02 年亚马逊运营用 Codex 跑通选品链路？分享一套持续迭代的站外调研思路

Ritsu利津

我的C位

各位前辈好，我是一名02年的跨境亚马逊运营，入行快三年。

这几年里，我一直在尝试把日常运营中零散的观察、选品经验和踩过的坑，整理成一套能够复盘和验证的方法。谈不上标准答案，但已经在实际使用中反复调整过很多轮，每一步也尽量保留了对应的数据和证据。

借这篇文章，我想把目前形成的一些思路分享出来，也当作一次阶段性总结。受个人经验和认知所限，难免会有不成熟的地方，欢迎各位一起讨论和指正。
 
进入这行之后，我发现很多同行选择的开品方式大多非常依赖于站内数据进行选品，我对于选品也非常感兴趣，发现主要依托站内数据选品有几大弊端，其中最主要的便是：它更擅长告诉你什么已经在卖，却不一定能告诉你用户真正缺什么 。

·数据出现时，需求往往已经被大量卖家发现，竞争较成熟。

·搜索词和类目会把思路锁在现有产品形态里，很难发现新的解决方式。

·评论只能看到已经购买的人，很难发现搜索后放弃、没有合适产品可买的人。

·数据能说明“卖得怎么样”，但不容易解释用户为什么买、在什么场景使用、正在如何凑合。

·大家使用相同数据和工具，最后容易找到相同产品，进入同质化和价格竞争。

所以在我看来，我认为站内数据更适合用来反查现有方案、判断价格和竞争、分析评论缺口，不适合作为需求发现的唯一起点。

更合理的顺序是：站外发现真实问题 → 站内检查现有方案 → 评论寻找共同缺口 → 供应端判断能否实现。（可能由于我们公司更偏向于开私模，这套方法可能更适合愿意调整结构、材料甚至重新开模的团队，并不一定适合以现货铺货为主的模式。）
 
因此在我反复打磨后，我把我的选品线索思路整理为：
 
站外信号
→ 需求抽象
→ 用户动线
→ 补偿行为
→ 高相关购买词
→ Amazon 现有解法反查
→ 1688 供应侧启发
→ 产品假设
→ 下一步验证
 
所以如果要使用这样的选品思路，不得不面临的一大问题便是大量的站外数据收集。

我前主管同时兼任开发主管，我曾问她如何才能像她一样选到高利润的蓝海产品（不走量，做利润），她告诉我的只有一句话，就是要大量的去站外看。是的，那时候我和她一起加班，天天看她看站外数据到晚上十点多下班，我深知开品的不易。
 
现在AI兴起，codex能实现运营许多许多想法。我便想，如果能用codex跑完数据采集呢？于是在我的胡乱指令下出现了第一版选品线索日报（此时我自己还不明确我要的是线索还是具体产品，所以基本上都是采集的现有产品。）

 
出来的效果非常简陋，参考价值极低。主要就体现在无法明确出来产品的需求强度，以及站内反查数据分析。

 三、从一个静态痛点，还原完整任务动线 

继续以公共浴室这条线索为例。

用户遇到的问题，并不只是“没有地方挂毛巾”。他的完整过程可能包括：

进入更衣区
→ 携带衣物和洗浴用品
→ 寻找干净的放置位置
→ 区分干燥和使用后的物品
→ 在湿区取用毛巾
→ 更换衣物
→ 收纳潮湿物品
→ 带走所有个人用品

如果只看到“缺少挂点”，最后很容易直接想到挂钩。但沿着完整动线看，真正的问题还可能包括卫生隔离、干湿分区、单手取用、物品防掉以及使用后携带。

一个挂钩可能只解决了其中一步，而产品机会往往藏在几个连续步骤之间。

因此，我希望这份日报不仅告诉开发“用户抱怨了什么”，还要说明用户在完成任务的哪一步卡住了。
 

（图片仅供参考模板）

如果生成的关键词变成普通的浴室固定挂钩，即使搜索量很高，后面的 Amazon 商品、评论和1688货源也会一起偏离。

所以我现在判断关键词的顺序是：先看它是否准确描述了用户的任务和限制，再看它有没有购买意图，最后才参考搜索量和趋势。搜索量只能告诉我有多少人在搜索这个词，不能证明这个词就是我要寻找的需求。

市场是否已经高度同质化。

这些信息可以帮助开发了解直接相关商品池的价格结构、竞争程度和现有产品格局。
在此基础上，我才会继续分析评论，回答第二个问题：

现有产品已经解决了什么，还有什么没有解决？

这里不能只把评论粗略分成尺寸、质量、安装和耐用，而要继续寻找具体原因。例如同样是安装问题，可能分别来自潮湿表面吸附失效、瓷砖接缝影响固定、拆除后无法重复使用，或者安装方式不适合临时场景。

但这些数据仍然不能替代站外需求证据。它能说明市场上正在卖什么、卖得怎么样，却不能单独证明用户尚未被满足的需求是否真实存在。

对于更偏私模开发的公司来说，1688的价值不只是找到一个可以直接销售的同款，而是帮助开发判断一个产品假设能不能被做出来。

最后：日报不直接告诉开发应该开哪款产品

经过这些分析后，我不会让日报直接输出“应该做一个什么产品”。它更适合提出两到三个可以继续验证的产品假设，例如：

能不能提供一个不接触公共表面的临时置物空间；
能不能同时解决使用前后的干湿隔离；
能不能覆盖进入、使用和离开三个阶段，而不只是增加一个挂点。

然后再分别检查：
这个假设得到了哪些证据支持；
现有产品有没有反方证据；
供应端能否提供相应结构；
下一步最便宜的验证动作是什么；
出现什么情况时应该停止继续研究。

所以，这份日报想替代的不是产品开发人员的判断，而是前期大量重复、零散又难以整理的信息收集。

我想让它提供的也不是一个确定答案，而是一条能够回到证据的线索：用户在完成什么任务、卡在哪里、目前如何凑合、现有方案缺了什么，以及这条线索是否值得继续花时间。

红叶很红

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有时候用户在使用过程中并不清晰需求是什么，或者在使用某类型产品时，出现的问题不会认为是产品所带来的。下意识是以环境或者其他的因素造成。拿一个我熟悉的收纳类目举例，我看你的报告里有水槽下收纳架，首先是：

1.用户为什么需要这个收纳架，这个架子用于收纳什么物品？

2.为什么要放在这个位置，其他位置不可以吗？

3.这个位置是否有其他同类型的收纳产品实现了功能？

4.需求和前产品的卖点差异是什么？

5.用户提出这个问题的原因是什么，占比有多少？是否因为小群体声量大导致需求异常夸大？

 单聚焦于单一差评和讨论容易陷进去，不同品类的产品用户群体不一样，对产品的需求不一样。这样不一样下去就会有很多不一样，收纳类天然价格敏感度很高。

在你考虑做避让管道的时候，正常来说相比于常规的款式收纳空间会缩小，或者成本增加，那对于大部分用户来说是否能够接受这个落地方案带来的差异是一个问题。

先不论做出避让后的差异化对不同管道适配性的优化程度有多少，就说有多少用户是看重这个避让适配，或者说是不是大部分用户其实是适配的，他们更在意容量和价格。

除非你是想做高客单用户人群，这个在你市调论证过后是可行，且单量也能接受，

Enderman

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我有一个开品思路是，人肉看社媒评论视频数据，然后从这里面去想象用户使用过程，有点类似心理侧写，然后将其整理为用户使用地图，产品一般都会有开箱高潮，使用高潮等，再配合环境进行变化，这里面要同时去亚马逊和1688上看现有解决方案，最后给出自己的解决方案，但其中还需要考虑成本，砍掉很多不切实际的现象，最终给到供应商需求方案

这套思路目前只开过一个品，不过效果很好，第一个月就卖断货了

和楼主有一定的相似之处，不过这种开品方式最大的问题是心里没什么底，因为没有前人去踩坑给数据，很多都是理论的推测，最好的方式是通过较为便宜的测试，做一个mvp出来

匿名用户

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要睡觉了粗浅的看了一眼，觉得很对我胃口。这段时间才接触选品，发现很有意思，

比如家居用品可以围绕三个场景去找动作 根据动作再找痛点 比如客厅 厨房 浴室这三个高频场景 其中浴室常见的动作有 洗漱 清洁 再拆分更细致的 比如早起刷牙 洗脸 用什么洗 怎么洗 洗的东西放在哪 洗的过程会发生什么问题 现有的能否解决 如果不能解决是为什么 如果能解决那有没有更好的方法 越钻研越觉得有意思 但是需要收集大量信息 整理筛选再排除 感觉跟大佬的这个思路有点像 感谢分享

passenger1

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思路挺不错的，站外选品，站内验证，这种方法我其实也是非常觉得可值得借鉴的一个方法

我们之前基本上都是通过卖家精灵去选那些可能什么近几个月销量比较好的 但是这种基本上找到之后 自己已经被别人做烂了 所以说这种从站外选品 我觉得这种需求是肯定是非常大的 站外的一些需求在站内一些没有可能一下子显现不出来 所以说从站外就会有信息差

小芹0901

我最近也在尝试进行客户真实需求分析，从现有的产品线入手去做站外需求拓展，从而去满足那些还未被挖掘落地做成产品的需求；现在站内的产品能直接搬来做的真的太少了，并且利润不可观，但是这条路也是走的还很浅显，还没有太多被验证成功的例子

匿名用户

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不过最终还是要回到验证上，站外发现需求只是开始，后面还得验证需求规模、付费意愿和供应链可行性。AI最大的价值可能不是直接帮你选出爆款，而是把以前大量人工筛信息的过程压缩下来，让人把更多时间放在判断上