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目录
1/选品常见思维雷区
2/选品第一阶，新手卖家的基础选品法
3/选品第二阶，进阶卖家的实用选品法
4/选品第三阶，高阶玩家必备的精细化选品法
刚刚开始做亚马逊，选品真是一头雾水找不到方法！
手上供应链不少，这些货在亚马逊上卖不卖得动呢？头疼！
做了几年，越来越不知道该怎幺选品才能出爆款了……
选品问题“老大难”，不同类型卖家各有各的苦恼。不过不用着急，小编这就为大家奉上一篇干货满满的选品方法论，帮你避开选品误区，每一成长阶段都有妙招，选对产品打造爆款不是梦！
💣“我”的主观判断就是对的：
单从主观出发判断产品好卖或者不好卖，既片面也不准确，卖家应根据客观数据分析进行选品的决策，而非主观的判断。
💣卖得多=赚得多：
即使是在亚马逊上的类目大卖，也不代表赚的就多。做选品除了考虑能不能卖的多，利润也同样关键，成本问题不能忽略。
💣从单个产品出发分析选品：
选品基点应该是一类产品而不是一个产品，因为个体分析的误差比品类分析高很多。选品要从从细分品类出发，满足同一类消费需求或者消费者诉求的产品，就叫一个细分品类。比如在亚马逊家装大类下面有灯具，在灯具里面，天花板灯、台灯、自拍灯等就属于细分品类，明确了细分品类方可进行选品分析。
这些选品雷区你可能或多或少都踩过，所以选品到底应该怎幺做？其实做好选品并不难，掌握了核心思路就好办：即综合考虑市场容量、盈利空间、进入难度及发展空间几大要素。
不过实际操作中，不同阶段的卖家具体方法也存在差异。话不多说，先速速奉上本次“选品三阶方法论”：
单个ASIN分析法，
分析需求+评估利润，确保卖出货有钱赚
前面说要先分析市场需求，我应该看哪里的数据来分析呢？
先在亚马逊上找到与想卖的品类具有同样属性的产品，然后分析单个ASIN的销售表现。具体方法往下看！
通过亚马逊排名（Rating）和评论（Review）预测对标ASIN需求
排名分为大类排名和小类排名，卖家需要重点关注大类排名——大类排名在1000名之内的产品，需求空间较大。1000名以后的类目需具体分析，但如果小类目的第一名排在大类的10万名，也就说明此类目的需求空间很小。
通过每日Review数量推测每日销量进行选品分析。大类排名在1000名之内，Review至少一天1条。如果出现当前类目10个以上的ASIN，都有1万+评论的情况，这意味着头部大卖已经占据绝大部分的市场空间，需求容量已经很少。
*每日Review数量=Review总数量/（当前查看ASIN的时间-最早上架时间）
💡举个例子：
以某个无线电充大类下的产品为例，其大类排名第874，小类排名第28，Review集合页共有746条Review，已上架198天。
第一步：判断符合大类排名<1000，市场空间较可观；
第二步：根据上面的公式计算出，每日Review是3.77个，作为新手卖家，以留评率为1%做保守的预估，倒推可得日销售达到377单，说明被分析的产品需求可观，进一步验证选品的市场需求可以保证。
依据经验值毛利率评估利润空间
经过上面对市场需求的分析后，需要进一步核算产品的利润率。经验值表明空运毛利率在20%以上，海运毛利率在30%以上的选品才值得尝试，把握好利润空间才能确保有利可图。
*毛利率=（ASIN客单价-所有成本项总和）/客单价，成本项包括采购成本、头程费用、类目佣金、FBA仓储费、FBA配送费、折损、退换货（以美金为单位），如果是欧洲站卖家，还需要考虑VAT费用。
分析单个关键词下ASIN/小类Best Seller，
选品难不难做可以提前预判
采集对标ASIN的TOP产品数据，判断品类的整体需求及平均需求
方法一：找到对标ASIN类目的Best Seller，采集前100名的数据。
方法二：搜索对标ASIN类目的关键词，除去广告位采集前3页的数据。
通过上述任一方法采集到对标ASIN产品类目下排名靠前的ASIN数据，再根据这100个ASIN的排名状况和它累计的Review数量做销售额预估，以分析市场的整体需求及平均需求。
💡举个例子：
以室内串灯产品为例，采集Best Seller前100名ASINS的数据，累计Review数量6万+，平均每个ASIN的Review数量为600，以留评率为1%做预估，则可倒推平均每个ASIN的销售量为6万，再乘以前100名ASINS的价格总和，得到总销售额的替代数据。
Best Seller前100名ASINS的数据分析表示例
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预估产品销售额，分析新品及品牌份额的占比
拉取Best Seller前100名数据中近一年上架的新品数据，用上述方式计算出新品的销售额，再分析其占总销售额的比重。新品份额的经验值：10%是及格线。如果新品销售额占比不足10%，说明这个类目的新品较难运营。
*近一年上架的新品：今天是2021年5月31日，在2020年5月31日到今天之内上架的ASIN则符合筛选条件。
拉取每个ASIN对应的品牌，收集Best Seller前5名的品牌数据，用上述方法进一步计算销售额，并分析前5名占总销售额的比重。如果占比<35%，则说明没有明显的品牌垄断，选品时应选择没有强品牌垄断的产品。
要分析的数据感觉好多，Excel小白怎幺办！
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通过毛利率核算分析价格区间
价格区间太低不仅有亏钱的可能，还将面临供货跟不上的问题，因此要避开价格区间明显偏低的选品。价格区间怎幺选？需要考虑自身是工厂、贸易商还是传统企业转型，不同卖家的成本不尽相同，确保毛利率在20-30%以上才是有优势的选品。
抓取更广泛的数据高精度分析，
大幅拉升选品成功率
更广泛的数据抓取，高精度分析市场需求趋势
精细化选品的要点在于能抓取到更多更广的数据量，提升数据的覆盖率，以此提高选品分析的精度。分析的ASIN数据量从100名增加至500-1000名，抓取的Best Seller对象也从单个品类增加至类目下每个品类的数据。总之，精细化选品需要把握类目的整个状况，分析的样本量越大，分析的结果越精准。
以高精度数据为基础，通过商品定价及风险评估做选品决策
分析价格区间后需要考虑定价，而亚马逊上主要是消费者端定价，也就是说需要衡量消费者能够接受的价格范围。分析该类商品在哪些价格段卖的更好，同时结合商品的定位进行定价。
首先需要考虑侵权问题，侵权是非常严重的红线，一旦被查出，严重的结果可能会导致关店，需要卖家谨慎对待避免踩坑。如一些首饰、工艺品就存在设计专利侵权的风险，在选品阶段就得明确是否存在侵权的问题。其次是产品认证问题，只有认证齐全产品才能顺利上架进行销售，如果因为证书的缺乏导致被下架了，需要及时补上。
无论是在哪一阶的选品方法，其分析思路的核心是不变的，但说到这，可能许多卖家对于掌握精细化选品方法还是有困难——庞大的数据量如何抓取如何分析？这当中的方法论和思路又是什幺？精细化选品里的门道之多三两句话实在说不完。
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