看去分析不就完事了”?
先不说在有限的经验和个人理解下,分析的维度总会有某些方面的不足,更重要的是分析时间,你耗得起吗?分析一两个店铺卖家还好,但分析上百个要花费多少时间了?
当你分析完,你的对手借助AI工具辅助分析,可能已经选出上百个产品了,抢占先机了,你还在吭哧吭哧分析......
比如归纳的这类蓝鲸型卖家,他们的盈利策略不是靠人力逐条 “钓鱼”,因为他们有上万甚至几十万的产品(鱼饵),只能采用广撒网的策略,不会为单一产品投入过多资源打造定制装备。
参考这类卖家,我们的选品变得相对简单,他们无需过多投入就能出单的产品,如果我们用心研究和打造,成功的概率自然更高。
实操案例:在蓝鲸型卖家-长尾策略下挑选了一款黄铜球,用 2024 年注册的新账号进行运营,目前每月净利润达到 5000+。
比如蓝鲸型卖家的经营模式决定了其所有产品都可视为强信号。曾经流行、如今逐渐式微的自发货卖家,也曾是强信号的代表。
由于亚马逊对 FBA 和 FBM 的流量分配权重不同,选择 FBM 模式下的畅销产品,改用 FBA 模式运营,成功率极高。目前,国外许多卖家采用这一模式,这种模式总结为蜘蛛型卖家画像。
但并不是所有模式都有强信号,其他卖家画像虽能指出卖家的缺点和劣势,但不足以单独支撑选品决策,因此被定义为弱信号。
除了卖家弱点这一弱信号外,ASIN 面板策略以及对类目的分析,同样属于弱信号范畴。单个弱信号的作用有限,但当多个弱信号相互叠加时,便能产生 1+1>2 的协同效应。
但仅仅对卖家进行弱点分析是不够的,我们需要一套能够直观量化卖家实力的体系,可以直接参考卖家评分体系。
关于卖家评分规则,有哪些关键维度呢?先选取几个关键因素分析(有兴趣的卖家可到官网查看)。
首先,是卖家的月销量和月销售额。从长期来看,亚马逊卖家的综合能力最终会反映在销售额和销量上。实力强劲的卖家,营业额一般较高;反之,实力较弱的卖家则难以维持良好的销售业绩。
其次,卖家涉及的大类数量以及在各大类中的排名,也是衡量其实力的重要指标。一般来说,综合实力强大的卖家,业务覆盖的类目更为广泛,且在各类目中的排名靠前;而实力较弱的卖家,则会选择收缩业务范围。有时,我们会发现某些卖家销售额较高,但评分却不高,这正是设计评分体系时有意考量的因素。
一个真正强大的卖家,必然具有扩张的欲望和能力。长期仅运营不到 10 个 ASIN 的卖家,很可能在管理能力、人员配置等方面存在短板。
另外,卖家的营销能力、图文制作能力以及选品能力等,也都纳入了评分体系的考量范围。
总的来说,所有卖家都遵循同一套评分体系,无法保证对卖家实力的评估绝对准确,但做到 “90%的正确” 还是足够的。
幸运的是,在选品领域,如同赌场的制胜秘诀一样,长期保持 “模糊的正确”,就足以帮助我们获得成功或提高成功的概率。
钓鱼,渔具、鱼饵和钓点固然重要,但钓鱼佬的技术才是决定收获的关键。同理,在选品分析中,评估卖家的综合实力至关重要。
对于习惯传统选品方式的卖家,从ASIN面板选品再分析类目,或先筛选类目再分析ASIN的卖家,卖家评分这个关键性因素能填补选品过程中的视野盲区。就像钓鱼时不仅关注钓点和鱼饵,还留意到周围钓鱼者的动态。
通过卖家穿海的卖家评分体系和策略化选品面板,筛选出评分低于自己或与自己实力相当的竞争对手。我们能更精准地找到这样的对手,为选品提供有力支撑。
为什么要这样做呢?道理很简单。就像“差生文具多”,很多人看到别人收获满满,就以为是装备、鱼饵或钓点选择得好,以为照搬就能成功。
但实际上,真正提高成功率的方法是发现一个技巧不如自己却能获得不错收获的对手,深入分析其成功原因,并在此基础上优化升级.......




















