亚马逊3.0时代：选品先选卖家
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选品，做亚马逊最基础的东西，也是最难的东西。
因为时代在变化，平台在不断发展，选品思维也得不断更新迭代。
细数亚马逊选品的历程，从最初的凭经验摸索，到后来的数据驱动决策，如今AI席卷全球，我们的选品思路是不是也得于时俱进呢？
在亚马逊的早期发展阶段，选品主要依赖于卖家的个人经验和直觉，我称之为“选品1.0时代”。
那时的市场环境相对简单，信息不对称现象普遍，卖家往往通过参加展会、考察市场、与供应商交流等方式，凭借自身的行业经验和市场敏感度来挑选产品。
这种选品方式虽然具有一定的主观性和风险性，但在当时却为许多卖家带来了可观的收益。
然而，随着市场的逐渐饱和和竞争的日益激烈，仅凭经验选品的局限性日益凸显。消费者需求的多样化和个性化趋势，使得仅凭经验难以准确把握市场脉搏，选品失误的风险大大增加。
为了应对选品1.0时代的挑战，跨境卖家们开始探索新的出路，于是一种看起来更加科学合理的选品方式出现——大数据选品。
它通过收集和分析大量的销售数据、用户评价、搜索趋势等信息，卖家能够更加科学、客观地评估产品的市场潜力和竞争力，我称之为“选品2.0时代”。
大数据化选品不仅提高了选品的准确性和效率，还使得卖家能够及时调整策略，快速响应市场变化。之后，各种数据化选品工具便如雨后春笋般涌现。
这个时代早期，你随便利用一个选品工具的字段，就能找出一大票蓝海产品，堪称亚马逊盛世。比如：
大类排名字段：亚马逊前台高曝光的都是排名非常靠前的产品，那么如何找到排名相对靠前但又没有过分曝光的产品就是一个刚性需求。毕竟，这种出单多竞争小的产品，人人都想看到。
发货方式FBM ：亚马逊系统给FBA更高的流量与曝光。所以找到FBM的产品，无论是FBA跟卖还是把FBM当成测款，都非常有效。
上架时间/NR标：这些都是寻找新品的利器。
类目集中度/卖家集中度：这些符合指标也是随着竞争的加剧，试图从新的角度来给出筛选条件。
......
但随着亚马逊的发展，大数据选品工具的字段也越来越多，少则几十个，多则上百个。想要理解并应用这些字段，可不是简单的事，有些可能连名字都认不全，更别谈应用了。
退一步说，就算卖家经验丰富、理解能力超群，仅凭简单字段的组合就能构建起一个精准有效的选品策略吗？这样的做法背后是否有坚实的理论依据作为支撑？
举例来说，仅因某产品为近30天新上架、价格、利润及评分均看似合适，就断定它适合小型卖家跟进？这样的判断未免过于片面。是否还应深入剖析所属类目的市场趋势？评估竞争对手的卖家实力？乃至研究目标关键词的竞争情况？
也就是说，现有的选品软件只能提供最基础的初筛，初筛完成之后如何完成后续工作全靠用户， 用得好与坏全靠使用者本身的理解。所谓的选品工具并不能给用户提供任何专业性和非专业性的提示与建议，更谈不上实战级的理解了。
这也是很多时候，许多选品的同学在电脑前坐一天，工具换了一个又一个，仍不知道选什么产品的原因。
当选品仅靠产品信息本身无法再得出答案时，再试图通过增加或改造现有字段来寻找答案，往往只是徒劳无功。
而随着AI技术的飞速发展，亚马逊选品也悄然迈入了3.0时代——一个由人工智能、大数据与深度商业洞察共同驱动的全新纪元。
在这个3.0时代，我们要做的是转换思路，把从分析产品转换成分析卖家，之前看似无解的问题，一下子豁然开朗了。
这么说可能有的人不太理解，那我举个例子来说明。
2023年，以ChatGPT为代表的前沿技术横空出世，标志科技领域迈入了一个前所未有的变革与飞跃时代。全球科技巨头如微软、谷歌、Meta、亚马逊等纷纷投身其中，将人工智能（AI）的竞争推向了一个前所未有的激烈程度。国内各大科技公司纷纷推出自家的AI产品，掀起“百模大战”，众多AI创业者开始“卷”AI创新应用。
问题来了：既然AI前景如此光明， 比尔盖茨甚至觉得ChatGPT像互联网发明一样重要，将会改变世界，那么CHATGPT横空出世之前，所谓的大厂为什么没有all in AI ？
答案很简单：摸着石头过河是艰难的、是充满未知的；摸着对手过河是容易的，是走向光明的。
距离亚马逊首次允许中国卖家入驻已过去十来年，已有无数的先行者付出精力与成本、辛劳与汗水，经过反复的实践，最终探明了适合小卖生存的品类、产品以及盈利模式。
因此，小卖入行第一步要做的，不是寻找爆款，也不是做发财梦，而是先活下来。而存活几率最高的策略，正是无数商业公司用脚投票的策略——“摸着对手过河”。
也就是说，小卖在亚马逊的第一重要的事是：挑选合适的卖家，全方位学习他、模仿他。
在亚马逊中，有一部分卖家深知品类头部的竞争太过激烈，且由于资源有限，难以直接参与头部竞争。因此，他们选择了一种更为灵活和实际的生存策略，即依靠品类中尾部等竞争较小的产品来生存。
这类“长尾卖家”便是小卖可以学习模仿的对象，他们店铺所利润虽不能和大卖比，但一个月3-5万的纯利，这不比打工舒服多了，相信这也是广大小卖最真实的愿望。
既然知道了小卖最重要的是学习模仿长尾卖家群，那如何才能找到他们呢？
常规的方法是你得先用大数据选品软件，输入各种字段，找到几万甚至几十万个产品，然后再根据自己的经验，用表格记录并分析每个产品的ASIN、类目、review、feedback等等数据，最后再根据数据去分析卖家。
这一整套流程下来，就算是经验老道的亚马逊老鸟，也未必能如鱼得水，更别说那些入行不就的小卖了。
那有没有更简单的方法，不用各种分析，就直接能找到这些长尾卖家群呢？
还真被我找到了，那就是卖家穿海这款选品工具。它的主创也是小卖起家，后来年销过亿，很懂小卖的选品需求。这款工具就融合了他们12年的实战经营之道，通过大数据模型，精选了10几种亚马逊平台的卖家画像。你无需像过去那样输入字段后去筛产品，你只需找到与自己实力相近的卖家，模仿学习其选品思路、经营模式、策略打法等，就能大大提高成功率。
和大数据选品工具相比，卖家穿海有3个独特的亮点：
卖家穿海结合0-1创业的亿级卖家12年商业思维+大数据为开发模型，总结了亚马逊平台十几种“卖家群体画像”，帮助跨境小卖以更高的视角快速了解、学习平台不同卖家群体的经营模式、选品思路，运营策略和店铺打法，从而达到知已知彼的全局竞争态势洞察，以便小卖结合自己的实际情况，快速打造差异化，提高胜算。
卖家穿海选品机会指数评分体系，将卖家、类目与产品三大关键维度的筛选与评估融为一体，通过智能化算法模型，直接生成直观的选品机会指数评分，一目了然地展示每个潜在选品的市场竞争力、增长潜力及利润空间，高效的解决了市面上其它工具需要用户反复跳转卖家、类目、产品三个筛选面板的繁琐流程问题，大幅提升了选品效率。
不同于其它选品工具，卖家穿海无需再繁琐地输入各类参数或筛选条件，其依托于强大的大数据处理与智能匹配技术，系统能够自动捕捉并理解卖家的需求与偏好，快速过滤掉不符合条件或市场前景不佳的产品，精选最具潜力的直观地呈现给卖家，全程可视化，让选品更轻松高效。
有了这款工具，小卖只需找到与自己实力相近的卖家，在其基础上再挑选适合自己做的产品方向，做差异化，就能大大提高选品成功的概率，不需要像之前的选品工具那样先筛选各种字段，省时省力。
当然，不建议直接照搬产品，选品时还需要通过产品的差异化来吸引消费者的注意，如独特的设计、功能或价格等等，差异化是提升竞争力和吸引力的关键。
对于小卖来说，我们也不提倡一上来就开模、创造，搞什么“颠覆式创新”来革行业的命。我们所推崇的，是低成本，是“微创新 ”，是用户需求角度的挖掘。
为帮助小卖进行差异化，卖家穿海根据多年来的实战经验，把“微创新”所需的素材或者角度整合到了“我的选品”中的“运营策略”板块。
细分市场：来自亚马逊商机探测器，官方数据详实可靠，却经常被忽略。如能为细分市场打造特别贴切的产品，会是很好的切入点。
精选关键词：卖家穿海独有的关键词匹配功能，网罗90%以上相关词。AI大模型选词策略，把握先机。
类目差异化：挖掘竞争较小的类目，避开激烈竞争，独享类目红利。
可搭配的ASIN：旧元素新组合，满足部分用户个性化需求。
价格差异化：定位到低竞争价格区间，弥补市场空缺。
AI评论分析：自动多ASIN评论分析，最大化挖掘痛点。
AI智能文案：智能埋词，提升站内搜索效果。
...
卖家穿海运营策略板块
最后，我想说的是，在AI技术日新月异的3.0时代，选品思维也得不断更新迭代，与其费力去分析产品，不如直接分析背后的卖家。在这方面，卖家穿海一定是广大小卖的不二之选！现在注册还可以免费试用！打开www.seascross.com可了产品解详情（推荐在电脑端用谷歌浏览器打开）。
选品，做亚马逊最基础的东西，也是最难的东西。
因为时代在变化，平台在不断发展，选品思维也得不断更新迭代。
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在亚马逊的早期发展阶段，选品主要依赖于卖家的个人经验和直觉，我称之为“选品1.0时代”。
那时的市场环境相对简单，信息不对称现象普遍，卖家往往通过参加展会、考察市场、与供应商交流等方式，凭借自身的行业经验和市场敏感度来挑选产品。
这种选品方式虽然具有一定的主观性和风险性，但在当时却为许多卖家带来了可观的收益。
然而，随着市场的逐渐饱和和竞争的日益激烈，仅凭经验选品的局限性日益凸显。消费者需求的多样化和个性化趋势，使得仅凭经验难以准确把握市场脉搏，选品失误的风险大大增加。
为了应对选品1.0时代的挑战，跨境卖家们开始探索新的出路，于是一种看起来更加科学合理的选品方式出现——大数据选品。
它通过收集和分析大量的销售数据、用户评价、搜索趋势等信息，卖家能够更加科学、客观地评估产品的市场潜力和竞争力，我称之为“选品2.0时代”。
大数据化选品不仅提高了选品的准确性和效率，还使得卖家能够及时调整策略，快速响应市场变化。之后，各种数据化选品工具便如雨后春笋般涌现。
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但随着亚马逊的发展，大数据选品工具的字段也越来越多，少则几十个，多则上百个。想要理解并应用这些字段，可不是简单的事，有些可能连名字都认不全，更别谈应用了。
退一步说，就算卖家经验丰富、理解能力超群，仅凭简单字段的组合就能构建起一个精准有效的选品策略吗？这样的做法背后是否有坚实的理论依据作为支撑？
举例来说，仅因某产品为近30天新上架、价格、利润及评分均看似合适，就断定它适合小型卖家跟进？这样的判断未免过于片面。是否还应深入剖析所属类目的市场趋势？评估竞争对手的卖家实力？乃至研究目标关键词的竞争情况？
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而随着AI技术的飞速发展，亚马逊选品也悄然迈入了3.0时代——一个由人工智能、大数据与深度商业洞察共同驱动的全新纪元。
在这个3.0时代，我们要做的是转换思路，把从分析产品转换成分析卖家，之前看似无解的问题，一下子豁然开朗了。
这么说可能有的人不太理解，那我举个例子来说明。
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问题来了：既然AI前景如此光明， 比尔盖茨甚至觉得ChatGPT像互联网发明一样重要，将会改变世界，那么CHATGPT横空出世之前，所谓的大厂为什么没有all in AI ？
答案很简单：摸着石头过河是艰难的、是充满未知的；摸着对手过河是容易的，是走向光明的。
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那有没有更简单的方法，不用各种分析，就直接能找到这些长尾卖家群呢？
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和大数据选品工具相比，卖家穿海有3个独特的亮点：
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不同于其它选品工具，卖家穿海无需再繁琐地输入各类参数或筛选条件，其依托于强大的大数据处理与智能匹配技术，系统能够自动捕捉并理解卖家的需求与偏好，快速过滤掉不符合条件或市场前景不佳的产品，精选最具潜力的直观地呈现给卖家，全程可视化，让选品更轻松高效。
有了这款工具，小卖只需找到与自己实力相近的卖家，在其基础上再挑选适合自己做的产品方向，做差异化，就能大大提高选品成功的概率，不需要像之前的选品工具那样先筛选各种字段，省时省力。
当然，不建议直接照搬产品，选品时还需要通过产品的差异化来吸引消费者的注意，如独特的设计、功能或价格等等，差异化是提升竞争力和吸引力的关键。
对于小卖来说，我们也不提倡一上来就开模、创造，搞什么“颠覆式创新”来革行业的命。我们所推崇的，是低成本，是“微创新 ”，是用户需求角度的挖掘。
为帮助小卖进行差异化，卖家穿海根据多年来的实战经验，把“微创新”所需的素材或者角度整合到了“我的选品”中的“运营策略”板块。
细分市场：来自亚马逊商机探测器，官方数据详实可靠，却经常被忽略。如能为细分市场打造特别贴切的产品，会是很好的切入点。
精选关键词：卖家穿海独有的关键词匹配功能，网罗90%以上相关词。AI大模型选词策略，把握先机。
类目差异化：挖掘竞争较小的类目，避开激烈竞争，独享类目红利。
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