万字长文（下） | 不卷也不躺平，如何发现亚马逊新机会？

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差异化战略的一些思路

通过上篇文章中的案列拆解，我们能体会到差异化定位，不管是从产品的转化能力，还是流量运营的难度，都有事半功倍的效果。我们这几年也是通过差异化的选品定位，创造了600万美金的销售额，而且形成了一套完整的选品体系，今天就分享一些我们的思路。

一，用户需求渠道

在我们运营过程中，分析关键词是非常重要的工作，而关键词的分析中，我们会根据属性把关键词拆分成很多维度：产品，颜色，人群，场景，时间，尺寸等等，然后会通过不同的词根属性拓展更多的关键词方向，寻求流量洼地。同样的，对于复杂的用户需求环境，有用户的喜好（颜色，材料，尺寸，形状等），性别，年龄，文化背景，个性化特征等等，用户需求就是成交机会，我们在选品的时候也可以通过把用户需求拆分成不同维度，然后进行排列组合来进行产品创新。

那我们去哪里挖掘这些用户数据呢？我们先思考下几个问题：

1，为什么国内的电商平台每次都能定向推送我们正在考虑购买的产品？（通过消费者在互联网产生的信息流数据）

2，我们每天都会浏览和产生大量的内容，电商平台是如何提炼我们的产品需求的？（内容收集，分类，建立属性标签，提炼关键词）

3，我们在购买产品前，一般会通过哪些渠道获取相关信息，然后决策购买？（搜索平台，社交平台）

我们通过国内电商平台检索信息并定向推送的逻辑来分析，我们能挖掘用户需求的最大来源就是：搜索+社交。亚马逊作为电商平台，会投放大量的广告在谷歌，但是谷歌的关键词搜索流量是以网站作为承接，不是商品，所以购买需求不是最明确的搜索数据。在亚马逊生态内，最直接最明确的用户需求就是客户搜索词，也就是我们常说的search term，这些数据的集中地，就是ABA品牌分析数据库。

二，用户需求拆解

把用户需求元素化，为什么要这样做，因为目前的存量竞争中，大部分的产品都是做产品的整体解决方案，做套装，做配件，做多变体，做价格段，做多功能，做多尺寸，这样的目标就是为了触达更多的用户流量，满足更多的用户需求，以此来形成成交。这个方法属于海量测试流量数据，然后聚焦，成本高，效率低，但是批量化操作，容易做规模化，适合资本玩家。我们要做微创新的机会就是定位垂直需求或者差异化需求，也就是在红海中找蓝海或者创造新需求。

我们可以把用户的购买需求根据我们自己的购物经验以及我们对市场的经验，拆分成一些常用的分类：

颜色：粉色/黄色/红色/蓝色/紫色/白色

人群：儿童/学生/成年人/婴儿/老年人

材料：木制/铁制/不锈钢/陶瓷/铝制

节日：复活节/情人节/国庆节/感恩节/圣诞节

主题活动：婴儿出生/生日/婚礼/开学/超级

场景：厨房/卧室/客厅/厕所/庭院/农场

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三，用户需求搜索

1，第一个视角，从颜色出发，因为我们有做家居装饰品，用户对于颜色搭配是非常讲究的，我们就可以通过颜色词去挖掘细分产品需求。

（1）通过pink进行搜索，有7000多词条，是与这个颜色相关的搜索需求，这些客户搜索词就是用户需求，我们可以从里面挖掘很多产品信息。以我们最熟悉的装饰品词根decor出发，我们就发现了pink decor这个关键词

（2）通过ABA数据搜索频率排名趋势分析，我们可以看到全年12个月的搜索热度是比较平稳的，而且保持在排名2万名左右，市场需求也是比较大的。

（3）全年的TOP3 asin的点击占比和共享占比都在25%以下，说明这个词的竞争垄断是比较小的，新品有机会切入。

（4）通过关键词的搜索结果，发现排序第二产品竟然是植物花盆，我对花盆的理解一直都是停留在材料和尺寸，以及套装数量，没有想到还可以做颜色的细分。

（5）通过关键词反查，我们可以发现这个ASIN，50%以上的流量都是来自于pink相关的关键词，而且都属于优质转化词，也就是出单词，从销量数据上可以进一步pink粉色的需求。

（数据来源：卖家精灵）

（6）基于颜色维度，我们同样的还可以找到很多细分的产品，比如yellow decor等，全年的搜索热度的变化趋势基本上和pink decor一样。

2，第二个视角，我们从产品本身出发，通过关键词去找到更多的消费场景，比如ribbon，丝带，这个是国外非常主流的产品，需求量非常大，但是产品同质化，市场竞争激烈，运营同质化，利润结构非常稳定，突破的机会非常小，那我们就通过关键词词根去探索是否有切入的机会。

（1）我们通过RIBBON词根在ABA数据库搜索，通过关键词数据挖掘更多的细分需求。

（2）通过ABA搜索，可以发现1800多条需求词，那就意味着，这个关键词还是有很多的细分需求的，接下来我们就是需要找词，然后看趋势。把关键词数据下载了分类的过程中，我发现一个很有意思的想象，就是ribbon搭配了很多属性组合词：

颜色属性：red ribbon / gold ribbon

材料属性：velvet ribbon / burlap ribbon

节日属性：christmas ribbon / thanksgiving ribbon

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（3）因为我们是多年B2B贸易的经验，我们对美国线下的生活文化非常熟悉，那我们就通过节日属性这个点切入，基于这点，我们把所有节日属性的关键词挖掘出来，然后分析关键词的变化趋势

（4）通过对每个节日属性的词组分析，我们会发现，他们的搜索热度有几个明显的趋势：

l 波动非常大，全年只有一个波峰

l 增长趋势和下滑趋势都非常快

l 波峰期的搜索热度都非常高

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（5）了解了这个数据趋势后，我们可以提炼几个信息：

l 每个节日的搜索高峰期都是不同的，意味着我把每个节日属性的词都去开发产品，每个月的都是流量高峰期

l 这类关键词的变化趋势非常快，意味着我们对销售周期和库存的把控要做到非常精细和准确

l 我们要做节日属性产品，就需要了解每个节日的文化符号，元素，找到热销元素，需要充足的产品调研

（6）通过分析市场数据，了解产品的销售数据：

l 销售高峰期是什么时间段

l 销量规模大概是多少

l 价格趋势是多少，利润空间多大

l 文化元素有哪些，怎么精准定位

（截图为卖家精灵关键词趋势选品功能页面）

（7）我们可以借助卖家精灵的关键词趋势选品工具，把时间定位在每个关键词的搜索高峰时间段，分析每个高峰时间段TOP ASIN的数据。

（数据来源：卖家精灵）

（8）通过分析高峰时间段TOP3 ASIN和关键词排序TOP10的产品，我们可以收集元素：雪人/圣诞老人/雪花/卡车/铃铛/圣诞结；收集材质，颜色，尺寸等信息，进行产品提炼。

（9）最后就是验证市场需求，可以通过TOP10 ASIN的历史数据进行分析确认，销售节点和销售规模，销售价格等等

（数据来源：卖家精灵）

（10）通过历史数据我们能清晰的发现，这类节日属性的价格和销量都是同时走高的模式，而且价格带和日常产品有着非常明显的分层，这就是集中流量需求和分散性流量需求的价值区别。基于这样差异化的定位，很多常规产品都可以通过产品优化触达更多的细分需求。

3，第三个视角，我们从生活化的角度出发，美国人民的衣食住行，都充斥着大量的需求，购买需求比较集中的就是各种派对，也就是主题性活动，我们通过把所有的主题性活动提炼出来，在通过关键词去找需求。

国外主流派对活动：订婚，婚礼，周年，生日，开学，毕业，婴儿出生，超级碗等等，国外人是非常喜欢举行派对的，我们通过几个主题活动来挖掘下细分需求。

第一个是baby shower，婴儿出生派对

（1）通过baby shower的关键词搜索，我们发现相关的词条有接近1000条，这里面就是非常多的产品需求

（2）通过对核心词baby shower gifts的搜索趋势分析，我们能看到全年的搜索趋势是非常稳定的，所以代表这个主题性活动的相关产品的需求是相对稳定的，属于长期需求型产品，适合精细化去布局。

（3）通过搜索结果，我们可以看到很多主题性非常强的横幅，标志，都是非常低成本的产品方案，而且溢价能力非常强。

第二个是Super Bowl，这个也是美国全民欢庆的主题活动

（2）通过搜索词的趋势变化，我们可以发现这个主题型产品需求是比赛前30天是购买高峰期，所以我们在开发产品的时候应该提前调研好每年的比赛时间，合理布局库存。

（3）通过搜索结果分析，我们可以发现竞争激烈的手环，通过主题文化的赋能，就是溢价能力超高的新机会产品。产品还是基础产品，只是通过主题图案，LOGO，颜色的赋能，提高了个性化的需求匹配。

通过三个不同的视角分享了一点我们做产品开发的思路，希望对大家有所启发，总结来说，我们的核心是通过对用户的一切消费行为进行研究，然后拆解细分，通过品牌分析的关键词搜索，去挖掘这些品类新机会。

通过这些产品案列，我们也发现，其实很多基础款产品，通过颜色赋能，文化赋能，主题赋能，情绪赋能，都能产生很高的溢价能力。我们总是在不断的选品，希望选择到高利润，低竞争，客单价高的产品，但是铺货的大卖家早就通过机器和工具在做这些事情，信息差迟早会被抹平，更多的红利是在存量市场产品上做价值赋能，我们今天讨论的是基于产品的差异化价值赋能，玩的厉害的通过供应链门槛赋能，通过资本赋能，通过品牌赋能。

对于很多标准类产品，其实思维模式也是一样，只是赋能的方式不同，比如3C类产品，产品价值在于功能细节，那我们去开发产品的时候，就可以把功能进行拆分，从蓝牙，电池，外观，材料，麦克风，降噪等等不同维度进行拆解细分，3C无线耳机就有专门的通话耳机，核心是优化麦克风和通话功能，深耕车载耳机这个垂直场景。

我们通过这么多标签化信息的提取，重组，创造产品，这个过程其实是培养我们对产品的理解能力，如果分析的足够多，以后看到任何产品，你都可以拆解成元素，看他们是如何在每个产品细节进行打磨的。通过亚马逊的客户搜索词挖掘需求，然后脱离数据，通过产品拆解验证需求，正向推论和逆向推论，验证我们的思路是否是竞争对手也在思考的。

最后：选出来的产品，我们还要通过市场数据验证需求，切勿凭感觉去开发选品，盲目的备货，造成库存风险。

我们通常分析市场数据的维度：

1，产品及分类：了解产品参数，性能和需求，子细分类目市场找目标产品

2，市场数据：了解大致的市场容量，竞争程度，平均客单价，确定继续分析的必要性

3，垄断情况：了解垄断程度，分析进入市场的难度

4，品牌分析：了解各品牌情况，分析各品牌定位与市场布局

5，卖家类型：了解本土卖家和中国卖家比列，分析中国卖家的机会

6，新品数据：分析新品的发展情况，确认新品是否有机会

7，产品周期和季节性：判断需求趋势，规划上架时间和产品迭代规划

8，价格分布：分析市场价格分布，了解消费者接受的价格在哪个价格段，确认自身定价的合理性

9，评价数量和星级：分析评论数量和星级对销量的影响

10，差评和QA：分析差评和QA，了解产品痛点，为产品提供方向

11，竞品分析：了解竞争对手，分析目标竞品

12，利润分析：分析销售成本，确认产品利润

这些市场数据分析基本上通过卖家精灵软件就可以全部解决了。