安克"浅海战略"选品方法论,适合亚马逊中小卖家吗?
想系统掌握亚马逊广告的投放逻辑与底层闭环?
前段时间看了一篇关于安克方法论的文章,里面提到安克的成功离不开一套独特的"浅海战略"。什么是浅海?就是那些市场规模不小,却处于早期发展阶段,竞争对手不多,还没有明确的全球领导者,用户需求真实存在但没有被真正解决的细分市场。
看完后我第一反应是:这套理论听起来很厉害,但对我们这些普通小卖家真的适用吗?安克有强大的研发团队、充足的资金、完善的供应链,我们这些小卖家能学会他们的选品逻辑吗?
带着这个疑问,我决定做个实验:用关键词分析的方法,看看能不能验证安克的"浅海战略"是否真的可行。因为安克说的第一性原理就是洞察需求,而关键词恰恰是用户需求最直接的体现。
小卖家能用数据找到"浅海"吗?
为了验证这个想法,我用Shulex VOC AI工具做了一次深度的关键词分析实验。选择这个工具主要是因为它有几个很实用的功能:属性分类分析、细分属性占比、关键词词云分布,还能查看详细的搜索流量和趋势变化。重点是,这些功能普通卖家也能用得起。
我选择了鞋套这个看似很普通的品类。输入"Shoe Covers"后,系统生成了完整的关键词分析报告,结果真的让我重新认识了这个品类。

数据显示,"shoe cover"月搜索量66,020,但转化率只有5.2%。而"reusable"可重复使用虽然搜索量只有23,184,转化率却高达9.6%。这个对比太明显了:用户在大量搜索鞋套,但对现有产品不满意,特别是对一次性产品的不满。

更让我意外的是"waterproof"防水属性,搜索量64,772,转化率却只有3.3%。通过词云分析发现,用户在搜"waterproof shoe covers for walking"、"reusable shoe covers for indoors"这些长尾词。每一个长尾词背后,都是一个细分场景的需求,但现有产品显然没有很好地满足。

这不就是安克说的"浅海"特征吗?需求真实存在,市场规模不小,但现有解决方案让用户不满意。关键是,这些数据我们普通卖家也能看到,也能分析。
从数据中发现普通卖家的机会
通过趋势分析功能,我发现了更多有意思的现象。这些发现让我觉得,小卖家不仅能用"浅海战略",甚至可能比大卖家更有优势。
"Automatic"自动穿脱属性平时搜索量只有4,554,但去年12月突然爆发到54,760。转化率仅3.1%,说明用户有需求但现有产品不行。对于大厂来说,这个市场可能太小不值得投入,但对小卖家来说,这就是个完美的"浅海"机会。
"Protective"保护属性搜索量4,531,转化率却高达8.1%,明显超出平均水平。用户愿意为真正有保护功能的鞋套付费,但市面上大多数都是简单的塑料套。如果小卖家专门做防滑、防静电、防化学腐蚀等专业产品,完全可以避开大厂的正面竞争。
最让我兴奋的是发现了一些零搜索量的属性,比如"thermal"保温、"clear cover"透明、"dustproof"防尘。这些不是没需求,而是用户不知道怎么搜索,或者市面上根本没有对应产品。北方户外工作者需要保温鞋套,医疗行业需要透明鞋套方便检查,但就是没人做。
这种情况下,小卖家反而更有优势。我们可以快速试错,可以针对小众需求定制产品,不需要考虑大批量生产的成本摊销。

普通卖家如何实战"浅海战略"
通过这次实验,我发现安克的"浅海战略"不仅适用于普通卖家,甚至可能更适合我们。
大卖家看不上的小市场,对我们来说可能就是生存的机会。比如"toe cover"脚趾套,月搜索量2,550,购买量114,转化率4.5%。虽然量不大,但几乎没有专业厂家在做。如果小卖家专门针对运动、医疗、美甲等场景做脚趾保护,完全可以做成小而美的品类。
关键是要转变思维。不要总想着做大品类跟大卖家竞争,而是要找那些被忽视的细分需求。通过关键词分析,我总结出一套适合小卖家的"浅海"寻找方法:
先看核心关键词的搜索量和转化率,找转化率异常低的高搜索量词,这通常意味着现有产品不满足需求。然后挖掘长尾词和零搜索量词,这些往往是被忽视的细分需求。最后分析趋势数据,找那些有增长潜力但供给不足的机会。
比如我发现"non slip"防滑属性搜索量9,868,但现有产品都很简陋。用户在搜"non slip shoe covers for elderly"老人专用防滑鞋套,这就是个很具体的细分需求。做一款专门针对老人的防滑鞋套,在材质、穿脱方式上做优化,完全可能成为这个细分领域的第一名。

实验结束后,我的结论是:安克的"浅海战略"不仅适用于普通卖家,甚至可能更适合我们。
大厂有资源优势,但我们有灵活性优势。他们不屑于做的小市场,可能就是我们的机会。关键是要学会用数据分析找到这些机会,而不是凭感觉选品。
当然,找到"浅海"只是第一步,能不能做好还要看产品力和执行力。但至少,我们有了一套可以复制的方法论。如果你也想试试,建议从关键词分析开始,数据会告诉你答案。


前段时间看了一篇关于安克方法论的文章,里面提到安克的成功离不开一套独特的"浅海战略"。什么是浅海?就是那些市场规模不小,却处于早期发展阶段,竞争对手不多,还没有明确的全球领导者,用户需求真实存在但没有被真正解决的细分市场。
看完后我第一反应是:这套理论听起来很厉害,但对我们这些普通小卖家真的适用吗?安克有强大的研发团队、充足的资金、完善的供应链,我们这些小卖家能学会他们的选品逻辑吗?
带着这个疑问,我决定做个实验:用关键词分析的方法,看看能不能验证安克的"浅海战略"是否真的可行。因为安克说的第一性原理就是洞察需求,而关键词恰恰是用户需求最直接的体现。
小卖家能用数据找到"浅海"吗?
为了验证这个想法,我用Shulex VOC AI工具做了一次深度的关键词分析实验。选择这个工具主要是因为它有几个很实用的功能:属性分类分析、细分属性占比、关键词词云分布,还能查看详细的搜索流量和趋势变化。重点是,这些功能普通卖家也能用得起。
我选择了鞋套这个看似很普通的品类。输入"Shoe Covers"后,系统生成了完整的关键词分析报告,结果真的让我重新认识了这个品类。

数据显示,"shoe cover"月搜索量66,020,但转化率只有5.2%。而"reusable"可重复使用虽然搜索量只有23,184,转化率却高达9.6%。这个对比太明显了:用户在大量搜索鞋套,但对现有产品不满意,特别是对一次性产品的不满。

更让我意外的是"waterproof"防水属性,搜索量64,772,转化率却只有3.3%。通过词云分析发现,用户在搜"waterproof shoe covers for walking"、"reusable shoe covers for indoors"这些长尾词。每一个长尾词背后,都是一个细分场景的需求,但现有产品显然没有很好地满足。

这不就是安克说的"浅海"特征吗?需求真实存在,市场规模不小,但现有解决方案让用户不满意。关键是,这些数据我们普通卖家也能看到,也能分析。
从数据中发现普通卖家的机会
通过趋势分析功能,我发现了更多有意思的现象。这些发现让我觉得,小卖家不仅能用"浅海战略",甚至可能比大卖家更有优势。
"Automatic"自动穿脱属性平时搜索量只有4,554,但去年12月突然爆发到54,760。转化率仅3.1%,说明用户有需求但现有产品不行。对于大厂来说,这个市场可能太小不值得投入,但对小卖家来说,这就是个完美的"浅海"机会。
"Protective"保护属性搜索量4,531,转化率却高达8.1%,明显超出平均水平。用户愿意为真正有保护功能的鞋套付费,但市面上大多数都是简单的塑料套。如果小卖家专门做防滑、防静电、防化学腐蚀等专业产品,完全可以避开大厂的正面竞争。
最让我兴奋的是发现了一些零搜索量的属性,比如"thermal"保温、"clear cover"透明、"dustproof"防尘。这些不是没需求,而是用户不知道怎么搜索,或者市面上根本没有对应产品。北方户外工作者需要保温鞋套,医疗行业需要透明鞋套方便检查,但就是没人做。
这种情况下,小卖家反而更有优势。我们可以快速试错,可以针对小众需求定制产品,不需要考虑大批量生产的成本摊销。

普通卖家如何实战"浅海战略"
通过这次实验,我发现安克的"浅海战略"不仅适用于普通卖家,甚至可能更适合我们。
大卖家看不上的小市场,对我们来说可能就是生存的机会。比如"toe cover"脚趾套,月搜索量2,550,购买量114,转化率4.5%。虽然量不大,但几乎没有专业厂家在做。如果小卖家专门针对运动、医疗、美甲等场景做脚趾保护,完全可以做成小而美的品类。
关键是要转变思维。不要总想着做大品类跟大卖家竞争,而是要找那些被忽视的细分需求。通过关键词分析,我总结出一套适合小卖家的"浅海"寻找方法:
先看核心关键词的搜索量和转化率,找转化率异常低的高搜索量词,这通常意味着现有产品不满足需求。然后挖掘长尾词和零搜索量词,这些往往是被忽视的细分需求。最后分析趋势数据,找那些有增长潜力但供给不足的机会。
比如我发现"non slip"防滑属性搜索量9,868,但现有产品都很简陋。用户在搜"non slip shoe covers for elderly"老人专用防滑鞋套,这就是个很具体的细分需求。做一款专门针对老人的防滑鞋套,在材质、穿脱方式上做优化,完全可能成为这个细分领域的第一名。

实验结束后,我的结论是:安克的"浅海战略"不仅适用于普通卖家,甚至可能更适合我们。
大厂有资源优势,但我们有灵活性优势。他们不屑于做的小市场,可能就是我们的机会。关键是要学会用数据分析找到这些机会,而不是凭感觉选品。
当然,找到"浅海"只是第一步,能不能做好还要看产品力和执行力。但至少,我们有了一套可以复制的方法论。如果你也想试试,建议从关键词分析开始,数据会告诉你答案。







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