Moss：图解多变体Listing测款+打爆全流程
11823最近在批改“亚马逊广告研究院”的第一次实战作业，说实话让我感慨良多。很多优秀的同学的作业，让我都觉得自愧不如！在这次点评作业的过程中，恰恰应证了我之前所坚持的观点：未来亚马逊运营的方向一定是精细化运营。
那些觉得亚马逊运营很简单，就是不停的刷单，不停的堆review的卖家，终究会被淘汰！
我们“亚马逊广告研究院”的第一次实战作业的题目是：对多变体的listing，如何通过亚马逊PPC进行有效测款和推广。为了方便大家后面看的更明白，不会产生疑惑，我把这个实战作业的完整版题目贴出来，大家可以看看。如果不是我们研究院的朋友们，也可以自己思考一下，你应该如何回答这个问题：
在这次作业当中，有一位同学的作业可以说是非常亮眼的。他用整张图的形式，完美诠释了这个作业题目。他的观点思路和我们团队正在做的也是不谋而合。
下面，我把她的作业在这篇文章里面做一个完整的展示。同时，加上我个人的一些观点和修正意见，来给大家对于多变体的listing，如何进行有效的测款和打爆这个议题，做一个完整的阐述。也希望大家在学习干货的同时，能够深刻认识到精细化运营的意义所在。
由于完整的图片太大了，不好排版出来。我会把他切成几个部分，然后按照不同的部分来和大家一一阐述。
另外：如果想获取整张清晰图片的朋友，可以转发这篇文章。然后在我公众号后台回复：完整图片，即可获取!【PS：若有疑问，添加客服：kankan201808】
也希望大家向这位同学学习，精细化运营一定是大势所趋！
由上图作业题目可知，我们目前是有5种不同款式的服装产品，每个款式都有大中小三个尺码，一共就是15个SKU。我们首先看这张图的第一部分，主要是关于测款之前的一些必要的准备工作：
1、 关于不同款式的listing写作，尽量保持一致，除了图片可以不同以外，其他写作埋词上面和行文风格上面尽量保持一致，这么做的目的是为了后续测款的时候，尽可能减少不必要的干扰，以防影响我们的最终判断！
2、 准备2-3条的测款专用listing，所谓的测款专用listing就是：这个listing上面带有十几条review，review的内容相对来说比较中庸，符合这个类目的产品即可。比如服装，只要是谈服装的review就可以了。至于review的来源很简单，我们可以找之前废弃的带有review的服装listing，或者直接找服务商做定制VP都可以的。这些listing到时候可以直接和需要测款的listing做一个父子变体，然后库存调零即可把review转移过去。这么做的话就可以帮助新品一上架就会有一些基础review，从而尽可能提高PPC测款的效率，尽快的完成我们测款目标。等测款完成以后再把listing拆分，等待下一次使用，这样是几乎没有风险的！
3、 定一个相对合理的预售价格以及毛利率目标并严格执行，比如按照上图所示，我们需要定一个价格以及毛利润的目标。这里要强调一下，因为我们测款的目的是为了方便后期的补货以及这个产品的分级定位，所以我非常不赞成低价测款的做法，因为在无法保证毛利率和正常售价下去盲目低价测款，得到的销售数据是不正确的。很有可能造成后期的误判和库存积压。
4 、通过表格搜集每天各个款式变体的PPC数据情况，比如CTR,CVR，点击和订单这些数据。通过这些数据来得到最终PPC测款的最终成果。
关于这个图里面初始备货情况，我觉得这个不好去定，主要根据大家的预估来看就行，当然还有考虑到预算情况。另外同类产品不同尺码的历史售卖情况也很重要，比如通过过往数据的调查，中码相对来说卖的最好。那么测款前的备货里面，就可以中码多准备一些，这样都是OK的。也就是说我们可以根据过往销售数据定一个大中小码数的备货比例，然后套上一个我们预算能够接受的总数即可。
完成了测款之前的所有准备，我们接着往下看第二张图，图中按照测款的不同办法。这位同学分为了两种模式：一种是FBA发货模式，另一种是FBM自发货模式。
我们先看第一种FBA发货模式。在FBA发货模式下，又有两种listing的组成模式。一种是五种款式，每一款都是单独建listing，每个listing加上尺码就是三个SKU；另一种是五种款式，直接做成父子变体，再加上尺码，这个大的listing一共就是15个SKU。
这里其实是一个难点，这种多变体的listing，到底是分开推好还是弄到一起推好呢？我个人的观点是各有利弊，下面给大家来做一个分析，大家可以根据具体情况来做出更适合你产品的一个决定！
大家都知道在绝大多数类目，一个关键词只能对应一个变体，其他变体直接不予显示了。如果五款做成一个大的父子变体，你很难确保主关键词对应出现的那个变体，是不是你的主推变体，如果核心关键词对应的变体，不是你备货最多的主推变体，其实就会非常的尴尬了，想要扭转过来最好的方式只能是把变体重新拆开！所以，五个款式单独建listing就可以有效的避免这个问题了，等到主关键词和主推款形成强绑定，再做成父子变体会更好！
至于劣势来说的话，很简单就是无法在前期共享review和Q&A了。前期PPC的效果很难保证，可能会多花一些冤枉钱。当然这个可以通过测款专用listing来做一个弥补！
优势相对来说比较明显，多变体一起推可以共享review和Q&A，而且还有一点就是可以不用把每一款都放进广告campaign里面去，有一个方法是这样的，可以只拿其中预估最好卖的一个变体做广告，然后通过查看purchased product report去看买家有没有买了非advertised sku的产品, 也就是其他的变体。所以，通过这个数据我们就可以知道每一个变体的具体表现情况，比如在purchased product report里面，总是看到有几个变体会出现，那么就可以把这些变体加入到广告campaign里面，或者单独做一个campaign单独给预算都是可以的。实现最终的产品分级，同时慢慢淘汰不被市场欢迎的产品，在备货上面提供强有力的指导！
劣势和上文说的一样，一方面是无法保证主关键词和主推款实现一一对应，不小心让核心关键词和非主推爆款对应了，主推爆款的潜力很难得到展现，这样可能会影响到测款结果的正确性。另一方面就是万一有差评，五个款式的销量都会受到连累影响。
具体到底是分开推好还是拆开推好，这个还需要根据自己产品的实际情况出发来看。在选定好以后，我们接着往下聊，基于测款为目的的PPC广告应该如何进行设置：
由上图可知，我们按照一个款式一个campaign的原则来设置，那么一共需要准备五个campaign，每个款式里面挑选出了一个最好卖的码。比如L码作为每一个campaign的advertised sku， 这么做的目的是因为测款其实核心是测款式，而不用去测大中小码。因为码数基本上是固定的，一般也是中码比较好卖，这些都可以从过往数据里面得出答案。所以我们集中力量以测款式为主，每个款式一个campaign，每个campaign里面只选一个码作为advertised sku。然后所有campaign先以auto自动为主。
另外，这么还有一个好处就是能够给每一个款式足够充分的展现机会，尽可能提高测款的成功率。因为campaign是能够设定预算的，ad groups是不可以的，如果一个campaign下面有几个SKU的话，那么很有可能造成旱的旱死，涝的涝死，大部分预算都被某一个表现好的吃完了，其他的连展现都没有，一个产品还没有能有足够的曝光展现就直接说这个产品不行，这样肯定是说不通的。
其实到这里，跑一段时间的数据以后，基本上就能够完成我们的测款目的了。我们通过对比每一个campaign的数据表现，就能根据数据表现进行相对应的产品分级了。比如CTR和CVR数据都比较好的，这种就是可以作为爆款来打造的产品，CTR数据好，但是CVR数据稍差的就可以作为引流款，CTR数据不好，但是CVR数据不错的产品，可能就是以后的潜力款，然后我们就可以根据相应的产品分级去做对应的备货和推广计划了。
不过这里需要注意的是，如果只是单纯的利用PPC来测款，文章到这里其实已经结束了。但是我们不能为了测款而测款，在测款的同时也需要为后面正式开始推产品做好一个积累。所以，根据上图所示的那样，针对五个auto campaign，跑出来的出单的customer search term外加我们之前做keyword research得到的customer search term都放进相对应的手动broad广泛匹配里面去了（如上图所示）。
所以，我们需要做与原本5个auto campaign相对应的五个手动广泛匹配的campaign，目的也是为了给后续的正式广告和推广打好基础。跑出来更多的关键词以及获取更多的impression曝光。这个产品的测款期和新品期都是尤为重要的。
我们接着往下看：
由上图所示，上面是介绍关于FBM的模式下的测款情况，其实FBM模式下和FBA模式下基本上是一样的。只有两点不大一样，我下面简单说一下：
1. FBM属于自发货测款，成本相对来说较低，而且不会造成库存积压。但是可能会存在没有购物车打不了广告的情况，还有FBM相对来说转化率偏低的情况。
2. 我们可以用直接上直评的模式来尽量降低FBM转化率低，从而影响测款效率问题的影响。比如一个listing虽然是FBM发货，但是前期就有不少review的话，也能够和没几个review但是FBA发货的产品媲美。主要是因为是FBM发货，后面达到测款目的以后我这个FBM listing都可以不要，重建一个FBA-listing都可以，所以运营端稍微激进一些，也是可以的，毕竟相对来说风险较小。另外这段时间亚马逊对review的打击，特别是直评，僵尸这些的打击力度减弱，也是我们的好机会。
除了上述区别以外，基本上和FBA发货模式套路方法都是一样的，我就不赘述了。所以关于这位同学的优秀作业拆解就到这里了。另外，我的文章观点和他的作业思路还是有一些不一样的地方，建议大家可以结合获取的高清图片和我的文章内容一起来看，这样的话相信能够得到更多的心得体会，也能够更深刻的理解这个套路玩法。
那么讲完了测款，关于产品打爆这一块，产品打爆核心在于站内SEO，也就是关键词的自然排名的推广，这一块我还是推崇用放量的做法，如果大家对放量不是很了解的话，欢迎大家去看之前我写过的关于放量的文章：《最新亚马逊大规模刷单与测评结果复盘》，相信大家会有很多心得和体会的！
另外，之前一直有人问过我关于listing放量的节奏以及放量的数量这一块应该如何把控的问题，我建议大家可以用Helium 10这个工具，他能够帮我们预测一个关键词要想冲到首页，每天的一个放量数量，以及持续的时间，还有产品打折的建议，相信能够对大家去做放量操作起到非常大的帮助作用，除此之外，还有其他很多辅助运营和选品的功能：
最近在批改“亚马逊广告研究院”的第一次实战作业，说实话让我感慨良多。很多优秀的同学的作业，让我都觉得自愧不如！在这次点评作业的过程中，恰恰应证了我之前所坚持的观点：未来亚马逊运营的方向一定是精细化运营。
那些觉得亚马逊运营很简单，就是不停的刷单，不停的堆review的卖家，终究会被淘汰！
我们“亚马逊广告研究院”的第一次实战作业的题目是：对多变体的listing，如何通过亚马逊PPC进行有效测款和推广。为了方便大家后面看的更明白，不会产生疑惑，我把这个实战作业的完整版题目贴出来，大家可以看看。如果不是我们研究院的朋友们，也可以自己思考一下，你应该如何回答这个问题：
在这次作业当中，有一位同学的作业可以说是非常亮眼的。他用整张图的形式，完美诠释了这个作业题目。他的观点思路和我们团队正在做的也是不谋而合。
下面，我把她的作业在这篇文章里面做一个完整的展示。同时，加上我个人的一些观点和修正意见，来给大家对于多变体的listing，如何进行有效的测款和打爆这个议题，做一个完整的阐述。也希望大家在学习干货的同时，能够深刻认识到精细化运营的意义所在。
由于完整的图片太大了，不好排版出来。我会把他切成几个部分，然后按照不同的部分来和大家一一阐述。
另外：如果想获取整张清晰图片的朋友，可以转发这篇文章。然后在我公众号后台回复：完整图片，即可获取!【PS：若有疑问，添加客服：kankan201808】
也希望大家向这位同学学习，精细化运营一定是大势所趋！
由上图作业题目可知，我们目前是有5种不同款式的服装产品，每个款式都有大中小三个尺码，一共就是15个SKU。我们首先看这张图的第一部分，主要是关于测款之前的一些必要的准备工作：
1、 关于不同款式的listing写作，尽量保持一致，除了图片可以不同以外，其他写作埋词上面和行文风格上面尽量保持一致，这么做的目的是为了后续测款的时候，尽可能减少不必要的干扰，以防影响我们的最终判断！
2、 准备2-3条的测款专用listing，所谓的测款专用listing就是：这个listing上面带有十几条review，review的内容相对来说比较中庸，符合这个类目的产品即可。比如服装，只要是谈服装的review就可以了。至于review的来源很简单，我们可以找之前废弃的带有review的服装listing，或者直接找服务商做定制VP都可以的。这些listing到时候可以直接和需要测款的listing做一个父子变体，然后库存调零即可把review转移过去。这么做的话就可以帮助新品一上架就会有一些基础review，从而尽可能提高PPC测款的效率，尽快的完成我们测款目标。等测款完成以后再把listing拆分，等待下一次使用，这样是几乎没有风险的！
3、 定一个相对合理的预售价格以及毛利率目标并严格执行，比如按照上图所示，我们需要定一个价格以及毛利润的目标。这里要强调一下，因为我们测款的目的是为了方便后期的补货以及这个产品的分级定位，所以我非常不赞成低价测款的做法，因为在无法保证毛利率和正常售价下去盲目低价测款，得到的销售数据是不正确的。很有可能造成后期的误判和库存积压。
4 、通过表格搜集每天各个款式变体的PPC数据情况，比如CTR,CVR，点击和订单这些数据。通过这些数据来得到最终PPC测款的最终成果。
关于这个图里面初始备货情况，我觉得这个不好去定，主要根据大家的预估来看就行，当然还有考虑到预算情况。另外同类产品不同尺码的历史售卖情况也很重要，比如通过过往数据的调查，中码相对来说卖的最好。那么测款前的备货里面，就可以中码多准备一些，这样都是OK的。也就是说我们可以根据过往销售数据定一个大中小码数的备货比例，然后套上一个我们预算能够接受的总数即可。
完成了测款之前的所有准备，我们接着往下看第二张图，图中按照测款的不同办法。这位同学分为了两种模式：一种是FBA发货模式，另一种是FBM自发货模式。
我们先看第一种FBA发货模式。在FBA发货模式下，又有两种listing的组成模式。一种是五种款式，每一款都是单独建listing，每个listing加上尺码就是三个SKU；另一种是五种款式，直接做成父子变体，再加上尺码，这个大的listing一共就是15个SKU。
这里其实是一个难点，这种多变体的listing，到底是分开推好还是弄到一起推好呢？我个人的观点是各有利弊，下面给大家来做一个分析，大家可以根据具体情况来做出更适合你产品的一个决定！
大家都知道在绝大多数类目，一个关键词只能对应一个变体，其他变体直接不予显示了。如果五款做成一个大的父子变体，你很难确保主关键词对应出现的那个变体，是不是你的主推变体，如果核心关键词对应的变体，不是你备货最多的主推变体，其实就会非常的尴尬了，想要扭转过来最好的方式只能是把变体重新拆开！所以，五个款式单独建listing就可以有效的避免这个问题了，等到主关键词和主推款形成强绑定，再做成父子变体会更好！
至于劣势来说的话，很简单就是无法在前期共享review和Q&A了。前期PPC的效果很难保证，可能会多花一些冤枉钱。当然这个可以通过测款专用listing来做一个弥补！
优势相对来说比较明显，多变体一起推可以共享review和Q&A，而且还有一点就是可以不用把每一款都放进广告campaign里面去，有一个方法是这样的，可以只拿其中预估最好卖的一个变体做广告，然后通过查看purchased product report去看买家有没有买了非advertised sku的产品, 也就是其他的变体。所以，通过这个数据我们就可以知道每一个变体的具体表现情况，比如在purchased product report里面，总是看到有几个变体会出现，那么就可以把这些变体加入到广告campaign里面，或者单独做一个campaign单独给预算都是可以的。实现最终的产品分级，同时慢慢淘汰不被市场欢迎的产品，在备货上面提供强有力的指导！
劣势和上文说的一样，一方面是无法保证主关键词和主推款实现一一对应，不小心让核心关键词和非主推爆款对应了，主推爆款的潜力很难得到展现，这样可能会影响到测款结果的正确性。另一方面就是万一有差评，五个款式的销量都会受到连累影响。
具体到底是分开推好还是拆开推好，这个还需要根据自己产品的实际情况出发来看。在选定好以后，我们接着往下聊，基于测款为目的的PPC广告应该如何进行设置：
由上图可知，我们按照一个款式一个campaign的原则来设置，那么一共需要准备五个campaign，每个款式里面挑选出了一个最好卖的码。比如L码作为每一个campaign的advertised sku， 这么做的目的是因为测款其实核心是测款式，而不用去测大中小码。因为码数基本上是固定的，一般也是中码比较好卖，这些都可以从过往数据里面得出答案。所以我们集中力量以测款式为主，每个款式一个campaign，每个campaign里面只选一个码作为advertised sku。然后所有campaign先以auto自动为主。
另外，这么还有一个好处就是能够给每一个款式足够充分的展现机会，尽可能提高测款的成功率。因为campaign是能够设定预算的，ad groups是不可以的，如果一个campaign下面有几个SKU的话，那么很有可能造成旱的旱死，涝的涝死，大部分预算都被某一个表现好的吃完了，其他的连展现都没有，一个产品还没有能有足够的曝光展现就直接说这个产品不行，这样肯定是说不通的。
其实到这里，跑一段时间的数据以后，基本上就能够完成我们的测款目的了。我们通过对比每一个campaign的数据表现，就能根据数据表现进行相对应的产品分级了。比如CTR和CVR数据都比较好的，这种就是可以作为爆款来打造的产品，CTR数据好，但是CVR数据稍差的就可以作为引流款，CTR数据不好，但是CVR数据不错的产品，可能就是以后的潜力款，然后我们就可以根据相应的产品分级去做对应的备货和推广计划了。
不过这里需要注意的是，如果只是单纯的利用PPC来测款，文章到这里其实已经结束了。但是我们不能为了测款而测款，在测款的同时也需要为后面正式开始推产品做好一个积累。所以，根据上图所示的那样，针对五个auto campaign，跑出来的出单的customer search term外加我们之前做keyword research得到的customer search term都放进相对应的手动broad广泛匹配里面去了（如上图所示）。
所以，我们需要做与原本5个auto campaign相对应的五个手动广泛匹配的campaign，目的也是为了给后续的正式广告和推广打好基础。跑出来更多的关键词以及获取更多的impression曝光。这个产品的测款期和新品期都是尤为重要的。
我们接着往下看：
由上图所示，上面是介绍关于FBM的模式下的测款情况，其实FBM模式下和FBA模式下基本上是一样的。只有两点不大一样，我下面简单说一下：
1. FBM属于自发货测款，成本相对来说较低，而且不会造成库存积压。但是可能会存在没有购物车打不了广告的情况，还有FBM相对来说转化率偏低的情况。
2. 我们可以用直接上直评的模式来尽量降低FBM转化率低，从而影响测款效率问题的影响。比如一个listing虽然是FBM发货，但是前期就有不少review的话，也能够和没几个review但是FBA发货的产品媲美。主要是因为是FBM发货，后面达到测款目的以后我这个FBM listing都可以不要，重建一个FBA-listing都可以，所以运营端稍微激进一些，也是可以的，毕竟相对来说风险较小。另外这段时间亚马逊对review的打击，特别是直评，僵尸这些的打击力度减弱，也是我们的好机会。
除了上述区别以外，基本上和FBA发货模式套路方法都是一样的，我就不赘述了。所以关于这位同学的优秀作业拆解就到这里了。另外，我的文章观点和他的作业思路还是有一些不一样的地方，建议大家可以结合获取的高清图片和我的文章内容一起来看，这样的话相信能够得到更多的心得体会，也能够更深刻的理解这个套路玩法。
那么讲完了测款，关于产品打爆这一块，产品打爆核心在于站内SEO，也就是关键词的自然排名的推广，这一块我还是推崇用放量的做法，如果大家对放量不是很了解的话，欢迎大家去看之前我写过的关于放量的文章：《最新亚马逊大规模刷单与测评结果复盘》，相信大家会有很多心得和体会的！
另外，之前一直有人问过我关于listing放量的节奏以及放量的数量这一块应该如何把控的问题，我建议大家可以用Helium 10这个工具，他能够帮我们预测一个关键词要想冲到首页，每天的一个放量数量，以及持续的时间，还有产品打折的建议，相信能够对大家去做放量操作起到非常大的帮助作用，除此之外，还有其他很多辅助运营和选品的功能：
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