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从理论到落地!2024小卖选品全流程分析实战攻略(一):卖家综合实力分析

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2024-09-02 17:16
2024-09-02 17:16
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前面已经说过,选品其实就是选卖家,摸着对手过河才是最容易的。

而卖家的综合实力体现在很多方面,全部搞清楚工作量太大,非程序不可为之,我们暂且挑几个比较重要的指标进行分析。

为了让各位同学加深理解,本文会尽量详细,涉及到原始数据的获取、计算规则等。


如果只用一个指标来衡量卖家的实力强弱,那必然是月销售额正如价格总是围绕价值上下波动,店铺获得的月销售额也会围绕卖家实力上下波动。时间稍微拉长一点,店铺月销售额会与综合实力成正比。不存在店铺实力很强,产品却卖不动;也不存在店铺实力很弱,产品却一直排名靠前。所以月销售额在卖家评分中,必然占有一定的份额。

卖家穿海对卖家月销售额进行了复杂的等级划分,具体不便细说。

从小卖的角度上来说,月销售稳定超过3万美金,就可以过上小康生活;月销售额稳定超过10万美金,基本是顶尖小卖了。

目前大多数浏览器插件都有产品月销售额计算功能,但一般没有直观展示卖家月总销售额。

想得到该数值,用户需要手动统计卖家所有产品月销售额然后相加。

(卖家产品数太多导致无法手动统计时,可以根据二八原则,产品排序改成 Sort by Best Sellers,统计其前20%的产品做估算。也能得个模糊数值。)


(图源亚马逊)


不通过插件也有办法计算产品销售额,步骤稍微复杂一点。

a 找到产品大类 以及大类排名。


(图源亚马逊)

b 通过免费销量预估网页,输入大类以及大类排名,得到产品月销量。

Jungle免费销量预测:
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卖家精灵销量预测:
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c 产品月销售额 = 销量 x 单价

当然,专业的亚马逊大数据分析网站,卖家穿海,已经统计好了卖家月销售额。

卖家月销售额与净利润的秘密

如此大费周章的搞清楚卖家的月销售额,不仅仅只是分析卖家的实力;另一个重要目的是预测卖家月纯利润。
前文有提到,小卖应以月入1-5万纯利为目标。但如何知道一个卖家的纯利呢?

秘密就包含在卖家的月销售额以及统计学内。

(图源网络)

多翻阅几份上市大卖的年报就会发现,他们的净利润水平大致分布在8%-12%这个区间。所以取10%作为净利润率,乘以卖家的月销售额,就能算出该卖家的月净利润。

有的同学会质疑:上市公司的净利率能与小卖一样吗?确实,上市公司的资源配套远非小卖能比,比如各种政策优惠、低息贷款等。但不要忘了,上市公司的合规成本、税负成本也比一般小卖高得多。

小卖的体量不达到一定的级别,基本上没做财税合规。两相抵消,大与小净利率也就差不多了。




10%的净利率特指普货产品。定制开模不在讨论之列



搞清楚净利率后,取美元/人民币汇率7:1,我们就能清晰的算出月入1-5万RMB所对应的销售额应该是 14285USD - 71425USD。

也就是说,我们需要对标的长尾卖家的月总销售额处于14285USD - 71425USD是较为合适的。
(当然,并不是说超出该范围就一定不行。可依据自身水平调整。)



亚马逊的流量分配算法中,产品的销量占了相当大的比重。销量越高,排名越好,能分配到的自然流量也越多,最终形成一个闭环。这也是为什么刷单刷评风险高、成本大也有许多人顶风作案,毕竟一旦形成良性循环——自然流量驱动销售,前期的投资就能成倍收回。

假设我们搜集到一批月总销售额处于14285USD - 71425USD之间的卖家池,要从他们中间挑选更为合适的对象。通过以上分析可知:

卖家所售产品中,高销量产品占比越多,则该卖家综合实力越强;相应的,高销量产品越少,则该卖家越适合小学习和模仿。

接下来的核心问题是搞清楚销量到多少才会被称为高销量;竞争难度相对较低、适合小卖参与的销量区间是多少?

坦诚的讲,这个问题很难给出让所有人都满意的答案。就如同“高考700分以上能上清华北大,699就不行”是无法从能力上解释清楚的。很明显,699与700并没什么本质上的区别。但这一条线如果不划,事情就没法做了。

高考分数线的划分权在教育局,大家再多意见也没用;但亚马逊的销量线,一千个读者眼中就会有一千个哈姆雷特。想必,再怎么讲道理,也无法形成统一意见。

所以,这个销量线的划分极度依赖个人经验,纯粹是一家之言,仅供参考,各位可依据自身实力与理解做相应的调整。


●月销量超6000,竞争白热化;

月销量超3000,非常激烈;

月销量超800,小有难度;

月销量低于800,对小来说,跳起来也许能摸到。

月销量低于400对小来说,踮着脚就能摸到。


有了销量线,我们就可以把卖家店铺内产品,通过插件按销量从高到低排序后,较为清晰的看出卖家所卖的产品的销量属于哪个区间。具体来说:

用户可以把同体量的所有卖家记录到excel。

逐一的通过插件观察、其产品在各个销量段位的分布数量并记录在案。

根据现有的数据分布,设计一套较为合理的评分规则,并对数据进行打分得到该维度强弱的数据。

有经验的人去验证得出的分数是否符合预期。

对评分规则微调、校准。


理论上来说,同体量的卖家强弱通过这一套方法就可以区分出来了。当然,综合实力的分析远远不止于此,接下来进入对Feedback的讨论与分析。


刷单刷评的卖家屡见不鲜,刷feedback的卖家倒是没听说过。究其原因,是因为feedback多寡并不能影响销量,花钱没回报的事是没有人愿意做的。所以feedback数据较为真实,能反应很多客观事实。

运营过新、老账户的同学会有明显的感知,亚马逊对待新老账户还是较为明显的区别的。比如说,老账户的转款可以全额转款,而新账户就需要预留一部分资金;老账户在熟悉的类目做新品的时候,明显感觉到有额外的流量扶持。而新账户没有长时间的数据记录,亚马逊无法精准识别,所以没法给出流量扶持;老账户就算违规,一般都会给多次申诉机会。新账户也许一次机会都不会给。

所以,账户注册时间越久、账户feedback数量越多,账户持有人就越能从老账户获益。他们更愿意维护老账户的安全稳定发展得到一块稳定的收入,而不会轻易的做一些违规操作影响账户正常运营。在亚马逊越来越要求合规的今天,更是如此。

正确的前提能够推导出正确的结论,‌而错误的前提则可能导致任何结论。显然,卖家feedback数量、注册时间越早,账户的整体数据更为可信。对小来说,找到数据真实的ASIN与卖家来进行对标学习与模仿非常的关键。如果只片面的通过利润、销量、上架日期等常用的字段来选品,而不进行背景调查、综合判断,就很容易掉入别有心机的商家为没经验的小卖量身打造的爆款陷阱。具体案例如下:

(图源网络)

不得不说,这帮打造爆款陷阱的人不简单。很显然,他们懂亚马逊的数据展示逻辑,懂抓住用户眼球,比如产品上New Rlease榜;也有刷单刷评资源,让FBM产品涨得飞起;懂小卖的选品理念,新品、爆品、高利润、蓝海市场;有产业链配套,有库存,还能真实发货。

为了赚钱,这群奸人居然吃透了整个流程——把通过简单字段筛选来选品的小卖,拿捏的死死的。

然智者千虑必有一失,何况杀猪盘骗局还远远谈不上精妙。要破解也并是一个什么大难题:通过对卖家feedback总量、feedback月增趋势、店铺注册时间、ASIN注册时间、Review月递增趋势、卖家类目占比等综合判断,不说100%, 起码99%的假数据不攻自破。

(图源网络)

细心的同学会发现,用于判断真实性问题的数据分布在产品、卖家、类目等不同的数据维度,现存的选品工具都是单一维度,根源上无法解决这个问题。
  
卖家穿海团队正是因为在实际选品工作中发现:单一维度的选品工具只能解决部分问题,而真正解决问题需要多维度联合验证。所以本着从实践出发、实事求是的精神,打通了产品、卖家、类目三维度,从而解决选品以及真实性验证的问题。

卖家穿海所设计的每一条选品策略都遵循“宁可错过,不犯过错”的原则,都特别注重数据真实性,为此宁可漏掉一些所谓的蓝海产品。

但坦诚的讲,互联网的进化速度很快,今天完美的策略明天就有可能跟不上形式,没有程序可保证100%解决所有问题。卖家穿海承诺会尽最大的努力, 但最终的决定权还在各位同学自己手中。


如果把前文所谈到的卖家体量的大小、销量高低占比、Feeback数量等看成卖家的硬实力的话,那么店铺旗舰店的有无、有A+与有视频的ASIN占比、图文质量是否遵循亚马逊的规则等可以看做卖家的软实力。

每一个店铺都会投入资源在能较短时间明显提升销售额、利润率的措施上:比如增加广告预算、参与促销、扩展品类、开发新品等。但不是每一个店铺都会投入资源去做需要较长时间起效的诸如:文案优化、真人模特出镜、品牌升级、品牌建设、红人视频等需要较长时间才看得到回报,或者数据上完全看不到回报的事情上。

投不投资软实力,肯定不是认识层面的问题。没吃过猪肉也见过猪跑,都知道品牌广告不断重复洗脑确实有用;究其原因,还是大多数卖家资源有限,好钢还得用在刀刃上。

所以,把对卖家软实力的判断也纳入评估体系,也是符合实际的。

(图源网络)

卖家综合判断还有选品能力分析、积累能力分析、营销能力分析、生存能力分析等,篇幅有限,就不再一一探讨。

可以明确的是,卖家穿海团队根据多年来的实战经验,通过程序,设计了一套非常复杂但较为准确的描述卖家综合实力的体系,对亚马逊所有活跃卖家进行了客观的评分。再结合对卖家商业模式、盈利模式的判别,最终把亚马逊所有卖家群体进行了较为客观的划分。从而使用户一目了然的了解到亚马逊内存在的卖家群体的不同特质,并给出了应对方案。

对小来说,最终要的是搞清楚卖家的强弱,从而清晰的知道该模仿的群体有哪些。卖家穿海设置的“小卖之友”标签就是专门为解决此问题而打造的。

也就是说,所有处于“小卖之友”标签下卖家已经被系统归纳整理好,都属于亚马逊系统内相对弱势的卖家。

理论上来说,都可以成为用户的模仿对象。

至此,卖家穿海解决了小卖选品的关键难题之一——找到“摸着卖家过河”策略中的卖家群体。

下一期,我们将分析另一个核心问题:适合小卖做的产品是什么?敬请期待!



从理论到落地!2024小卖选品全流程分析实战攻略(一):卖家综合实力分析


文中部分配图来源于网络,如有侵权,请及时联系我们删除。




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亚马逊的流量分配算法中,产品的销量占了相当大的比重。销量越高,排名越好,能分配到的自然流量也越多,最终形成一个闭环。这也是为什么刷单刷评风险高、成本大也有许多人顶风作案,毕竟一旦形成良性循环——自然流量驱动销售,前期的投资就能成倍收回。

假设我们搜集到一批月总销售额处于14285USD - 71425USD之间的卖家池,要从他们中间挑选更为合适的对象。通过以上分析可知:

卖家所售产品中,高销量产品占比越多,则该卖家综合实力越强;相应的,高销量产品越少,则该卖家越适合小学习和模仿。

接下来的核心问题是搞清楚销量到多少才会被称为高销量;竞争难度相对较低、适合小卖参与的销量区间是多少?

坦诚的讲,这个问题很难给出让所有人都满意的答案。就如同“高考700分以上能上清华北大,699就不行”是无法从能力上解释清楚的。很明显,699与700并没什么本质上的区别。但这一条线如果不划,事情就没法做了。

高考分数线的划分权在教育局,大家再多意见也没用;但亚马逊的销量线,一千个读者眼中就会有一千个哈姆雷特。想必,再怎么讲道理,也无法形成统一意见。

所以,这个销量线的划分极度依赖个人经验,纯粹是一家之言,仅供参考,各位可依据自身实力与理解做相应的调整。


●月销量超6000,竞争白热化;

月销量超3000,非常激烈;

月销量超800,小有难度;

月销量低于800,对小来说,跳起来也许能摸到。

月销量低于400对小来说,踮着脚就能摸到。


有了销量线,我们就可以把卖家店铺内产品,通过插件按销量从高到低排序后,较为清晰的看出卖家所卖的产品的销量属于哪个区间。具体来说:

用户可以把同体量的所有卖家记录到excel。

逐一的通过插件观察、其产品在各个销量段位的分布数量并记录在案。

根据现有的数据分布,设计一套较为合理的评分规则,并对数据进行打分得到该维度强弱的数据。

有经验的人去验证得出的分数是否符合预期。

对评分规则微调、校准。


理论上来说,同体量的卖家强弱通过这一套方法就可以区分出来了。当然,综合实力的分析远远不止于此,接下来进入对Feedback的讨论与分析。


刷单刷评的卖家屡见不鲜,刷feedback的卖家倒是没听说过。究其原因,是因为feedback多寡并不能影响销量,花钱没回报的事是没有人愿意做的。所以feedback数据较为真实,能反应很多客观事实。

运营过新、老账户的同学会有明显的感知,亚马逊对待新老账户还是较为明显的区别的。比如说,老账户的转款可以全额转款,而新账户就需要预留一部分资金;老账户在熟悉的类目做新品的时候,明显感觉到有额外的流量扶持。而新账户没有长时间的数据记录,亚马逊无法精准识别,所以没法给出流量扶持;老账户就算违规,一般都会给多次申诉机会。新账户也许一次机会都不会给。

所以,账户注册时间越久、账户feedback数量越多,账户持有人就越能从老账户获益。他们更愿意维护老账户的安全稳定发展得到一块稳定的收入,而不会轻易的做一些违规操作影响账户正常运营。在亚马逊越来越要求合规的今天,更是如此。

正确的前提能够推导出正确的结论,‌而错误的前提则可能导致任何结论。显然,卖家feedback数量、注册时间越早,账户的整体数据更为可信。对小来说,找到数据真实的ASIN与卖家来进行对标学习与模仿非常的关键。如果只片面的通过利润、销量、上架日期等常用的字段来选品,而不进行背景调查、综合判断,就很容易掉入别有心机的商家为没经验的小卖量身打造的爆款陷阱。具体案例如下:

(图源网络)

不得不说,这帮打造爆款陷阱的人不简单。很显然,他们懂亚马逊的数据展示逻辑,懂抓住用户眼球,比如产品上New Rlease榜;也有刷单刷评资源,让FBM产品涨得飞起;懂小卖的选品理念,新品、爆品、高利润、蓝海市场;有产业链配套,有库存,还能真实发货。

为了赚钱,这群奸人居然吃透了整个流程——把通过简单字段筛选来选品的小卖,拿捏的死死的。

然智者千虑必有一失,何况杀猪盘骗局还远远谈不上精妙。要破解也并是一个什么大难题:通过对卖家feedback总量、feedback月增趋势、店铺注册时间、ASIN注册时间、Review月递增趋势、卖家类目占比等综合判断,不说100%, 起码99%的假数据不攻自破。

(图源网络)

细心的同学会发现,用于判断真实性问题的数据分布在产品、卖家、类目等不同的数据维度,现存的选品工具都是单一维度,根源上无法解决这个问题。
  
卖家穿海团队正是因为在实际选品工作中发现:单一维度的选品工具只能解决部分问题,而真正解决问题需要多维度联合验证。所以本着从实践出发、实事求是的精神,打通了产品、卖家、类目三维度,从而解决选品以及真实性验证的问题。

卖家穿海所设计的每一条选品策略都遵循“宁可错过,不犯过错”的原则,都特别注重数据真实性,为此宁可漏掉一些所谓的蓝海产品。

但坦诚的讲,互联网的进化速度很快,今天完美的策略明天就有可能跟不上形式,没有程序可保证100%解决所有问题。卖家穿海承诺会尽最大的努力, 但最终的决定权还在各位同学自己手中。


如果把前文所谈到的卖家体量的大小、销量高低占比、Feeback数量等看成卖家的硬实力的话,那么店铺旗舰店的有无、有A+与有视频的ASIN占比、图文质量是否遵循亚马逊的规则等可以看做卖家的软实力。

每一个店铺都会投入资源在能较短时间明显提升销售额、利润率的措施上:比如增加广告预算、参与促销、扩展品类、开发新品等。但不是每一个店铺都会投入资源去做需要较长时间起效的诸如:文案优化、真人模特出镜、品牌升级、品牌建设、红人视频等需要较长时间才看得到回报,或者数据上完全看不到回报的事情上。

投不投资软实力,肯定不是认识层面的问题。没吃过猪肉也见过猪跑,都知道品牌广告不断重复洗脑确实有用;究其原因,还是大多数卖家资源有限,好钢还得用在刀刃上。

所以,把对卖家软实力的判断也纳入评估体系,也是符合实际的。

(图源网络)

卖家综合判断还有选品能力分析、积累能力分析、营销能力分析、生存能力分析等,篇幅有限,就不再一一探讨。

可以明确的是,卖家穿海团队根据多年来的实战经验,通过程序,设计了一套非常复杂但较为准确的描述卖家综合实力的体系,对亚马逊所有活跃卖家进行了客观的评分。再结合对卖家商业模式、盈利模式的判别,最终把亚马逊所有卖家群体进行了较为客观的划分。从而使用户一目了然的了解到亚马逊内存在的卖家群体的不同特质,并给出了应对方案。

对小来说,最终要的是搞清楚卖家的强弱,从而清晰的知道该模仿的群体有哪些。卖家穿海设置的“小卖之友”标签就是专门为解决此问题而打造的。

也就是说,所有处于“小卖之友”标签下卖家已经被系统归纳整理好,都属于亚马逊系统内相对弱势的卖家。

理论上来说,都可以成为用户的模仿对象。

至此,卖家穿海解决了小卖选品的关键难题之一——找到“摸着卖家过河”策略中的卖家群体。

下一期,我们将分析另一个核心问题:适合小卖做的产品是什么?敬请期待!



从理论到落地!2024小卖选品全流程分析实战攻略(一):卖家综合实力分析


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