亚马逊选品漫谈系列—先选对人，再选好品
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想系统掌握亚马逊广告的投放逻辑与底层闭环？
接选品第二篇（亚马逊选品漫谈系列—新人选品三原则），继续聊聊选品第三篇。如果说前面两篇算作选品科普文的话，那么从本篇开始，Lee想挑战一下自己的软肋，讲一些更具体的实操思路。
这里我们还是沿用上篇结尾的思路：
借用教员的一句话：人民，只有人民，才是创造世界历史的动力。那么只有人，才是创造一切需求，决定产品是否符合心意的主体。
先定人，再定品，这就是Lee的开发心得。
先定人再定品的意思，就是先有消费者，后有消费需求，最后才会有产品满足这些需求。
然而目前市面上大多数的选品工具也好，选品方法也好，选品思路也好，往往都是从类目或竞品数据出发，通过添加筛选项来选取一些所谓的Niche产品，譬如：
价格>X
review<X
X<销量<Y
上架时间<X
类目垄断率<X
诸如此类的筛选项，还可以列举很多。好处也是显而易见的：
数据化：将产品抽象为数据，全程定量分析，不以个人喜好和经验多寡为转移
标准化：标准流程+固定套路，任何人/组织采用模板都可以输出相同的结论 效率化：无需对产业进行深入了解，即可选出数据表现良好的产品
然而在Lee看来，不限定消费者，不细分消费需求的数据化选品其实是一件很愚蠢的事。此事在贝索斯的《长期主义》里亦有多处提及：
那么消费者和消费需求怎么限定和细分呢？
Lee认为可以把消费拆解为不变和变化两块。其中不变的部分，其实上面那张截图已经说过了，lee稍微总结一下（括号内容代表消费者真实心理）：
消费心理不变
更多商品选择（货比三家，损失厌恶）
更高的效率（冲动消费） 更具性价比 （占便宜）
更优质的服务 （商品提供实用价值，服务提供情绪价值）
我们先看下ASIN级别的人口统计界面：
坦白地说，这个功能在升级之前，Lee用得并不多，因为旧版的颗粒度只能到category级别，用来做数据选品还是不够细分。现在更新后的颗粒度可以做到ASIN级别，倒是可以用来试试拓展选品思路了。
我们看下亚马逊是怎么细分人群的：
年龄
收入
教育
性别
婚姻
如果再叠加产品类别这个选项，我们至少有6个人群细分维度。这里用得最多的拓品维度，是收入，性别，年龄这三个。
下面一一举例说明：
人群细分——收入
消费端的收入，对应销售端的售价。在任何一个类目，消费群体都是分层的，都存在消费力高低之分，以最近闹得沸沸扬扬的血海产品充电宝为例，BSR前100的价格区间对应的市场容量为：
我们发现，市场容量和友商数量扎堆的价格区间为$20-30低价位区间（矩形部分），这部分价位的充电宝，电池容量绝大多数在5000-10000mah，已经满足了市场上绝大部分消费者的需求，竞争也最激烈。但是如果我们眼光放到高价位区间（椭圆部分），发现在$50以及$70的价格区间里，依然有产品活得很滋润，电池容量也升级到30000~60000mah大容量。这部分高消费者虽然总体数量不多，但是并没有被很好地满足，如果能针对性满足，基本处于垄断地位。这就是典型地定了什么样的价格，就会被打了什么样的价格标签，就会被系统匹配什么样消费能力的消费者，同时也选择了什么样的内卷程度，什么样的人生。
人群细分——性别
抛开阿美莉卡奇葩的100多种性别不谈，我们只谈男女性别差异，性别差异最大的体现是产品颜色和款式，男性天然偏好夜空黑，金属灰，海军蓝，摩卡棕这类颜色，女性则对颜色有着更多的需求，除了传统意义上的女性偏好颜色，更复杂的应用有撞色，色系搭配等等。所以拓品围绕性别做文章，最容易从颜色下手。当然影响颜色选择的不仅仅是性别，也包括肤色，国别，这里不再展开。
款式则是性别里面继颜色以后更高的一个维度细分，有机会可以深入谈谈男女性别元素在产品上的差异体现，这里按下不表。
人群细分——年龄
值得一提的是，针对年龄做人群细分时，东西方老年人观念上会有较大差异。在东大，由于天地君亲师等儒家思维的影响，敬老爱老是一种传统美德。社会观念会影响产品设计，产品唯恐老年人会使用不便，也会针对银发群体做适配，例如大字体一键拨号的老年人手机。然而在西大，特别是阿美莉卡，社会达尔文主义流行，你不行不要怪社会，不要怪政府，多找找自己的原因好伐？想想自己这么多年，工资涨没涨？在西大承认自己是一个弱者，等于社会性死亡，即便老弱病残中的老年人也不例外，所以老年人反而不敢倚老卖老。反映在产品设计上，如果这个产品特别针对肤色，种族，年龄等等敏感因素做了设计，又堂而皇之地宣传出来，是要被人群起而攻之地。
未完待续
接选品第二篇（亚马逊选品漫谈系列—新人选品三原则），继续聊聊选品第三篇。如果说前面两篇算作选品科普文的话，那么从本篇开始，Lee想挑战一下自己的软肋，讲一些更具体的实操思路。
这里我们还是沿用上篇结尾的思路：
借用教员的一句话：人民，只有人民，才是创造世界历史的动力。那么只有人，才是创造一切需求，决定产品是否符合心意的主体。
先定人，再定品，这就是Lee的开发心得。
先定人再定品的意思，就是先有消费者，后有消费需求，最后才会有产品满足这些需求。
然而目前市面上大多数的选品工具也好，选品方法也好，选品思路也好，往往都是从类目或竞品数据出发，通过添加筛选项来选取一些所谓的Niche产品，譬如：
价格>X
review<X
X<销量<Y
上架时间<X
类目垄断率<X
诸如此类的筛选项，还可以列举很多。好处也是显而易见的：
数据化：将产品抽象为数据，全程定量分析，不以个人喜好和经验多寡为转移
标准化：标准流程+固定套路，任何人/组织采用模板都可以输出相同的结论 效率化：无需对产业进行深入了解，即可选出数据表现良好的产品
然而在Lee看来，不限定消费者，不细分消费需求的数据化选品其实是一件很愚蠢的事。此事在贝索斯的《长期主义》里亦有多处提及：
那么消费者和消费需求怎么限定和细分呢？
Lee认为可以把消费拆解为不变和变化两块。其中不变的部分，其实上面那张截图已经说过了，lee稍微总结一下（括号内容代表消费者真实心理）：
消费心理不变
更多商品选择（货比三家，损失厌恶）
更高的效率（冲动消费） 更具性价比 （占便宜）
更优质的服务 （商品提供实用价值，服务提供情绪价值）
我们先看下ASIN级别的人口统计界面：
坦白地说，这个功能在升级之前，Lee用得并不多，因为旧版的颗粒度只能到category级别，用来做数据选品还是不够细分。现在更新后的颗粒度可以做到ASIN级别，倒是可以用来试试拓展选品思路了。
我们看下亚马逊是怎么细分人群的：
年龄
收入
教育
性别
婚姻
如果再叠加产品类别这个选项，我们至少有6个人群细分维度。这里用得最多的拓品维度，是收入，性别，年龄这三个。
下面一一举例说明：
人群细分——收入
消费端的收入，对应销售端的售价。在任何一个类目，消费群体都是分层的，都存在消费力高低之分，以最近闹得沸沸扬扬的血海产品充电宝为例，BSR前100的价格区间对应的市场容量为：
我们发现，市场容量和友商数量扎堆的价格区间为$20-30低价位区间（矩形部分），这部分价位的充电宝，电池容量绝大多数在5000-10000mah，已经满足了市场上绝大部分消费者的需求，竞争也最激烈。但是如果我们眼光放到高价位区间（椭圆部分），发现在$50以及$70的价格区间里，依然有产品活得很滋润，电池容量也升级到30000~60000mah大容量。这部分高消费者虽然总体数量不多，但是并没有被很好地满足，如果能针对性满足，基本处于垄断地位。这就是典型地定了什么样的价格，就会被打了什么样的价格标签，就会被系统匹配什么样消费能力的消费者，同时也选择了什么样的内卷程度，什么样的人生。
人群细分——性别
抛开阿美莉卡奇葩的100多种性别不谈，我们只谈男女性别差异，性别差异最大的体现是产品颜色和款式，男性天然偏好夜空黑，金属灰，海军蓝，摩卡棕这类颜色，女性则对颜色有着更多的需求，除了传统意义上的女性偏好颜色，更复杂的应用有撞色，色系搭配等等。所以拓品围绕性别做文章，最容易从颜色下手。当然影响颜色选择的不仅仅是性别，也包括肤色，国别，这里不再展开。
款式则是性别里面继颜色以后更高的一个维度细分，有机会可以深入谈谈男女性别元素在产品上的差异体现，这里按下不表。
人群细分——年龄
值得一提的是，针对年龄做人群细分时，东西方老年人观念上会有较大差异。在东大，由于天地君亲师等儒家思维的影响，敬老爱老是一种传统美德。社会观念会影响产品设计，产品唯恐老年人会使用不便，也会针对银发群体做适配，例如大字体一键拨号的老年人手机。然而在西大，特别是阿美莉卡，社会达尔文主义流行，你不行不要怪社会，不要怪政府，多找找自己的原因好伐？想想自己这么多年，工资涨没涨？在西大承认自己是一个弱者，等于社会性死亡，即便老弱病残中的老年人也不例外，所以老年人反而不敢倚老卖老。反映在产品设计上，如果这个产品特别针对肤色，种族，年龄等等敏感因素做了设计，又堂而皇之地宣传出来，是要被人群起而攻之地。
未完待续
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