效率飙升！传统选品1-2周？用AI工具几分钟搞定，锁定高利润类目
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经历了两年的亚马逊历练，一路上摸爬滚打，已经不是一个小小的卖家了。在起步阶段选品的时候踩了很多坑，从刚开始的靠感觉，再到最后的完全数据化选品，我总结了一些自己的经验和方法可以提供给大家做参考。
这篇文章主要是通过卖家精灵拓展数据，利用Claude.ai的超强数据分析能力来快速对一个类目或品类有初步的判断。全文从方法论、实操、复盘三个方面进行展开描述。
我是非亚马逊行业出身，靠着自己的经验摸索仅有2年。我所在的类目是3C标品，大家依此作为参考即可，具体的决策还是根据自身资金实力、开品实力、具体类目情况进行具体分析，本文只是提供了一种快速分析类目选择切入点的方法，大家切记盲目套用。
数据指标只是单一维度的解释类目情况。不同类目即使数据完全一样，也不能一概而论。
1.选品的分析工具、理论和方法
1.1 AI工具的选择
本次展示采用Claude付费版本，网址是 https://claude.ai
Claude不仅仅可以用于写代码，还提供和其他大模型一样的问答窗口模式。
Claude是目前我用过的Ai中数据分析能力最强的。
建议使用Claude、ChatGPT、Grok，目前几个Ai的能力如下:
Claude在数据分析和代码方面有优势，代码能力目前最好。
ChatGPT综合能力强，各方面能力都不弱。
Grok可以用实时的互联网作为数据库进行分析，没有任何限制。你可以问他明天或者最近一周的汇率走势，也可以问他明天黄金的价格。
1.2 理论指导实践
用户搜索词表示着用户强烈的、明确的搜索意愿。
用户搜索某个关键词的时候，一定是带着某个强烈的目标，这表示着用户强烈的需求。
本次的分析是通过批量获取买家的搜索词和商品数据，通过Ai的分析能力在短时间内进行大量的分析，可以对一个市场进行初步筛选。
完成此步骤后仍需要评估自身能力和更多维度指标算经济账。
用户旅途:搜索 -> 点击 -> 加购 ->购买
通过用户画像、产品功能特点可以作为分析工具，链接消费者和商品，辅助我们做决策。
1.3 数据支撑决策
所有的决策都要有准确的数据支撑。
我们要在做决策的时候基于精准的数据和适合自己且验证过的方法论，不要用抽签、凭感觉、赌一把的方式做决策。
数据来源
使用卖家功能的关键词选品功能进行拓词拓品，也可以根据自己的方式进行拓展词库。
路径：
卖家精灵后台 https://www.sellersprite.com/v2/welcome
工具
关键词选品
1.3.1关键数据 - 关键词搜索量
可以初步的评估一个市场体量。如图所示，earphones每个月搜索为12w次，标标准准的大词，市场很大。
打开卖家精灵插件后，在亚马逊的输入框输入一个核心大词，搜索框拓展的长尾词后面都会有每个月的搜索量。通过这些搜索数据和自己熟悉的类目相比较，可以初步的判断这个市场是一个大市场还是一个小市场。
1.3.2 关键数据 - 关键词搜索趋势
如图所示，不同的搜索趋势表示着每个关键词独一无二的曲线。
根据搜索词的搜索趋势可以判断这个需求的生命周期，萌芽期，成长期，成熟期，衰退期。在不同的生命周期，不同能力的玩家进场方式均不相同。
在市场萌芽期和成长期，可能会有一些嗅觉敏锐的玩家进场，这个时候一般数据表现为，需求很大，供给不足，而且呈上升趋势。这个时候中小卖家通过1688拿货直接切入，快速进场可以吃到丰厚的利润，通过暴力广告拉升，抢占位置。
在市场成熟期，可以看到头部销量稳定，评分数量和销量都起来了，各方面数据一般，利润率稳定在10-20%左右，但依然可以看到头部集中不明显。这个时候有效的打法就是低价螺旋，通过深入绑定供应链，降低生产成本，低价切入快速拉升排名和销量。
在衰退期可以看到，大词搜索量趋于稳定或者略微下降，销量集中在几个头部卖家，很多卖家选择清货，这个时候比较合适的机会就是在不亏钱的情况下稳定链接，不要着急腿长，在不要占用太多现金的情况下保留链接等待机会。
1.3.3关键数据 - 需供比
初步判断竞争强度。
如图，低需供比的商品：月搜索 1193，商品数量18285。这表示着这个搜索词在一个月内只有1193词搜索，商品供应却有18285个，属于严重的供过于求，或者属于伪需求。中小卖家在选品的时候，如果做体量比较大的，目标月销量大于1000单尽量做供需比大于1的。体量不大的，目标月销量在200--400单，需供比要大于10，而且尽量选择需供比大的。如果做冷门商品，目标月销量小于200单，需供比一定要大于20。
1.3.4 关键数据 - ABA集中度
头部垄断程度。初步分析这个品是否被巨头垄断。
如图，ABA集中度为37，手机壳商品被这3个链接占据了37%的点击份额，说明头部几个链接吃掉了37%的份额。
ABA集中度在卖家精灵里面，是计算这个词下前3ASIN的点击总和。如果前面3个ASIN加起来的点击占比到了37%，
如果ABA集中度大于30%，要考虑下是否存在头部大品牌垄断。如果可以，标品ABA集中度在20%以下都是非常不错的市场。
2.案例实操
2.1分析整个类目，判断大词下有几个细分品类
目标:通过卖家精灵软件可以快速进行拓词，并有一定可以参考的数据。通过AI可以更快的分析海量的关键词，因此可以用大词进行拓展。
我们以耳机为例，此次数据大概有3000条。
以头戴耳机类目进行分析，核心大词为Headphones，通过卖家精灵的关键词选品功能，下载相关数据。
通过上述操作，得到下面的数据 headphones搜索词.xlsx
把数据 数据 headphones搜索词.xlsx 和提示词丢给Claude.
提示词：通过这些用户搜索数据，帮我洞察用户搜索动机。
关于提示词的说明
不同的类目数据有不同的特点，我们的理论是通过搜索词，分析用户需求或者说搜索动机。我们用简单的提示词，给出比较多的数据，尽可能让Ai去总结类目特点，不要加限定，Ai会根据当前的提供数据选择合适的方式和关注点。
Claude 会给到一份报告。
通过阅读报告，发现几个数据的异常点。
根据 二、价格敏感度与市场分析 得到一个数据异常点，低于20美金的产品有一个比同类都高的转化率。
根据 四、场景化需求分析 得到一个数据异常点，睡眠场景下的耳机有一个最高的购买率。
2.2根据自身能力找切入点
目标：通过对类目大词的分析，可以快速对整个类目有一个认知。之前传统的调研方式大概需要1-2周，还可能出现人为的偏见和误差。通过AI分析可以快速分析类目/品类的布局。
低于20美金的产品有一个比同类都高的转化率。
睡眠场景下的耳机有一个高的购买率。
这两个点存在一个机会，工厂型卖家可以根据低价策略进场，一般卖家可以通过睡眠场景下做差异化。
我们用同样的方法对睡眠耳机进行细分。
2.3细分场景-选定睡眠耳机作为一个切入点
目标：以睡眠耳机作为切入点，获取更详细的搜索词，从而推断用户在购买睡眠耳机的主要决策思路。
传统方式做繁杂的表格也至少需要1周左右。
核心关键词为sleep headphones，继续使用卖家精灵导出相关关键词。得到如下数据 sleep headphones.xlsx。
使用数据 sleep headphones.xlsx + 提示词：通过这些用户搜索数据，帮我洞察用户搜索动机，获取更细分的睡眠耳机报告。
通过上述操作，得到 睡眠耳机市场洞察报告.docx
2.4 在睡眠耳机市场报告中寻找切入点
目标：根据搜索报告进行分析，选择适合自己的切入点。结合自身的供应链和资金能力，运营能力，确定细分品类及细分需求后选择切入方式。
上述均给出了具体的产品开发和切入点建议，可以根据自身实力，选择开品，或者1688购买。具体的用户需求可以根据关键词进行深挖，可以分析这部份人的画像，可以分析竞品的产品和推广方式。具体确定要做的时候，把类目中的评价都看一遍。
2.5问题延伸小测试
Q:是否可以去挖掘睡眠相关的品类，看看有哪些需求？这些需求有哪些产品的切入点？
A:通过以关键词sleep进行拓词，然后根据卖家精灵数据，进行分析，可以得到一个报告，睡眠场景下需求的分类，然后根据自己情况进一步进行分析决策。
3.整体复盘
3.1 在这个选品过程中，AI起到了什么作用？
提升效率，几分钟帮我们分析了3000条数据。
并提供了非常专业的报告。
3.2 AI 不擅长做哪些事情？
没有数据直接问，AI会捏造事实。
没有自己的切入点，AI给的建议无法落地。
AI只能帮你加速业务，AI无法帮你构建你自己的业务。
AI只能帮你做分析建议，不能帮你做决策。
不管什么工具和方法，最终都要回归到你自己的业务上来。
4.关于AI和选品的题外话
数据能够从多个维度帮助你提高你的成功率，解释发生的事实。
数据无法量化所有的指标，数据只是从一个纬度解释了客观事实。
数据能够发现用户痛点，但是无法和消费者产生共情。
相信自己的直觉，有1-2个指标作为切入点就可以发货试水。
理论指导实践，数据支撑决策。
实践是检验真理的唯一标准。
5.常见问题
Q：我测试了下，没有办法生成辉哥这么详细的报告。是不是辉哥之前已经训练过？
A：需要使用Claude.ai的付费版本,模型选择Sonnet 4.5。如果没有付费版本，可以尝试用Deepseek。
https://chat.deepseek.com/
经历了两年的亚马逊历练，一路上摸爬滚打，已经不是一个小小的卖家了。在起步阶段选品的时候踩了很多坑，从刚开始的靠感觉，再到最后的完全数据化选品，我总结了一些自己的经验和方法可以提供给大家做参考。
这篇文章主要是通过卖家精灵拓展数据，利用Claude.ai的超强数据分析能力来快速对一个类目或品类有初步的判断。全文从方法论、实操、复盘三个方面进行展开描述。
我是非亚马逊行业出身，靠着自己的经验摸索仅有2年。我所在的类目是3C标品，大家依此作为参考即可，具体的决策还是根据自身资金实力、开品实力、具体类目情况进行具体分析，本文只是提供了一种快速分析类目选择切入点的方法，大家切记盲目套用。
数据指标只是单一维度的解释类目情况。不同类目即使数据完全一样，也不能一概而论。
1.选品的分析工具、理论和方法
1.1 AI工具的选择
本次展示采用Claude付费版本，网址是 https://claude.ai
Claude不仅仅可以用于写代码，还提供和其他大模型一样的问答窗口模式。
Claude是目前我用过的Ai中数据分析能力最强的。
建议使用Claude、ChatGPT、Grok，目前几个Ai的能力如下:
Claude在数据分析和代码方面有优势，代码能力目前最好。
ChatGPT综合能力强，各方面能力都不弱。
Grok可以用实时的互联网作为数据库进行分析，没有任何限制。你可以问他明天或者最近一周的汇率走势，也可以问他明天黄金的价格。
1.2 理论指导实践
用户搜索词表示着用户强烈的、明确的搜索意愿。
用户搜索某个关键词的时候，一定是带着某个强烈的目标，这表示着用户强烈的需求。
本次的分析是通过批量获取买家的搜索词和商品数据，通过Ai的分析能力在短时间内进行大量的分析，可以对一个市场进行初步筛选。
完成此步骤后仍需要评估自身能力和更多维度指标算经济账。
用户旅途:搜索 -> 点击 -> 加购 ->购买
通过用户画像、产品功能特点可以作为分析工具，链接消费者和商品，辅助我们做决策。
1.3 数据支撑决策
所有的决策都要有准确的数据支撑。
我们要在做决策的时候基于精准的数据和适合自己且验证过的方法论，不要用抽签、凭感觉、赌一把的方式做决策。
数据来源
使用卖家功能的关键词选品功能进行拓词拓品，也可以根据自己的方式进行拓展词库。
路径：
卖家精灵后台 https://www.sellersprite.com/v2/welcome
工具
关键词选品
1.3.1关键数据 - 关键词搜索量
可以初步的评估一个市场体量。如图所示，earphones每个月搜索为12w次，标标准准的大词，市场很大。
打开卖家精灵插件后，在亚马逊的输入框输入一个核心大词，搜索框拓展的长尾词后面都会有每个月的搜索量。通过这些搜索数据和自己熟悉的类目相比较，可以初步的判断这个市场是一个大市场还是一个小市场。
1.3.2 关键数据 - 关键词搜索趋势
如图所示，不同的搜索趋势表示着每个关键词独一无二的曲线。
根据搜索词的搜索趋势可以判断这个需求的生命周期，萌芽期，成长期，成熟期，衰退期。在不同的生命周期，不同能力的玩家进场方式均不相同。
在市场萌芽期和成长期，可能会有一些嗅觉敏锐的玩家进场，这个时候一般数据表现为，需求很大，供给不足，而且呈上升趋势。这个时候中小卖家通过1688拿货直接切入，快速进场可以吃到丰厚的利润，通过暴力广告拉升，抢占位置。
在市场成熟期，可以看到头部销量稳定，评分数量和销量都起来了，各方面数据一般，利润率稳定在10-20%左右，但依然可以看到头部集中不明显。这个时候有效的打法就是低价螺旋，通过深入绑定供应链，降低生产成本，低价切入快速拉升排名和销量。
在衰退期可以看到，大词搜索量趋于稳定或者略微下降，销量集中在几个头部卖家，很多卖家选择清货，这个时候比较合适的机会就是在不亏钱的情况下稳定链接，不要着急腿长，在不要占用太多现金的情况下保留链接等待机会。
1.3.3关键数据 - 需供比
初步判断竞争强度。
如图，低需供比的商品：月搜索 1193，商品数量18285。这表示着这个搜索词在一个月内只有1193词搜索，商品供应却有18285个，属于严重的供过于求，或者属于伪需求。中小卖家在选品的时候，如果做体量比较大的，目标月销量大于1000单尽量做供需比大于1的。体量不大的，目标月销量在200--400单，需供比要大于10，而且尽量选择需供比大的。如果做冷门商品，目标月销量小于200单，需供比一定要大于20。
1.3.4 关键数据 - ABA集中度
头部垄断程度。初步分析这个品是否被巨头垄断。
如图，ABA集中度为37，手机壳商品被这3个链接占据了37%的点击份额，说明头部几个链接吃掉了37%的份额。
ABA集中度在卖家精灵里面，是计算这个词下前3ASIN的点击总和。如果前面3个ASIN加起来的点击占比到了37%，
如果ABA集中度大于30%，要考虑下是否存在头部大品牌垄断。如果可以，标品ABA集中度在20%以下都是非常不错的市场。
2.案例实操
2.1分析整个类目，判断大词下有几个细分品类
目标:通过卖家精灵软件可以快速进行拓词，并有一定可以参考的数据。通过AI可以更快的分析海量的关键词，因此可以用大词进行拓展。
我们以耳机为例，此次数据大概有3000条。
以头戴耳机类目进行分析，核心大词为Headphones，通过卖家精灵的关键词选品功能，下载相关数据。
通过上述操作，得到下面的数据 headphones搜索词.xlsx
把数据 数据 headphones搜索词.xlsx 和提示词丢给Claude.
提示词：通过这些用户搜索数据，帮我洞察用户搜索动机。
关于提示词的说明
不同的类目数据有不同的特点，我们的理论是通过搜索词，分析用户需求或者说搜索动机。我们用简单的提示词，给出比较多的数据，尽可能让Ai去总结类目特点，不要加限定，Ai会根据当前的提供数据选择合适的方式和关注点。
Claude 会给到一份报告。
通过阅读报告，发现几个数据的异常点。
根据 二、价格敏感度与市场分析 得到一个数据异常点，低于20美金的产品有一个比同类都高的转化率。
根据 四、场景化需求分析 得到一个数据异常点，睡眠场景下的耳机有一个最高的购买率。
2.2根据自身能力找切入点
目标：通过对类目大词的分析，可以快速对整个类目有一个认知。之前传统的调研方式大概需要1-2周，还可能出现人为的偏见和误差。通过AI分析可以快速分析类目/品类的布局。
低于20美金的产品有一个比同类都高的转化率。
睡眠场景下的耳机有一个高的购买率。
这两个点存在一个机会，工厂型卖家可以根据低价策略进场，一般卖家可以通过睡眠场景下做差异化。
我们用同样的方法对睡眠耳机进行细分。
2.3细分场景-选定睡眠耳机作为一个切入点
目标：以睡眠耳机作为切入点，获取更详细的搜索词，从而推断用户在购买睡眠耳机的主要决策思路。
传统方式做繁杂的表格也至少需要1周左右。
核心关键词为sleep headphones，继续使用卖家精灵导出相关关键词。得到如下数据 sleep headphones.xlsx。
使用数据 sleep headphones.xlsx + 提示词：通过这些用户搜索数据，帮我洞察用户搜索动机，获取更细分的睡眠耳机报告。
通过上述操作，得到 睡眠耳机市场洞察报告.docx
2.4 在睡眠耳机市场报告中寻找切入点
目标：根据搜索报告进行分析，选择适合自己的切入点。结合自身的供应链和资金能力，运营能力，确定细分品类及细分需求后选择切入方式。
上述均给出了具体的产品开发和切入点建议，可以根据自身实力，选择开品，或者1688购买。具体的用户需求可以根据关键词进行深挖，可以分析这部份人的画像，可以分析竞品的产品和推广方式。具体确定要做的时候，把类目中的评价都看一遍。
2.5问题延伸小测试
Q:是否可以去挖掘睡眠相关的品类，看看有哪些需求？这些需求有哪些产品的切入点？
A:通过以关键词sleep进行拓词，然后根据卖家精灵数据，进行分析，可以得到一个报告，睡眠场景下需求的分类，然后根据自己情况进一步进行分析决策。
3.整体复盘
3.1 在这个选品过程中，AI起到了什么作用？
提升效率，几分钟帮我们分析了3000条数据。
并提供了非常专业的报告。
3.2 AI 不擅长做哪些事情？
没有数据直接问，AI会捏造事实。
没有自己的切入点，AI给的建议无法落地。
AI只能帮你加速业务，AI无法帮你构建你自己的业务。
AI只能帮你做分析建议，不能帮你做决策。
不管什么工具和方法，最终都要回归到你自己的业务上来。
4.关于AI和选品的题外话
数据能够从多个维度帮助你提高你的成功率，解释发生的事实。
数据无法量化所有的指标，数据只是从一个纬度解释了客观事实。
数据能够发现用户痛点，但是无法和消费者产生共情。
相信自己的直觉，有1-2个指标作为切入点就可以发货试水。
理论指导实践，数据支撑决策。
实践是检验真理的唯一标准。
5.常见问题
Q：我测试了下，没有办法生成辉哥这么详细的报告。是不是辉哥之前已经训练过？
A：需要使用Claude.ai的付费版本,模型选择Sonnet 4.5。如果没有付费版本，可以尝试用Deepseek。
https://chat.deepseek.com/
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