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如何通过ABA数据差异化选品

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2021-11-07 11:33
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2021年10月份,亚马逊正式推出了商品机会探测器(卖家后台-增长-商品机会),这一功能的推出让更多的卖家意识到了站内数据库的强大,商品机会通过不同细分维度的拆分,让卖家通过商品,关键词,洞察三个方面更加清晰的了解每个品类,每个关键词的市场竞争格局,挖掘更多的商品机会。

亚马逊数据库的开放是一个趋势,因为这些数据就是代表用户需求,只有卖家更深度的挖掘和理解用户的真实需求,才能更好的选品,更精准的运营流量,更全面的建立用户画像,更长期的耕耘品牌。基于这样的趋势,对于我们每一个在亚马逊生态里的卖家,最重要的就是要学习如何理解数据,将数据通过不同指标的拆解,分类,提炼,总结,简化成可执行的商品策略,运营方案。

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在商品机会发布之前,亚马逊站内就已经存在一个非常成熟的数据库,那就是品牌分析(ABA数据),相信很多卖家都很熟悉了,我们通过ABA数据能获取很多有用的信息:

1,关键词数据,ABA数据库把不同时间段的用户搜索词进行了搜索频率的排序,一方面卖家可以通过搜索词数据提炼自己品类的关键词数据,另一方面可以通过不同时间段的搜索词热度进行选品。

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2,分析产品生命周期,ABA数据库有每一个关键词全年的搜索热度历史数据,可以通过每日-每周-每月-每个季度,四个时间维度去分析关键词的搜索热度变化,判断全年的需求趋势,更清晰的定位每个品类的生命周期,优化库存管理。

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3,竞品的流量能力和转化能力分析,ABA数据库可以分析每个搜索词TOP3 ASIN的点击共享占比和转化共享占比,点击意味着ASIN的流量获取能力,转化意味着ASIN的转化能力,可以通过关键词搜索和ASIN反查来获取竞品数据。通过这两个数据的分析,可以知道每个关键词的垄断情况和关键词机会。

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ABA数据还有更多的数据价值,值得我们去挖掘,今天分享的主题是如何通过ABA数据库进行差异化选品,核心思路拆解:

1,通过精准关键词词根进行关键词拓展,提炼用户对产品的更多需求,也就是细分产品
2,通过不同时间段关键词的搜索热度变化,定位细分产品的销售趋势
3,通过细分关键词TOP ASIN的历史销售数据,判断市场规模,验证销售周期,了解成本结构
4,通过对每个关键词的TOP ASIN的收集,整理,分类,提炼,总结出热销属性和用户需求
5,通过不同热销属性的重组,重新定义产品创新,创造产品机会

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选品案列:Pillow Covers,数据来源:ABA数据,卖家精灵工具

(1)对Pillow Covers关键词搜索结果分析和类目节点分析,从销量规模,review规模,评分,可以发现这个品类的市场规模虽然很大,但是头部卖家的竞争格局是非常难打破,而且产品评分高,产品的迭代空间也很小,只能寻找更细分的产品需求。

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(2)在ABA数据库,通过Pillow Covers词根拓展关键词,并记录全年不同时间段,每个关键词搜索频率排名,整理汇总如下:通过这个数据我们可以发现,每一个月都有热搜细分关键词,而且热度变化非常快,这就意味着产品需求集中(流量成本低),销售周期短(对review的依赖也就很低,更多的看产品能力),关键词竞争每个月重新排序(关键词垄断少,新品机会多),基于以上分析,这些细分关键词就是最好的商品机会。

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(3)通过不同时间段细分关键词的搜索热度变化,定位细分产品的销售趋势,通过数据工具我们可以看到每个细分关键词在搜索高峰期四周内的搜索频率排名变化,验证了我们在ABA数据库的关键词数据趋势。

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(4)通过细分关键词TOP ASIN的历史销售数据,判断市场规模,验证销售周期,我们以fall pillow cover关键词为例,我们通过分析每个关键词TOP3 ASIN的历史销售数据,进一步验证产品的销售周期和市场规模。

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(5)通过对每个关键词的TOP ASIN的收集,整理,分类,提炼,总结出热销属性和用户需求。通过工具我们可以收集热销时间段,每个关键词下排序TOP 10 和 ABA TOP3 ASIN,调研,收集,分类,整理,归纳,提炼,核心的热销元素,通过收集每个季节的热销ASIN,记录他们的款式设计,拆分元素,在归纳整理,提炼核心的热销元素,再重组,重新定义产品。

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(6)定位销售周期,通过每个节日,多个竞品的销售曲线的时间,定位销售周期,倒推开发产品时间,交货时间,物流时间,到货时间,推广时间,高峰销售时间,清货时间

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第七步,运营执行,这类产品的核心运营策略:时间准,关键词准,款式准,新品的运营规划也可以参考我们之前分享过的:流量布局思路。

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以上,就是关于如何通过ABA数据差异化选品,把高竞争的基础款产品通过关键词搜索需求调研,开发成全年高需求的差异化产品。

如何规模化呢?多品牌,多账号,多款式。

这是基于一个搜索词探索出来的商品机会,亚马逊生态体系里,还有千千万万这样的关键词,每一个词就意味着一个系列化的开发思路。颜色,材质,场景,人群,这些都是突破口,愿你找到属于你的商品机会。

希望今天的分享能给你一些ABA数据库玩法的启发,也期待更多思维的交流和碰撞。


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Stripe与Meta合作,FB广告可完成一键结账
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靠“穿搭”火遍全网,有线耳机在TikTok Shop销量暴涨
重回“顶流”,这个千禧年“赛博配饰”在TikTok爆火
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2021年10月份,亚马逊正式推出了商品机会探测器(卖家后台-增长-商品机会),这一功能的推出让更多的卖家意识到了站内数据库的强大,商品机会通过不同细分维度的拆分,让卖家通过商品,关键词,洞察三个方面更加清晰的了解每个品类,每个关键词的市场竞争格局,挖掘更多的商品机会。

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在商品机会发布之前,亚马逊站内就已经存在一个非常成熟的数据库,那就是品牌分析(ABA数据),相信很多卖家都很熟悉了,我们通过ABA数据能获取很多有用的信息:

1,关键词数据,ABA数据库把不同时间段的用户搜索词进行了搜索频率的排序,一方面卖家可以通过搜索词数据提炼自己品类的关键词数据,另一方面可以通过不同时间段的搜索词热度进行选品。

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2,分析产品生命周期,ABA数据库有每一个关键词全年的搜索热度历史数据,可以通过每日-每周-每月-每个季度,四个时间维度去分析关键词的搜索热度变化,判断全年的需求趋势,更清晰的定位每个品类的生命周期,优化库存管理。

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3,竞品的流量能力和转化能力分析,ABA数据库可以分析每个搜索词TOP3 ASIN的点击共享占比和转化共享占比,点击意味着ASIN的流量获取能力,转化意味着ASIN的转化能力,可以通过关键词搜索和ASIN反查来获取竞品数据。通过这两个数据的分析,可以知道每个关键词的垄断情况和关键词机会。

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ABA数据还有更多的数据价值,值得我们去挖掘,今天分享的主题是如何通过ABA数据库进行差异化选品,核心思路拆解:

1,通过精准关键词词根进行关键词拓展,提炼用户对产品的更多需求,也就是细分产品
2,通过不同时间段关键词的搜索热度变化,定位细分产品的销售趋势
3,通过细分关键词TOP ASIN的历史销售数据,判断市场规模,验证销售周期,了解成本结构
4,通过对每个关键词的TOP ASIN的收集,整理,分类,提炼,总结出热销属性和用户需求
5,通过不同热销属性的重组,重新定义产品创新,创造产品机会

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选品案列:Pillow Covers,数据来源:ABA数据,卖家精灵工具

(1)对Pillow Covers关键词搜索结果分析和类目节点分析,从销量规模,review规模,评分,可以发现这个品类的市场规模虽然很大,但是头部卖家的竞争格局是非常难打破,而且产品评分高,产品的迭代空间也很小,只能寻找更细分的产品需求。

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(2)在ABA数据库,通过Pillow Covers词根拓展关键词,并记录全年不同时间段,每个关键词搜索频率排名,整理汇总如下:通过这个数据我们可以发现,每一个月都有热搜细分关键词,而且热度变化非常快,这就意味着产品需求集中(流量成本低),销售周期短(对review的依赖也就很低,更多的看产品能力),关键词竞争每个月重新排序(关键词垄断少,新品机会多),基于以上分析,这些细分关键词就是最好的商品机会。

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(3)通过不同时间段细分关键词的搜索热度变化,定位细分产品的销售趋势,通过数据工具我们可以看到每个细分关键词在搜索高峰期四周内的搜索频率排名变化,验证了我们在ABA数据库的关键词数据趋势。

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(4)通过细分关键词TOP ASIN的历史销售数据,判断市场规模,验证销售周期,我们以fall pillow cover关键词为例,我们通过分析每个关键词TOP3 ASIN的历史销售数据,进一步验证产品的销售周期和市场规模。

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(5)通过对每个关键词的TOP ASIN的收集,整理,分类,提炼,总结出热销属性和用户需求。通过工具我们可以收集热销时间段,每个关键词下排序TOP 10 和 ABA TOP3 ASIN,调研,收集,分类,整理,归纳,提炼,核心的热销元素,通过收集每个季节的热销ASIN,记录他们的款式设计,拆分元素,在归纳整理,提炼核心的热销元素,再重组,重新定义产品。

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(6)定位销售周期,通过每个节日,多个竞品的销售曲线的时间,定位销售周期,倒推开发产品时间,交货时间,物流时间,到货时间,推广时间,高峰销售时间,清货时间

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第七步,运营执行,这类产品的核心运营策略:时间准,关键词准,款式准,新品的运营规划也可以参考我们之前分享过的:流量布局思路。

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以上,就是关于如何通过ABA数据差异化选品,把高竞争的基础款产品通过关键词搜索需求调研,开发成全年高需求的差异化产品。

如何规模化呢?多品牌,多账号,多款式。

这是基于一个搜索词探索出来的商品机会,亚马逊生态体系里,还有千千万万这样的关键词,每一个词就意味着一个系列化的开发思路。颜色,材质,场景,人群,这些都是突破口,愿你找到属于你的商品机会。

希望今天的分享能给你一些ABA数据库玩法的启发,也期待更多思维的交流和碰撞。


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