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Moss:你才是做亚马逊的,你全家都是做亚马逊的!

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2019-03-27 18:02
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最近有一位发小找我抱怨,之前由于受了抖音上某网红的蛊惑,毅然从一家互联网大厂离职,拿着这几年挣的几十万工资开始了亚马逊创业,结果发现完全不是那么一回事儿,本来以为遍地捡钱的行业,结果却是妥妥的重资产。总以为自己能改变世界,对自己也是迷之自信,用某网红选品软件选出来了几个爆款以后连测款都不测,就直接发了FBA,四五年积攒的积蓄一瞬间就变成了一堆FBA的库存,结果一天只出几单,而且还是广告单,算上仓储费和物流成本,基本上是不赚钱甚至是亏的,真的是望货兴叹,苦不堪言!


说实话,我挺为他不值的,感觉这几年经过一些媒体论坛和政府宣传忽悠以后,很多人开始盲目草率的进入跨境电商亚马逊这个行业,就连我的公众号,最近都有不少人留言,觉得这个行业能够挣大钱,希望能够进入到亚马逊卖家这个行业,想得到我的一些建议:



据我观察,在这一类想要通过亚马逊实现走向人生巅峰的人里面,大部分人的结局都是如同我的发小一样,把自己所有的积蓄都变成了库存。其实对于这种个人卖家,由于受了某些自媒体或者协会的蛊惑,贸然拿出所有积蓄压宝跨境电商这个赛道,是非常不明智的行为,我一般都会劝他们慎重考虑。个人私以为,对他们来说,十几万的积蓄盘个小店,炸炸鸡烤烤串成功的几率和投资回报比或许都比如今的亚马逊要高得多。毕竟如今的亚马逊早已不是当年那个可以让屌丝逆袭的亚马逊了,而是变成了一个重资产的项目。


当然,除了尽量劝退这些个人创业者的时候,我也在尽量去总结,这些人被亚马逊套住的原因是什么呢?到底是什么力量让他们所有的积蓄变成了一堆滞销的库存。简单总结一下,无外乎一下几点:


A:亚马逊FBA本身的原因,这一块我去年专门写过文章批判,大家可以去看看《亚马逊人的崩溃,都是静悄悄的》


B:FBA备货出现问题,库存计划不合理。关于FBA备货的问题,可以看看之前侃妹写的一篇文章《拿什么拯救你,我的FBA血汗库存!》


C:选品运营流程里面缺乏必要的测款环节。

其中第一个原因和第二个原因之前都有专门的文章解释过了,今天我也就不赘述了,关于第三个原因:“缺乏测款流程”,之前都没和大家聊过这个话题,今天准备和各位老铁好好聊一下亚马逊测款,目的也是尽可能的帮助大家,特别是一些小卖家和刚入行的草根创业者,如果真的劝不退,那么我只能尽我全力帮助你们了,真心希望你们能够少踩一些坑,别辛辛苦苦一年都头来赚了一大堆滞销库存!


首先各位需要知道的是亚马逊测款是非常有必要的,严格来说测款属于选品环节和运营环节之间的一个重要的桥梁。选好的产品如果没有经过测款,直接就发FBA过去开始运营的话,是非常不明智的行为。因为一方面你选品也是基于数据来看的,但是纸面上面的数据和真实的市场反馈之间的区别还是相当大的,测款也就是对你选品的一种验证行为;另一方面由于亚马逊FBA模式必然导致压货,销量如果能够跑起来还是能够维持整体资金的相对安全,良性运转,但是销量万一跑不起来,就会极大影响现金流的健康和造成资金占压,测款的动作相当于是能够尽可能保证销量能够跑起来,尽量避免库存滞销和资金占压的情况。由此可见,测款对于亚马逊卖家来说尤为重要,是整体选品运营中不可缺少的一个重要环节!

下面,我给大家介绍一下几种比较常见的测款方法,也是我们团队经常在用的,希望能够帮助到大家:

方法1:海量铺货测款法


这种海量铺货测款模式属于是最简单粗暴的,但是用的卖家还是挺多的,特别是那些擅长铺货的卖家。简单来说就是首先认准一个垂直细分类目,比如说女式泳装这种垂直细分类目。然后通过自己的铺货工具或者ERP开始批量的上货,基本上上的SKU都是各式各样的女式泳装,全部都是FBM自发货,图片也都是网图,因为测款是主要目的,所以listing页面优化,图片是否侵权这些其实可以暂时不用考虑,刚开始以追求速度和广度为主。基本上把市面上能够找到的女式泳衣的款式全部铺上去了。而且,每一个款式,尽可能的变换图片和描述,尽量重复去铺,一个SKU最多可以变成40-60个SKU,其实产品还是同一个产品,目的也是尽可能的增加产品的曝光!只要你图片和描述尽可能区分开来,亚马逊也不会去merge或者发现到的,毕竟现在市面上同质化的listing有那么多!


与此同时,尽可能把售价压的很低,特别是相对于同类目FBA的竞品,价格可以压到他们的一半。这么做目的也很简单,FBM本来成本就比FBA要低很多,会有很大的价格优势,而且是测款为目的,低价上也不会有什么大问题。另外还有很重要的一点是:这样大批量低价多种类的自发货SKU就可以极大的挤压同类目FBA的生存空间,尽可能的提高曝光,增加测款的效率。这种方法在欧洲小语种国家和垂直细分类目效果会非常好!大家大可以一试!


所以,基本上只要铺货量够大,都会有一定的动销率,针对动销的产品拿出来,做二次选品分析,关于产品二次分析怎么弄,大家可以参考一下这篇文章《亚马逊大神级产品诞生的心路历程》。分析完成以后,选取几个自发货出单不错而且有爆款潜质的产品,重新改造一下listing然后就可以发FBA开始按照精品模式打造大推了。那么,整个测款环节也就完成了,这种测款模式相对来说资金成本是比较低的,但是前期选品上货所带来的时间和人工成本比较大。


方法2:Auto广告测款法


这种测款方法相对来说比较简单,没有第一种那么麻烦,不需要上那么多的货。大致模式也是选定一个垂直细分类目,经过前期的筛选,然后选定几款可能不错的产品,每个产品都发FBA,但是都是少量FBA,基本上100个以内。等FBA到货以后,开始开Auto自动广告,前期预算和竞价建议大一些,也不要太过于关注Acos指标,然后一周结束以后看CTR和CVR这些数据反馈,选出数据表现很亮眼的产品开始联系供应链补货,按照精品爆款来打造大推了。至于表现不好的产品说明没有经过市场的考验,这种产品就靠着自动广告外加一定程度的coupons也能够慢慢清掉库存,毕竟测款发过去的库存也是非常少的。这个方法不但能够起到测款的作用,还帮我们跑出来了很多有价值的关键词,等于是顺带还做了一次这类产品的keyword research。


这里再多说一句,有些老铁可能比较担心一周时间跑广告可能跑出来的数据量有限,很难保证测款的效果。这种担心当然是有道理的,我建议大家可以根据对这个类目的了解,做一个大致的数据模型,把一周之类跑出来的数据按照比例放大即可,再匹配一定的权重分值,就可以解决数据总量不足的问题了。


方法3:Facebook测款法


相较于第一种第二种办法,个人认为第三种办法应该是最好的。首先选定一个类目和大致的一个产品序列,这一套流程和前面两个方法是一样的。接下来,把预备测款的产品放到独立站上面,独立站用shopify搭建很快,然后用Facebook广告定位产品的精准受众人群开始跑FB广告,同时折扣会放50-70 off作为吸引点,几款产品同时跑FB广告,看看最后哪些订单会更多,数据表现会更亮眼,然后确定以后的主推款。测款结束以后,至于那些订单,你可以选择发货,也可以选择不发货,把订单都退掉就行了,从而极大的降低你的测款成本,这样一来的话测款成本仅仅就是FB的广告费了。FB广告费本来就比amazon低很多,而且又是较大折扣吸引,热度也很大所以进一步压低了FB的广告的单次点击成本。这种方式比较适合一些海运抛货或者高货值的产品来测款。关于亚马逊卖家怎么开始用Facebook广告,我之前写过一篇文章,各位可以看看《“价之链事件”启示录》



除此之外,这里再教大家一个提升测款效率的小策略。大家都知道如果在测款跑量的时候,如果能有一定的review数量和不错的review星级加持,那么不管是从流量点击还是转化来说都能够得到更多的反馈,从而大大增加了我们测款的效率和说服力。


所以针对这种情况,我们一般会准备3-5个listing,我们称之为测款专用Listing。 这些listing可能身上会带一些review,listing上面的review大部分是找服务商定制的,也有一部分是vine review或者early reviewer,当然你也可以找一下同类目下自己的废弃listing,尽量保证review的内容相对来说比较中性,而且基本上讲的产品也是需要测款这个类目的产品,看起来不会有太多的违和感。然后等到一些测款产品上架以后,就开始做一个父子变体,这些准备好的listing合并完父子变体以后库存马上调零,这样前台就不显示了。这么做的目的就是快速增加需要测款产品review的数量,以及尽可能优化review的星级。


等到测款结束正式的推广阶段,这些listing自然会马上解绑,完成历史使命。因为毕竟这么做是违规的,而且你的竞争对手也会举报你,客户仔细读review也可能会造成一些误解等等安全隐患,所以FBA大货压过去了,就尽量白帽操作了,这一招更适合测款的时候使用。另外,包括很多人问我直评的事情,我也回答他们,准备重点打造的爆款产品FBA那么多货,最好不要搞什么直评,但是前期测款,为了提高测款的效率和成功率,直评是可以用的。因为就测款阶段来说,就算最后出问题其实也能够让风险处于可控可接受的范围之内,不至于伤筋动骨!



那么,今天的内容就和大家聊到这里了,以上这三种方法,大家操作测款的时候,可以结合自己实际情况来选择使用。毕竟适合自己的才是最好的。另外关于测款大家还有什么问题,欢迎大家在评论区和我交流讨论!同时在这里也再一次希望行业里面的新手卖家或者对跨境电商感兴趣的朋友一定要明确一点:如今的亚马逊早就不是躺着捡钱的时代了,会更看重供应链的深度,资金雄厚程度以及运营的精细化,屌丝逆袭遍地黄金的时代已经过去了,如今的亚马逊其实更像是一门正儿八经的“生意”了,而并不是某些人嘴里吹嘘的希望和蓝海沃土。




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